血液-血管耦合特性与脉搏波传播特性的关系

脉搏波既不可简单地理解为可压缩血液流体中的压力纵波，也不可简单地理解为沿固体血管传播的涨缩位移横波，而是超乎普通想象的流-固耦合和纵波-横波耦合的复杂波。从分析耦合本构关系的新途径出发，本文中提出了一个流-固耦合/纵波-横波耦合的串联模型，可为解读“位数形势”中医脉诊提供更丰富的信息。结果表明，脉搏波耦合系统的等效体积压缩模量K_s以及相应的耦合系统脉搏波传播速度c_s主要依赖于两个无量纲参数:血液-血管模量比K_b(p)/E(p)和薄壁血管径厚比D(p)/h₀，它们因人而异、因人的不同脉搏位置而异。文中定量分析了它们对c_s的影响，显示人体的K_b/E值在103数量级，从而c_s值在100～101 m/s数量级，以适应人体生理生化反应。由临床有创测量，证实脉搏体积横波与脉搏压力纵波是相耦合地以相同速度传播；还显示脉搏波是在其波阵面上具有氧合生化反应的“生物波”。此外，还讨论了“脉压放大”现象与非线性本构关系和与血管分叉处加载增强反射之间的关系，并讨论了Lewis关于重搏波形成的假设。     

基于卷积神经网络的蛋胚活性精准检测方法研究

孵化的蛋胚是生产禽流感疫苗的载体,蛋胚的活性检测是疫苗生产中的关键环节,通过光电容积脉搏法检测蛋胚活性是提高蛋胚活性检测准确率的关键。为了提高蛋胚活性检测效率和检测准确率,采用滑动功率谱方法（PSD）将蛋胚脉搏波可视化,基于卷积神经网络对蛋胚活性进行精准分类。实验结果显示,采用卷积神经网络对单个蛋胚信号的计算时间仅为12.6 ms,与人工检测方法相比,检测效率提高近200倍。可视化后的蛋胚脉搏波的卷积神经网络分类准确率可达94.14%,其中活胚、死胚和弱胚的真阳率分别为99.74%、93.73%、84.39%。基于卷积神经网络的蛋胚活性分类模型,可在大规模生产中精准地辨识蛋胚活性,对疫苗生产过程具有重要的应用价值。     

可穿戴式无线脉搏监测系统前端设计

针对中老年人慢性心血管疾病在预防和救助中存在的问题,结合PVDF压电薄膜传感器、GPS、GPRS技术和MSP430单片机,设计了一种低功耗可穿戴式远程脉搏监测系统;介绍了系统的结构功能、硬件设计以及无线通信方式,并针对脉搏信号的实际特征与干扰情况,综合考虑系统对功耗和体积的要求,提出了相应的硬件解决方案;实验结果表明,该监测系统抗干扰能力强,能够准确地获取完整的脉搏波形,具有较好的应用前景。     

地震中的物理知识

我们生活的地球表面,好像是静止不动的,实际上却远非如此。地球表面无时无刻不在振动,就像人的脉搏一样,只要人还在活着,脉搏就永远跳动。地球也有像脉搏那样的连续不断的振动,科学家们把地球的这种振动叫做脉动。脉动的成因虽然不同,但都以周期相近,振幅变化不大的波动系列出现。然而有时地球表面突然山崩地裂,河川倒流,地面隆起和沉陷,房屋倒塌,这种突然快速的颤动就是地震。     

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.     

非线性波在动脉内传播的理论和计算研究——Ⅰ.非线性脉搏波传播的理论模型

本文提出了一个新的非线性脉搏波在动脉内传播的理论模型,推导了一个新的血管壁-外周组织系统的非线性运动方程组,在其中仅含血管壁和流体的应力以及血管的非线性几何。这组运动方程与代表血液流动的不可压缩粘性运动方程和连续方程以及流体和血管壁本构方程相结合,可用数值方法来求解非线性脉搏波在动脉内的传播。其数值解可包含压力脉搏波、血流速度波和血流量波以及血管壁的位移波、速度波和应力波等等。这些脉搏波都是生理学和临床医学上很有意义的物理特征。     

动态光谱的单拍提取

为了提高动态光谱(dynamic spectrum,DS)数据处理方法的效率与精度,采用单拍提取技术,即对所采集全部波长对应的光电容积脉搏波(photoelectric plethysmography,PPG)叠加平均所得到的全波段PPG,以单个脉搏为周期,提取其上升沿作为模板;用该模板校正各个波长PPG的上升沿,再以...     

无创血液成分检测中基于VIP分析的波长筛选

自变量筛选是定量光谱分析领域的研究热点,简便且高效的自变量筛选方法不但可以降低分析计算量,提高分析精度,同时还可以减轻对仪器光谱分辨能力的依赖,降低分析成本。波长筛选也是光谱法无创血液成分检测研究的重要环节。动态光谱理论为血液无创检测提供了极佳的思路,但长期局限于使用宽带光源和高分辨率的光谱仪器,分析中需要大量波长限制了动态光谱法的进一步发展。为了去除冗余信息,使检测走向低成本化和集成化,提出了基于变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)分析的波长筛选方法。通过分析PLS模型中各维自变量对因变量的解释能力,从而剔除重要性较低的变量保留解释能力强的波长。以232例受试者的临床实验数据为基础,以血红蛋白含量为分析对象,经投影重要性分析后将波长数由586降至64,波长筛选后血红蛋白预测模型的测试集平均相对误差(MREP)为1.82%,使用了极少的波长便可得到满意的结果;结合Bootstrap方法对模型进行显著性检验后验证了波长变量的解释能力。首次指出了使用动态光谱法检测血红蛋白的敏感波长带。基于投影重要性分析的波长筛选迈出了动态光谱走向实用的重要一步,为实现低成本在线分析打下了基础,同时也为其他领域的光谱分析提供了重要的参考和新的思路。     

全桡动脉波传导时间与动脉硬化参数的对比分析研究

将测量和分析不同部位的外周动脉脉搏波波形,作为一种无创评估动脉僵硬度的方法,已经受到中外医学界的广泛重视。脉搏波传导时间已经被用来作为评价动脉僵硬度的有效指标,其无创评估动脉硬化的有效价值也得到重视。本文是通过容易获取的桡动脉波形计算全桡动脉脉搏波传导时间(FRPTT),将其与已经成熟的动脉僵硬度指标作对比分析研究,来判断FRPTT是否可以用来评估人体的动脉僵硬度。对248位合格样本人员的桡动脉脉搏波波形数据进行计算分析,同时测量其身高、体重、手腕处动脉血压,计算身体质量指数、桡动脉增益指数、射血时间、FRPTT。通过对采集到的20s时间内桡动脉波形进行二次微分,用自编的软件算法自动检测出点b(心脏开始射血点)和e(左心射血的停止点)的位置,计算FRPTT。通过对算出的FRPTT值与已知的心率、脉压、增益指数三个参数进行分析和比较,发现其与心率和增益指数两个参数(P0.001)显著相关;另外,女性组的FRPTT值跟脉压显示弱的负相关性,男性组没有相关性。结果表明,FRPTT可以作为一个衡量动脉硬化的指标。     

光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法

睡眠呼吸暂停综合征（SAS）素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪（PSG）的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图（ECG）通过心率变异性（HRV）分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性（PRV）分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波（PPG）信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播（BP）神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征（ROC）曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。