脉搏血氧饱和度检测中自适应滤波消除运动伪差的方法

在不同环境下都能 正常工作，所以提高仪器的抗干扰能力是目前所面 临的主要困难。其中，对运动伪差干扰的消除长期 以来都是脉搏血氧仪检测中需要解决的重点和难点 问。尤其随着脉搏血氧仪应用的日益广泛，在对 婴幼儿、胎儿及患有不自觉的身体震颤等疾病的人 的监护中，这一问题显得尤为突出〔% R #〕。 运动伪差是由于病人身体运动造成血液充盈状 况、光路径长度等因素发生变化，从而造成仪器测量 错误，无法正确反映病人实际血氧浓度的情况。由 于运动干扰频率较低，恰与脉搏波频谱发生重叠，因 作者单位：西安医科大学生物医学工程系，陕西 西安 )%&&+% 收稿日期：%’’’ ( %* ( *%；修回日期：*&&& ( &% ( %) 此无法用传统的滤波器进行处理。而在目前的脉搏血 氧仪设计中，对运动伪差的处理主要采用剔除法〔"，S〕， 即通过设置阈值判断检出的信号是否在正常的变化范 围以内，若符合条件则认为是正常脉搏波信号，予以保 留，否则认为是干扰信号予以剔除。这种方法，在运动 频繁出现的场合，由于受干扰信号被不断识别和剔除， 在大部分时间内仪器无法测量，从而不能及时反映病 人血氧饱和度变化情况，对实时监护造成不利影响。 为了克服这一问题，我们就从运动伪差中提取正常脉 搏波信号的方法进行了研究。 C 实验方法 由于自适应滤波处理可以在没有关于待提取信 息的先验统计知识的条件下，直接观测数据，根据数 据在观测过程中不断地递归更新参数，以逐步逼近 某一最优处理结果。使其处理方法不但更接近实际 + 生物医学工程与临床 *&&%年 #月 第 S卷 第 %期 万方数据 情况，而且更符合生理信号的特点〔!〕。因此，我们用 自适应滤波方法实现理想信号的提取。考虑到实时 性的要求，我们采用最小均方 "#$法〔%，&〕。 !"! 自适应噪声抵消处理方法 "#$法用于自适应噪声抵消时的处理过程可用 图 ’示。 其中一路输入为检测到的红光或红外光经（(） 式对数处理后得到的信号，用 !!)或 !!*)表示。它由 理想成分 "!)或 "!*)及噪声 #!)或 #!*)组成。假设理 想信号与噪声无关。另一路信号输入为噪声参考信 号 $+。它应与理想信号无关而与噪声信号 #!相关。 %+为自适应滤波器输出 &+与输入信号 !!的差。自 适应滤波 "#$法就是使滤波后的输出 &+ 在最小均 方误差意义下抵消 #!，同时，抵消后的结果 %+ 在最 小均方误差意义下逼近理想信号 "!。 假设自适应滤波器的长度为 ,，对应系数为 -， 则自适应处理的工作过程为：当新观察 $+ . ’输入后， 把 $（+）更新成 $（+ . ’）/〔 $0，$’，⋯⋯ $1 2 ’〕/ 〔$+ . ’，$+，⋯⋯$+ 2 , . 3〕，重新计算新误差： %+ . ’ / !+ . ’ 2 &+ . ’ / !+ . ’ 2 ’（+ . ’）$（+ . ’） （’）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 其中 ’（+ . ’）表示 + . ’时刻的系数矢量〔’0，’’， ⋯⋯’, 2 ’〕。然后，根据自适应算法更新系数： ’ 4（+ . 3）/ ’ 4（+ . ’）. 3"%+ . ’ $ 4（+ . ’） （3） ⋯⋯ ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 其中，4 / 0，’，3，⋯⋯1。"是步长因子，反映滤波器 收敛的快慢程度。如此，随着新数据的不断输入，重 复使用以上两式，便可以得到最优解。 经研究我们取自适应滤波器长度 , / 35，步长" / 0600’，信号 !!)或 !!*)延迟 ’( 个点。延迟的目的 是使滤波效果更接近非物理可实现的理论维纳解。 滤波器各系数 ’ 的初值设为零，随着处理过程的进 行它会根据自适应算法不断更新。 !!)（7）/ "!)（7）. #!)（7）或 !!*)（7）/ "!)（7）. #!*)（7） # . 2& +自适应滤波 自适应算法 $ ! ! ! ! ! ! ! ! !!! + ! ! ! ! ! " % + # $ $ $ 图 ’ "#$自适应滤波结构框图 !"# 噪声参考信号的获取方法研究 应用自适应滤波的关键问题是噪声参考信号 $+ 的获得。为使方法简单实用，我们用红光和红外光 双光束来构造噪声参考信号。 当光照射到测量部位如手指时，手指就相当于 一个光吸收系统。该系统包括皮肤、肌肉、组织、骨、 脂肪、血液等成分。我们可以用图 3来表示。 该图共有 8个不同的成分 9’，93，⋯⋯98。其中 95、9!两种成分处于同一层，用来表示氧合血红蛋白 和还原血红蛋白两种成分。 9’ 93 ⋯ 95，9! ⋯ 98 图 3 组织光吸收特性示意图 根据 ":;<=>7 2 ?==>定律，对红光!)，光能量衰减 为： ( / (0 %%!)，"*+),) （@）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 其中，(0为入射光强；( 为出射光强；$4，!)为第 4层吸 收系数；+ 4为第 4层成分的浓度；, 4为第 4层的厚度。 对（@）两边取对数，得 !!) / AB（ ( - (0）/%$4，!) + 4 , 4 （(）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 当手指不受任何力作用时，各层的光路长度 , 4 保持不变。但当受到力的作用时，各层会产生波动， 其中一些层的波动会引起噪声而使测量信号偏离我 们所要的信息。 我们假定测得的红光信号为 !!)，则它包含了理 想信号 "!)和噪声信号 #!)两部分。为便于说明，我 们假定 "!)是由动脉血充盈 95、9! 产生的，而 #!)则 是由作用在手指上的随机的或稳定的力（如身体的 运动）使各层产生波动而引起的。于是有： !!) /$5，!) +5 ,5，! .$!，!) +! ,5，! .〔%(4 / ’$4，!) + 4 , 4 . %84 / %$4，!) + 4 , 4〕 /$5，!) +5 ,5，! .$!，!) +! ,5，! . #!) / .!) . #!) （5）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 对红外光信号同样有： !!*) /$5，!*) +5 ,5，! .$!，!*) +! ,5，! .〔%(4 / ’$4，!*) + 4 , 4 . %84 / %$4，!*) + 4 , 4〕 /$5，!*) +5 ,5，! .$!，!*) +! ,5，! . #!*) %生物医学工程与临床 300’年 @月 第 5卷 第 ’期 万方数据 ! !!"# $ "!"# （%）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 为求噪声参考信号，我们引入一系数"，用"乘 以（%）式，再减去（&）式得： #!# ’"#!"# ! $!# $ "!# ’"（$!"# $ "!"#） （(）⋯⋯ 如果能找到"使 $!# !"$!"#，则（(）式可改写为： #!# ’"#!"# ! "!# ’""!"# （)）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 该信号只与噪声有关，而与理想信号无关，故可 作为噪声参考信号 %*。 由于氧饱和度是一个缓慢变化的量，所以可以 用一定时间内氧饱和度为恒定来确定"。 对 +&，氧饱和度 ! ,& -（,& $ ,%）! . -（. $ ,% - ,&） （/）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 故，可以假定 ,% - ,&在一定时间内为恒量。 当无运动噪声时，（(）式可改写为： 0 ! $!# ’"$!"# （.0）⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 于是，" ! $!# - $!"# !（#&，!# && ’&，% $#%，!# &% ’&，%）-（#&，!"# && ’&，% $#%，!"# &% ’&，%） !#&，!# （ && - &%）$#%，!# #&，!"#（ && - &%）$#%，!"# （..）⋯⋯⋯⋯⋯ 由于吸收系数均为常数，而且 && ( &% 在一定时间 内可视为恒量，故"可视为恒量。于是，可以根据第 一批采样数据点得到的信号 $!#，$!"#求比值"，用这 一"根据式（(）求第 1批采样点的噪声参考信号，经 过自适应滤波处理得到理想信号后，再根据该理想 信号求"，为第 2批数据处理作准备。依次循环，便 可得到理想的脉搏波信号。在这一过程中，要求在 第一批采样点期间病人保持静止不动，以求得第一 个"值，这样才能保证后面处理的正确性。 经研究我们取每 )034计算一个新的比例"，用 于计算后续 )034 内的噪声参考信号 %*。"取为 )034内经滤波处理过的双路理想信号比值的平均 值。 ! 实验结果 依据上述方法，我们对带有运动伪差的红外光 和红光信号进行了处理。图 2和图 5分别给出了两 段处理的结果。图 2 中，波形自上而下分别为红外 光 #!"#信号、红光 #!#信号、经过自适应滤波处理后 的红外光 $!"#信号和红光信号 $!#以及噪声参考信 号 %*，两虚线段之间表示受运动干扰的部分。图 5 波形排列同图 2。 从两段图中均可看出所设计的自适应滤波处理 算法对运动伪差干扰具有良好的滤波效果，可以从 运动伪差中将光电容积脉搏波信号提取出来作为氧 饱和度计算的依据。同时，该方法对基线漂移也有 一定的抑制作用。 我们将该方法应用于所研制的脉搏血氧模块 中，结果显示可大大改善光电容积脉搏波波形，改进 仪器抗运动干扰的性能，在一定程度上提高仪器对 婴幼儿、胎儿以及患有不自觉身体震颤等疾病病人 进行连续、实时监护的能力。 图 2 运动伪差信号的自适应滤波处理结果 图 5 运动伪差信号的自适应滤波处理结果 （下转第 ..页） ) 生物医学工程与临床 100.年 2月 第 &卷 第 .期 万方数据 （上接第 !页） 参考文献： 〔"〕#$%&’ ()，*’&+,&’ --. */& &00&123 40 +42546 46 2/& ,&’04’+$61& 40 ,783& 495+&2&’3 56 :48762&&’3〔 )〕. ;6&32/&35484<=，">>?，!@ （"）："A" 〔B〕C4&23 DE，(2&FF&63 G;. H&2&12546 40 +4:&+&62 $’250$12 56 ’&14’IJ &I ,783& 495+&2&’ 3$27’$2546〔)〕. K7’ ) C&I5$2’，">>?，"L@（"A）： !A! 〔M〕D76656>R；""（R）：B"" 〔R〕孙卫新，金 捷，汪家旺，等 S 脉搏血氧仪的研制和定标方 法探讨〔)〕S 西安医科大学学报，">>L，"@（B）：B"! 〔L〕($1%6&’ D，O$’:56 ;，#&$1/ O，&2 $8 . O&2/4I $6I $,,$’$273 04’ I531’5+56$256< F&2T&&6 :$85I $6I $’250$127$8 ,783& T$:&04’+3 56 ,783& 495+&2’=〔C〕. U( C$2&62，">>@，LL!!RBL 〔@〕杨福生 S 生物医学信号处理〔O〕S 第 B版，北京：高等教育 出版社，">>L：RM! 〔?〕G53’$+ ;V，)46&3 VH，Q’T56 ON，&2 $8 . U3& 40 2T4 495+&2&’3 24 56:&325<$2& $ +&2/4I 40 +4:&+&62 $’250$12 ’&W&12546 7356< ,/424J ,8&2/=3+4<’$,/51 35<6$83〔)〕. #’ ) ;6$&32/，">>R，?B（R）：M!! 〔!〕;I$+3 );，Q6+$6 QO，;F’&7 (;，&2 $8 . ; 14+,72&’ $8<4’52/+ 04’ I500&’&625$256< :$85I 0’4+ I5324’2&I ,783& 495+&2&’ T$:&04’+3〔)〕. C&I5$2’ C78+4648，">>L，">（L）：MA? 万方数据