CN114287892A - 一种外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种的外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质，可以集成到可穿戴设备中，通过准确获取小动脉脉搏波传递时间，从而跟踪外周血管阻力的变化，可以实现体表实时连续跟踪外周血管阻力的变化。

Description

一种外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质

技术领域

本申请涉及电子信息技术领域，特别涉及一种外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质。

背景技术

目前外周血管阻力的检测方法主要有通过测量心输出量(cardiac output,CO)来计算外周血管阻力。部分研究者采用无创血流动力检测系统，在受试者的身上贴多个电极片，发出和接收交流电信号来描绘出心阻抗图，计算心输出量(CO)进而计算外周血管阻力[1]([1]杨爽.老年高血压患者心功能、外周血管阻力与血清Hcy、血脂水平的相关性研究[D].山西医科大学,2020.)；也有部分研究者采用彩色电脑声像仪，受试者行超声检查并同步记录心电图。选择合适身体切面，用二维超声方法测量主动脉环处收缩期内径，同时记录主动脉瓣环处血流频谱，测量速度时间积分，计算心输出量(CO)进而计算外周血管阻力[2]([2]梁丰,王磊,晁敏,等.单次有氧运动对氧化应激反应及总外周血管阻力的影响[J].中国康复理论与实践,2015,21(5):586-590.)。

另外一种外周血管阻力的检测方法是通过体表可测信号来获取参数计算外周血管阻力。有研究者基于心电和脉搏波形态学参数来计算外周血管阻力[3]([3]发明专利：一种基于心电和脉搏波形态学参数的血管外周阻力检测装置及检测方法，授权号：CN108175387A)；而刘静等提出了多波长光电容积脉搏波理论上包含外周血管阻力的信息，可以更准确的预测高血压人群的血压[4]([4]Liu J,Yan B P,Zhang Y T,et al.Multi-wavelength photoplethysmography enabling continuous blood pressuremeasurement with compact wearable electronics[J].IEEE Transactions onBiomedical Engineering,2018,66(6):1514-1525.)。

目前采用无创血流动力检测系统和彩色电脑声像仪的方法虽然检测精度高，但是成本较高，所需设备复杂。而基于心电和脉搏波形态学参数的方法也需要贴附电极片，难以集成到可穿戴设备中，无法连续测量。之前的多波长光电容积脉搏波方法只是进行了理论推导和血压预测，并没有直接跟踪外周血管阻力的变化。

发明内容

鉴于此，有必要针对现有技术中存在缺陷提供一种可用于体表实时连续跟踪外周血管阻力变化的外周血管阻力变化跟踪方法。

为解决上述问题，本申请采用下述技术方案：

本申请提供了一种外周血管阻力变化跟踪方法，所述外周血管包括动脉层、小动脉层和毛细血管层，包括下述步骤：

获取小动脉脉搏波传递时间；及

根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。

在其中一些实施例中，在获取小动脉脉搏波传递时间的步骤中，具体包括下述步骤：所述小动脉脉搏波传递时间为脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间。

在其中一些实施例中，在所述脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间的步骤中，具体包括下述步骤：

提取动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号；

所述动脉光电容积脉搏波信号的波峰和所述毛细血管光电容积脉搏波信号的波峰的时间差为所述小动脉脉搏波传递时间。

在其中一些实施例中，在提取动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体包括下述步骤：

检测动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号；

提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号。

在其中一些实施例中，在检测动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体为：

其中：

和

为检测到的毛细血管层、小动脉层及动脉层的光电容积脉搏波信号，比例常数k与吸光物质的性质、入射光波长及温度等因素有关，b为扩散光子从光源到探测器的平均路径长度，Δc(t)为血液体积的变化，N为血管层数，

为当前波长λ透射到各层的深度比例，λ_IR、λ_Y及λ_B分别表示红外光，黄光和蓝光三种波长，Δc₁(t)，Δc₂(t)和Δc₃(t)分别表示为毛细血管层、小动脉层及动脉层的体积变化。

在其中一些实施例中，在提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体包括：

采用自适应算法提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号。

在其中一些实施例中，在根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化的步骤中，具体为：

PWV＝L/aPTT

其中，aPTT为小动脉脉搏波传递时间，PWV为脉搏波速率，D为血管壁扩张性，ρ为血液浓度，α为沃姆斯莱数，α远小于1。

本申请还提供了一种外周血管阻力变化跟踪系统，包括：

时间模块，用于获取小动脉脉搏波传递时间；及

阻力变化模块，用于根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。

本申请还提供了一种终端，包括：所述终端包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，

所述存储器存储有用于实现所述的外周血管阻力变化跟踪方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制外周血管阻力变化跟踪。

本申请还提供了一种存储介质，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行所述外周血管阻力变化跟踪方法。

本申请采用上述技术方案，其有益效果如下：

本申请提供的外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质，可以集成到可穿戴设备中，通过准确获取小动脉脉搏波传递时间，从而跟踪外周血管阻力的变化，可以实现体表实时连续跟踪外周血管阻力的变化。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的外周血管阻力变化跟踪方法的步骤流程图。

图2为本申请实施例提供的吸光度模型图。

图3为本申请实施例提供的小动脉脉搏波传递事件与外周血管阻力的关系机制分析示意图。

图4为本申请实施例提供的外周血管阻力变化跟踪系统的结构示意图。

图5为本申请实施例提供的终端结构示意图。

图6为本申请实施例提供的存储介质的结构示意图。

图7为本申请实施例提供的两位受试者冷刺激后的小动脉脉搏波传递时间。

图8为本申请实施例提供的两位受试者情绪变化时的皮肤电信号和小动脉脉搏波传递时间。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。

请参阅图1，为本申请实施例提供的外周血管阻力变化跟踪方法的步骤流程图，包括下述步骤：

步骤S110：获取小动脉脉搏波传递时间。

在其中一些实施例中，所述小动脉脉搏波传递时间为脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间。

进一步地，在所述脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间的步骤中，具体包括下述步骤：

步骤S111：提取动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号。

在本实施例中，通过检测动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号，再采用自适应算法提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号。

可以理解，光电容积脉搏波信号一般是由两部分组成，第一部分是直流信号，它是由组织和恒定体积的脉动血的反射产生的。第二部分是交流信号，它是由血管体积变化所产生的。

在本实施例中，在脉搏波计算中交流信号是我们需要的信号。根据朗伯比尔定律，液体的吸光度与吸光物质浓度和液层厚度乘积成正比，因此血管中吸光度的变化ΔA(t)，也就是脉搏波信号中的交流部分可以表示为：

ΔA(t)＝kbΔc(t)

其中，比例常数k与吸光物质的性质，入射光波长及温度等因素有关，b为扩散光子从光源到探测器的平均路径长度，Δc(t)为血液体积的变化。当波长为λ的光射入时，则ΔA^λ(t)可以表示为：

其中，N为血管层数，

为当前波长λ透射到各层的深度比例。k与波长相关，b与波长和血管层都相关。

请参阅图2，为吸光度模型图，由于外周血管都有三层，动脉层，小动脉层和毛细血管层，我们将采用红外光，黄光和蓝光三种波长，因此毛细血管层、小动脉层及动脉层的光电容积脉搏波信号可以分别表示为：

可以理解，我们需要从以上三个公式中提取出各个血管层的体积变化Δc₁(t)，Δc₂(t)和Δc₃(t)。

在本实施例中，采用自适应算法提取各血管层脉搏波信号。

具体地，设权值w₁，w₂，则：

若

与

这两项为0，则

因此，

可以理解，实际中，由于以上两式中许多参数未知，因此本申请将采用自适应算法来寻找最佳w₁和w₂。

以最小均方算法为例，当

时，ΔA₃(t)与

的相关系数最小，因为

中没有Δc₃(t)的成分，因此在迭代过程中可以利用这个关系，应用最小均方算法来调整权值w₂，即：

μ为学习速率。另外由于

因此当ΔA₃(t)∝Δc₃(t)时，ΔA₃(t)与

的相关系数也为最小，利用最小均方算法调整权值w₁，即：

通过以上方法，我们就可以得到动脉层光电容积脉搏波信号：

进一步地，可以利用同样的原理来得到小动脉层光电容积脉搏波信号：

w₄(t+1)＝w₄(t)+μΔA₂(t)ΔA₃(t)

最后毛细血管层的光电容积脉搏波信号也可以被提取出来：

w₅(t+1)＝w₅(t)+μΔA₁(t)ΔA₂(t)

可以理解，虽然比例常数k和路径参数b在同一波长下主要取决于个体，但同一个体不同的使用方法如使用位置也会引起这两个参数尤其是路径参数b的改变，因此只在使用起初阶段进行个体校准并不能保证模型的准确性。

本申请采用上述自适应算法可以根据当前情况实时校准参数，增加了模型的灵活性。

步骤S112：所述动脉光电容积脉搏波信号的波峰和所述毛细血管光电容积脉搏波信号的波峰的时间差为所述小动脉脉搏波传递时间。

可以理解，在得到了动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号后，我们就可以从以上两个信号中计算出小动脉脉搏波传递时间，即这两个信号波峰之间的时间差。

步骤S120：根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。

请参阅图3，为小动脉脉搏波传递事件与外周血管阻力的关系机制分析示意图。

首先，根据波在弹性管道中的传播理论，小动脉脉搏波传递时间(aPTT)所反映的脉搏波速率(pulse wave velocity,PWV)取决于血管壁扩张性(distensibility,D)，和血液浓度ρ，因此小动脉脉搏波传递时间的变化能直接反应血管壁扩张性的变化，如下式所示：

PWV＝L/aPTT

α为沃姆斯莱数，由于小动脉中较大的血液粘滞性，因此α远小于1。

其次，根据微循环小血管中的血流动力学，血管壁扩张性与小动脉壁上附着的血管平滑肌之间存在着相互关系，而血管平滑肌的收缩与舒张引起的血管直径的变化，直接导致了外周血管阻力的变化。

本申请上述实施例提供的外周血管阻力变化跟踪方法，可以集成到可穿戴设备中，通过准确获取小动脉脉搏波传递时间，从而跟踪外周血管阻力的变化，可以实现体表实时连续跟踪外周血管阻力的变化。

请参阅图4，为本申请提供的外周血管阻力变化跟踪系统的结构示意图，包括：时间模块110，用于获取小动脉脉搏波传递时间；及阻力变化模块120，用于根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。其详细的实现方式在本申请上述方法描述中已经说明，这里不再赘述。

请参阅图5，为本申请实施例的终端结构示意图。该终端50包括处理器51、与处理器51耦接的存储器52。

存储器52存储有用于实现上述外周血管阻力变化跟踪的程序指令。

处理器51用于执行存储器52存储的程序指令以控制外周血管阻力变化跟踪。

其中，处理器51还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器51可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器51还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

请参阅图6，为本申请实施例的存储介质的结构示意图。本申请实施例的存储介质存储有能够实现上述所有方法的程序文件61，其中，该程序文件61可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

本申请上述实施例提供的外周血管阻力变化跟踪方法、系统、终端以及存储介质，可以集成到可穿戴设备中，通过准确获取小动脉脉搏波传递时间，从而跟踪外周血管阻力的变化，可以实现体表实时连续跟踪外周血管阻力的变化。

以下结合具体实施例说明本申请上述技术方案。

实施例1

冷刺激会导致手指血管收缩，包括小动脉。因此，冷刺激可以增加手指外周血管阻力。冷刺激后将手指置于室温下时，血管舒张导致外周血管阻力降低。基于此原理，我们设计了一个冷刺激实验来降低受试者手指的温度，并在恢复过程中监测小动脉脉搏波传递时间。请参阅图7，为两位受试者冷刺激后的小动脉脉搏波传递时间。

交感神经是自主神经系统的重要组成部分。交感神经兴奋可同时引起身体许多变化，如汗腺分泌、小动脉收缩、外周血管阻力增加。汗腺分泌会导致皮肤阻抗的变化，这可以通过皮肤电(GSR)检测。因为情绪变化可以激发交感神经，许多研究中将皮肤电用于测量个体的情绪变化，基于上述理论基础，皮肤电可以在情绪变化时表示外周血管阻力。基于此原理，我们设计了情绪刺激实验，通过电影片段令受试者产生情绪变化，从而激发交感神经。我们同时检测皮肤电信号和小动脉脉搏波传递时间。请参阅图8，为两位受试者情绪变化时的皮肤电信号和小动脉脉搏波传递时间。

经过实验验证，本发明提出的基于多波长光电容积脉搏波提取各个血管层信号的最小均方自适应算法，可以计算出小动脉脉搏波传递时间，从而连续跟踪外周血管阻力的变化。

以上仅为本申请的较佳实施例而已，仅具体描述了本申请的技术原理，这些描述只是为了解释本申请的原理，不能以任何方式解释为对本申请保护范围的限制。基于此处解释，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进，及本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本申请的其他具体实施方式，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种外周血管阻力变化跟踪方法，所述外周血管包括动脉层、小动脉层和毛细血管层，其特征在于，包括下述步骤：

获取小动脉脉搏波传递时间；及

根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。

2.如权利要求1所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在获取小动脉脉搏波传递时间的步骤中，具体包括下述步骤：所述小动脉脉搏波传递时间为脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间。

3.如权利要求2所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在所述脉搏波从所述动脉层传输到所述毛细血管层的传输时间的步骤中，具体包括下述步骤：

提取动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号；

所述动脉光电容积脉搏波信号的波峰和所述毛细血管光电容积脉搏波信号的波峰的时间差为所述小动脉脉搏波传递时间。

4.如权利要求3所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在提取动脉光电容积脉搏波信号和毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体包括下述步骤：

检测动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号；

提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号。

5.如权利要求4所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在检测动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体为：

其中：

和

为检测到的毛细血管层、小动脉层及动脉层的光电容积脉搏波信号，比例常数k与吸光物质的性质、入射光波长及温度等因素有关，b为扩散光子从光源到探测器的平均路径长度，Δc(t)为血液体积的变化，N为血管层数，

为当前波长λ透射到各层的深度比例，λ_IR、λ_Y及λ_B分别表示红外光，黄光和蓝光三种波长，Δc₁(t)，Δc₂(t)和Δc₃(t)分别表示为毛细血管层、小动脉层及动脉层的体积变化。

6.如权利要求4所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号的步骤中，具体包括：

采用自适应算法提取所述动脉光电容积脉搏波信号及毛细血管光电容积脉搏波信号。

7.如权利要求1所述的外周血管阻力变化跟踪方法，其特征在于，在根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化的步骤中，具体为：

PWV＝L/aPTT

其中，aPTT为小动脉脉搏波传递时间，PWV为脉搏波速率，D为血管壁扩张性，ρ为血液浓度，α为沃姆斯莱数，α远小于1。

8.一种外周血管阻力变化跟踪系统，其特征在于，包括：

时间模块，用于获取小动脉脉搏波传递时间；及

阻力变化模块，用于根据所述小动脉脉搏波传递时间的变化反应外周血管阻力变化。

9.一种终端，其特征在于，包括：所述终端包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，

所述存储器存储有用于实现权利要求1-7任一项所述的外周血管阻力变化跟踪方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制外周血管阻力变化跟踪。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行权利要求1至7任一项所述外周血管阻力变化跟踪方法。

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