关于交直流电路的实时血氧检测系统设计

梁 隽，杜玉晓

(广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006)

关于交直流电路的实时血氧检测系统设计

梁 隽，杜玉晓

(广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006)

针对血氧仪系统对血氧参量要求精确度高、抗干扰能力强和功耗低的设计要求，本文的信号放大设计部分采用了差分运放放大电路，提高了信号的信噪比，增大信号的共模抑制比.针对测量环境光的干扰，设计了一组交直流分离电路，可有效地硬件分隔红光和红外光，消除环境光的干扰，提高了系统的工作能力；同时采用微分阈值对血氧参量进行处理，使系统的信号实用性大大提高.整体设计方案的电路设计和实际测试结果证明了该方案的可行性和可靠性.

信号采集； 微分阈值； 血氧含量； 交直流分离电路

在现代医疗行业迅猛发展的潮流当中，以生命信息量为基础的监护产品已广泛应用于临床的管理当中，因此监护仪的使用应贯穿于整个治疗、康复的过程.但是监护过程中病人有着不可避免的转移和移动而造成伤害的可能性，所以设计一种能进入普通家庭的监护仪来测试生理量和分析病人的实时健康状况是非常有必要的.当病人身体出现异常现象时监护仪会发出报警信号，方便医生及时采取抢救措施[1-5]，把突发的风险可能性压到最低.信息化社会中，以太网是监护仪的最佳连接设备，它能把病人的生理信息及时而又准确地传送到医院或者医护人员所操作的监护仪当中.这样能实时地对病人病情进行分析研究并做出相应的下一步治疗手段.目前国内病人监护仪的市场容量很大，正处于需求的上升时期.产品在国内市场的年销售量仅2 000～3 000台，而需求量为上万台左右.国内产品品种少、质量差，目前尚无法与国外产品相抗衡.

血氧饱和度(SpO2)是指血红蛋白在一定氧分压下与氧结合的程度，也就是氧含量和氧容量的百分比[6-7].现代医疗通常采用的是动脉的血氧饱和度.动脉的氧含量(Blood Oxygen Coutent)包括物理溶解的和化学结合的两部分，实际上物理溶解量非常小，氧含量实际指的是与血红蛋白结合的氧量.氧容量(Blood Oxygen Capacity)是指血与大气充分接触平衡后的氧含量，它取决于血红蛋白的量.

目前世界上测量血氧主要有两种方法，分别称为有创测量法和无创测量法.有创测量是传统的医学测量方法，目前在大多数医院当中依旧采用,即用仪器采集到病人新鲜的血液，再对血样进行化学分析测出血中相应的氧分压，但也给病人带来刺痛和感染的风险[8-10]；本文采用的是现代较为先进的无创测量方法.现今医学标准中，氧分压和血氧饱和度有着一定的对应关系，这也让后者可以有效地代替前者，而且还能利用心脏跳动引起的血脉回弹测出相应的脉率.在血氧的信号计算方面，通常采用SpO2和血氧电路的Q值的关系式得出来.血氧量SpO2=AQ2+BQ+C, 此处Q=(ACred/DCred)/(ACir/DCir).所以只要设计出一种血氧系统，测得红外光和红光的交直流电压值，取得Q.然后在大量血氧数据代入血氧量计算公式，即可以得到系统在本身Q值下对应的A值、B值和C值.以往的血氧监测系统一般都是有创监测，或者是现场监测，只在某些特殊场合下由医护人员进行操作.本文的血氧仪模块的核心电路部分采用一块芯片实现多种硬件才能实现的功能，可以有效简化血氧仪的硬件，进一步降低系统的功耗.

目前国内有学者在这一领域做出了很多课题.有厦门大学的张晓军，他在学位论文《基于ARM的血氧饱和度测量仪研制》中前端的硬件采集模块中仅有基本的放大和滤波电路，在后端的嵌入式系统上采用大量的算法去处理前端采集的信号，得到了不错的结果，但前端的模拟信号处理得到的信号失真使最终的信号和原始的血氧信号存在一定的差距.国外的研究发展较快，比如TI、AD公司均有成熟的方案和套路，前端模拟信号处理模块直接集成，方便了血氧模块的硬件开发.但国外公司技术支持提供有限，前端的集成芯片并不利于开发人员后期的硬件维护和系统的升级.

因此，本文既在前端模拟信号处理硬件电路上采用可控增益放大电路，电压跟随，二阶低通滤波和工频滤波法可有效提取初始的失真波形成，在红光信号和红外光信号方面采取的交直流分离电路去滤除相应的环境光信号，又在后端采用微分阈值算法对波形进行精确提取，将数据以BCI协议打包后用以太网的形式远程送到PC中.

1 整体系统设计

血氧综合仪系统主要由4部分组成，分别为信号采集、模拟信号处理、ARM数字信号处理、血氧信号显示与输出[11].

(1) 信号采集部分是通过电极和传感器拾取人体生理参数信号，并将光、压力等其他信号转化为模拟电信号.测量时将人的中指夹在指套里，光脉冲透过手指被红光和红外光接收二极管重新转换为电脉冲，当手指动脉搏动时，透过的光强随着变化，所转换的电脉冲的幅度也随着脉动.

(2) 模拟信号处理部分是通过模拟电路对采集的信号进行反相放大、差分放大、电压跟随、交直流分离电路、工频陷波等处理.传感器得到的信号比较弱，使用运放电路实现信号放大.放大倍数约为反馈电阻与输入电阻的比值[12-15].同时，测量环境周围有着不可避免的其他污染光源，足以影响着前端测量的光电传感器，因此本文选用的二级放大电路是差分运放电路，可以有效滤除相同条件下产生的噪声，提高信号的信噪比.电压跟随器的输入电压与输出电压大小和相位一样.电压跟随器的输入阻抗很大，输出阻抗很小，可以看成是一个阻抗转换的电路(低频)，这样可以提高原来电路带负载的能力.

(3) 基于LPC1768的芯片主控部分，芯片内资源丰富.设计中的模数转换用的是芯片内部转换，相比于其他设计方案中的前端转换，节省了板上的电路资源，直接可编程实现转换功能.芯片核心的数据处理也是内部存储器通过编程控制采集到的数据的检测、打包、发送等功能，并对系统的其他组件发出控制信息.

(4) 血氧信号显示与输出部分是显示波形、文字、图形、启动报警和打印记录.一个完整的生理参数监测系统还可以与上位PC机相连，利用客户端友好的人机界面更加利于监测分析，图1为血氧综合仪系统的原理框图.

2 血氧综合仪

下面主要介绍血氧综合仪各个部分的硬件设计，主要从模拟信号电路、ARM数字信号处理这两个部分来分析它的设计.

图1 血氧综合仪系统原理图

2.1 模拟信号电路部分

2.1.1 反相比例放大电路和差分放大电路

从血氧传感器得到的模拟电信号相对微弱，而以运放搭起的放大电路可以放大电信号的电压值，方便信号的读取.加入的4051芯片可让处理器以数字逻辑信号控制运放的反馈电阻，以调节放大器的放大倍数.放大倍数达100倍以上，此处的电压幅值为1V左右.而在此基础上改进的二级放大电路为差分放大电路，它的输入两路是相同反相的波形，实现了对差模输入信号的放大和对共模输入信号的抑制，以提高测量信号的信噪比.图2为反相比例放大电路的原理图和差分放大电路的原理图.

图2 反相比例放大电路和差分放大电路原理图

此处根据设计将采集到的原初始信号和经过两个放大电路后的信号，分别用示波器检测相应的信号波形.从图3中容易比较得出初始信号为mV级别的信号，并带有很大的毛刺和干扰，分别经过放大电路和差分放大后，信号明显变得顺滑，信号为V级别了，而信号的频率则没有发生相应的变化.

图3 从初始到放大后信号的变化图

2.1.2 电压跟随电路和工频陷波电路

前端放大的信号失真，经过放大后，失真更为严重，因此需放大后接上一个电压跟随电路.电压跟随器的输入电压与输出电压大小和相位一样.电压跟随器的输入阻抗很大，输出阻抗很小，可以看成是一个阻抗转换的电路(低频)，这样可以提高原来电路带负载的能力.所以输出的电信号仍与前面差分放大的信号大同小异，对一些较大的毛刺进行了处理，电压幅值没有明显的变化.为了防备交流电造成的50 Hz工频干扰，电路后端引入了陷波器，以此来滤除工频干扰，能准确地对工频信号进行滤除.图4为电压跟随器电路的原理图和工频陷波电路原理图.

图4 电压跟随电路和工频陷波电路原理图

经过上述的两次放大后，信号显得更加平滑，易于采用，可被处理器AD读取，其波形和理论上的波形相比均可找到几个对应的波点.图5为理论信号和最终实际信号的对比.

图5 实际信号和理论信号对比图

2.1.3 基于低通滤波电路的交直流分离电路

测量前端血氧数据的关键在于如何从初始信号中分离取得红光和红外光对应的信号，本处通过开关芯片和滤波电路可实现交直流信号的分离.红光和红外光发生器的时序控制是通过ARM内部控制的，在二级放大时为了去除共模信号的干扰，将红光和红外光信号合并.在后期的电路中，运用4053芯片，用信号发生时序去控制相应的通道，这样在同样的红光时序通过时就是原来红光的信号，不同的是此时的信号已经滤掉了共模干扰，而红外光信号的处理是同样道理.此次分离得到的信号便是相应的光电信号，可用处理器直接读取，再经过后台数字信号处理便是相应的血氧模拟电信号的参数，原来的信号经过二阶低通滤波电路后得到的低频信号就是相应的脉搏波信号，保证了信号的有效成分不被改变，并且滤掉高频成分，得到较高的信噪比.这里的电路将血氧信号先分后合再分，利用严格的处理器数字时序去控制，提高了采样信号的准确性.图6为交直流分离电路的框图.

图6 交直流分离电路的框图

2.2 ARM主控部分

该主控的ARM在模拟信号处理的电路中，对该部分用到的多选一路开关芯片进行了逻辑控制，实现了电路放大倍数的选择，电路线路的走法，对模拟信号量的读取，并产生反馈信号去控制血氧传感器中LED灯的亮度调节，最后把采集到的数据进行AD转换，再以BCI协议的信号将数据打包出去，以串口的形式发出，图7为主控ARM的电路原理图.

图7 主控ARM电路图

2.3 系统软件设计部分

软件设计部分主要包括片上的程序设计和PC的程序设计，本部分主要论述片上的程序设计，包括控制驱动电路的D/A和放大增益，对信号进行A/D采集，同时对数据进行阈值算法处理，最后打包成BCI协议，将数据用以太网发送出去.图8为主体系统的程序设计流程图.

图8 程序流程图

人体中的脉搏波是一种以低频信号成分为主的生理信号，被监护人的生理状态和个体差异及监护人所采取的传感检测手段等都会影响到实际的测量结果，往往测量出来的脉搏信号差异很大，并且常常伴随较大的信号电平基线漂移和外界噪声干扰[16-18].目前检测脉搏波的方法主要有时频分析和非线性分析，而非线性分析技术尚不成熟，本文采用的是时频分析中的微分阈值法.它共分为7个阶段，包括低通滤波、高通滤波、微分、平方、加窗平均、阈值设计及其判断.现在给出算法在阈值上的归纳：假设x(i)为主控电路采集到的原始波形数据，Y(i)是原始波形经过算法计算后得到的输出波形.在编程中的算法中设置，当x(i)

2.4 血氧通信的BCI协议及上位机显示

血氧板和主机通信的协议是BCI协议.血氧板的通讯协议与BCI通讯协议兼容，数据以 4800baud 8位数、数据、奇校验、1个停止位传送 4800 8-Odd-1.从血氧板到主机发送的数据包为5字节格式，每秒钟发送60个包.

血氧仪在正常工作时是以BCI协议向主机发送数据，本文采取的是与PC机以串口形式的通信，数据中包含了血氧量、脉率、体积描记图、棒图、信号强度等生理量.下面分为不放手指和放手指时，血氧仪的工作状态，本文以上位机软件的显示为参考.

没放手指时，血氧上位机的检测结果如图9所示.从图9中可以得知上位机扫描得到的波形为空，什么信息也没有，只有一个采样点在水平线上来回滑动.而右下角的状态也显示出没有放手指进去的OFF标志.从其他控件中可以看出上位机可以选定通信方式，设置串行端口，采集信号的开始与关闭，还有血氧量和脉率的显示值，图9为没有放手指时上位机的状态图.

图9 没有放手指时上位机状态图

放上手指后的检测结果如图10所示.从图10中可以看出上位机上有了表征血氧信号的波形，而右下角也显示读取血氧信号正常.分别显示血氧量为76百分量和每分钟60次的脉搏量，均在正常的人体生理参数活动范围内，表征读取数据是正常的，图10为放了手指以后上位机的状态图.

图10 放手指时上位机状态图

3 结论

本文根据血氧仪的系统要求，对输入的微弱模拟信号进行放大，去除共模信号的干扰，提高系统输出功率，以及加大系统的负载能力，减少电路中的工频干扰，对血氧信号的控制设计了系统方案.(1) 前端放大器采用了差分放大电路，以提高信号的信噪比，减少信号的干扰.(2) 放大器中部采用了电压跟随电路，以提高电路的负载能力.(3) 放大电路的末端分别采用了交直流分离电路和工频抗干扰电路，消除了信息中的高频信号和工频信号，提高系统的工作能力.通过这3个部分的设计，提高了系统的可靠性和安全性，对整个血氧仪系统整体方案的设计提供了良好的工作保证.

[1] Thomas T, Haase N, Rosamond W, et al. Heart disease and stroke statistics—2006 update, proceeding of american heart association statistics committee and stroke statistics subcommittee[J].Circulation,2006,113(6): 85-151.

[2] Swaroop S S, Henry H. Development of a remote handheld cardiac arrhythmia monitor[C]. Proceeding of IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Annual International Conference.USA,New York: IEEE,2006:3608-3611.

[3] Partington S,Myers, Cho S, Froelicher V, et al. Prevalence and prognostic value of exercise induced ventricular arrhythmias[J]. American Heart Journal,2003,145(1):139-146.

[4] Lamberti F,Demartini. Low-cost home monitoring using java based embedded computer[J]. IEEE Annual Conference on Information Technology Applications in Biomedicine,2003,15(5):342-345.

[5] Hernandez A I, Mora, Villegas G, et al. Real-time ECG transmission via internet for non-clinical applications[J]. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine,2001,5(3):253-257.

[6] 何菊人，陈子彬.生理学[M].上海:上海医科大学出版社,2001.

[7] 邓亲恺.现代医学仪器设计原理[M].北京:北京科学出版社,2004.

[8] 张旭，赵富强.脉搏血氧饱和度仪校准仪的研制[J].中国医疗器械信息,2000,3(1):34-36.

Zhang X, Zhao F Q. The development of pulse SaO2calibrator[J].China Medical Device Information, 2000, 3(1):34-36.

[9] 陈春晓，刘建业.智能化无创血氧饱和度检测系统的研究[J].南京航空航天大学学报,2002,34(4):372-376.

Chen C X, Liu J Y. Intelligent system for noninvasive measurement of blood oxygen saturation[J]. Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2002,34(4):372-376.

[10] 周荷琴，冯焕清，杜克强.基于OEM模块的掌上型脉搏血氧仪的研制[J].中国医疗器械杂志,1997,21(2):67-70.

Zhou H Q，Feng H Q，Du K Q.The design of an OEM module- based hand- hold pulse oximeter[J].China Medical Device Information,1997,21(2):67-70.

[11] 徐玲，苑晓红，丁迎晓.影响脉搏血氧饱和度结果的原因分析及护理干预[J].齐鲁护理杂志,2006,12(2):217-218.

[12] 郭巧，曹海潞.一种改进的广义预测控制方法及其应用[J].控制理论与应用,2001,18(2):310-313.

Guo Q, Cao H L. An improved GPC scheme and its application[J]. Control Theory and Applications, 2001,18(2):310-313.

[13] 席裕庚.预测控制[M].北京:国防工业出版社,1993.

[14] 胡品慧，袁璞.状态反馈预测控制系统的鲁棒稳定性[J].控制与决策,2001,16(1):126-128.

Hu P H, Yuan P. Robustness of state feedback predictive control systems[J].Control and Declson,2001,16(1):126-128.

[15] 李江.神经-模糊预测控制算法及应用[J].浙江大学学报：工学版,2002,36(2):123-125.

Li J. Neural-fuzzy predictive control algorithm and its application[J].Journal of Zhejiang University：Engineering Science Edition,2002, 36(2):123-125.

[16] 张臣舜.血氧饱和度监护仪的原理使用与维护[J].医疗装备,1994,1(5):26-27.

[17] 吴桂荣.脉搏波形及血氧饱和度在监测四肢创伤血运变化的观察和护理[J].护士进修杂志,2005,20(10):43-45.

[18] 姜宗义，龚卫宁.脉搏血氧饱合度测量[J].医疗卫生装备,1995,1(3):1-4.

Design of Real-time Oxygen Detection System in AC and DC Circuits

Liang Jun， Du Yu-xiao

(School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

For the requirements for accuracy, anti-interference and power saving of oxygen system parameters by oximeter, this paper proposes a signal amplification design by using a differential op amp amplifier circuit to enhance the signal to noise ratio and increase signal common mode rejection ratio. And because of the measurement of ambient light interference, a set of AC-DC flow separation circuit is also designed which can effectively separate hardware red and infrared light, eliminate the interference of ambient light and improve the working capacity of the system. Meanwhile using differential threshold amount to process oxygen parameters can improve the signal system greatly. Hence the circuit simulation and test results demonstrate the feasibility and reliability of the whole design.

signal acquisition; differential threshold; oxygen content; AC-DC separation circuit

2014- 03- 14

广东工业大学“数字校园”学生科技资助项目(DC1102)

梁 隽(1987-)，男，硕士研究生，主要研究方向为生物医学工程、自动化装备与集成技术.

10.3969/j.issn.1007- 7162.2015.03.016

TP212.9

A

1007-7162(2015)03- 0085- 06