便携式血氧信号检测装置设计

黎圣峰， 庞 宇， 高小鹏， 黄俊骁

(重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 400065)

便携式血氧信号检测装置设计

黎圣峰， 庞 宇， 高小鹏， 黄俊骁

(重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 400065)

实现动态环境下血氧饱和度的实时连续检测，研制了一种基于透射式检测原理的血氧饱和度监测装置。采用透射式光频转换器采集人体光电容积脉搏波，低功耗处理芯片MSP430为主控芯片，获取的脉搏波信号经过程序处理之后，通过蓝牙模块无线发送到终端设备。在动态环境下脉搏波信号存在多种干扰，利用了脉搏波信号的上下包络线信息，采用邻值代替法去除奇异点，低通滤波去除高频干扰，形态学滤波去除基线漂移和运动伪差干扰。该装置具有成本低、功耗低、易操作等特点，实验结果表明：所得到的血氧饱和度具有较好精度，能够动态实时地监测。

便携； 脉搏波信号; 血氧饱和度; 极值； 包络线

0 引 言

血氧饱和度(oxygen aturation,SpO2)[1,2]是血液中被氧结合的氧合血红蛋白(HbO2)的容量占全部可结合的血红蛋白容量的百分比，即血液中血氧的浓度，它是人体呼吸系统、循环系统的重要生理参数，也是反映血液中含氧量的主要参数[3]。一般认为SpO2正常应不低于94 %，在94 %以下为供氧不足,医学上认为SpO2小于90 %定为低氧血症的标准。当血液中的血氧浓度过低时，这将直接影响细胞的正常新陈代谢，严重的还会威胁人的生命，所以，动脉血氧浓度的实时监测在临床救护中非常重要[4,5]。

目前对人们对自身的体征生理参数的监测，还是主要依靠医院的监护仪器，这些仪器需要专业的医用人员操作和昂贵的成本购买与维护，若把这些医院监护仪器作为家庭健康监测仪不太适合。

本文所设计的一种血氧采集装置，能够随时动态实时监测自身的血氧饱和度和脉率，并可以通过无线传输到智能终端APP，满足广大使用者对健康监测的需求。

1 血氧检测机理

血氧饱和度用于表示血液中的血氧浓度，它被定义为氧合血红蛋白(oxyhemoglobin，HbO2)容量占全部血红蛋白(hemoglobin，HbO2+HbR)容量的百分比，如式(1)所示

(1)

根据朗伯—比尔定律，对于一个均匀吸收粒子分布的媒质，吸收光强度百分数依赖于吸收的物质、入射光的波长以

及吸收层的厚度，如式(2)所示

I=Ioe-μaL

(2)

式中Io为入射到媒质中的初始光强，I为测量的透射光强，L为吸收介质的长度，μa为物质对光的吸收系数。人体血液中的血红蛋白对入射的光亦遵循朗伯—比尔定律，可通过光的照射间接获取血液中血红蛋白浓度信息，脉搏式血氧饱和度的检测原理分为透射式检测和反射式检测[6～8]。本文采用透射式检测，透射式探头的探测器和发光二极管处于被测物体的两侧，探测器接收的是穿透组织的光。

由于氧合血红蛋白与还原血红蛋白对波长为940 nm与660 nm时的入射光的吸光系数差异最大，因此常被选用作为血氧饱和度测量的光源。当光透过人体组织时，需要经过多个生物组织，如皮肤、肌肉、静脉血液和动脉血液等，由于这些不同生物组织的吸光系数存在差异。一般情况下，动脉血液会随着心脏的搏动而产生节律性变化，使得光通过时光程不断发生改变，而其它组织成分相对静止，光程表现为一常数。最后只要获取了经过人体组织后光强的变化值与最大值的比值，通过朗伯—比尔定律公式的多次等价代换，便可计算得到血氧饱和度。

2 系统硬件电路设计

设计该硬件电路时，主要考虑的是使用户操作简单，由于移动电源供电则需要低功耗，本电路主要由三大模块组成，如图1所示，前端血氧采集与MCU处理模块、电源模块、显示模块，最终得到较为精确地实时血氧和脉率值。

图1 硬件结构框图

光电容积脉搏波(photoplethysmography，PPG)采集与处理模块的功能是对PPG信号进行采集和处理，主要由透射式探头、发光二极管LED驱动电路、微处理器组成。微处理器通过LED驱动电路对红光和红外光的亮灭状态进行控制，双光源LED间断发出红光和红外光，光通过人体组织后会随着血液容积的变化发生相应改变，变化后的光强信号由光强探测器接收后转换成相应的频率信号，频率的大小对应着透射光的强弱，单片机通过定时器捕获比较功能获取调制后的PPG信号，由此得到原始的光电容积脉搏波。设计采用MSP430F1611作为处理器核心单元，通过4个I/O控制LED的亮灭，再由定时器的捕捉计数功能对PPG信号进行采集。

原始电源由外界的移动电源通过USB接口提供给开源电子原型平台(Arduino)模块，然后由Arduino的电源管理模块对整个系统提供3.3 V的稳定直流电源。最终所得到的血氧饱和度值通过串口发送给Arduino，然后在Arduino平台上，通过LCD显示出来，或者使用者选择通过Aruino把血氧饱和度值发送给蓝牙模块，最后由蓝牙模块无线传送给带蓝牙功能的移动终端APP上。

3 系统软件设计

3.1 MCU软件设计

系统是以硬件为载体进行软件开发的软件流程图如图2所示，软件主要实现的功能有，对LED时序控制、脉搏信号采集、对PPG信号进行去噪处理、血样饱和度和脉率的计算、串口发送。为了计算血样饱和度，必须同时采集两种光产生的PPG信号，但是如果让LED同时发出红光和红外光，无法分析出采集的两组数据。但是可以设计点亮一次LED采集一次数据，在采集完一个PPG数据后关闭LED并反向导通点亮LED再次采集数据，这样，隔一个数据为同一束光PPG数据，通过这种方式分别获取两种光照射下的PPG数据。设置LED的发光频率为100 Hz，单片机需要在10 ms的周期内分别点亮一次红光、红外光并采集数据。

图2 软件流程图

3.2 PPG信号去噪处理

PPG信号的频率较低，通常在0～8 Hz的范围，本文采用单片机定时捕获的方式采集脉搏波数据，在捕获数据时可能由于定时器溢出误差导致计数错误，这种错误的数据称为奇异点，采用邻值代替法去除奇异点。由于外界干扰的影响，在波形上表现为高频干扰，使得波形上出现许多毛刺，这些干扰幅度很小且频率比脉搏波信号高，本文采用平滑滤波来完成滤波。经过以上去噪处理后的PPG信号比较平滑，能够观察到波形的特征点，但是从整体上来看，整段PPG波形还不稳定，具有较为明显的基线漂移，本文采用形态滤波去除基线漂移，如式(3)所示，原始信号f通过结构元素k先进行开闭(OC)运算，再进行闭开(CO)运算，最后使用原始信号减去基线漂移信号，最终得到滤波后的信号f2为

(3)

4 实验结果和装置性能分析

通过采集的数据在Matlab中仿真，可以得到血氧信号的原始波形图，和经过本文的滤波算法处理之后的波形图，如图3所示。从PPG原始信号与经过滤波之后的信号做对比，可以明显观察到，原始信号中的一些奇异点，毛刺，高频噪声干扰被滤除，主要由运动导致的基线漂移也得到了明显的抑制和修正。

图3 原始信号与滤波后的信号

根据朗伯—比尔定律可知，血氧饱和度的值是根据PPG信号的直流分量和交流分量计算得到的。而PPG信号的包络线中就包含了交直流信息，因此,首先需要找到PPG信号的极值点(PPG信号的波峰点与波谷点)，本文采用差分原理查找极值点，将滤波后的PPG数据前后相减，保留差分后的数值，其变符号位置处即为PPG信号的极值点，如图4所示，这是通过在Matlab上的仿真时计算得到的极大值点和极小值点定位图。然后需要对数据引入插值，将极值点作为参考点，扩充数据至原始数据长度，形成包络线，如图5所示，该图是经过滤波去噪和插值处理后的PPG信号包络图，最后用扩充后的包络线来计算信号的直流交流分量。

图4 极值点定位

上下包络线的均值记为PPG信号的直流分量Idc，其差值为PPG信号的交流分量Iac。得到的PPG信号直流和交流分量，按朗伯—比尔定律计算光密度比值R。经定标后确定参数的血氧饱和度公式计算得到血氧饱和度值。如下式

SpO%=A×R2+B×R+C

(4)

图5 信号的包络图

式中 A,B,C为常数系数，为实验定标拟合后计算得到，R为光强变化率为

(5)

式中 I1，I2为红光和红外光光强幅度。

由表1的实验结果可知，这是在1 min时所测的两个结果，由于存在个体性差异，误差率有一定的波动，但是总体而言该装置的测量精度能够较准确，误差率在正常的范围之内。

表1 实验装置与血氧监护仪实验结果对比

5 结 论

本文设计一种便携式血氧饱和度采集装置，有多种的显示方式且可以通过移动电源作为其原始电源，增加了使用者的选择性和体验感。巧妙地运用了在极短时间内对红光和红外光的控制，针对不同频段的噪声干扰采取了不同的滤波算法，实验结果表明：所测量的结果具有稳定性和准确性。可以满足人们在家庭中或工作中对自身血氧饱和度监测的需要。

[1] 米 洁,黄 桃.脉搏血氧饱和度监测在院前急救中的应用价值[J].医疗卫生装备,2010,31(9):109-110.

[2] 吴琳娜,刘少强,汪立林.新型脉搏波检测时域处理方法与系统实现[J].传感器与微系统,2008,27(9):72-74.

[3] Yan Y S,Zhang Y T.An efficient motion-resistant method for wearable pulse oximeter[J].IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine,2008,12(3):399-405.

[4] Wood L B,Sada A H.Low variance adaptive filter for cancelling motion artifact in wearable photoplethysmogram sensor signal-s[C]∥Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc,2007:52-65.

[5] 吴宝明,王普领,庞 宇,等.一种战场士兵多生命体征监测头带设计[J].传感器与微系统,2015,34(2):109-112,132.

[6] 王 倩,丁虹霞,张元亭.EMD在消除光电容积脉搏波中运动伪迹的应用[J].先进技术研究通报,2010,4(6):2-6.

[7] 张 虹,孙卫新,金 捷.脉搏血氧饱和度检测系统设计中干扰信号的处理方法[J].国外医学.生物医学工程分册,2000(2):90-95.

[8] 陈帝良,方 震,赵 湛,等.集成多生理参数监测的终端设计[J].传感器与微系统,2016,35(1):95-97.

Design of portable oxygen signal detection device

LI Sheng-feng, PANG Yu,GAO Xiao-peng, HUANG Jun-xiao

(School of Opto Engineering,University of Posts and Telecommunications of Chongqing,Chongqing 400065,China)

In order to realize real-time continuous detection of oxygen saturation in a dynamic environment,and a blood oxygen saturation monitoring device based on the transmission-type detection principle is developed.Photoplethysmography is collected by transmissive optical frequency converter,low-power consumption microcontroller MSP430 is used as main controller chip,the obtained pulse wave signal is processed by program,and then sent to the terminal device through the Bluetooth module.There are several interference pulse wave signal in dynamic environment,use up and down envelope informations of pulse wave signal,adopts neighbor value substitution method to remove singularity point,use low-pass filtering to remove the high frequency interference,and the morphological filter to remove interference of the baseline drift and the motion artifacts The device has the characteristics of low cost,low power consumption and easy operation.Experimental results show that the obtained oxygen saturation has good precision and can dynamicly and real-time monitor.

portable; pulse wave signal; oxygen saturation; extremum; envelope line

10.13873/J.1000—9787(2017)03—0110—03

2016—12—27

TP 318.6

A

1000—9787(2017)03—0110—03

黎圣峰(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向为生命体征信号采集与处理。