CN112472079A - 血氧饱和度检测装置、设备及存储介质 - Google Patents

血氧饱和度检测装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种血氧饱和度检测装置、设备及存储介质，相较于现有的先发出两组光源，然后接收器检测反射回来的红光和红外光的强度，通过计算两路信号的峰谷值，得到血氧饱和度的方式，本发明中，通过确定模块在接收血氧饱和度检测指令时，根据血氧饱和度检测指令确定待检测区域；提取模块获取待检测区域的初始光信号，并对初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；检测模块根据信号特征信息确定待检测区域的血氧饱和度，克服了现有技术中采集到的PPG信号往往含有大量的噪声的缺陷，从而能够优化血氧饱和度检测过程，提高准确率。

Description

血氧饱和度检测装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种血氧饱和度检测装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，血氧饱和度检测装置是先发出两组光源，然后接收器检测反射回来的红光和红外光的强度，通过计算两路信号的峰谷值，得到血氧饱和度。
但是，上述方式由于容易受到干扰，采集到的PPG信号往往含有大量的噪声，从而导致检测结果准确率低。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种血氧饱和度检测装置、设备及存储介质，旨在解决如何优化血氧饱和度检测过程的技术问题。
为实现上述目的，本发明还提出一种血氧饱和度检测装置，所述血氧饱和度检测装置包括：确定模块、提取模块和检测模块；
所述确定模块，用于在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
所述提取模块，用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
所述检测模块，用于根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
可选地，所述提取模块，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行预处理，获得待处理光信号；
所述提取模块，还用于对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息。
可选地，所述提取模块，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行过滤，获得候选光信号；
所述提取模块，还用于通过预设小波变化模型对所述候选光信号进行数据处理，获得待处理光信号。
可选地，所述提取模块，还用于对所述待处理光信号进行特征点提取，获得信号特征点；
所述提取模块，还用于根据所述信号特征点生成信号曲线图，并根据所述信号曲线图确定信号特征信息。
可选地，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息确定血氧状态信息以及初始血氧饱和度；
所述检测模块，还用于根据所述血氧状态信息以及所述初始血氧饱和度确定所述待检测区域的血氧饱和度。
可选地，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息构造样本特征矩阵，并根据所述样本特征矩阵确定血氧状态信息；
所述检测模块，还用于根据信号特征信息确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值确定初始血氧饱和度。
可选地，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息确定信号特征值，并根据所述信号特征值构造样本特征矩阵；
所述检测模块，还用于通过预设规则对所述样本特征矩阵进行矩阵转换，获得目标正交矩阵；
所述检测模块，还用于根据所述目标正交矩阵确定主成分变量，并根据所述主成分变量确定血氧状态信息。
可选地，所述检测模块，还用于对所述信号特征信息进行信息提取，获得峰谷值；
所述检测模块，还用于根据所述峰谷值对所述信号曲线图进行分解，获得交流分量值以及直流分量值；
所述检测模块，还用于根据所述交流分量值以及所述直流分量值确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值以及预设血氧饱和度曲线确定初始血氧饱和度。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种血氧饱和度检测设备，所述血氧饱和度检测设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的血氧饱和度检测程序，所述血氧饱和度检测程序配置为实现如下方法的步骤：
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有血氧饱和度检测程序，所述血氧饱和度检测程序被处理器执行时实现如下方法的步骤；
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
相较于现有的先发出两组光源，然后接收器检测反射回来的红光和红外光的强度，通过计算两路信号的峰谷值，得到血氧饱和度的方式，本发明中，通过确定模块在接收血氧饱和度检测指令时，根据血氧饱和度检测指令确定待检测区域；提取模块获取待检测区域的初始光信号，并对初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；检测模块根据信号特征信息确定待检测区域的血氧饱和度，克服了现有技术中采集到的PPG信号往往含有大量的噪声的缺陷，从而能够优化血氧饱和度检测过程，提高准确率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的血氧饱和度检测设备的结构示意图；
图2为本发明血氧饱和度检测装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的血氧饱和度检测设备结构示意图。
如图1所示，该血氧饱和度检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本发明中可为USB接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(Non-volatileMemory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对血氧饱和度检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，认定为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及血氧饱和度检测程序。
在图1所示的血氧饱和度检测设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备；所述血氧饱和度检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的血氧饱和度检测程序，并执行如下方法的步骤：
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
参照图2，图2为本发明血氧饱和度检测装置第一实施例的结构框图。所述血氧饱和度检测装置包括：确定模块10、提取模块20和检测模块30。
所述确定模块10，用于在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域。
需要说明的是，血氧饱和度检测装置可以是智能穿戴设备、智能手机等，本实施例对此不加以限制，在本实施例中，以智能穿戴设备为例进行说明。
血氧饱和度检测指令可以是用户通过智能穿戴设备的用户交互界面输入的检测指令；也可以是用户通过终端设备输入的检测指令，其中，终端设备可以是预先与智能穿戴设备建立通信连接的设备，例如，智能手机等，本实施例对此不加以限制。
可以理解的是，在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域可以是在接收血氧饱和度检测指令时，对血氧饱和度检测指令进行解析，获得待检测区域。
所述提取模块20，用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息。
需要说明的是，初始光信号可以是血氧饱和度检测装置先发出的两路检测光，然后两路检测光在待检测区域形成的反射光信号。
信号特征信息可以是信号曲线图的振幅以及斜率等，其中，振幅为信号曲线图中每个波峰和波谷的差值。
应当理解的是，提取模块20获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息可以是提取模块20获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行预处理，获得待处理光信号，对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息。
进一步地，原始的PPG信号由于受到外界因素(如运动，咳嗽，深呼吸，电磁等)的干扰，存在着明显的基线漂移，高频干扰等现象，导致获取的PPG信号失真，淹没在噪声中。为克服这一缺陷，所述提取模块20，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行过滤，获得候选光信号，通过预设小波变化模型对所述候选光信号进行数据处理，获得待处理光信号。
所述检测模块30，用于根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
进一步地，为了能够通过血氧状态信息与初始血氧饱和度相互约束确定待检测区域的血氧饱和度，提高血氧检测的准确性和稳定性，所述检测模块30。还用于根据所述信号特征信息确定血氧状态信息以及初始血氧饱和度，根据所述血氧状态信息以及所述初始血氧饱和度确定所述待检测区域的血氧饱和度。
在具体实现中，例如，采用主成分分析等机器学习模型，将检测模块30识别出来的特征值(振幅，斜率等)，将每个样品的特征值构造成一个样本特征矩阵X(m，n)，其中n为训练样本的个数，m表示为检测模块30识别出的特征值个数。通过计算公式
Figure BDA0002792415860000061
计算出所有样本的协方差矩阵B，对协方差矩阵B进行正交分解B＝P∧PT，获取正交矩阵P，通过运算公式Xm×n＝Am×nPm×n，将原来的特征变量X(m，n)和正交矩阵P，重新组合成一组新的相互无关的主成分变量A，其中第一主成分包含的信息能够反映原来特征矩阵的大部分信息，可以通过第一主成分来区分正常血氧状态和低血氧状态。
识别出两路检测信号的峰谷值，并计算出两路检测信号的交流分量AC和直流分量DC。并根据两路信号计算出R值，将R值代入血氧饱和度曲线中，计算出对应的血氧值。具体公式如下：
Figure BDA0002792415860000062
SpO2＝A*R+B
式中，redAC为第一路检测信号的交流分量值，redDC第一路检测信号的直流分量值，irAC为第二路检测信号的交流分量值，irDC为第二路检测信号的直流分量值，SpO2为初始血氧饱和度，A、B为常数。
相较于现有的先发出两组光源，然后接收器检测反射回来的红光和红外光的强度，通过计算两路信号的峰谷值，得到血氧饱和度的方式，本实施例中，通过确定模块10在接收血氧饱和度检测指令时，根据血氧饱和度检测指令确定待检测区域；提取模块20获取待检测区域的初始光信号，并对初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；检测模块30根据信号特征信息确定待检测区域的血氧饱和度，克服了现有技术中采集到的PPG信号往往含有大量的噪声的缺陷，从而能够优化血氧饱和度检测过程，提高准确率。
基于上述图2所示的实施例，提出本发明血氧饱和度检测装置的第二实施例。
在第二实施例中，所述提取模块20，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行预处理，获得待处理光信号；
所述提取模块20，还用于对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息。
需要说明的是，预处理可以是用户预先设置的信号处理步骤，例如，去噪等，本实施例对此不加以限制。
可以理解的是，提取模块20对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息可以是提取模块20对所述待处理光信号进行特征点提取，获得信号特征点根据所述信号特征点生成信号曲线图，并根据所述信号曲线图确定信号特征信息。
在第二实施例中，通过提取模块20获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行预处理，获得待处理光信号，对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息，从而能够防止干扰造成的误差，提高正常情况下的稳定性。
进一步地，原始的PPG信号由于受到外界因素(如运动，咳嗽，深呼吸，电磁等)的干扰，存在着明显的基线漂移，高频干扰等现象，导致获取的PPG信号失真，淹没在噪声中。为克服这一缺陷，所述提取模块20，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行过滤，获得候选光信号；
所述提取模块20，还用于通过预设小波变化模型对所述候选光信号进行数据处理，获得待处理光信号。
应当理解的是，对初始光信号进行过滤，获得候选光信号可以是通过高通滤波器和/或低通滤波器对信号进行过滤，去除高频干扰噪声。
需要说明的是，预设小波变化模型可以是用户预先设置的用户通过小波变化对滤波后光信号进行处理的模型，本实施例对此不加以限制。
进一步地，所述提取模块20，还用于对所述待处理光信号进行特征点提取，获得信号特征点；
所述提取模块20，还用于根据所述信号特征点生成信号曲线图，并根据所述信号曲线图确定信号特征信息。
应当理解的是，对待处理光信号进行特征点提取，获得信号特征点可以是通过特征点检测，识别出波峰和波谷的位置，并根据波峰和波谷的位置确定信号特征点。
需要说明的是，信号特征信息可以是信号曲线图的振幅以及斜率等，其中，振幅为信号曲线图中每个波峰和波谷的差值。
在第二实施例中，所述检测模块30，还用于根据所述信号特征信息确定血氧状态信息以及初始血氧饱和度；
所述检测模块30，还用于根据所述血氧状态信息以及所述初始血氧饱和度确定所述待检测区域的血氧饱和度。
可以理解的是，根据血氧状态信息以及初始血氧饱和度确定待检测区域的血氧饱和度可以是在血氧状态信息为正常血氧状态时，表示目前变化趋势为正常范围内变化，将初始血氧饱和度约束在正常范围内，防止干扰造成的误差，使计算结果不准确。提高正常情况下的稳定性；当血氧状态信息为低血氧状态时，表示目前变化趋势为低血氧状态，将初始血氧饱和度约束在低血氧范围内，防止波形失真造成的误判，提高低血氧状态下是准确率。
在第二实施例中，通过检测模块30根据所述信号特征信息确定血氧状态信息以及初始血氧饱和度，根据所述血氧状态信息以及所述初始血氧饱和度确定所述待检测区域的血氧饱和度，从而能够通过血氧状态信息与初始血氧饱和度相互约束确定待检测区域的血氧饱和度，提高血氧检测的准确性和稳定性。
进一步地，为了提高血氧状态信息和初始血氧饱和度的准确性和可靠性，所述检测模块30，还用于根据所述信号特征信息构造样本特征矩阵，并根据所述样本特征矩阵确定血氧状态信息；
所述检测模块30，还用于根据信号特征信息确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值确定初始血氧饱和度。
可以理解的是，检测模块30根据所述信号特征信息构造样本特征矩阵，并根据所述样本特征矩阵确定血氧状态信息可以是检测模块30根据所述信号特征信息确定信号特征值，并根据所述信号特征值构造样本特征矩阵，通过预设规则对所述样本特征矩阵进行矩阵转换，获得目标正交矩阵，根据所述目标正交矩阵确定主成分变量，并根据所述主成分变量确定血氧状态信息。
应当理解的是，检测模块30根据信号特征信息确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值确定初始血氧饱和度可以是检测模块30对所述信号特征信息进行信息提取，获得峰谷值，根据所述峰谷值对所述信号曲线图进行分解，获得交流分量值以及直流分量值，根据所述交流分量值以及所述直流分量值确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值以及预设血氧饱和度曲线确定初始血氧饱和度。
进一步地，为了提高血氧状态信息准确性和可靠性，所述检测模块30，还用于根据所述信号特征信息确定信号特征值，并根据所述信号特征值构造样本特征矩阵；
所述检测模块30，还用于通过预设规则对所述样本特征矩阵进行矩阵转换，获得目标正交矩阵；
所述检测模块30，还用于根据所述目标正交矩阵确定主成分变量，并根据所述主成分变量确定血氧状态信息。
在具体实现中，例如，采用主成分分析等机器学习模型，将检测模块30识别出来的特征值(振幅，斜率等)，将每个样品的特征值构造成一个样本特征矩阵X(m，n)，其中n为训练样本的个数，m表示为检测模块30识别出的特征值个数。通过计算公式
Figure BDA0002792415860000091
计算出所有样本的协方差矩阵B，对协方差矩阵B进行正交分解B＝P∧PT，获取正交矩阵P，通过运算公式Xm×n＝Am×nPm×n，将原来的特征变量X(m，n)和正交矩阵P，重新组合成一组新的相互无关的主成分变量A，其中第一主成分包含的信息能够反映原来特征矩阵的大部分信息，可以通过第一主成分来区分正常血氧状态和低血氧状态。
进一步地，为了提高初始血氧饱和度的准确性和可靠性，所述检测模块30，还用于对所述信号特征信息进行信息提取，获得峰谷值；
所述检测模块30，还用于根据所述峰谷值对所述信号曲线图进行分解，获得交流分量值以及直流分量值；
所述检测模块30，还用于根据所述交流分量值以及所述直流分量值确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值以及预设血氧饱和度曲线确定初始血氧饱和度。
在具体实现中，例如，识别出两路检测信号的峰谷值，并计算出两路检测信号的交流分量AC和直流分量DC。并根据两路信号计算出R值，将R值代入血氧饱和度曲线中，计算出对应的血氧值。具体公式如下：
Figure BDA0002792415860000101
SpO2＝A*R+B
式中，redAC为第一路检测信号的交流分量值，redDC第一路检测信号的直流分量值，irAC为第二路检测信号的交流分量值，irDC为第二路检测信号的直流分量值，SpO2为初始血氧饱和度，A、B为常数。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有血氧饱和度检测程序，所述血氧饱和度检测程序被处理器执行时实现如下方法的步骤：
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
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。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器镜像(Read Only Memory image，ROM)/随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述血氧饱和度检测装置包括：确定模块、提取模块和检测模块；
所述确定模块，用于在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
所述提取模块，用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
所述检测模块，用于根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
2.如权利要求1所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述提取模块，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行预处理，获得待处理光信号；
所述提取模块，还用于对所述待处理光信号进行特征提取，获得信号特征信息。
3.如权利要求2所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述提取模块，还用于获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行过滤，获得候选光信号；
所述提取模块，还用于通过预设小波变化模型对所述候选光信号进行数据处理，获得待处理光信号。
4.如权利要求2所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述提取模块，还用于对所述待处理光信号进行特征点提取，获得信号特征点；
所述提取模块，还用于根据所述信号特征点生成信号曲线图，并根据所述信号曲线图确定信号特征信息。
5.如权利要求4所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息确定血氧状态信息以及初始血氧饱和度；
所述检测模块，还用于根据所述血氧状态信息以及所述初始血氧饱和度确定所述待检测区域的血氧饱和度。
6.如权利要求5所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息构造样本特征矩阵，并根据所述样本特征矩阵确定血氧状态信息；
所述检测模块，还用于根据信号特征信息确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值确定初始血氧饱和度。
7.如权利要求6所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述检测模块，还用于根据所述信号特征信息确定信号特征值，并根据所述信号特征值构造样本特征矩阵；
所述检测模块，还用于通过预设规则对所述样本特征矩阵进行矩阵转换，获得目标正交矩阵；
所述检测模块，还用于根据所述目标正交矩阵确定主成分变量，并根据所述主成分变量确定血氧状态信息。
8.如权利要求6所述的血氧饱和度检测装置，其特征在于，所述检测模块，还用于对所述信号特征信息进行信息提取，获得峰谷值；
所述检测模块，还用于根据所述峰谷值对所述信号曲线图进行分解，获得交流分量值以及直流分量值；
所述检测模块，还用于根据所述交流分量值以及所述直流分量值确定血氧参数值，并根据所述血氧参数值以及预设血氧饱和度曲线确定初始血氧饱和度。
9.一种血氧饱和度检测设备，其特征在于，所述血氧饱和度检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的血氧饱和度检测程序，所述血氧饱和度检测程序被所述处理器执行时实现如下方法的步骤：
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有血氧饱和度检测程序，所述血氧饱和度检测程序被处理器执行时实现如下方法的步骤：
在接收血氧饱和度检测指令时，根据所述血氧饱和度检测指令确定待检测区域；
获取所述待检测区域的初始光信号，并对所述初始光信号进行特征提取，获得信号特征信息；
根据所述信号特征信息确定所述待检测区域的血氧饱和度。
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