CN104688234A - 一种icg色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于包括以下步骤：建立人体指端脉搏分光光度模型并采集双波长脉搏波光密度变化时间序列；对双波长光密度变化时间序列进行集合经验模态分解获得目标频率分量；分别叠加色素谱信号及交流分量信号的目标频率分量和余项，滤除干扰项；利用Lambert-Beer定律基于脉搏分光光度原理计算ICG色素浓度谱。检测方法无创、准确且精度高，能够有效解决脉搏波信号强度弱、信噪混频严重、传统低通滤波难以完整滤除噪声或过度去噪后导致提取信号信息丢失的问题，检测方法能够完整保留检测结果所需有用信息，为肝储备功能评估及手术风险评估提供可靠参数。

Description

一种ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法

技术领域

本发明属于生物医学检测领域，具体涉及一种ICG色素浓度谱的检测方法，特别涉及一种基于脉搏分光光度法的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法。

背景技术

中国是肝病大国，由于患病人数众多、传染性强且死亡率高，一直以来备受重视。肝脏储备功能是指肝细胞最大功能的总和，是衡量肝脏细胞活性的标准。术前进行肝储备功能检测以预估术中肝功能衰竭的可能性，能够有效提高手术的成功率。

通常使用的肝储备功能检测方法为吲哚菁绿(ICG)排泄试验，包括对人体有创的采血检测方法和基于光学测量的无创检测方法。人工采血法在注射ICG色素前及注射后5、10、15分钟等固定时刻对血液进行采集，进而对采集到的血液用805nm波长的光谱进行吸光度分析，最后将ICG色素浓度值的结果取对数，得到ICG色素浓度谱。

CN87107376公开了一种《肝功能检查装置》采用无创的肝储备检测手段，首先将二种不同波长的光照射到生物组织上，其中一种光能被注入血液中的由肝脏摄取和排泄的特定色素ICG吸收，另一种光不能被ICG吸收；接着对两路光吸收信号进行采样，根据所采样的两路光电转换信号内包含的血液变化成分，决定两路信号的线性回归式的系数；再根据从注入特定色素开始的规定期间内的采样信号和被决定的线性回归式的系数，计算出与血液中特定色素浓度相关的值。该装置虽然实现了色素浓度的无创连续测量，但并未考虑生理及测量干扰对色素浓度测量的影响，因此肝功能检测的准确性和可靠性有限。

ICG色素浓度谱检测过程中干扰影响主要来源于工频干扰、运动伪差噪声、环境光的影响、基线漂移和高频噪声，处理干扰的传统方法为低通滤波。但光电脉搏波信号是弱信号，脉搏波信号的重搏波极易被噪声淹没，同时噪声信号的幅值也会受到高频噪声影响，使低通滤波很难将与脉搏波频率相近的干扰噪声成份完全滤除。

发明内容

本发明的目的就在于针对上述现有技术的不足，提供一种ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，该方法无创、准确且精度高，能够完整滤除生理及测量干扰。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的，结合附图说明如下：

一种ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，包括以下步骤：

(1)建立人体指端脉搏分光光度模型，由双波长近红外光源和探测器构成检测装置，采集双波长脉搏波光密度变化时间序列；

(2)对测得的双波长光密度变化量基于集合经验模态分解的方法抑制测量干扰获得目标频率分量；

(3)根据双波长色素谱信号及交流分量信号的有效频率范围对分量和余项进行选择性叠加，滤除干扰项；

(4)利用Lambert-Beer定律基于脉搏分光光度原理对步骤(3)中提取的时间序列检测动脉血中ICG色素浓度谱。

步骤(1)中，所述人体指端脉搏分光光度模型是以人的手指作为透光模型，以血液中氧合血红蛋白(HbO₂)和还原血红蛋白(HbR)作为吸光物质。

所述双波长脉搏波光密度变化时间序列的采集，是将双波长LED光源发出的两路近红外光束照射到指端皮肤表面经透射后由光电接收器接收；指端皮肤，骨骼，肌肉，血液等组织对光的固定吸收构成透射光强中的直流成分，指端动脉搏动使动脉血中血液体积不断变化导致吸光度的不断变化，脉搏波构成了透射光强中的交流成分；在ICG色素稀释与排泄试验中，交直流成分包含ICG浓度变化的有用信息。

所述双波长LED光源发出的两路近红外光束波长分别为805nm和940nm。

步骤(2)中，所述基于集合经验模态分解抑制测量干扰的方法为对测得的交、直流分量利用集合经验模态分解去扰动影响，具体步骤包括：

(A)叠加高斯白噪声建立时域-频域双向的参考框架；

(B)对叠加多个独立且均匀分布的零均值噪声的目标信号按频率经过N次分解成多组内模分量IMF_n和剩余分量r_n，以不同幅度的零均值噪声消除有一致分布的噪声背景；

(C)取相应IMF和剩余分量r的均值作为最终的IMF分量序列和剩余分量；

(D)将内模分量及剩余分量进行重组，即把目标信号频段内的IMF和r相加，达到抗扰动效果。

所述叠加高斯白噪声的噪声强度为0.2dB。

步骤(4)中，所述动脉血中ICG色素浓度谱检测中，ICG浓度随时间变化的关系式，依据Lambert-Beer定律，表示为：

$C_{\mathrm{ICG}}=\frac{\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{{\mathrm{\λ}}_2}\·C_{\mathrm{Hb}}-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{{\mathrm{\λ}}_1}\·C_{\mathrm{Hb}}}{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{{\mathrm{\λ}}_1}-\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{{\mathrm{\λ}}_2}}$

式中，C是浓度，ε_λ是波长为λ时介质的吸光系数，Φ表示动脉搏动时，两种波长吸光度变化量ΔA^λ的比值，记做：

$\mathrm{\Φ}=\frac{{\mathrm{AC}}^{{\mathrm{\λ}}_1}/{\mathrm{DC}}^{{\mathrm{\λ}}_1}}{{\mathrm{AC}}^{{\mathrm{\λ}}_2}/{\mathrm{DC}}^{{\mathrm{\λ}}_2}}$

式中，和分别是滤除干扰后的双波长交(AC)、直(DC)流分量。

有益效果：本发明与现有技术相比，在利用脉搏分光光度方法实现ICG色素浓度谱无创检测的基础上，采用集合经验模态分解技术自适应滤除生理及测量干扰影响，检测方法无创、准确且精度高，能够有效解决脉搏波信号强度弱、信噪混频严重、传统低通滤波难以完整滤除噪声或过度去噪后导致提取信号信息丢失的问题。该方法能够完整保留检测结果所需有用信息，为肝储备功能评估及手术风险评估提供可靠参数。

附图说明

图1为本发明的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法流程图。

图2为本发明的人体指端脉搏分光光度模型结构图。

图3为本发明的HbO₂、HbR和ICG色素的吸收光谱特性曲线图。

图4为本发明的波长为805nm的色素谱信号及交流分量信号图。

图5为本发明的波长为940nm的色素谱信号及交流分量信号图。

图6为本发明的集合经验模态去扰动方法流程图。

图7为图6的去扰动后信号图。

图8为本发明的ICG色素浓度衰减曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明：

ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，步骤为：

(1)如图1-2所示，利用生物组织的光学原理，将人体手指中固态组织和液态的血液当作Lambert-Beer定律的溶液模型，手指可以分为厚度固定不变的模型，如骨骼、肌肉、皮肤、组织、指甲、静脉血等和厚度可变的模型，如动脉血。心脏每波动一次，就完成向血管内的血流灌注。当心脏储血时，指端血管中血液达到最小值，吸光物质达到最少，透射光最强，脉搏波信号达到峰值；当心脏向血管内射血时，指端血管中血液量增加，吸光物质厚度增加，透射光最弱，脉搏波信号达到谷值。

如图3-4所示，血液中主要的吸光物质为HbO₂和HbR，ICG静脉注射注入后经过血液循环达到指端，血液中ICG也开始吸收入射光。根据HbO₂、HbR和ICG三种物质的吸收光谱曲线可以看出ICG的光吸收峰值为805nm，也是HbO₂和HbR的等值吸光点，而在900nm之后，ICG的吸光系数几乎为0。因此在之前建立的人体脉搏分光光度模型基础上，我们选择波长分别为805nm和940nm的两束LED光源作为入射光，利用光电二极管作为探测器，采用时分多路复用脉冲调幅波接收脉搏波信号。经过解调分离得到双波长色素谱信号及交流分量信号。

(2)利用集合经验模态分解对步骤(1)得到双波长色素谱信号及交流分量信号叠加不同白噪声，按频率成分能量高低进行多次分解后按需要将有用内模分量均值进行重组，去干扰影响后获得目标频率分量。集合经验模态分解是经验模态分解的一种改进算法，该方法基于经验模态分解，不仅有自适应分解的优点，还有更强劲的噪声辅助处理，有效避免了经验模态分解算法对于噪声灵敏度过高丢失目标信号有用信息及重构过程中相邻IMF间频谱混叠的问题。

如图5所示，所述基于集合经验模态分解的ICG色素浓度谱检测信号抗扰动方法的步骤如下：

(A)对实测信号s(t)叠加0.2dB高斯白噪声序列n(t)，得到x(t)；

(B)采用差分阈值法确定人工合成脉搏波信号x(t)的所有极大值和极小值点，将所有的极值点用三次样条插值函数进行插值，形成信号的上、下包络线；

(C)取上、下包络线平均值m₁(t)，从人工合成信号x(t)中减去均值m₁(t)得到h₁(t)，如果h₁(t)满足IMF分量的两个条件：1、对于该分量的信号，极值点和过零点数必须相等或者最多相差一个，即信号关于横轴具有一定的对称性；2、在任意一点，由局部极大值点和极小值点构成的两条包络线的平均值为零，那么我们把h₁(t)定义为x(t)的第一个IMF分量，但是在实际中h₁(t)很少满足IMF分量的条件，若不满足条件，则把h₁(t)被作为原始信号，重复上述操作，直到h₁(t)满足IMF分量的条件，则h₁(t)是第一个IMF分量，令h₁(t)＝c₁(t)，则c₁(t)是x(t)最高频的IMF分量；

(D)得到第一个IMF分量以后，含噪声的原始脉搏波信号x(t)中减去c₁(t)，得到结果r₁(t)，将r₁(t)作为原始信号重复以上步骤(C)的操作，进而获得c₂(t)，c₃(t)，…，c_n(t)。分解到最后时，会产生一个单调的函数图像，不再满足IMF分量满足的条件，分解结束。此时，信号x(t)可以表示为；

$x\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(t\right)+r_n\left(t\right)$

其中r_n(t)为x(t)分解后的残余量，c₁(t)，c₂(t)，…，c_n(t)为原始信号x(t)的n个IMF分量；

(E)对实测信号s(t)叠加同强度多个随机白噪声序列，重复步骤A-D得到多组IMF_n及剩余分量组。取相应imf_i的均值作为最终的IMF_n组，记为(i＝1,2,…,n)；取相应r的均值作为最终的剩余分量，记为即(i＝1,2,…,n)；

(3)根据信号的有效频率范围对分量和余项进行选择性叠加。

脉搏波信号频率范围为1.0-1.7Hz，影响光电脉搏波信号的噪声信号主要有工频干扰(系统噪声，一般由50赫兹及其谐波分量所组成)、基线漂移(仪器噪声，约为0.15～0.3Hz)、运动伪差噪声(测量者异动导致、频带比较宽)、生理干扰(呼吸等生理活动导致，0.15～0.4Hz)。

如图6所示，根据目标信号频率范围将信号进行重组，即累加有用imf_i分量和余项r_n(t)，完成目标去扰动信号提取。

(4)基于脉搏分光光度原理利用Lambert-Beer定律对步骤三中提取的时间序列计算动脉血中ICG色素浓度谱。

根据Lambert-Beer定律，当一束平行光线以光强为I₀、中心波长为λ照射到某介质时，透射光的强度为I，用A^λ表示吸光度，ε_λ表示波长为λ时介质的吸光系数，D表示介质的厚度，C表示其浓度。有：

$A^{\mathrm{\λ}}=\log \frac{I_0}{I}={\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{CD}$

如果介质的厚度增加ΔD，将会导致透射光强减小为I-ΔI，吸光度的变化量为

$\mathrm{\Δ}{A}^{\mathrm{\λ}}=\log \frac{I}{I-\mathrm{\ΔI}}={\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{C\ΔD}$

结合脉搏波中的交流与直流量，得到如下公式

$\mathrm{\Δ}{A}^{\mathrm{\λ}}=\log \frac{I_{\mathrm{DC}}^{\mathrm{\λ}}}{I_{\mathrm{DC}}^{\mathrm{\λ}}-I_{\mathrm{AC}}^{\mathrm{\λ}}}=({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{\mathrm{\λ}}\·C_{\mathrm{Hb}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{\mathrm{\λ}}\·C_{\mathrm{ICG}})\·\mathrm{\ΔD}$

假设两束入射光的波长分别为805nm和940nm，根据以上内容，我们可以列出下面的方程组(这里，假设两束光的光程D₁＝D₂＝ΔD)：

$\left\{\begin{array}{c}\log \frac{I_{\mathrm{DC}}^{805}}{I_{\mathrm{DC}}^{805}-I_{\mathrm{AC}}^{805}}=({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{805}\·C_{\mathrm{Hb}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{805}\·C_{\mathrm{ICG}})\·\mathrm{\ΔD}\\ \log \frac{I_{\mathrm{DC}}^{940}}{I_{\mathrm{DC}}^{940}-I_{\mathrm{AC}}^{940}}=({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{940}\·C_{\mathrm{Hb}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{940}\·C_{\mathrm{ICG}})\·\mathrm{\ΔD}\end{array}\right.$

利用高等数学中的等价无穷小公式上式可改写为：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{I_{\mathrm{AC}}^{805}}{I_{\mathrm{DC}}^{805}}=-({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{805}\·C_{\mathrm{Hb}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{805}\·C_{\mathrm{ICG}})\·\mathrm{\ΔD}\\ \frac{I_{\mathrm{AC}}^{940}}{I_{\mathrm{DC}}^{940}}=-({\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{940}\·C_{\mathrm{Hb}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{940}\·C_{\mathrm{ICG}})\·\mathrm{\ΔD}\end{array}\right.$

则ICG浓度随时间变化的关系式可以表示为：

$C_{\mathrm{ICG}}=\frac{\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{940}\·C_{\mathrm{Hb}}-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{Hb}}^{805}\·C_{\mathrm{Hb}}}{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{805}-\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{940}}$

式中，Φ表示动脉搏动时，两种波长吸光度变化量ΔA^λ的比值，记做：

$\mathrm{\Φ}=\frac{I_{\mathrm{AC}}^{805}/I_{\mathrm{DC}}^{805}}{I_{\mathrm{AC}}^{940}/I_{\mathrm{DC}}^{940}}$

这样，通过测量Φ值的大小，便可以求得ICG色素浓度谱。

如图7所示，实际计算中，我们发现在直角坐标系下，色素浓度的衰减曲线变化不突出，为了便于观察浓度的衰减变化，将ICG色素浓度值取对数，时间轴不变，形成半对数坐标系，按照半对数坐标绘制成随时间的变化曲线，可以清晰的显示ICG色素的衰减过程。

Claims (7)

1.一种ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立人体指端脉搏分光光度模型，由双波长近红外光源和探测器构成检测装置，采集双波长脉搏波光密度变化时间序列；

(2)对测得的双波长光密度变化量基于集合经验模态分解的方法抑制测量干扰获得目标频率分量；

(3)根据双波长色素谱信号及交流分量信号的有效频率范围对分量和余项进行选择性叠加，滤除干扰项；

(4)利用Lambert-Beer定律基于脉搏分光光度原理对步骤(3)中提取的时间序列检测动脉血中ICG色素浓度谱。

2.根据权利要求1所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：所述人体指端脉搏分光光度模型是以人的手指作为透光模型，血液中的氧合血红蛋白和还原血红蛋白为吸光物质。

3.根据权利要求1所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：所述双波长脉搏波光密度变化时间序列的采集是将双波长LED光源发出的两路近红外光束照射到指端皮肤表面经透射后由光电接收器接收，其中指端皮肤，骨骼，肌肉，血液等组织对光的固定吸收构成透射光强中的直流成分，指端动脉搏动使动脉血中血液体积不断变化导致吸光度的不断变化，脉搏波构成了透射光强中的交流成分。

4.根据权利要求3所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：所述两路近红外光束波长分别为805nm和940nm。

5.根据权利要求1所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：所述集合经验模态分解抑制测量干扰的方法为对测得的交、直流分量利用集合经验模态分解去扰动，包括以下步骤：

(A)叠加高斯白噪声建立时域-频域双向的参考框架；

(B)对叠加多个独立且均匀分布的零均值噪声的目标信号按频率经过N次分解成多组内模分量IMF_n和剩余分量r_n，以不同幅度的零均值噪声消除有一致分布的噪声背景；

(C)取相应IMF和剩余分量r的均值作为最终的IMF分量序列和剩余分量；

(D)将内模分量及剩余分量进行重组，即把目标信号频段内的IMF和r相加，达到抗扰动效果。

6.根据权利要求5所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：叠加高斯白噪声的噪声强度为0.2dB。

7.根据权利要求1所述的ICG色素浓度谱的无创、抗扰动检测方法，其特征在于：所述动脉血中ICG色素浓度谱检测中，ICG浓度随时间变化的关系式，依据Lambert-Beer定律，表示为：

$C_{\mathrm{ICG}}=\frac{\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{HB}}^{{\mathrm{\λ}}_2}\·C_{\mathrm{Hb}}-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{HB}}^{{\mathrm{\λ}}_1}\·C_{\mathrm{Gb}}}{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{{\mathrm{\λ}}_1}-\mathrm{\Φ}\·{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ICG}}^{{\mathrm{\λ}}_2}}$

式中，C是浓度，ε_λ是波长为λ时介质的吸光系数，Φ表示动脉搏动时，两种波长吸光度变化量ΔA^λ的比值，记做：

$\mathrm{\Φ}=\frac{{\mathrm{AC}}^{{\mathrm{\λ}}_1}/{\mathrm{DC}}^{{\mathrm{\λ}}_1}}{{\mathrm{AC}}^{{\mathrm{\λ}}_2}/{\mathrm{DC}}^{{\mathrm{\λ}}_2}}$

式中，和分别是滤除干扰后的双波长交(AC)、直(DC)流分量。