CN102499694B - 用于消除血氧饱和度监测干扰的方法 - Google Patents

用于消除血氧饱和度监测干扰的方法 Download PDF

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Abstract

用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，它对采集到的红光、红外光PPG信号进行数字滤波，去除直流成分中的低频干扰信号
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，用以计算准确的直流分量值，再通过计算PPG信号包络提取交流分量，以分离出与干扰相关的信号作为参考信号进行自适应滤波，消除交流成分中频率与目标信号混叠的运动干扰，计算得到准确的PPG交流分量值，最后根据朗伯比尔定律计算出消除干扰后的血氧饱和度。本发明方法能很好地抑制运动干扰，计算得到准确的血氧饱和度值，此外，本发明方法直接从红光和红外光的PPG信号中提取出参考信号进行自适应滤波，构建方法简单，不需要额外装置提供参考信号，也无需进行多次自适应滤波，算法简单，计算量小，利于实现监测设备小型化和佩戴化。

Description

用于消除血氧饱和度监测干扰的方法
技术领域
本发明涉及一种干扰消除方法，特别是一种血氧饱和度监测的干扰消除方法。
背景技术
与传统的医院环境血氧饱和度监测相比，动态环境人体血氧饱和度监测具有更广泛的应用前景，它在院前急救、战场士兵状态监测、高原病预防、航天员生理状态监测等领域都能发挥积极的作用。但由于受运动干扰的影响，动态环境血氧饱和度监测结果的准确性、稳定性通常较差，限制了它的发展与应用。
针对上述问题，近年来国内外出现了不少抑制运动干扰的方法，有的对探头结构进行改进，有的通过算法进行信号处理，这些方法都起到了消除或降低运动干扰影响的作用。但对于动态环境监测，其运动通常较为剧烈，现存的抗运动干扰方法在处理这种强烈运动干扰时，还存在许多不足和局限性。
例如通过增加设备模块，引入监测部位运动信息进行自适应滤波，或者增设多波长光源进行监测完成干扰抵消，都能实现运动干扰的消除，但这些方法增设了硬件模块，物理结构复杂，不易满足动态环境监测对设备小型化和佩戴化的要求。
再如通过特征识别法，删除包含有运动干扰的信号，以达到排除运动引起的计算误差的目的，但这种方法仅仅在微弱运动或偶发性运动造成的干扰方面有较好的抗干扰性能，而对于较强的连续性运动干扰效果不明显。由Massimo公司提出的离散饱和度变换算法（DST），通过获取的红光与红外光信号计算产生一组带有待定参数的参考信号进行自适应滤波，在0~100%血氧饱和度的范围内进行扫描，寻找出当前实际的血氧饱和度值。这种方法具有极低的假阳性率，是一种较为理想的抗运动干扰血氧饱和度测量方法。但该算法获取一次血氧值需要在0~100%的血氧饱和度范围内进行多次自适应滤波，算法复杂，计算量大，受动态环境监测设备微处理器计算能力及其功耗的限制，实现有很大困难。
发明内容
本发明的目的就是提供一种用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，它根据人体PPG信号的特点，从交流分量入手，有效的抑制运动干扰，准确计算出血氧饱和度值。
本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，其步骤为：
1）采集红光、红外光的PPG信号P，                                                
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE001
，采集信号P中含有目标信号S和干扰信号N，而ac、dc分别表示信号中的交流和直流成分；
2）对P的直流成分
Figure 180334DEST_PATH_IMAGE002
进行数字滤波，去除直流分量中的干扰信号
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE003
，得到目标信号直流分量
Figure 237283DEST_PATH_IMAGE004
，其中红光的目标直流分量为
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE005
，红外光目标直流分量为
Figure 879486DEST_PATH_IMAGE006
；
3）使用自适应消噪算法对目标信号交流成分
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE007
中的运动干扰
Figure 215527DEST_PATH_IMAGE008
进行消除，得到目标信号交流分量
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE009
，其中红光的目标交流分量为
Figure 968588DEST_PATH_IMAGE010
，红外光目标交流分量为
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE011
；
4）根据朗伯比尔定律计算得到光密度比值R对应相应的血氧饱和度，
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE013
。
进一步，步骤3）中所述的自适应消噪算法为：
3-1）引入一组与运动干扰相关而与目标信号不相关的参考信号
Figure 316262DEST_PATH_IMAGE014
，k，t均为自然数；
3-2）该参考信号由长度为L的自适应滤波器进行信号处理，处理器各系数组成矢量
Figure 2011102829311100002DEST_PATH_IMAGE015
，使滤波器的输出为
Figure 129366DEST_PATH_IMAGE016
；
3-3）处理器输出与交流分量间的误差为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，在有新的数据输入滤波器时，通过误差对处理器系数进行更新，使
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 745341DEST_PATH_IMAGE020
为步长因子；
3-4）输出误差将在最小均方误差意义下抵消运动干扰，得到逼近真实信号
Figure DEST_PATH_IMAGE021
。
进一步，步骤3-1）中所述的参考信号
Figure 947838DEST_PATH_IMAGE014
为
Figure 930575DEST_PATH_IMAGE022
和的差值通过高通滤波，去掉直流分量后得到。
进一步，步骤1）所述得到PPG信号后，对PPG信号的高频成分进行低通平滑滤波，去除信号毛刺。
进一步，步骤2）中所述去除直流分量的低频干扰具体方法是：通过低通平滑滤波后的PPG信号以单个波为单位计算信号包络线，通过上、下包络线计算出包络线的均值，用包络线均值对信号进行处理，去除低频干扰，再利用处理后的信号计算两种光的PPG信号的直流分量。
进一步，包络线计算方法为：搜寻PPG信号中的极值点，以极值点为原始数据，以采样点个数为数据量进行插值，得到PPG信号的包络线。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
算法能很好的抑制运动干扰，计算得到准确的血氧饱和度值，弥补了传统PPG信号处理中无法有效去除运动干扰的缺陷，算法直接从红光和红外光的PPG信号中提取出参考信号进行自适应滤波，构建方法简单，不需要额外装置提供参考信号。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
本发明的附图说明如下。
图1为本发明自适应算法原理图。
图2为本发明参考信号获取的原理图。
图3为本发明包络线获取示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，其步骤为：
1）采集红光、红外光的PPG信号P，
Figure 713855DEST_PATH_IMAGE024
，采集信号P中含有目标信号S和干扰信号N，而ac、dc分别表示信号中的交流和直流成分；
2）对P的直流成分进行数字滤波，去除直流分量中的干扰信号
Figure DEST_PATH_IMAGE025
，得到目标信号直流分量
Figure 941760DEST_PATH_IMAGE004
，其中红光的目标直流分量为
Figure 411793DEST_PATH_IMAGE026
，红外光目标直流分量为；
3）使用自适应消噪算法对目标信号交流成分
Figure 998763DEST_PATH_IMAGE007
中的运动干扰
Figure 503432DEST_PATH_IMAGE028
进行消除，得到目标信号交流分量
Figure 704606DEST_PATH_IMAGE009
，其中红光的目标交流分量为
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，红外光目标交流分量为；
根据朗伯比尔定律计算得到光密度比值R对应相应的血氧饱和度，
Figure 787017DEST_PATH_IMAGE013
。
红光、红外光通过人体反射后进行信号采集，采集到的信号P可分为直流分量
Figure 647657DEST_PATH_IMAGE002
和交流分量
Figure 269000DEST_PATH_IMAGE007
，在直流分量和交流分量中含有干扰信号和目标信号
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，根据朗伯比尔定律，完全去除直流分量的干扰信号
Figure 11828DEST_PATH_IMAGE025
和交流分量的干扰信号
Figure 400257DEST_PATH_IMAGE028
，可以准确的计算出相应的血氧饱和度。加载在信号交流分量上的干扰信号
Figure 489304DEST_PATH_IMAGE028
属于高频干扰，其频率带包含目标信号频率到更高频的频带。其中与目标信号频带重叠的部分不易消除。加载在信号直流分量上的干扰信号
Figure 845331DEST_PATH_IMAGE025
属于低频干扰，主要表现为信号基线的漂移，可用频率滤波的方式消除干扰。
如图1所示，步骤3）中所述的自适应消噪算法为：
3-1）引入一组与运动干扰相关而与目标信号不相关的参考信号
Figure 465668DEST_PATH_IMAGE014
；
3-2）该参考信号由长度为L的自适应滤波器进行信号处理，处理器各系数组成矢量
Figure 431087DEST_PATH_IMAGE015
，使滤波器的输出为
Figure 204003DEST_PATH_IMAGE016
，k，t均为自然数；
3-3）处理器输出与交流分量间的误差为
Figure 229465DEST_PATH_IMAGE017
，在有新的数据输入滤波器时，通过误差
Figure 71519DEST_PATH_IMAGE018
对处理器系数进行更新，使
Figure 279778DEST_PATH_IMAGE019
，其中
Figure 468051DEST_PATH_IMAGE020
为步长因子；
3-4）输出误差
Figure 352831DEST_PATH_IMAGE018
将在最小均方误差意义下抵消运动干扰，得到逼近真实信号。
血氧饱和度可通过两光源产生的PPG信号的交直流比值关系确定。对于动态血氧饱和度监测，若能消除PPG信号中交流成分与直流成分中混杂的运动干扰，便可计算得到准确的血氧饱和度值。其中直流成分处于低频段，可通过数字滤波对其进行处理，而交流成分中的运动干扰与信号频带重叠，无法通过简单的滤波实现信号去噪。因此，设计采用最小均方LMS法对PPG交流分量中的运动干扰进行自适应消噪。
步骤3-1）中所述的参考信号
Figure 68032DEST_PATH_IMAGE014
为和
Figure 917225DEST_PATH_IMAGE023
的差值通过高通滤波，去掉直流分量后得到。
在没有干扰信号混入时，交流信号中仅含有目标信号
Figure 611829DEST_PATH_IMAGE009
，红光的交流信号与红外光的交流信号之差为：
 
Figure 446798DEST_PATH_IMAGE032
                    
根据假设，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
应为恒定值，表现为一直流信号。但当有运动干扰引入时，红光和红外光的交流信号
Figure 548746DEST_PATH_IMAGE034
、都会随着光路的变化而产生波动。因氧合血红蛋白和还原血红蛋白对红光、红外光的吸光系数存在差异，使得两光的交流信号波动程度不同，这时两光交流信号之差为：
             
Figure 977323DEST_PATH_IMAGE036
       
差值会随着干扰的的引入而出现波动，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表征了波动的程度。
Figure 954244DEST_PATH_IMAGE038
中直流分量为目标信号差值
Figure 145185DEST_PATH_IMAGE033
，即
Figure 119832DEST_PATH_IMAGE033
为一直流信号，而交流信号为噪声引起的波动
Figure 645491DEST_PATH_IMAGE037
。波动信号
Figure 865251DEST_PATH_IMAGE037
与干扰信号相关而与目标信号无关，使用这个波动信号作为参考信号
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，如图2所示，分别对红光与红外光的交流成分
Figure 471550DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 118564DEST_PATH_IMAGE023
进行自适应滤波去除直流信号，即可得到。
步骤1）所述得到PPG信号后，对PPG信号的高频成分进行低通平滑滤波，去除信号毛刺。对高频成分进行低通平滑滤波是对信号做出预处理，消除信号中的毛刺，使信号最后得消噪效果更好。
如图3所示，步骤2）中所述去除直流分量的低频干扰具体方法是：通过低通平滑滤波后的PPG信号以单个波为单位计算信号包络线，通过上、下包络线计算出包络线的均值，用包络线均值对信号进行处理，去除低频干扰，再利用处理后的信号计算两种光的PPG信号的直流分量。
包络线计算方法为：搜寻PPG信号中的极值点，以极值点为原始数据，以采样点个数为数据量进行插值，得到PPG信号的包络线。
要实现对PPG信号交流分量的运动干扰自适应消噪，参考信号的获取尤为重要。包络线是一种有效反映信号整体变化的方法，本文将其用于提取脉搏波中干扰信号，作为自适应对消器的参考信号。采用包络线方法同时带了以下两个优点：
扩充可用于计算的数据量：通常情况下，通过峰峰值计算PPG信号的交流信号至少需要一个完整的波形，也即是一个PPG波形仅能获取一个可用于计算的交流信号值。这样得到的数据量太少，自适应滤波需要很长的时间才能收敛。而先计算出包络线，通过上下包络线之差得到交流分量，这样可使交流信号数据量扩展为采样点个数。
更好体现交流分量的变化趋势：每个脉搏波的交流分量之间加入了大量数据点，能够更为细致的表现信号波动的情况，有助于参考信号的构建。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1. 用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，其特征在于，其步骤为：
1）采集红光、红外光的PPG信号P，                                               
Figure 2011102829311100001DEST_PATH_IMAGE002
，采集红光、红外光的PPG信号P中含有目标信号S和干扰信号N，而ac、dc分别表示信号中的交流和直流分量；
2）对红光、红外光的PPG信号P的直流分量进行数字滤波，去除直流分量中的干扰信号
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，得到目标信号直流分量
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，其中红光的目标直流分量为
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，红外光目标直流分量为
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
3）使用自适应消噪算法对红光、红外光的PPG信号P的交流分量
Figure DEST_PATH_IMAGE014
中的运动干扰
Figure DEST_PATH_IMAGE016
进行消除，得到目标信号交流分量
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，其中红光的目标交流分量为
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，红外光目标交流分量为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
；
4）根据朗伯比尔定律计算得到光密度比值R对应相应的血氧饱和度，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
步骤3）中所述的自适应消噪算法为：
3-1）引入一组与运动干扰相关而与目标信号不相关的参考信号
Figure DEST_PATH_IMAGE026
；
3-2）该参考信号由长度为L的自适应滤波器进行信号处理，自适应滤波器各系数组成矢量
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，使自适应滤波器的输出为
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，k，t均为自然数；
3-3）自适应滤波器输出与红光、红外光的PPG信号P的交流分量
Figure 909378DEST_PATH_IMAGE014
间的误差为
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，在有新的数据输入自适应滤波器时，通过误差
Figure DEST_PATH_IMAGE034
对自适应滤波器各系数进行更新，使
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为步长因子；
3-4）输出误差
Figure 73207DEST_PATH_IMAGE034
将在最小均方误差意义下抵消运动干扰，得到逼近真实信号
Figure DEST_PATH_IMAGE040
；
步骤3-1）中所述的参考信号
Figure 433650DEST_PATH_IMAGE026
为和
Figure DEST_PATH_IMAGE044
的差值通过高通滤波，去掉直流分量后得到，其中为红光、红外光的PPG信号P的红光交流分量，
Figure 38386DEST_PATH_IMAGE044
红光、红外光的PPG信号P的红外光交流分量。
2. 如权利要求1所述的用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，其特征在于：步骤1）所述得到红光、红外光的PPG信号P后，对红光、红外光的PPG信号P的高频成分进行低通平滑滤波，去除信号毛刺。
3. 如权利要求2所述的用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，其特征在于，步骤2）中所述去除直流分量的低频干扰具体方法是：
通过低通平滑滤波后的红光、红外光的PPG信号P以单个波为单位计算信号包络线，通过上、下包络线计算出包络线的均值，用包络线均值对信号进行处理，去除低频干扰，再利用处理后的信号计算红光、红外光的PPG信号P的直流分量。
4. 如权利要求3所述的用于消除血氧饱和度监测干扰的方法，其特征在于，包络线计算方法为：搜寻红光、红外光的PPG信号P中的极值点，以极值点为原始数据，以采样点个数为数据量进行插值，得到红光、红外光的PPG信号P的包络线。
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