基于脉搏-心电的便携式血压仪的研制

设计一种体积小巧,测量过程无任何束缚的基于脉搏波传导时间(pulse wave transit time,PWTT)的血压仪。从反射式容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)和心电波形(electrocardiogram,ECG)中提取脉搏波传导时间,再综合心率、每搏输出量和外周阻力对血压的影响,通过回归分析建立血压模型,最终实现血压测量。应用样机对20名志愿者进行血压测量,同时以传统水银血压计的测量结果作为标准,结果显示收缩压和舒张压的95%一致性界限分别为(-8.3,11.6),(-9.9,12.7),说明两种方法所测的血压值有较好的一致性。血压仪样机实体小巧,使用方便,使用过程没有任何束缚,同时在理论上对基于脉搏波传导时间的血压测量方法进行优化,实现了收缩压和舒张压的测量。     

基于指-趾脉搏波传导速度的无创动脉硬化检测系统设计

本文提出一种新型的无创动脉硬化检测方法,并设计相应的系统。传统仪器多采集肱部、踝部脉搏波计算传导速度,而本文提出的检测方法利用光电容积法采集手指、脚趾人体末梢脉搏波,从而实现计算,并把测量结果命名为指-趾脉搏波传导速度。初步的实验结果表明基于指-趾脉搏波传导速度的无创动脉硬化检测系统的测量重复性良好,与传统的检测仪器测量结果基本一致。传统仪器需要采用充气泵、放气阀和袖带来进行测量,而该系统使用光电容积法,只需连接光电探头即可完成测量,大大减小仪器体积和重量,为实现动脉硬化检测移动化、便携化提供了可能。     

基于光电容积脉搏波的心房颤动识别方法

为了能够简便快捷地检测心房颤动，提出一种基于光电容积脉搏波描记法（PPG）对心房颤动进行识别的方法。首先，将已确诊为心房颤动状态脉搏波与健康状态脉搏波数据进行对比分析；其次，基于分析结果，从脉搏波数据中提取与心房颤动相关的6类特征参数作为分类器的输入；最后，使用支持向量机（SVM）、BP神经网络、随机森林算法3种分类器建立心房颤动识别模型，其识别心房颤动的准确率分别可达89.1%、92.3%、95.2%。实验结果表明，基于PPG的心房颤动识别方法具有很高的识别准确率，尤其在使用随机森林算法作为分类器时，识别准确率达到最优。同时该检测方法简便快捷，是一种可以替代传统心电图检测识别心房颤动的方法，对心房颤动患者的长期观察监测具有临床价值。     

一种基于射血前期的连续血压估计方法

常规基于脉搏波到达时间的连续血压监测系统需要同时佩戴心电极和指套式脉搏波传感器,对用户的依从性要求较高。为解决此问题,本研究基于射血前期与血压具有较高相关性的机理,提出了一种基于射血前期的连续血压估计方法。本研究招募了13名男性受试者,通过与美国顺泰公司的SunTech Oscar2动态血压监测仪进行对比测试,验证了所提血压估计方法的可行性。通过小样本的实验观测发现,本研究方法在一定程度上满足美国医疗仪器促进协会(AAMI)对于血压测量准确性的要求。该方法的准确性与基于脉搏波到达时间的血压估计方法相当,且能够明显降低用户的依从性要求,在便携式连续血压测量方面具有潜力。     

基于脉搏波传导时间的连续血压监测系统

为了实现无创连续血压测量,提出了一种基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)的连续血压测量方案。通过同步采集心电(electrocardiogram,ECG)信号与光电脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号,以ECG的R波峰值点作为PTT的开始点,PPG信号的最大值点作为PTT的结束点,得到PTT,与水银血压计测得舒张压(diastolic blood pressure,DBP)与收缩压(systolic blood pressure,SBP)进行回归分析,得到了DBP和SBP的数学模型。利用该方法对41名身体健康的青年人进行实验,利用本方案得到的SBP与水银血压计的相关系数为0.82,其差值的平均数与标准偏差为0.15±2.05 mm Hg;得到的DBP与水银血压计的相关系数为0.73,其差值的平均数与标准偏差为0.12±2.16 mm Hg。利用Bland-Altman差值法对本系统血压测量方法与水银血压计测血压方法进行一致性检验,结果显示两种血压测量方法具有很好的一致性。     

基于容积振动法的如厕时血压检测系统研究

目的开发基于容积振动法的股动脉部位无创血压检测系统,以实现人们在日常如厕时就可完成血压的日常监测,改善了普通家庭血压检测的检测不规律、有拘束、因被检测者紧张导致的检测数据不准确等的不足。方法系统的检测部位为大腿股动脉,检测方式采用机械式提升、充气气囊局部加压,压力传感器测压的检测模式。为提高光电传感器的检测精度,本研究探究了传感头尺寸、传感头发光二极管与光电二极管布置以及气囊安装的最佳参数。最后对7名健康的大学师生进行了检测试验并以上臂式电子血压计作为对比实验仪器,对系统的性能和精度进行了实验评价。结果本系统与上臂式电子血压计测得的收缩压的相关系数为r=0.94,舒张压的相关系数为r=0.93,两者具有良好的直线相关性;并且,收缩压和舒张压均有95%以上的实验结果分布在95%置信区间的范围之内,说明两种测量方法具有良好的一致性。结论以容积振动法为检测方法以大腿股动脉为检测对象,实施如厕时无创性血压检测是可行的。     

基于舒张期时间的个体化血压建模方法研究

本研究提出了一种基于脉搏波舒张期时间(diastolic time,DT)的无袖带式血压估计方法,能够有效提升可穿戴式设备的血压测量精度。该方案首先从脉搏波(photoplethysmography,PPG)中提取DT,再利用线性回归方法建立个体化血压估计模型。本研究对采集的30个样本的实验数据,进行血压建模并加以验证,实验结果显示收缩压的平均误差为1.859 mmHg,标准差为5.640 mmHg;舒张压的平均误差为1.049mmHg,标准差为6.107 mmHg,证明了该方案的可行性。通过将该方案的估计结果与基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)的血压模型的估算结果进行对比研究,结果表明交感神经活动较强时,基于DT的血压模型能够有效提升血压估计精度。     

基于手指压力示波法的血压测量系统设计

我国高血压患病人数在不断上升,而市场上基于示波法的电子血压计在测量时需袖套辅助。鉴于此,我们设计一种基于手指压力示波法的无袖套血压测量系统。通过手指按压传感器来改变手指内动脉所受压力,并以此改变血管容积,测量出施加的压力和光电容积脉搏波信号。采用双高斯拟合方法,建立光电容积脉搏波信号、施加压力与血压之间的模型关系,计算出人体的血压值。系统采集了24例志愿者的血压数据,与欧姆龙电子血压计测量的血压值进行对比分析;两组数据的收缩压相关性为0.841,标准差为6.78 mmHg;舒张压相关性为0.809,标准差为4.91 mmHg。通过手指压力示波法测量血压是一种可行的方案,它为血压测量装置的小型化、移动医疗及全民健康服务提供了一种思路。     

基于光电容积脉搏波的无袖带血压测量技术研究进展

无袖带血压监测技术由于低生理/心理负荷等特点，在健康监测领域具有广阔的应用前景。其中，基于光电容积脉搏波的无袖带血压测量技术能够获取连续动态的血压参数，有效弥补传统袖带血压测量不便、间断测量等不足。本文对基于光电容积脉搏波的无袖带血压测量技术的研究进展进行综述。首先从传感测量和数据处理方面介绍了光电容积脉搏波信号的获取与分析方法。然后简述了传统的基于脉搏波速度理论进行血压测量的研究，重点分析了该领域的主要研究方向：基于形态学参数的机器学习方法研究以及基于序列学习的深度网络研究。最后对基于光电容积脉搏波的无袖带血压测量技术所面临的挑战及其应对策略进行了深入分析和详细讨论，以期为该领域的相关研究提供参考。     

脉搏波传导时间的血压估计模型

为提高动脉血压估计的准确性,提出一个以脉搏波传导时间和脉搏波波形特征参量K值为基础的血压估计双参数模型。采用麻省理工学院MIMIC数据库,通过心电和光电容积脉搏波信号计算得到脉搏波传导时间和特征参量K值,通过有创动脉血压信号计算平均动脉血压,对比分析提出的双参数模型和以脉搏波传导时间为基础的单参数模型血压估计的效果。结果表明相比单参数模型,建立的双参数模型血压估计均方根误差减少1 mm Hg,估计准确率最大提高了10%。引入脉搏波特征参量K值建立的双参数模型在一定程度能改善血压估计效果。     

基于脉搏波传导时间的连续血压测量系统

针对现有连续无创血压测量系统采样频率和计算精度较低的问题,我们设计了一套基于STM32F103T4和DSP TMS320C5535芯片的双核血压测量系统。利用STM32和DSP芯片在信号高速采样及高精度运算上的优势,实现了对脉搏波信号的高速采样和计算,改善了连续无创血压测量方法的精度。实验测量30名随机受试者,其医用水银血压计和本系统测量结果的差值均符合美国医疗仪器促进协会(AAMI)标准要求,通过Bland-Altman差值法对两种方法进行一致性检验分析,结果表明两者具有很好的一致性。本研究设计的连续无创血压测量系统可初步在家庭和临床医疗方面进行人体血压的动态跟踪测量。     

基于容积脉搏波血流动力学检测的血流动力学参数的临床验证

目的 改进脉搏波无创检测仪的检测方式,考虑到桡动脉检测的操作复杂,因而选择操作简便的指脉检测.方法 通过大量的临床数据分析,确定指脉检测方式与桡动脉检测方式之间的转换关系,计算基于容积脉搏波的部分血流动力学参数,并和超声心动检测结果进行对比.结果 用指端容积脉搏血流方法同步检测的血流参数和超声心动检测血流参数的结果对比,差异没有统计学意义.结论 所得结果表明,在应用指端容积脉搏血流方法检测心输出量及其他血流参数是可行的.     

基于ZigBee的血氧饱和度检测技术与模块研制

目的：为了及时、准确、方便、无约束地检测血氧饱和度,本文研制一种无线血氧饱和度检测模块。方法：结合穿戴式检测技术和ZigBee短距离无线通信技术,设计出基于ZigBee的无线血氧饱和度检测模块。该模块由光电容积脉搏波微型化检测模块、ZigBee接入终端及上位机数据分析处理模块组成,其中数据分析处理采用基于形态匹配的特征提取算法对光电容积脉搏波进行最大值的定位。结果：模块实现的功能有光电容积脉搏波显示,血氧饱和度计算,数据无线传输等。实验表明光电容积脉搏波的最大值检测准确率达到98％,而血氧饱和度的计算误差控制在8．8％以内,满足血氧饱和度的检测要求;此外,ZigBee无线传输技术与光源驱动脉冲调节器均有效减少能量的消耗。结论：本模块设计实现病人的移动监护,具有无线化、低功耗、微型化和高性价比等特点。     

基于改进色度模型的非接触式心率检测与估计

成像式光电容积描记技术能够实现低成本、非接触的远程生理参数检测与估计。其中,基于色度模型的视频图像心率估计算法计算简单、效率高,且具有较强的抗运动干扰能力,但并未考虑实验中光照变化产生的信号干扰。针对该问题,提出一种基于改进色度模型的非接触心率估计算法,通过定义感兴趣(ROI)区域和背景区域的反射光模型,利用两种区域颜色通道信息的比值来消除光照干扰,从而得到消除光照干扰的色度模型,并进行脉搏波的提取与心率估计。对10名在校大学生采集到的人脸图像进行分析,发现该算法估计心率的相对误差为3.52%±2.53%,原始色度模型算法的相对误差为7.23%±2.82%,两者对比有显著性差异(P<0.01)。该算法能有效抑制光照变化所引起的干扰,使所提取脉搏波信号的信噪比平均提高1.52 dB,这对更精确地进行非接触式心率估计与脉搏波信号提取具有重要意义。     

基于超声回波信号的指端脉搏波提取

脉搏波可作为检测人体心血管系统生理病理状态的重要依据。为了验证用超声波测量脉搏波的可能、解决脉搏波的测量部位受限的问题,本研究提出一种从超声回波信号中提取脉搏波的方法。设计一种跟随式超声传感器,用数据采集系统采集指端超声回波信号,经过滤波、选点及小波去噪等处理后得到较为纯净的脉搏波信号;同时采集心电信号以及光电容积脉搏波信号作为参考信号。结果表明,可以从提取的指端脉搏波中准确地获取心率;与同步测得的光电容积脉搏波数据相关系数大部分在0.8以上;波形中的重搏前波、重搏波等细节部分也能明显地表现出来。本研究提出的方法实现了从指端超声回波信号中获取完整可靠的脉搏波信号,为日后获取不同部位的脉搏信号提供了基础。     

脉搏波的无创检测方式

脉搏波的波形特征与心血管疾病密切相关,其检测方式和传感器的选择都会对脉搏波的检测结果产生重大影响。目前脉搏波无创检测用传感器类型包括压力传感器、压电传感器和光电传感器(反射式和透射式)。检测方式有桡动脉压力脉搏波检测和指端容积脉搏波检测。实际运用结果显示不同的传感器有不同的性能指标和适应范围,检测方式也会对脉搏波的检测产生很大影响。尽管压电传感器和光电传感器都能采集信号良好的脉搏波,但压力传感器由于误差大、强噪声和检测部位难寻等原因已经逐渐被淘汰,此外临床实验证实了桡动脉压力脉搏波检测容易受检测部位和检测个体的影响,指端容积脉搏波具有检测稳定、重复性好、易于操作等优点。     

基于深度学习的指-桡端脉搏波信号转换方法

针对目前市面上大多数脉搏波检测仪器检测的是指端脉搏波信号,提出一种基于卷积神经网络的指-桡端脉搏波信号转换方法,在仅获取指端脉搏波信号的情况下得到对应的桡动脉脉搏波信号。该方法主要由一维卷积神经网络通过端到端的训练实现,模型包含编码器、解码器和跳跃连接3个部分,通过编码器网络提取指端脉搏波信号的特征,再通过解码器网络将特征图进行扩展,并且利用跳跃连接的方式实现特征图的融合。采集60份指端和桡端的脉搏波信号进行实验,并与传递函数模型和弹性腔模型进行对比。实验结果表明,该模型转换所得的桡端脉搏波信号在MAE和PRD的指标上分别达到1.4%±0.3%和3.6%±1.2%,优于其他模型。研究表明,该模型能够较精确地实现指端脉搏波信号到桡端脉搏波信号的转化。     

基于反射式检测方法的血氧测量研究

因透射式光电脉搏波检测方法受测量部位的限制,不能对额头、腹部等进行检测。为实现对人体生理参数低生理、心理负荷及无创的采集,提出一种基于反射式检测方法的血氧检测系统的设计方法,首先结合反射式传感器DCM03和血氧模拟前端AFE4490采集指尖脉搏信号,然后将采集到的光电脉搏波进行数字信号处理以提高信噪比,最后通过判定脉搏信号极值点获取包络线,求得信号交直流分量以进行血氧值计算。实验结果表明,真值与测值间的相对误差在3%以内,该方法能实时有效地对人体血氧进行检测,对患者监护及远程诊断有极大意义。     

一种光电容积脉搏波的特征点自动识别算法

目的为弥补现有光电容积脉搏波特征点识别算法存在的需要人为设定阈值筛选门限和对复杂波形适应能力较差的缺陷,提出一种基于脉搏波上升支单调增加几何特性的特征点自动识别算法。方法通过两次Hilbert变换后过零点检测在每个脉搏周期内确定一个"基准点",在"基准点"前后搜索距离其最近的凹拐点即为波谷点、凸拐点即为主波峰点。结果利用MIT-BIH标准数据库中18组数据进行检测验证,平均值达到99.94%灵敏度、99.72%查准率和99.68%检测准确率。对比已有的4种算法,在查准率上有明显的提升,应对复杂的波形依然能准确识别特征点。结论提出的算法在搜索确定脉搏波波谷点和主波峰值点位置过程中取得较高的检测准确率,同时展现出对波形变化更强的适应力。研究结果为临床上通过脉搏波特征提取进行生理病理分析提供良好基础。     

基于指端脉搏波视频信号的心率稳定检测算法

目的:研究一种基于脉搏波的稳定检测心率的算法。 方法:提出一种基于快速独立成分分析（FastICA）算法处理指端脉搏波视频信号。首先通过手机摄像头采集手指视频,在每帧图片中提取感兴趣区域（ROI）,根据每个区域中像素灰度值的变化得到血液容积变化的时序曲线;然后通过对ROI进行RGB通道分离和FastICA后,分别选取红、绿色分量与盲源分离后的估计信号进行相关性分析,筛选出相关性最大的作为后续提取心率的信号,并与波峰法测得的心率进行对比,得到一种稳定的心率检测算法,并利用SPSS软件做相关性分析。 结果:选取R、G通道信号的一致性在95%以上,基于FastICA的算法与统计波峰法获取心率的一致性在95%以上。 结论:FastICA算法能够有效地提高心率测量的稳定性,实验结果验证了该方法的可行性和有效性,对于基于脉搏波的人体生理参数获取具有重要意义。