基于自适应LMS算法的无创动脉血氧饱和度

基于自适应LMS算法的无创动脉血氧饱和度

监测方法研究?

王永清，张志鹏，王洪瑞，刘秀玲，孙荣霞

（河北大学电子信息工程学院，河北保定市 071002）

摘要：本文研究了提高无创动脉血氧饱和度监测数据精确度的方法。依据Lambert-Beer定律和血红蛋白吸收光谱给出了动脉血氧饱和度计算公式的推导过程，并根据光电容积脉搏波描记法设计出一种人体无创脉搏血氧饱和度监测方法。使用基于频域的方法消除杂散光的高频干扰，分别提取出血氧脉动信号和恒定信号，并根据生理信号特点进行预处理。利用基于最小均方（LMS）算法的自适应滤波器消除血氧交流信号中存在的运动伪迹，并使用血氧脉动延时信号作为自适应滤波器输入参考信号，有利于简化硬件结构设计，提高血氧监测数据的精确度。实验证明，本研究方法能有效抑制杂散光干扰，非剧烈运动状态下测试误差小于1.3%。

关键词：动脉血氧饱和度; 光电容积脉搏波描记法; 预处理; 自适应LMS滤波器; 运动伪迹; 延时信号 中图分类号：TP212.9 R318.6 文献标识码：A 国家标准学科分类310.61

Study on Inspection Method of Noninvasive Arterial Oxygen Saturation

on Adaptive LMS Algorithm

Wang Yongqing，Zhang Zhipeng，Wang Hongrui，Liu Xiuling, Sun Rongxia

(College of Electronic & Informational Engineering, Hebei University, Hebei Baoding, 071002)

Abstract：The paper studies the method of increasing noninvasive monitoring date precision of arterial oxygen saturation. The calculation formula derivation of arterial oxygen saturation is given according to Lambert-Beer law and the absorption spectra of hemoglobin. A monitoring method of body noninvasive arterial oxygen saturation is designed according to the photoplethysmography of pulse wave. Based on the method of frequency range the high frequency interference of the stray light is attenuated, and the pulsating quantity and constant segment is extracted respectively from the oxyhemoglobin signals. The testing signal is pretreated according to its features. The adaptive LMS filter is adopted to eliminate the motion artifact which exists in the pulsating quantity, and using the delay signal of pulsating quantity as input reference signal of the adaptive filter, thus benefiting simplified the design of hardware structure and raising the testing precision. The experiment showed that the stray light interference is suppressed effectively, and test error is less than 1.3% in non-strenuous movement.

Key words：arterial oxygen saturation; the photoplethysmography of pulse wave; pretreatment; adaptive LMS filter; motion artifact; delay signal

1、引言

氧是生命活动的物质基础，而血氧饱和度是反映人体血液携氧能力的重要参数[1]。由于心脏呈周期性

收缩和舒张，当血液随脉搏波流过肺部时，血液中一定含量的还原血红蛋白（Hb）与肺泡中的氧气结合成为氧合血红蛋白（HbO2），然后这些氧被运载到全身的毛细血管，用以维持细胞组织的代谢。及时检测动

?科技部国际科技合作项目(2008DFR10530)资助。

脉中的血氧含量，是判断人体循环和呼吸系统是否出现障碍或者周围环境是否缺氧的重要指标[2]

。在医学中一般通过测量动脉血氧饱和度（SO2）来描述人体动脉血液中氧的含量。动脉血氧饱和度是指氧和血红蛋白的含量占血红蛋白总量的百分比[1]

，即

SaOHbO2 （1）

2?CC?100%HbO2?CHb血氧饱和度的测量方法可分为有创测量和无创测量。有创测量的方法多用于需要准确的血氧饱和度数据的场合，但是操作方法较为繁琐，检测结果缺乏时效性，还易对病患造成痛苦。但是利用光谱学的方法对生物组织进行无创监测具有连续、及时、安全等优点，因此在临床使用过程中，无创动脉血氧饱和度监测日益扮演起重要的角色。

无创脉搏血氧饱和度的监测技术的研究早在20世纪初期就已经开始了， 20世纪三、四十年代后期，各种血氧监测的技术开始大量涌现，但是并没有获得实际的应用。在50年代Wood和Coworker描述了一种无创检测血氧饱和度的方法，通过对耳垂加减压，并测量其透光强度，推导出血氧饱和度。1974年世界上第一台脉搏血氧饱和度仪OLV5100问世。但均无法抑制运动伪迹和弱灌注对于血氧饱和度测量的影响。

目前，国外知名的血氧产品品牌有:Nelleor、Masimo、philips和CSI等，并且在一定程度上解决了运动噪声和弱灌注的问题，但是国外品牌血氧测试仪在国内市场价格昂贵，无法满足我国全民医疗保障需求。国内市场也有很多科研单位和厂家从事血氧仪的研究，如中国航天工业总公司第一研究院的无创伤脉率血氧饱和度监护仪，北京超思技术公司的血氧饱和度监测仪，华中理工大学的脉搏血氧多波长测量方法，但是在处理运动伪迹和弱灌注方面，与国外一些知名产品存在明显差距。

2、无创动脉血氧饱和度测量原理与方法

2.1 无创动脉血氧饱和度测量原理

无创动脉血氧饱和度监测方法是根据光电容积脉搏波描记法设计的。当心脏收缩时，动脉血管充盈度为最高状态，测试光源的入射光受脉动动脉血液影响最大，入射光吸收量最高，因此出射光强最小；而心脏舒张时，动脉血管充盈度为最低状态，入射光没有受到脉动动脉血液的作用，光吸收量最小，出射光强最大，如图1所示[3]

。

出射 Imax 光 I DC 强 Imin IAC 度 动脉血 静脉血 组织

无搏动血流 搏动血流

图1 光电脉搏信号示意图

Fig.1 The schematic diagram of photoelectric pulse signal

在静态下静脉血、肌肉、骨骼和皮肤等其他组织对光的吸收是稳定不变的。并且在400~900nm波段，血液中水和细胞色素等物质对光的吸收与血红蛋白的吸收相比可忽略不计[4]。因此人体组织对400~900nm波段入射光的吸收变化主要是由动脉血液中的氧和血红蛋白和还原血红蛋白的含量变化引起的。实验中，把入射光被人体组织吸收基本稳定的信号称为恒定信号（即直流量IDC）。把由动脉血管搏动引起的入射光吸收量周期性变化的信号称为血氧脉动信号（即交流量IAC）。

当以一个特定波长光照射测试部位时，按照Lambert-Beer定律，通过测试部位后的光强为[1]：

I?HbO2CHbO2LLDC?I0e??0C0L?e??e??HbCHb (2)

其中，I0为测试光源入射光强，ε0为人体组织和静脉

血的总吸光系数，C0人体组织和静脉血中光吸收物质的浓度，L为光通过人体组织和静脉血的路径长度；ε

HbO2

为动脉血液中氧合血红蛋白（HbO2）的吸光系

数，CHbO2为动脉血液中氧和血红蛋白的物质浓度；εHb为动脉血液中还原血红蛋白

（Hb）的吸光系数，CHb为动脉血液中还原血红蛋白的物质浓度。

光路径长度L随动脉的搏动发生变化，假设当L增加△L时，透射光强变化量为IAC，式（2）可写为：

I??C(?HbO2CHbO2??HbCHb)(L??L)DC?IAC?I0e00Le? (3)

将式（2）和式（3）相除，得

IDC?IAC?e?(?HbO2CHbO2??HbCHb)?L (4)

IDC在血氧信号中脉动成份IAC远小于恒定成份IDC，对式（4）两边取对数，则

ln(1?IAC)??IAC??(?HbO (5) I2CHbO2??HbCHb)?LDCIDC设动脉血氧饱和度SaO2为S，将式（1）代入式

（5）中，则

IAC?[?HbO2S??Hb(1?S)]?L(CHbO2?CHb)(6) IDC若使用两种波长为λ1

和λ

2

的光束分别照射测试

部位，则

I?1ACI?1?[??1?1HbO2S??Hb(1?S)]?L(C?C (7) HbO2Hb)DCI?2ACI?2?[??2HbO2S???2?S)]?L(C(8)

Hb(1HbO2?CHb)DC将式（7）和式（8）相比，可得：

I?1?AC/I?1?1DC?HbO2S??1Hb(1?S) (9)

I?2?2AC/I?2?DC?HbO2S???2Hb(1?S)若选择合适的波长为λ

2

的入射光线，使得ε

HbO2

λ

2

=ε

λHb

2

，式（9）可写为：

I?1?1(??1?1?1AC/IDCHbO2??Hb)S??Hb (10)

I?2I??22AC/DC??Hb令?1R?I?1AC/IDC，则动脉血氧饱和度SaO?2为：

I2AC/I?2DC??21S?Hb (11)

??1???1R???Hb?1HbO2Hb??1HbO2??Hb2.2 测量光波长和测试部位的选择

由血氧饱和度计算公式（式11）可知，应依据氧合血红蛋白和还原血红蛋白吸收光谱曲线选择合适波长的测试光源，使得ελ

HbO2

2

=ε

λHb

2

，并使ε

λHbO2

1

与

ε

λ

Hb

1

相差较大，以便提高计算灵敏度。血液中氧合

血红蛋白（HbO2）和还原血红蛋白（Hb）在红光和近红外光区吸收光谱如图2所示[5]，在波长650nm附近处，两种血红蛋白的吸光系数相差较大；在波长850nm~950nm的范围内，两物质吸光系数近似重合。综合考虑实验条件等因素，在试验中选择波长分别为660nm和940nm的两种发光二极管作为测试光源。此外，由于指尖部位毛细血管丰富，组织比较薄， 且测试方便灵活，因此作为测试部位。

1.5 吸 光 1.2 系 氧合血红蛋白 数 还原血红蛋白 0.9 0.6 0.3 0 波长/nm 600 700 800 900 1000

图2 氧合血红蛋白和还原血红蛋白吸收光谱曲线 Fig.2 The absorbency spectrum curve of oxyhemoglobin

and reduced hemoglobin

3、硬件设计及其工作原理

人体动脉血氧饱和度监测仪电路框图如图3所示，由信号探测与转换部分、信号处理部分和DSP信号采集与数字滤波部分组成。

血氧饱和度数据显示 交流信信号处理 时序 光源驱测试光源 号同相信号 动电路 放大 手指 电路 AD转换 (信号探测、(DSP) 转换部分) 光电池 高通滤次级低通滤波波电路 与反相电路 信号分初级低I/V、放大离电路 通滤波 电路 (信号处理部分) 图3动脉血氧饱和度监测仪电路框图 Fig.3 The circuit block diagram of arterial oxygen

saturation monitor

3.1 血氧信号探测与转换

由DSP产生频率为200Hz的时序控制信号驱动血氧测试光源按红光-熄灭-红外光-熄灭的顺序周期性工作，如图4所示。光传感器采用硅光电池，其光谱响应范围为400nm~ 1100nm与测试光源波长660nm、940nm匹配[6]。光电池配接输入阻抗等效为0的I/V变换器，使光电池处于准短路状态（如图5（a）所示），以保证输出的电信号与血氧光信号成线性关系。此外，据图1可知，光电池采集到的脉搏血氧信号为反相信号，因此本测试方法采用了反相输入型I/V转换电路，输出信号UO1即为正相信号。

rled-ctrl1 rled-ctrl2 irled-ctrl1 irled-ctrl2 T1 T2 T3 T4

图4 DSP时序控制信号 Fig.4 DSP sequence control signal

3.2 杂散光干扰抑制与血氧复合信号分离

根据对脉象信号的频谱分析可知，正常人脉搏信号的能量绝大部分集中分布在10Hz以内，病理性脉搏信号有一部分能量分布在10Hz以上[7]。故采用图5（b）所示的初级压控电压源二阶低通滤波电路，截止频率选20Hz，可有效抑制50Hz等高频干扰噪声，提

取出血氧复合信号（UDC+UAC）。

由血氧饱和度计算公式（式11）可知，在血氧饱和度计算中分别需要660nm红光直、交流信号Uλ

DC

1

和Uλ

940nm红外光直、交流信号Uλ

λAC1、DC2和UAC2。因此在二阶低通滤波电路后，设计了红光和红外光信号分离电路。并且为减少阻抗适配造成的信号损失，在分离电路后采用电压跟随器。

UO1

UO1

UO2

iBT

(a) (b)

图5(a) 光电转换及I/V转换、放大电路

图5(b) 二阶低通滤波电路

Fig.5(a) photoelectric and I/V conversion,

amplifying circuit

Fig.5(b) Second-order low pass filter

3.3 血氧脉动、恒定信号提取

由于脉搏信号绝大部分能量在0.5Hz以上[8]，因此采用截止频率设为0.1Hz的双路压控电压源二阶高通滤波电路，从复合信号分离电路的输出信号（Uλ

DC+UAC）1和（UDC+UAC）λ

2中分别提取出血氧脉

动信号UλλAC

1

和UAC2

，如图6（a）所示。通过设计

截止频率为0.1Hz的双路次级低通滤波电路，如图6（b）所示，提取出恒定信号Uλ

和Uλ

DC1DC2。

UO3 (U’O3)

UU(UO3’ O3)

(UO4 ’O4)

U(UO6 ’O6)

(a) (b)

图6(a) 二阶高通滤波电路 图6(b) 次级低通滤波电路 Fig.6(a) Second-order high pass filter Fig.6(b) Secondary low pass filter

3.4 血氧脉动信号预处理

血氧信号脉动分量UAC约为恒定量UDC的0.5%~40%，为提高计算精度，并且降低AD采集精度要求，设计对微弱的红光、红外光脉动信号Uλ

AC

1

和

Uλ

AC2放大一定倍数。此外，根据式（10）可以得出，

只有在Uλ

AC1和Uλ

AC2放大相同倍数时，血氧饱和度计

算才不会受到影响。因此，使用双路同相比例放大电路，如图7所示。

UO5(U’O5)

UO4(U’O4)

图7 交流信号放大电路

Fig.7 The amplifying circuit of AC signals

4、 LMS自适应滤波器采集测试信号

本测试方法研究使用自适应LMS滤波器处理血氧信号的交流分量。由于静脉血是一种很强的光吸收剂，对于人体活动所产生的干扰要相对于动脉血更加敏感[9]，因此人体活动所造成的血液在血管中的充盈状态，使得静脉血吸收光强度会因发生变化而被误认为是血氧脉动信号，形成运动伪迹干扰信号，且具有随机性和不可知性，剧烈运动会导致监测数据丢失，系统无法正常运行。

自适应滤波器不需要预先知道干扰噪声的统计特性，能够在逐次迭代的过程中将自身的工作状态自适应地调整到最佳状态，适合血氧测试中脉动信号处理的目的需要。脉动信号LMS自适应滤波器原理如图8所示，通过硬件获得的血氧脉动信号Uλ

AC

1

和UλAC

2

即为输入信号y(k)，其中yB(k)为无干扰的血氧脉动信号，yN(k)为干扰信号，x(k)为滤波器输入参考信号，z(k)为自适应滤波器输出信号。

y(k)=yB(k)+yN(k) + 抵消器+ e(k) ≈yB(k) 延时△ x(k)=y(k－△) — FIR z(k) 自适应算法 图8 LMS自适应滤波器原理图

Fig.8 The schematic diagram of LMS adaptive filter

由文献[10]可知，人体走动时手指晃动引起的运动伪迹信号频带位于0.1Hz附近，而人体脉搏信号绝大部分能量位于0.5~10Hz[7]。所以在非剧烈运动状态下运动伪迹信号频带小于血氧脉动信号的频带。宽带血氧脉动信号的相关时间范围TB小于窄带干扰信号相关时间范围TN，即TB＜TN。选择合适的输入信号延时量△，使得TB＜△＜TN，则血氧脉动信号y(k)的延

时信号y(k－△)与血氧脉动信号yB(k)无关，与干扰信号yN(k)相关，因此，本实验中没有设计单独的干扰信号测量电路，将血氧脉动延时信号y(k－△)作为滤波器输入参考信号，简化了硬件结构。

因为△比脉动分量yB(k)的相关时间范围TB要长，经延时后的yB(k－△)与yB(k)不相关，则z(k) 与yB(k)不相关；而△比脉动分量yN(k)的相关时间范围TN要长，经延时后的yN (k－△)与yN(k)相关，则z(k) 与yN(k)相关。根据图8可知，抵消器的输出

e(k)?y(k)?x(k)?yB(k)?yN(k)?z(k) (12)

其均方值

E[e2(k)]?E[(yB(k)?yN(k)?z(k))2]

?E[y22B(k)]?E[(yN(k)?z(k))]?2E[yB(k)yN(k)]?2E[yB(k)z(k)] (13)

其中，干扰信号yN(k)与血氧脉动信号yB(k)互不相关，且z(k)与yB(k)也不相关，则

E[yB(k)yN(k)]?0 (14) E[yB(k)z(k)]?0 (15)

将式（14）和（15）代入式（13）中，得

E[e2(k)]?E[y2B(k)]?E[(yN(k)?z(k))2] (16)

式（16）中，E[yB2

(k)]为常数，根据自适应滤波最小均方差原则，若使E[e2

(k)]达到最小，也就是使E[(yN(k)

－z(k))2

]达到最小，从而使z(k)趋向于yN(k)。

本测试方法使用FIR横向滤波器作为自适应滤波器，其加权系数向量为h(k)。滤波器的输出为

z(k)?hT(k)X(k) (17)

抵消器输出信号为

e(k)?y(k)?z(k)?y(k)?hT(k)X(k) (18)

根据LMS算法的递推计算公式（式19）[11]，可以寻找到合适的加权系数h(k)，使得E[e2(k)]逐次叠加达到最小，也就是使z(k)逐渐趋向于yN(k)，然后由抵消器作用，消除干扰信号yN(k)。

h(k?1)?h(k)?2?e(k)X(k) (19)

式（19）中，μ为步长因子，其控制自适应LMS算法达到最优解的收敛速度。从式（19）中还可以看出，LMS算法不需要平方、平均或者微分运算，有易于动脉血氧饱和度监测方法的简化、快速和有效。

5、试验结果与分析

使用动脉血氧饱和度监测系统分别进行杂散光干扰试验、动态试验和长时间静止监测试验。

在光路封闭和40W白炽灯光照射的情况下对3人同时进行杂散光干扰试验，干扰光距离硅光电池30cm照射，试验结果（如表1所示）表明血氧饱和度测试值变化均小于信号的1.1%，说明本系统具有良好的抗杂散光干扰效果。

表1杂散光干扰试验

Table 1 The interference test of stray light

血氧饱和度检测结果

测试人编号

光路封闭

40W白炽灯照射

A 97 % 98 % B 96 % 97 % C

97 %

97 %

在动态试验中，将手掌支撑于桌面上，测试手指分别以每两秒钟一次（动态1）和每一秒钟两次（动态2）的速度，做上下幅度约5cm的敲击桌面动作，测试时间30秒钟，并且与静止测试结果相对照。结果（如图9所示）表明，动态1实验结果与静止实验基本重合，误差小于1.3%，而动态2实验结果相对于静止实验最大误差可达到5%，但并没有出现数据丢失，系统无法监测的现象。说明本测试系统在较缓慢动作测试状态下，可以保证测试数据的准确性，而在剧烈运动的状态下，由于运动伪迹的影响，并且静脉血红蛋白含量低于动脉血，因此测试结果小于正常值。

在长时间血氧饱和度监测试验中，保持测试手指基本静止，分别由3人，同时进行30分钟的测试，结果如图10所示。测试数据基本稳定，但在后6分钟，血氧饱和度监测数据有略微下降，这是由于测试探头的长时间压迫，使得血液循环不畅，动脉血液呈低灌注状态，动脉血含氧量降低，血氧脉动信号减弱，使得测试数据低于正常值。 9999 ） 9898 ?97 （度9696 和9595 饱9494 氧9393 静态静态 血9292 动态动态11 9191 090 动态动态22 1 5 6 10 11 15 16 20 21 25 26 30 时间（s） 图9 动态试验数据曲线图 Fig.9 The date curve of dynamic test

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/p918.html