一种光电容积脉搏信号的峰值点自动识别方法

光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。提出一种小波联合识别方法：基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰,再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中,对采集的信号进行了校正与峰值点识别,通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性,然后利用10组实测数据,对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率,进一步评价方法的有效性。结果表明：本方法在较好地消除了基线干扰的基础上,在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰,具有较好的抗干扰能力,有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性,从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。     

一种改进的脉搏血氧饱和度测量方法

针对峰谷值法在低灌注下血氧饱和度测量准确度较低的缺点,采用了一种基于卷积建模测量血氧饱和度的改进方法。该方法基于脉搏波具有周期性和稀疏性的特性,通过对光电容积脉搏信号特征与其卷积信号特征进行分析,使用其卷积信号代替脉搏信号测量血氧饱和度。实验结果表明,提出的改进方法与峰谷值法在正常灌注指数下测量结果相近,且在低灌注指数至0.2%的条件下,峰谷值法平均偏差和准确度分别为5.304和3.296,改进方法的平均偏差和准确度分别为1.224和1.443,改进方法的测量精度更高、稳定性更好,为人体血氧饱和度测量提供了一种有效途径。     

基于动态光谱的脉搏血氧测量精度分析

脉搏血氧仪具有连续、无创、快速、准确监测人体动脉血氧饱和度和心率的功能,现已在临床上发挥重要作用.脉搏血氧饱和度检测法结合分光光度测定法和容积描记法2个基本方法,用红光和红外光同时对手指及耳垂等组织照射和检测.红外光和红光的容积描记图的波幅比值,随动脉血氧饱和程度而变化.目前使用的脉搏血氧仪基本上采用的是传统的脉搏血氧饱和度检测方法,由于其结果受到测量原理,测量条件及个体差异等多方面因素影响,精度不能令人满意.文章从动态光谱的观点出发,通过分析传统脉搏血氧测量原理中产生误差的原因,从理论上推导出实现高精度脉搏血氧测量的方法.动态光谱方法在原理上具有抑制或克服个体差异和测量条件对检测光谱影响的优点.采用该方法可以消除脉搏血氧饱和度测量的理论上的绝大部分误差.     

基于动态光谱法的多波长脉搏血氧饱和度测量

目前临床上血氧饱和度的无创检测主要基于双波长的脉搏血氧饱和度测量原理,但其检测精度仍然需要进一步的探究和完善。近年来,国内外的很多研究者采用三波长甚至八波长的方法测量血氧饱和度,从某种程度上减小了误差。动态光谱法作为一种新型血液成分无创检测方法,能消除受试者个体差异和测量环境等的影响,在血红蛋白浓度的无创检测研究中取得了很好的效果。基于动态光谱法对多波长下脉搏血氧饱和度检测进行了研究：对60名重症监护患者进行动态光谱采集以及动脉抽血分析血氧饱和度值;采用高灵敏度光纤光谱仪,采集受试者指端透射多波长下的光谱信息;以单拍提取法提取波长范围为606.44~987.55 nm的动态光谱;以动脉血气分析中血氧饱和度值为参考真值,建立血氧饱和度与多波长动态光谱数据的组合间隔偏最小二乘校正模型;得到预测集的相对误差为±0.017 6,而两波长测量装置监护仪上得到的数据相对误差为±0.116 4。结果表明：利用高灵敏度光纤光谱仪采集多波长光谱信息,用动态光谱法进行数据预处理,进行多波长血氧饱和度检测,有效降低了血氧饱和度的测量误差。     

单波长光声光谱血氧饱和度检测技术研究（英文）

血氧饱和度(SO_2)为临床观察病情变化提供了有意义的指标。传统血氧饱和度检测研究工作多采用双光源和多光源光电容积脉搏波描记法实现无创检测来减少病人痛苦。通过研究生物组织对光的吸收和散射特性,将光谱学和光声技术相结合提出了一种无创式单光源检测血氧饱和度(SO_2)、脱氧血红蛋白浓度[HBR]和氧合血红蛋白浓度[HbO_2]的新方法。该方法基于血液对光信号的吸收和散射理论基础和光声信号呈现吸收线形关系建立单波长光声光谱血氧饱和度检测技术,不仅可以进行指标性参数分析还可以对组织成像。为了验证该技术可行性,在实验中采用单波长激光脉冲光源,以绿色和红色墨水的混合液体作为含有脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的血液模型注入软管模拟人体血液环境。其中红色墨水的含量类比于血液中含氧血红蛋白含量,从而可通过测量计算出红色和绿色墨水浓度来表征伪血氧饱和度(poseudo-SO_2)。实验结果表明,所测的伪血氧饱和度与实际浓度误差不超过6.97%,采用该方法量化血氧饱和度是可行的;同时利用实验结果,结合光声成像技术完成了对伪血液中单圆管截面成像。该方法替代多波长光谱分析的方法能显著降低激光系统和便携式实现成本。     

利用近红外光谱检测多层组织血氧饱和度的研究

利用近红外光谱无创检测生物组织血氧饱和状态,是一种极富研究和应用前景的检测技术,在临床检测中被广泛应用.但常规临床检测应用于指端仅反映局部血氧饱和度信息,在使用中具有局限性,信号的可信度也存在质疑.该文提出了一种采用反射式脉搏血氧饱和度检测技术检测生物多层组织氧合状况的新方法,该方法通过调节入射光强以适应解剖学中生物组织多层结构的检测.应用该方法针对手指结构的实验结果表明,随着入射光强的改变,反映血氧饱和状态的光电脉搏波信号有显著变化.结合手指解剖学分析表明,光电脉搏波信号的变化与手指的多层面组织结构相对应,反映不同层面血氧饱和状态.这一特点表明,通过此法可以针对生物组织的多层结构进行测量.     

单波长光声光谱血氧饱和度检测技术研究

血氧饱和度(SO₂)为临床观察病情变化提供了有意义的指标。传统血氧饱和度检测研究工作多采用双光源和多光源光电容积脉搏波描记法实现无创检测来减少病人痛苦。通过研究生物组织对光的吸收和散射特性,将光谱学和光声技术相结合提出了一种无创式单光源检测血氧饱和度(SO₂)、脱氧血红蛋白浓度[HBR]和氧合血红蛋白浓度[HbO₂]的新方法。该方法基于血液对光信号的吸收和散射理论基础和光声信号呈现吸收线形关系建立单波长光声光谱血氧饱和度检测技术,不仅可以进行指标性参数分析还可以对组织成像。为了验证该技术可行性,在实验中采用单波长激光脉冲光源,以绿色和红色墨水的混合液体作为含有脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的血液模型注入软管模拟人体血液环境。其中红色墨水的含量类比于血液中含氧血红蛋白含量,从而可通过测量计算出红色和绿色墨水浓度来表征伪血氧饱和度(poseudo-SO₂)。实验结果表明,所测的伪血氧饱和度与实际浓度误差不超过6.97%,采用该方法量化血氧饱和度是可行的;同时利用实验结果,结合光声成像技术完成了对伪血液中单圆管截面成像。该方法替代多波长光谱分析的方法能显著降低激光系统和便携式实现成本。     

一种测量动脉血氧饱和度的新方法

在传统的血氧饱和度测量方法中,首先计算对数光电容积脉搏波交、真流成分的比值(R值),然后通过实验建立血氧饱和度值与R值的线性回归模型,旨在消除光程的影响,将个体差异的影响降至最小化,是一种基于Lambert-Beer定律的降维处理。当考虑散射时,这种以交、直流成分的比值作为自变量的降维处理方式损失了信息量,引入了系统误差,限制了测量的精度。为了减小这种影响,从透射光电脉搏波所含信息量的角度,提出了使用双波长对数光电容积脉搏波的峰值和谷值作为自变量与血氧饱和度值建立线性回归模型的新方法。从23名健康志愿者中获得133例光电脉搏波及血氧饱和度参考值样本,从中随机抽取90例作为建模集,另外43例作为预测集,对比了新方法和R值法的建模和预测结果。随机抽取建模集并预测10次,新方法和R值法的平均预测相关系数分别为0.890 6和0.846 8,平均预测均方根误差分别为0.889 6%和1.037 3%,结果表明新方法的预测效果优于传统R值法,使用四个特征量建立血氧饱和度预测模型,能够提高测量的稳定性和精度,对基于有限波长光谱数据建模测量人体血液生理参数有指导意义。     

基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究

无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目前实现无创血糖检测技术的重点关注对象。目前基于光电容积脉搏波信号的无创血糖检测研究,仅考虑了时间域或频率域单独作用时对系统建模的贡献。信号的时域分析虽能描述PPG信号幅值随时间的变化,却无法直观反映PPG信号频率的能量分布,因此单一域的信号分析不能全面表达PPG信号,从而导致信息丢失。采用频域分析方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,是一种全局的变换,可能会造成特定时间或特定频率段内的信号特性丢失。提出了一种基于光电容积脉搏波(PPG)时频域综合分析的无创血糖检测新方法,采用时域-频域并行法综合考量光电容积脉搏波信号与血糖间的联系。以时域分析为基准,利用聚类分析法在PPG信号时域中提取代表波形,分析波形特征点与血糖相关性,确定波形时域特征参数。在此基础上,利用快速傅里叶变换将脉搏波时域信号转换至频率域,采取主成分分析手段研究频谱信息,确立频域特征量。通过口服葡...     

血液成分无创检测中基于不确定度的光谱提取方法

近红外光谱血液成分无创检测技术发展至今已取得一系列进展。为进一步提高检测精度,基于动态光谱理论提出了一种改进的光谱提取方法：首先拟合出漂移基线,抑制了手指与夹具相对运动造成的影响;然后以方和根代替峰峰值组成光谱,减小了系统随机误差造成的影响。最后以血氧饱和度测量为例,对血氧饱和度系数Q进行不确定度分析,结合实验数据的理论分析表明以方和根代替峰峰值可使不确定度下降至原先的38%。在血氧饱和度检测实验中将改进后的方法与峰峰值法对比,可得精度更高的血氧饱和度系数Q,获得十组Q值的方差平均下降至原先的42%。理论分析与实验结果均表明,应用所提出的光谱提取方法可更加精确地从光电容积脉搏波中提取有效光谱,在血液成分的无创检测中有着重要的价值。     

Application of wavelet transform on improving detecting precision of the non-invasive blood components measurement based on dynamic spectrum method

Time-varying noises in spectra collection process have influence on the prediction accuracy of quantitative calibration in the non-invasive blood components measurement which is based on dynamic spectrum (DS) method. By wavelet transform, we focused on the absorbance wave of fingertip transmission spectrum in pulse frequency band. Then we increased the signal to noise ratio of DS data, and improved the detecting precision of quantitative calibration. After carrying out spectrum data continuous acquisition of the same subject for 10 times, we used wavelet transform de-noising to increase the average correlation coefficient of DS data from 0.979 6 to 0.990 3. BP neural network was used to establish the calibration model of subjects' blood components concentration values against dynamic spectrum data of 110 volunteers. After wavelet transform de-noising, the correlation coefficient of prediction set increased from 0.677 4 to 0.846 8, and the average relative error was decreased from 15.8% to 5.3%. Experimental results showed that the introduction of wavelet transform can effectively remove the noise in DS data, improve the detecting precision, and accelerate the development of non-invasive blood components measurement based on DS method.     

A nonlinear model for calibration of blood glucose noninvasive measurement using near infrared spectroscopy

In order to improve prediction accuracy of calibration in human blood glucose noninvasive measurement using near infrared (NIR) spectroscopy, a modified uninformative variable elimination (mUVE) method combined with kernel partial least squares (KPLS), named as mUVE–KPLS, is proposed as an alternative nonlinear modeling strategy. Under the mUVE method, high-frequency noise and matrix background can be eliminated simultaneously, which provide a optimized data for calibration in sequence; under the kernel trick, a nonlinear relationship of response variable and predictor variables is constructed, which is different with PLS that is a complex model and inappropriate to describe the underlying data structure with significant nonlinear characteristics. Two NIR spectra data of basic research experiments (simulated physiological solution samples experiment in vitro and human noninvasive measurement experiment in vivo) are introduced to evaluate the performance of the proposed method. The results indicate that, after elimination high-frequency noise and matrix background from optical absorption of water in NIR region, a high-quality spectra data is employed in calibration; and under the selection of kernel function and kernel parameter, the best prediction accuracy can be got by KPLS with Gaussian kernel compared with Spline-PLS and PLS. It is encouraging that mUVE–KPLS is a promising nonlinear calibration strategy with higher prediction accuracy for blood glucose noninvasive measurement using NIR spectroscopy.     

面部视频非接触式生理参数感知

为了在非接触条件下检测受试者的各项生理参数,本文设计了一种基于成像式光电容积描记技术,从手机录制的人脸视频中估算生理参数的方法.首先,提出了"小波变换-主成分分析-盲源分离"算法,用于提取出高信噪比的RGB三通道脉搏波信号.然后,分别从频域和时域角度对绿色通道信号进行处理,估算出心率值和呼吸率值;对红蓝通道的脉搏波信号...     

基于试验方差分析的血氧测量波长选取的研究

为了提高血氧饱和度光谱测量的精度和可靠性,增强血氧饱和度测量数据的有效性,提出了基于试验方差分析的血氧测量波长选取的方法。通过分析不同波长组合对应的血氧饱和度系数分布情况,合理地利用统计理论,从中选取较好的波长组合。实验中以不同血氧饱和度临床数据为基础,建立了不同波长组合(660和940 nm,660和805 nm,805和940 nm)计算出的血氧饱和度系数的单因素试验方差分析模型,参照分析模型中的F指标和p参数,比较分析不同波长组合的显著性,进而从光谱数据中选取出相对较好的波长组合,为进一步建模分析提供了可靠的中间数据。结果表明,选取660和805 nm的波长组合引入的总误差相对较小,能更显著的代表血氧饱和度的变化,相比其他的波长组合进行分析能够提高血氧测量精度。本研究将试验方差分析方法用于血氧测量中波长组合的优选,效果显著,为血氧饱和度的测量和其他相关光谱的特征波长选取以及定量分析提供了新思路。试验方差分析方法有助于从光谱中提取代表被测量的有效信息。     

EMD算法在动态光谱无创测量血红蛋白浓度中的应用

将经验模态分解(EMD)算法结合动态光谱理论中的频域提取算法用于血红蛋白浓度的无创测量。在体采集57例光电容积脉搏波,选取636.98～1 086.86 nm范围内的光谱数据进行分析。首先通过EMD方法分别对各个样本每个波长的光电容积脉搏波进行去噪预处理,再利用离散傅里叶变换提取脉搏波的峰峰值构成动态光谱,最后运用偏最小二乘方法对各样本的动态光谱和血红蛋白浓度建立模型。与未经EMD处理的数据建模结果相比,EMD处理后,血红蛋白浓度预测集的相关系数从0.879 8提高到0.917 6,预测集均方根误差从6.675 9 g·L-1减小到5.300 1 g·L-1,相对误差从8.45%减小到6.71%,建模精度有了较大的提高。结果表明,采取经验模态分解的算法进行光电采集数据的去噪预处理可以提高光谱数据的信噪比,进而可以提高血液成分无创测量的准确性。     

小波变换提高动态光谱法血液成分无创检测的精度

光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。该文采用小波变换法,在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦,提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。对同一个体连续采集10次光谱数据,引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集,建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型,在引入小波变换去噪后,预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8,平均相对误差自15.8%下降至5.3%。实验表明,引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声,提高定量校正模型的精度,推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。     

基于改进的单差法计算GPS掩星附加相位

从GPS掩星探测数据中反演的参数可同化入数值天气预报模式. 附加相位的计算精度受参考链电离层噪音及L2噪音影响, 在L2信号加密情况下噪音影响更为显著.为提高附加相位处理精度, 减少一般单差法(single difference, SD)从参考链传入掩星链的噪音,本文采用改进的单差法 (updated single difference, USD)计算大气附加相位.参考链数据采用组合频率LC观测数据, 并以一定时间窗口(2 s)做平滑处理,逐项考虑天线相位中心改正、 相对论效应改正等因素的影响.利用COSMIC掩星观测数据对上述方法进行了验证. 上升及下降典型掩星事件分析表明:USD计算的附加相位与 COSMIC官方发布的附加相位有很好的一致性;计算了全球分布的440次掩星事件附加相位, 结果表明USD法可明显改进附加相位平均偏差与标准差的分布, 证明了我们算法的可靠性. USD法可应用于风云三号气象卫星掩星仪器半无码跟踪L2得到的数据处理中.