CN103027692B - 一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法，包括以下步骤：采集各波长光电容积脉搏波信号，根据所述光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期；根据所述对数脉搏波信号及其所述周期拟合运动漂移基线，通过所述运动漂移基线对所述对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号；通过所述矫正后对数脉搏波信号求解方和根，并根据所述方和根获取光谱。本方法有效地解决了频域提取法中数据运算量大、无法抑制异常波形和基线漂移等干扰的影响；同时弥补了时域单拍提取法中数据利用不充分，脉搏波峰值定位精度不高、实时监控能力较差等缺陷。本方法显著改善动态光谱无创血液成分检测的精度，同时数据处理速度显著提高。

Description

一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法

技术领域

本发明属于光谱分析技术领域，特别涉及一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法。

背景技术

在众多的无创血液成分光学检测方法中，透射光谱法相比其他光谱测量方法具有明显的优越性，其中动态光谱法在理论上可消除皮肤和脂肪等光学背景对测量脉动动脉血液光谱的干扰。动态光谱法的基本原理是采用可见和近红外波长的光照射手指进而得到各波长下含有血液成分信息的光电容积脉搏波，通过提取各波长下取对数后的光电容积脉搏波的峰峰值即可组成动态光谱。由于脉动动脉血液吸光量相较于组织背景而言微弱很多，加之光谱重叠、异常波形干扰和数据采集系统采样率有限等因素的影响，如何更为充分利用采集得到的各波长光电容积脉搏波数据，更为高速有效地获得高质量的动态光谱就显得尤为重要。

现有技术中，为了更为简单有效的获取相同血液容积变化对应的吸光度的差异，通常采用提取光电容积脉搏波的峰峰值（即：单个光电容积脉搏波周期中最大值与最小值之间的差值）来对应脉动动脉血液最大变化量，进而组成动态光谱。现有的动态光谱提取方法主要有频域提取法（发明专利《无创测量血液光谱与成分的方法》，公开号：CN101507607，公开日：2009年8月19日）和时域单拍提取法（发明专利《一种基于单沿提取法的动态光谱数据处理方法》，公开号：CN101912256A，公开日：2010年12月15日），二者均是通过提取光电容积脉搏波的峰峰值来组成动态光谱。

其中，频域提取法：利用傅里叶变换的方法对各波长下的取对数后的光电容积脉搏波进行时域到频域的变换，提取频域中幅值最大的谐波幅值来替代对数光电容积脉搏波的峰峰值。时域单拍提取法：初步解决了动态光谱时域提取的困难，实现了对数脉搏波峰峰值的直接提取并且能较好抑制光电容积脉搏波中异常波形对动态光谱精度的影响，数据处理速度有所提升。

通过对上述两种方法进行分析发现二者均存在着不足和缺陷：

1）频域提取法是为了解决时域提取对数光电容积脉搏波峰峰值相对困难且误差较大的问题而提出的间接提取方式，尽管对各波长下光电容积脉搏波的全部数据加以处理，但只利用了最大谐波分量信息，造成运算的冗余，降低了运算效率；且在运算过程中难以抑制时域信号中存在的异常波形和基线漂移等因素的影响，无法在运算过程中对数据质量进行有效的实时评估。

2）时域单拍提取法初步解决了动态光谱时域提取的困难，实现了对数脉搏波峰峰值的直接提取并且能较好抑制光电容积脉搏波中异常波形对动态光谱精度的影响，数据处理速度有所提升，然而该方法仍存在以下缺陷和不足：未能对实验数据进行充分利用，在脉搏波峰值定位上仍存在较大误差，实验数据处理程序繁冗复杂，实时监测能力较差。

发明内容

本发明提供了一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法，本方法解决了目前动态光谱频域提取法中运算效率低和运算中无法有效评估和克服异常波形影响等不足，以及时域单拍提取法中脉搏波定位困难和运算复杂等问题，详见下文描述：

一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法，所述方法包括以下步骤：

（1）采集各波长光电容积脉搏波信号，根据所述光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期；

（2）根据所述对数脉搏波信号及其所述周期拟合运动漂移基线，通过所述运动漂移基线对所述对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号；

（3）通过所述矫正后对数脉搏波信号求解方和根，并根据所述方和根获取光谱。

所述根据所述光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期具体包括：

1）获取可见和近红外波长的光波分别对应的对数脉搏波信号；

2）在任意一所述对数脉搏波信号上任取一个当前采样点，截取所述当前采样点获取到的若干个对数脉搏波信号采样值，即获取到a_i,...a_i+j....a_i+N，i,j,N的取值为正整数；

3）当同时满足a_i+j-2>a_i+j-1>a_i+j、a_i+j+2>a_i+j+1>a_i+j和a_i>a_i+j时，a_i+j为波谷；

4）从a_i+j+3开始再判断是否满足上述三个条件，直至获取到所有的波谷；相邻的两个波谷之间构成了对数脉搏波信号的一个周期。

所述根据所述对数脉搏波信号及其所述周期拟合运动漂移基线具体包括：

1）首先计算所述对数脉搏波信号第n-1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值，记为y1，第n个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y2，第n+1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y3；

2）记所述对数脉搏波信号第n-1个周期起始端的横坐标为x1，第n个周期起始端的横坐标为x2，第n+1个周期起始端的横坐标为x3,第n+2个周期起始端的横坐标为x4；

3）在坐标系中获取((x1+x2)/2,y1)、((x2+x3)/2,y2)和((x3+x4)/2,y3)，将三个点连线，拟合出所述运动漂移基线。

所述通过所述运动漂移基线对所述对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号具体为：

将第n个周期的对数脉搏波信号减去所述运动漂移基线，再将第n+1个周期的对数脉搏波信号减去所述运动漂移基线，以此类推，得到所述矫正后对数脉搏波信号。

所述通过所述矫正后对数脉搏波信号求解方和根具体为：

λ₁波长在光谱上对应的幅值A_λ1为

$A_{\mathrm{\λ}1}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{k}_i^2}$

式中k₁,k₂,k₃...k_n为λ₁波长对应的矫正后对数脉搏波在一个周期内的采样值；以此类推，可得n个波长在光谱上对应的幅值为A_λ1,A_λ2,A_λ3...A_λn。

本发明提供的技术方案的有益效果是：本方法通过拟合后的运动漂移基线对对数脉搏波信号做矫正，得到矫正后对数脉搏波信号，并通过求解出方和根来获取光谱；本方法有效地解决了频域提取法中数据运算量大、无法抑制异常波形和基线漂移等干扰的影响；同时弥补了时域单拍提取法中数据利用不充分，脉搏波峰值定位精度不高、实时监控能力较差等缺陷。本方法更为充分利用了采集到的光谱数据，显著改善动态光谱无创血液成分检测的精度，同时数据处理速度显著提高，实时监测能力显著增强。

附图说明

图1为红外光对数脉搏波信号的示意图；

图2为对数脉搏波信号采样值的示意图；

图3为拟合运动漂移基线的示意图；

图4为矫正前的对数脉搏波信号和运动漂移基线的示意图；

图5为矫正后的对数脉搏波信号和运动漂移基线的示意图；

图6为一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：

为了解决目前动态光谱频域提取法中运算效率低和运算中无法有效评估和克服异常波形影响等不足，以及时域单拍提取法中脉搏波定位困难和运算复杂等问题，本发明实施例提出了一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法，参见图6，详见下文描述：

101：采集各波长光电容积脉搏波信号，根据光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期；

其中，该步骤具体包括：

1）获取可见和近红外波长的光波分别对应的对数脉搏波信号；

即将可见和近红外波长的光照射手指得到各波长下含有血液成分信息的光电容积脉搏波信号，对各光电容积脉搏波信号取对数，得到对应的对数脉搏波信号。参见图1，给出了红外光对数脉搏波信号的示意图，采样频率为50HZ。

2）获取各对数脉搏波信号的周期。

1、在任意一对数脉搏波信号上任取一个当前采样点，截取该当前采样点最近获取到的若干个对数脉搏波信号采样值，即获取到a_i,...a_i+j....a_i+N，i,j,N的取值为正整数，且j小于N，N的取值通常为20。

2、当同时满足a_i+j-2>a_i+j-1>a_i+j、a_i+j+2>a_i+j+1>a_i+j和a_i>a_i+j时，a_i+j为波谷。

其中，本发明实施例以获取到10个对数脉搏波采样值为例进行说明（对数脉搏波采样值的个数根据实际应用中的需要进行设定，具体实现时，本发明实施例对此不做限制），如图2所示分别记为a₁,a₂,a₃...a₁₀，根据10个对数脉搏波采样值判定a₈（i＝1,j＝7）是否为波谷，从图中可以看出a₈同时满足a₆>a₇>a₈，a₁₀>a₉>a₈和a₁>a₈三个条件，则a₈为波谷。

3、从a_i+j+3开始，即对a_i+j中的i重新赋值为i加3（i＝i+3），再判断是否满足上述三个条件，重复执行，直至获取到所有的波谷；相邻的两个波谷之间构成了对数脉搏波信号的一个周期。

即通过上述的步骤，将每个对数脉搏波信号的各个周期求取出来。

102：根据对数脉搏波信号及其周期拟合运动漂移基线，通过运动漂移基线对对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号；

在光谱提取过程中，手指和夹具会有不可避免的相对运动，这会给对数脉搏波信号带来运动漂移，从而给光谱提取带来误差。为了消除这种误差需进行运动漂移矫正，该步骤具体包括：

1）首先计算对数脉搏波信号第n-1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值，记为y1，第n个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y2，第n+1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y3；

例如：第3个周期包括：a₁,a₂,a₃...a₁₅,a₁₆，则y2=(a₁+a₂+a₃...+a₁₅+a₁₆)/16。

2）记对数脉搏波信号第n-1个周期起始端的横坐标为x1，第n个周期起始端的横坐标为x2，第n+1个周期起始端的横坐标为x3,第n+2个周期起始端的横坐标为x4；

即第n-1个周期起始端为第n-1个波谷，第n个周期起始端为第n个波谷，第n-1波谷和第n个波谷之间构成了一个周期；第n-1个波谷的横坐标为x1，第n个波谷的横坐标为x2。以此类推，第n+1个周期起始端为第n+1个波谷，第n+2个周期起始端为第n+2个波谷。

3）则在坐标系中获取((x1+x2)/2,y1)、((x2+x3)/2,y2)和((x3+x4)/2,y3)，将三个点连线，拟合出运动漂移基线，如图3所示。

4）将第n个周期的对数脉搏波信号减去运动漂移基线，再将第n+1个周期的对数脉搏波信号减去运动漂移基线，以此类推，得到矫正后对数脉搏波信号。

参见图4和图5，运动漂移基线的长度与各个周期的长度一致，例如：将第n个周期的对数脉搏波信号减去运动漂移基线时（即对数脉搏波信号上的点减去运动漂移基线上的对应点，该步操作为本领域技术人员所公知，本发明实施例在此不做赘述），需保证运动漂移基线的长度与第n个周期的长度一致，此时的对数脉搏波信号不再含直流成分，且矫正了大部分运动漂移成分。

103：通过矫正后对数脉搏波信号求解方和根，并根据方和根获取光谱。

其中，从不确定度的角度考虑，采用方和根法代替传统的峰峰值法提取光谱信息，即以各个波长对应的一个周期内已去除直流成分对数脉搏波（即矫正后的对数脉搏波）信号的方和根构成光谱。即λ₁波长在光谱上对应的幅值A_λ1为

$A_{\mathrm{\λ}1}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{k}_i^2}---\left(1\right)$

式中k₁,k₂,k₃...k_n为λ₁波长对应的矫正后对数脉搏波在一个周期内的采样值。假定血液成分检测中得到λ₁,λ₂,λ₃...λ_n共n个波长下对应的光电容积脉搏波，则可得n个波长在光谱上对应的幅值为A_λ1,A_λ2,A_λ3...A_λn，即为吸光度值，由吸光度值即可构成与血液成分相关的光谱，可再利用A_λ1,A_λ2,A_λ3...A_λn之间的比值来计算出血液成分。

下面以测试血氧饱和度为例来说明本发明实施例提供的一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法的可行性，详见下文描述：

本发明实施例以波长为660nm的红光和波长为900nm的红外光为例进行说明，红光对数脉搏波和红外光对数脉搏波的特性相似。

将方和根法应用于血氧饱和度的检测，则有Q值表达式：

$Q=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i^2}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i^2}}---\left(2\right)$

其中a₁,a₂...a_n为一个周期内运动漂移矫正后的红光对数脉搏波的采样值。b₁,b₂...b_n为一个周期内运动漂移矫正后的红外光对数脉搏波的采样值。

按峰峰值法提取有Q值表达式（3），再根据经验公式（4）即可得到血氧饱和度值。由于公式(4)中A,B为常量，则可认为Q值精度越高则血氧饱和度精度越高。

$Q=\frac{\lg R_{\max }-\lg R_{\min }}{\lg I_{\max }-\lg I_{\min }}---\left(3\right)$

其中，R_max为一个周期内红光脉搏波最大值，R_min为一个周期内红光脉搏波最小值,I_max为一个周期内红外光脉搏波最大值，I_min为一个周期内红外光脉搏波最小值。

SaO₂=A·Q-B       （4）

其中A,B为常数，且与测量时选用的两种光波长有关。测得Q值后即可通过经验公式得到血氧饱和度值。此方法对于一个波长仅用一个周期内采样值的最大值和最小值确定Q值，Q值精度易受采样值的随机误差影响。

误差分析中常用不确定度表征测量精度，不确定度越小则精度越高。为了比较方和根法和峰峰值法得到的Q值的精度，以下分析了峰峰值法（4式）和方和根法（2式）得到Q值的不确定度。

记一个周期内红光脉搏波的采样值为R₁,R₂,R₃...R_n，红外脉搏波的采样值为I₁,I₂,I₃...I_n（n为一个周期内的采样点个数）。用实验中测得的一组较有代表性的数据（图1中使用的数据）给R₁,R₂,R₃...R_n,I₁,I₂,I₃...I_n赋值，并得到矫正后对数脉搏波采样值a₁,a₂...a_n,b₁,b₂...b_n。

根据不确定度相关理论，忽略高阶小项后，可由（2）式得Q值不确定度表达式为：

$u_{Q4}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{\∂Q}{\∂a_i}\right)}^2{u_{\mathrm{ai}}}^2+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{\∂Q}{{\∂b}_i}\right)}^2{u_{\mathrm{bi}}}^2}---\left(5\right)$

可认为红光脉搏波的每个采样值具有相同的不确定度,记为u_R，红外脉搏波的每个采样值具有相同的不确定度，记为u_I。

根据不确定度相关理论，忽略高阶小项后，可由（3）式得Q值不确定度表达式为：

$u_{Q1}=\sqrt{{\left(\frac{\∂Q}{{\∂R}_{\max }}\right)}^2{u_{R\max }}^2+{\left(\frac{\∂Q}{{\∂R}_{\min }}\right)}^2{u_{R\min }}^2+{\left(\frac{\∂Q}{{\∂I}_{\max }}\right)}^2{u_{I\max }}^2+{\left(\frac{\∂Q}{{\∂I}_{\min }}\right)}^2{u_{I\min }}^2}---\left(6\right)$

消除环境光的影响并经过过采样后得到采样频率为50HZ的光电容积脉搏波信号。每次对一名志愿者连续测量8秒，并连续得到若干个周期有效脉搏波信号并记录，分别用本方法与传统的峰峰值法处理已记录的脉搏波信号，每个脉搏波信号有效周期由两种方法得到两个血氧饱和度系数Q。本例中峰峰值法与本方法得到Q值如表1所示（共测得8个有效周期）。

表1

由于测量时间短，可认为人体的血氧饱和度值维持不变，即这些血氧饱和度的理想值相等，即可认为血氧饱和度系数Q理想值相等，若某种处理方法的Q值的方差越小，则可认为该种处理方法精度越高。由表1可见，两种方法Q值平均值接近，但本方法Q值方差小，因此可认为本方法所得Q值精度较高。按上述方法对不同志愿者进行实验，共得到十组数据，每组数据得到的血氧饱和度系数Q的方差如表2所示。

由表2可见，对于同一组数据来说，本方法Q值的方差均小于峰峰值法的方差，本方法使十组Q值方差的平均值从1.4220e-004降低到2.4595e-005。由此可见，本方法提高了血氧饱和度系数Q的精度。十组数据方差大小不同，因此可认为外界干扰强弱不同。在外界扰动强弱不同的情况下本方法Q值的方差均小于峰峰值法的方差，因此可认为外界干扰不同情况下本方法在提高精度方面均有效。

表2

将实验中的数据代入计算得方和根法Q值不确定度为

$u_{Q4}=\sqrt{0.0001040u_R^2+0.00009537u_I^2}---\left(7\right)$

将实验中的数据代入计算得峰峰值法Q值不确定度为

$u_{Q1}=\sqrt{0.0007193u_R^2+0.0006619u_I^2}---\left(8\right)$

比较(7)和(8)得，u_Q4明显小于u_Q1，约为u_Q1的38%。所以本方法可得精度更高的血氧饱和度值。

综上所述，本方法基于不确定度理论，减小了采样系统随机噪声造成的影响，并抑制了手指与夹具的相对运动产生的噪声，可快速准确的提取出有效信号，且在血氧饱和度的检测对比实验中得到了验证。该光谱提取方法还可用于其他血液成分的无创检测中，并得到高精度的光谱信息，在近红外无创血液成分检测中有着广阔的发展前景。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于不确定度的动态光谱数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)采集各波长光电容积脉搏波信号，根据所述光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期；

(2)根据所述对数脉搏波信号及其所述周期拟合运动漂移基线，通过所述运动漂移基线对所述对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号；

(3)通过所述矫正后对数脉搏波信号求解方和根，并根据所述方和根获取光谱；

其中，根据所述光电容积脉搏波信号获取对数脉搏波信号以及各个信号周期具体包括：

1)获取可见和近红外波长的光波分别对应的对数脉搏波信号；

2)在任意一所述对数脉搏波信号上任取一个当前采样点，截取所述当前采样点获取到的若干个对数脉搏波信号采样值，即获取到a_i,...a_i+j....a_i+N，i,j,N的取值为正整数；

3)当同时满足a_i+j-2>a_i+j-1>a_i+j、a_i+j+2>a_i+j+1>a_i+j和a_i>a_i+j时，a_i+j为波谷；

4)从a_i+j+3开始再判断是否满足上述三个条件，直至获取到所有的波谷；相邻的两个波谷之间构成了对数脉搏波信号的一个周期；

其中，根据所述对数脉搏波信号及其所述周期拟合运动漂移基线具体包括：

a)首先计算所述对数脉搏波信号第n-1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值，记为y1，第n个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y2，第n+1个周期内所有对数脉搏波信号采样值的平均值为y3；

b)记所述对数脉搏波信号第n-1个周期起始端的横坐标为x1，第n个周期起始端的横坐标为x2，第n+1个周期起始端的横坐标为x3,第n+2个周期起始端的横坐标为x4；

c)在坐标系中获取((x1+x2)/2,y1)、((x2+x3)/2,y2)和((x3+x4)/2,y3)，将三个点连线，拟合出所述运动漂移基线；

其中，通过所述运动漂移基线对所述对数脉搏波信号做矫正，获取矫正后对数脉搏波信号具体为：

将第n个周期的对数脉搏波信号减去所述运动漂移基线，再将第n+1个周期的对数脉搏波信号减去所述运动漂移基线，以此类推，得到所述矫正后对数脉搏波信号；

其中，通过所述矫正后对数脉搏波信号求解方和根具体为：

λ₁波长在光谱上对应的幅值A_λ1为

$A_{\mathrm{\λ}1}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{k}_i^2}$

式中k₁,k₂,k₃...k_n为λ₁波长对应的矫正后对数脉搏波在一个周期内的采样值；以此类推，可得n个波长在光谱上对应的幅值为A_λ1,A_λ2,A_λ3...A_λn。