基于弱灌注组织的脉搏采集系统研究

李春丽，朱健铭，陈真诚

（1.桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院，广西 桂林 541004；2.桂林电子科技大学 生命与环境科学学院，广西 桂林 541004）

0 引 言

氧是细胞生命活动的基础，血氧饱和度是反映血液含氧量的重要参数[1]。临床上常用无创监测动脉血氧饱和度仪连续监测血氧饱和度，该仪器称为血氧计。随着脉搏血氧计技术的发展，人们对这种测量血氧饱和度的仪器性能要求逐步提高，特别是作为限制血氧计发展之一的低灌注条件。低灌注条件下，脉搏波信号幅值大幅衰减且信噪比极低，如何实现在该条件下准确进行血氧饱和度及其他参数的计算，是改进脉搏血氧计的一个重要方向。有些研究人员通过改进传感器设计、改进电路的抗干扰能力、通过对比各种数字信号处理等方法优化脉搏波信号进行弱灌注的研究，尝试从噪声干扰极强的信号中提取出有用的脉搏波信号，进而实现参数的计算，如Masimo 公司应用的DST 算法；Yang Yong⁃shen 等提出的MCDST 算法等。

国内关于弱灌注方面的研究较少，应用于实际测量的有迈瑞公司Zhang Xu 等提出的区域积分法；广州医学院的周洪建等通过三波长探头以及构造自适应滤波器来改进信号质量；张昕等采用了自适应AR 模型，使得微分阈值法对脉搏波的正确检出率大大提高[2]；Fu Xiuquan 等通过LED 光的动态可变光量检测方法，更有效地检测到PPG 的波形[3]，并用于麻醉手术临床研究。

国产的血氧饱和度测量仪器基本无法在弱灌注条件下实现精确测量，极大地限制仪器的使用。因此开发一种能在弱灌注组织部位以及正常灌注水平时，准确、稳定地采集脉搏波信号的系统，对于计算血氧饱和度及开发基于脉搏波的便携式生理参数监测仪具有很高的应用价值。

1 整体设计

1.1 设计方案

本文系统结构框图如图1 所示，主要包括微处理器（Microcontroller Unit，MCU）、LED 驱动器、反射型光电传感器、信号调理电路和OLED 显示。本文系统采用双波长反射式脉搏传感器实现信号采集功能，信号调理部分对脉搏波信号进行初步处理，微处理器对采集到的数据进行进一步处理，最后在显示屏OLED 上将脉搏波图显示出来。

图1 系统框图

1.2 脉搏波采集原理

血氧饱和度指的是红细胞蛋白的相对氧含量[4]。血液中血红蛋白的成分主要为氧合血红蛋白和还原血红蛋白[5]，氧气与血液红细胞中的血红蛋白结合成氧合血红蛋白[6]。医学临床实验表明，氧合血红蛋白和还原血红蛋白在红光和红外光区（600～1 000 nm）有独特的吸收光谱[7]，氧合血红蛋白对波长940 nm 的红外光吸收较多，而还原血红蛋白对波长660 nm 的红光吸收较多[6]。

PPG 信号获取原理图如图2 所示，当某一特定波长发射管光束照射到手腕桡动脉皮肤表面时，肌肉、皮肤、骨骼、脂肪、水、静脉血等对光的吸收量是恒定不变的[8]，血液的容积由于心脏的收缩与舒张，呈现周期性的变化，因此在接收端光强的变化能反映脉搏血流的变化[9]。将检测到的光信号转化为电信号，即可得到周期性变化的光电容积脉搏波（Photoplethysmography，PPG）。

图2 PPG 信号获取原理图

2 硬件设计

脉搏波信号是一种低频、微弱的生理信号[10]，极易淹没在各种噪声中，所以硬件设计时需要充分考虑电路及器件的抗干扰能力。

2.1 传感器模块

传感器模块包含LED 驱动器与反射型光电传感器。本文系统选用芯科科技生产的SI1143 芯片作为LED 驱动器，如图3 所示，该芯片有3 个独立的LED 驱动器，1 个内置LED，2 个外设LED。可以根据系统不同的测量需求，设置不同的光强梯度，最大电流可设置为360 mA。该芯片还具有低功耗模式，系统进入休眠时，待机电流小于500 nA；使用I2C 通信方式与MCU 进行通信，MCU 可以通过预设频率，实现红外光、红光的交替测量。

图3 LED 驱动器

弱灌注情况下，检测到的有效脉搏波信号几乎被噪声信号淹没，为取得质量较好的脉搏波信号，本文系统将传感器2 个不同波长的LED 分别放置在光电二极管（Photodiode，PD）两侧，将940 nm 的LED 安装在与PD 距 离2.85 mm 处，660 nm 的LED 安 装 在 与PD 距 离2.35 mm 处[11]，传感器封装时尽量避免自然光进入。采集信号时，将封装好的传感器放置在人体左手手腕，尺骨头部的中心[12]，紧贴皮肤，按照预设的200 Hz 采样频率，实现2 个LED 的交替点亮。

2.2 信号处理模块

信号处理模块主要包括光电二极管以及跨组放大部分，跨组放大电路如图4 所示。跨组放大部分使用TI公司的LMH6629 放大器，该芯片具有高速、超低噪声特性；其工作电压可低至2.7 V，满足低功耗系统要求；低压工作时信号低失真和超低DC 误差。LED 发射的光进入手腕皮下组织，一部分被吸收，未吸收部分经反射回来，被光电二极管接收。光信号在接收管作用下转换为电流信号，电流信号经过跨组放大器转换为电压信号并进行初步放大。这个电信号就是脉搏波的原始信号，包含交流分量和直流分量[1]。

图4 跨组放大电路

2.3 微处理器模块

微处理器采用TI 公司生产的MSP430FR2475 单片机。该单片机是TI 公司推出的超低功耗混合信号16 位单片机的一种，它采用RISE 精简指令，片内含有硬件乘法器，大大节省了运算时间，高达12 通道12 位模数转换器，具有3 个内部共享基准电压。设计时，单片机外接16 MHz 的晶振作为外部时钟，保证I2C 正常、快速通信状态下，将I/O 口P3.6、P3.2 模拟为I2C 接口，分别连接LED 驱动器的SDL、SCL 接口，达到控制的目的。使用具有12 位A/D 功能接口的P2.6，采集从跨组放大器出来的电压信号，信号进入微处理器后，进行数据算法滤波、信号还原等处理。

2.4 供电模块

根据各个芯片电压使用范围，结合系统低功耗要求，本文系统采取3.3 V 的供电电压，图5 为电压转换电路。考虑其便携性，使用Micro USB 作为5 V 电源接入口。电压转换部分则采用立锜科技的RT9139 转换芯片，该电源芯片输出电压为3.3 V，电流为300 mA。并且该芯片具有超低噪声、高输出精度、超快速响应、限流保护、热关机保护等特性，适用于便携设备。转换芯片将5 V 电源转换为3.3 V，电源主要由充电宝提供，也可以使用电脑等设备提供。

图5 电压转换电路

2.5 显示模块

OLED 显示屏幕具有分辨率高、可视角度大、功耗低、反应速度快、体积小等特点，比之LCD 更适合小系统。本文系统采用供电范围为2.2～5.5 V 的0.96 英寸OLED 显示屏，使用I2C 通信协议，其构造简单，尺寸如图6 所示。MCU 将信号数据传输到OLED，最后显示脉搏波信号。

图6 OLED 显示屏

3 算法研究

经过转换电路的信号，含有大量的干扰成分，主要有基线漂移、工频干扰、环境噪声等。基线漂移主要是由运动或者呼吸引起的，工频干扰是50 Hz 的白噪声干扰，还有部分的光线干扰[13]。脉搏波预处理主要是滤除采样信号的干扰噪声信号，本文系统主要考虑软件滤波，用算法将数据进行适当的预处理。

脉搏波基线漂移的频率较低，一般在0.2～0.3 Hz，与脉搏波的低频信号谱容易发生混叠[14]。平滑先验法是一种基于正则化原则的去非线性趋势的方法[15]，在处理脉搏波基线漂移问题上，具有算法简单、计算量小、处理时间短[16]等优点，可以应用到可穿戴设备的实时监测中。

平滑先验法基本原理如下：

假设原始脉搏波序列Z包含两部分：

式中：X为有效信号；N为漂移信号。其中，基线漂移信号N可以由式（2）拟合得到：

式中：H∈RA×B为观测矩阵，A为数据长度；θ∈RB为回归参数；v是观测误差。平滑先验法常通过正则化最小二乘法准则确定估计参数θ，得到最优估计为：

式 中：I∈RA×A；D2∈R(A-2)×A为 二 阶 微 分 矩 阵；L=相当于一个离散时间序列的高通滤波器。确定参数后利用式（3）得到趋势项。

本文系统中设置的脉搏波信号采样频率为200 Hz，因此取λ=2 500，则对应截止频率为200×0.002 5=0.5 Hz，基本上可以有效去除脉搏波信号中低于0.5 Hz以下的基线漂移信号[16]。

4 结 论

本文提出一种反射式测量法采集弱灌注部位脉搏波信号的系统，从硬件设计、算法两方面考虑，完成了系统的开发，并且完成了弱灌注部位手腕脉搏波信号的采集。同时，进行灌注水平正常条件下指尖部位脉搏波信号的采集，以及一定的实验测试，验证了该方案的可行性，为后续便携式血氧饱和度检测仪的开发等其他基于脉搏波信号的生理参数检测提供重要依据。