0 引言

    血壓是人體的重要生理參數(shù)之一，能夠反應出人體心臟和血管的功能狀況，是臨床上判斷疾病、觀察醫(yī)療效果等的重要依據(jù)。目前，測量人體血壓主要用無創(chuàng)測量的方式，包括柯氏音法、示波法、超聲法、動脈張力法和脈搏波速法等方法^[1-4]。

    近年來，基于脈搏波傳導時間的無創(chuàng)血壓測量方法成為研究熱門。2006年，Xiang Haiyan^[5]等人提出了一次函數(shù)線性模型，并且動脈血壓與脈搏波傳導時間(Pulse Transit Time，PTT)之間呈現(xiàn)負相關(guān)。2013年，He Xiaochuan^[6]等人通過計算光電容積脈搏波（photoplethysmography，PPG）信號的最大值點與心電（electrocardiogram，ECG）信號R波峰的時間差值得到PTT，并計算出血壓。2015年，許林和高鯤鵬^[7]提出了基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合方法，提高了連續(xù)血壓檢測的測量精度。

    本文將兩種生理信號的采集集中在頭部，提出了一種改進的血壓計算方法，提取PPG信號的一階微分最大點計算PTT，并加入卡爾曼濾波器消除隨機干擾，以提高血壓檢測的準確性。

1 血壓測量方法

1.1 脈搏波速法

    脈搏波速法利用脈搏波傳導時間與血壓之間的關(guān)系進行血壓的計算，其關(guān)系如下[8]：

1.2 脈搏波傳導時間的計算

    PTT的計算與PPG信號特征點的選取有關(guān)，因此，不同特征點的選取將會直接影響血壓測量的準確程度。PTT計算的示意圖如圖1。在PPG信號上定位的兩個特征點分別是：一階微分最大點（圖1中點1）和最大值點（圖1中點2）。文中將一階微分最大值點作為特征點來計算PTT（圖1中PTT1）。

    PTT的計算公式為：

式中，P為PPG信號特征點，R為ECG信號特征點，f_s為采樣頻率。

1.3 基于卡爾曼濾波的血壓計算

    卡爾曼濾波^[9]是一個最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)的估計，以消除隨機干擾。其標準公式為式(4)～式(10)。一個線性離散系統(tǒng)的信號模型為：

    式(4)和式(5)中，X(k)是系統(tǒng)狀態(tài)，U(k)是對系統(tǒng)的控制量，Z(k)是測量值，W(k)、V(k)為過程和測量噪聲，其協(xié)方差分別為Q和R。

    根據(jù)信號模型進行系統(tǒng)預測和協(xié)方差更新：

式中，X(k|k-1)是利用上一狀態(tài)預測的結(jié)果，X(k-1|k-1)是上一狀態(tài)最優(yōu)的結(jié)果，U(k)為現(xiàn)在狀態(tài)的控制量，P(k|k-1)為相應狀態(tài)對應的協(xié)方差。

    根據(jù)現(xiàn)有狀態(tài)作最優(yōu)化估計：

式中，X(k|k)為最優(yōu)化估算值，Kg(k)為卡爾曼增益，P(k|k)為更新的協(xié)方差。

    人體血壓值的測量可以看作是一個線性離散系統(tǒng)，由于在一段時間內(nèi)血壓保持相對穩(wěn)定，因此，在式(4)～式(10)中，A為1、B為0、Q為0、H為1、W(K)=0。

    將計算得到的血壓值作為X(k)進行卡爾曼濾波，可得到去除隨機干擾的血壓值，其顯著效果是降低最大誤差和平均誤差率。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)

2.1 硬件設計

    傳統(tǒng)的心電信號采集通過胸前導聯(lián)測得，脈搏波信號通過指尖光電傳感器測得，由于兩部位較為分散，導致設備應用體驗較差。本裝置將信號采集集中在頭部，更為輕便快捷。如圖2所示，心電信號的采集位于臉頰處（圖2中點1、點2），脈搏波信號的采集位于額頭，具有體積小、易攜帶、易測量、低功耗、可穿戴的特點。

    本裝置主要包括電源模塊、微處理器、心電采集模塊、脈搏波采集模塊、藍牙模塊，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖3。

    其中，電源模塊搭載鋰電池向整個系統(tǒng)供電；微處理器為MSP4302418，控制信號的采集、處理和傳輸；心電采集模塊通過ADS1292R采集臉頰的心電信號，并通過SPI與主芯片進行數(shù)據(jù)傳輸；脈搏波采集模塊通過反射式探頭采集額頭的PPG信號，探頭內(nèi)部搭載的光頻轉(zhuǎn)換器將光強轉(zhuǎn)化成頻率，主芯片利用定時器的捕獲功能獲取信號；藍牙模塊將處理后的數(shù)據(jù)以及測出的各參數(shù)發(fā)送到終端。

2.2 軟件設計

    系統(tǒng)軟件主要由微處理器完成，主要工作包括信號的采集和處理、特征點的定位、生理參數(shù)的計算和卡爾曼濾波，其工作流程如圖4。由于原始生理信號微弱且干擾大，需對ECG信號和PPG信號進行一系列預處理，得到干凈、穩(wěn)定的波形；通過差分閾值法可快速定位ECG信號的R波，通過差分異號法可定位PPG信號的最大值點，通過二階差分平方法可定位PPG信號的一階微分最大點；計算PTT后代入線性血壓模型得到血壓值，將動態(tài)窗內(nèi)的血壓通過卡爾曼濾波器，去除隨機干擾；最后將血壓值等參數(shù)通過UART發(fā)送。

3 實驗結(jié)果與分析

    利用文中設計的頭戴式血壓測量裝置進行一系列實驗，對比改進的血壓測量方法與傳統(tǒng)方式。在實驗中，方案1為基于PPG信號最大值點計算血壓，方案2為基于PPG信號一階微分最大點計算血壓，方案3在方案2的基礎上加入卡爾曼濾波器。

3.1 穩(wěn)定性對比

    因為血壓在同一狀態(tài)一定時間內(nèi)會維持相對穩(wěn)定的值，所以PTT值的穩(wěn)定性直接影響到血壓測量的穩(wěn)定性。利用血壓檢測裝置對5名實驗者進行檢測，提取10個周期的PTT值，計算標準差進行對比，實驗結(jié)果如表1。

    從表1可以看出，方案1和方案2的PTT標準差較小，穩(wěn)定性好，適用于血壓檢測。對比發(fā)現(xiàn)，在5名實驗者中，4人方案2所測的PTT標準差低于方案1，表明實驗方案2測得的數(shù)據(jù)更穩(wěn)定。

3.2 準確性對比

    實驗選取10名志愿者，首先進行個體參數(shù)的標定，確定每位實驗者的血壓模型后，在3種實驗方案下，用標準血壓計和頭戴式血壓測量裝置同時測試靜止狀態(tài)下6組血壓值，將實測血壓與標準血壓進行對比，計算平均誤差率、最大誤差和均方根誤差（表征測量值與標準值偏差的具體數(shù)值）。由于收縮壓與PTT的關(guān)聯(lián)程度較高，因此根據(jù)收縮壓的測量結(jié)果評判3種實驗方案的準確性。實驗方案的準確性參數(shù)對比如表2所示。分析表2數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)：

    (1)方案2與方案1對比：8人方案2的平均誤差率和均方根誤差較低，7人方案2的最大誤差較低，方案2中3種準確性參數(shù)的均值都低于方案1。結(jié)果表明，基于PPG信號一階微分最大點計算血壓的方法能夠提高準確性。

    (2)方案3與方案2對比：10人方案3的平均誤差率較低，7人方案3的最大誤差較低，9人方案3的均方根誤差較低，方案3中3種準確性參數(shù)的均值都低于方案2。結(jié)果表明，將方案2中所測血壓通過卡爾曼濾波能有效提高準確性，并能夠顯著降低最大誤差和誤差擺動。

3.3 實驗結(jié)論

    本次實驗對3種實驗方案進行了穩(wěn)定性和準確性的詳細對比。在穩(wěn)定性對比中，方案2的PTT數(shù)據(jù)波動小，適于血壓的測量，同時穩(wěn)定性要優(yōu)于方案1。在準確性對比中，方案2優(yōu)于方案1，證明改進方法中基于PPG信號一階微分最大點計算PTT的有效性；方案3優(yōu)于方案1和方案2，證明改進方法中利用卡爾曼濾波消除血壓隨機干擾的有效性。

    在準確性實驗中與標準血壓計對比，方案3每次測量的誤差都在10 mmHg以內(nèi)，且誤差率均在5%以內(nèi)，能夠達到AAMI國際標準對無創(chuàng)血壓監(jiān)測誤差的要求。

    通過一系列實驗證明，相較于傳統(tǒng)測量方法，本文提出的頭戴式血壓測量改進方法能夠在穩(wěn)定性和準確性上有所提高。

4 總結(jié)

    傳統(tǒng)的心電信號采集和脈搏波信號采集需在胸前和指尖，操作復雜。本文設計的頭戴式血壓測量裝置將兩種信號的采集集中在頭部，很大程度上提高了信號采集的方便性和舒適度。

    傳統(tǒng)的脈搏波傳導時間是基于PPG信號的最大值點進行計算，本文提出基于PPG信號一階微分最大點進行計算，并通過卡爾曼濾波器對所測血壓進行處理。實驗表明，采用改進方法測量血壓的方案在穩(wěn)定性和準確性上都較好，能夠滿足國際標準對無創(chuàng)血壓測量的要求。

    頭部所采集的ECG信號和PPG信號與傳統(tǒng)部位采集的信號相比更加微弱，若在硬件采集、軟件處理和算法處理上更精確，則會使血壓測量更靈敏和準確。今后將會在這些方向上進行更深入的探究。

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