基于柯氏音法与示波法结合的新型血压测量系统

胡欣宇，王昕波，赵召龙，陈相福

(山西农业大学，山西 太谷 030801)

基于柯氏音法与示波法结合的新型血压测量系统

胡欣宇，王昕波，赵召龙，陈相福

(山西农业大学，山西 太谷 030801)

本文提出了柯氏音法与示波法结合的新型血压测量方法，深入研究了柯氏音信号的综合处理方法，同时设计的自适应阈值降噪法、时域窗函数降噪法和基于频谱模式匹配的柯氏音识别方法对抑制柯氏音信号中的背景噪声和随机大噪声效果显著。其中有效特征实时抽取算法大幅度降低了信息存储量；示波法粗测与柯氏音法精测相结合，保证了测量值的稳定性和准确性。最后开展了血压测量实验，运用研发的新型血压测量系统进行人体血压自动测量，测量结果与人工测量法对比，人工测量值的标准差是大于自动测量值的标准差，证明该系统具有较高的准确性。

柯氏音法；示波法；自适应阈值；时域窗函数；背景噪声；血压测量

在全世界范围内高血压已成为世界上危害大众健康的一个重要疾病，能够准确和方便地测量血压是预防和治疗高血压的前提[1]。血压能反映出人体的循环系统机能的重要参数，血压是血液在血管中流动对血管壁产生的压力，作为人体的重要生理参数，并且血压能反映出人体的心脏、血管的功能状况，所以血压成为了临床上来于诊断疾病、观察治疗效果和进行预后判断的关键依据[2]。

1 血压计结构与功能实现

1.1 系统结构设计

通过电子电路模拟人工柯氏音法血压测量过程，实现基于柯氏音法与示波法相结合的自动血压测量，装置结构如图所示。系统硬件电路主要包括柯氏音信号采集电路、袖带压力测量电路、脉搏波信号提取电路、微处理器及外围电路，以及电源管理电路。

图1 电子血压计系统框图Fig.1 Block diagram of electronic blood pressure monitor device

内置气囊的袖带佩带在上臂，通过对袖带的充气和放气来压迫上臂动脉；用柱极体麦克风中的拾音器来取代听诊器，将其安置到上臂动脉血管的上方，用来获得受压动脉血管中所产生出的柯氏音信号；柯氏音信号可以通过音频信号调理模块来放大滤波；气泵气阀用于取代橡胶球，达到了对袖带的自动充气和自动放气；用电阻式传感器来取代水银压力计，将袖带气囊与导管连接，用来测量气囊内所产生的气压和脉搏波；键盘、显示器实现操作指令的输入与测量结果显示；微处理器实现测量过程控制和信号综合处理。

1.2 柯氏音信号的采集

此设备仿照人工听诊方法，在拾音器（听头）内安装驻极体麦克风，并将拾音器置于袖带下沿的动脉血管上方，用于获取来自血管的音频信号[3]。拾音器主要是由金属壳与鼓膜组成，如图2所示，在使用过程中，将来自上臂血管的音频振动耦合到拾音器鼓膜中，并传导到驻极体麦克风之后转变成电信号输出，如图3所示[4]。

音频前置放大由专用音频功放 TDA2822设备和由电阻、电容连接的简单滤波电路完成[5]。如图4所示，电容C2和麦克风内阻来构成一阶低通滤波，电容C1与电阻R3来构成一阶高通滤波，过滤后的信号在TDA2822中获得约40 db的增益，可通过单片机采样，同时也可直接驱动小功率扬声器。在血压自动测量过程中的同时也可以通过耳机进行人工听诊。

图2 拾音器Fig.2 pickup

图3 驻极体麦克风Fig.3 Electret microphone

图4 声音信号测量电路Fig.4 Measurement circuit of sound signal

1.3 柯氏音信号的形成特征分析

如图5所示，柯氏音信号是来自于间断性血液射流通过受压血管时形成的肱动脉搏动音，其频谱特性如图6所示，可以看出柯氏音信号属于随机信号，不呈现周期性，而是随脉搏搏动而间歇性地出现，信号功率主要集中在10～150 Hz以内[6]。

图5 柯氏音信号Fig.5 Korotkoff-sound signal

图6 柯氏音信号频谱Fig.6 Spectrum of Korotkoff-sound signal

人工听诊的过程中，柯氏音声强是识别柯氏音有与无的重要特征，它展现了有效柯氏音的出现位置及强度。研究表明，离散柯氏音瞬时声强正比于采样信号差分的平方，幅值如图7所示。

图7 柯氏音声强信号Fig.7 Sound intensity signal of Korotkoff-sound

对于不同的被测者，在袖带减压过程中，柯氏音的幅值变化呈现多种规律，如图8所示。实验发现，大多数被测者符合A类，中老年人容易出现E类，即中间可能有间断。对于D类柯氏音，信号在出现和消失点处幅值较弱，极易受噪声干扰而难以判别[7]。

图8 柯氏音的幅值Fig.8 Amplitude of the Korotkoff-sound

实测柯氏音信号中通常存在强烈的噪声干扰，其中，环境噪声可能来自于语音、汽笛、电子设备等，频率和幅值具有很大的随机性；袖带摩擦噪声来自于袖带与上臂的摩擦，这类噪声的出现时间与柯氏音相似，幅值与柯氏音相当，较难处理；电回路噪声主要来自于工频干扰和热噪声等，其幅值较弱，但由于频谱宽而较难去除[8]。叠加较强噪声的柯氏音信号如图9所示，在如此大噪声干扰的情况下，简单的识别方法很难找到柯氏音的出现点和消失点，需采用多种降噪手段结合进行信号处理。

图9 干扰强烈的柯氏音信号Fig.9 Korotkoff-sound signal with strong interferences

1.4 压力及脉搏信号测量

1.4.1 自适应充气控制

为了根据被测者当前血压自动调整最大充气压力，在匀速充气过程中基于示波法原理对收缩压进行实时估测，当充气压力超过收缩压20～30 毫米汞柱即停止充气[9]。为了控制袖带压力匀速上升，需要对气泵进行 PWM控制。在保证袖带压力上升速度恒定的条件下，气泵电机供电电压UM与当前袖带压力值的关系为。通过PWM调速过程中，改变占空比来改变电机电压的有效值，控制PWM占空比跟随袖带压力线性变化，即可保证袖带压力匀速上升。

1.4.2 脉搏波信号的预处理

脉搏波的峰值时间tp、振幅包络线以及对应的袖带气压值都是有用的信息，是为了辨别脉搏波的波峰值与波谷值，最先识别脉搏波的周期[10]。以脉搏波的波形信号P(t)来说，可认为是由缓变直流分量与快变交流分量构成，通过惯性滤波器的使用能有效地去除脉搏波中存在的直流分量，并得到脉搏波中的交流分量，来实现脉搏波的基线漂移消除，该方法与高通滤波器的区别之处在于对原信号产生的相位移动量较小，计算量更小[11]。

1.4.3 有效特征的抽取

在袖带进行放气减压的过程时，为了便于血压值的计算，设备从柯氏音、脉搏波以及袖带气压信号中识别有用的数据并加以保存[12]。因为便携仪器受到了存储空间的制约，所以需要从海量的采集数据中实时抽取有用的数据，此问题在实际应用时是务必解决的。

1.4.4 脉搏波特征的抽取

根据滤波输出的信号Po(t)在零附近波动的特征，建立了离散化信号Po(kΔt)周期识别的模型：

式中的α是滞回因子[13]。如果T的输出由-1变为+1，即设备检测出脉搏波上升沿，那么可认为是新脉搏波周期的起始点。可以用滞回因子α形成时具有正反馈的特性来包容脉搏波局部的波动，用来防止识别错误。

通过构造脉搏波峰值的提取模型，当出现脉搏波上升沿的情况，记录上升沿后幅值最大与最小的信号，等到周期提取模型识别出下一次脉搏波上升沿时搜索才结束，第k个脉搏波的振幅为最大值和最小值之差。如图10所示为整个测量过程中设备对脉搏波实现周期识别与峰谷值提取[14]。

在一个脉搏波周期内，从脉搏波及袖带压力采样信号中获取了峰值时间tpk、脉搏波振幅Ak和当前袖带压力PAk，其余信息可抛弃，从而大幅度减少了数据存储量[15]。

图10 脉搏波周期识别与振幅提取Fig.10 Period recognition and amplitude extraction of pulse wave

2 血压测量实验

为验证前文所设计的信号处理方法、血压综合测量的过程以及新型血压测量系统的有效性与实用性，本章节通过血压计样机在人身体上进行实际血压测量的实验。为消除环境因素对本实验的影响，并能够体现出该测量系统在准确性与稳定性的性能，通过每次测量实验的数据与人工听诊法作对比试验。

假设同一被测试者在较短时期内的血压值是相对稳定不变的，用该血压计对同一实验者进行每隔两分钟一次的测量，将实验分为四组，每组进行连续测量25次，一共测量100次，测量结果如图11所示。

图11 同一被测试者的测量实验数据Fig.11 Experimental data from same person

通过分析自动测量数据与人工测量数据的误差情况，结果如表1所示，可看出误差小于3 mmHg的舒张压测量值所占比例大约在91%以上，误差小于3 mmHg的收缩压测量值所占比例大约在96%以上，可以表明该血压计的测量数据与人工听诊法的测量数据十分接近，相比于±10～20 mmHg相对误差的示波法电子血压计，该血压计有非常高的准确特性。在本实验中，人工测量时有些人为操作也可能会对此测量结果产生影响，如果排除了人工测量所产生的误差干扰，那么可以证明此血压计的实际测量精度将高于上述统计值。

为分析研究该血压测量方法的稳定度，我们假设被测者在一段时间内血压值是相对稳定不变的，分别计算人工测量与自动测量值的标准差来反映测量数据离散程度，从而能在一定程度上体现出这两类方法的稳定性[11,12]。与舒张压对比计算的结果是，人工测量值的标准差为3.05 mmHg，自动测量值的标准差为2.76 mmHg；对比收缩压，自动测量值的标准差为 3.67 mmHg，人工测量值的标准差为3.88 mmHg。由此可见，人工测量值的标准差是大于自动测量值的标准差的，可以证明此血压计测量的稳定度要高于人工测量的稳定度。

表1 误差统计Tab.1 Error statistics

3 结论

通过以上分析，得出如下结论：

（1）文中所设计的新型血压测量系统和相应的测量过程以及信号处理方法是可行的并且十分有效的。

（2）柯氏音法与示波法结合的血压测量方法能够显著提高自动血压测量的准确性和稳定性。

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A New Blood Pressure Measurement System Based on Oscillographic and Korotkoff-sound Method

HU Xin-yu, WANG Xin-bo, ZHAO Zhao-long, CHEN Xiang-fu
(Shanxi Agricultural University, Taigu, Shanxi, 030801)

This paper presented a new blood pressure measurement method based on Korotkoff-sound and oscillographic method, and studied the comprehensive processing method of Korotkoff-sound signal.The adaptive thresholding denoising method, time-domain window function denoising method and Korotkoff-sound recognition method based on spectrum pattern matching designed in this paper played a significant role in depressing background noises and random intensive noises of Korotkoff-sound signal.The real-time extraction algorithm of effective feature reduced the amount of information storage.The combination between rough measurement of oscillograph method and precise measurement of Korotkoff-sound method ensured stability and accuracy of the measured value.Finally, blood pressure measurement experiments were carried out, and the new blood pressure measurement system was used to measure human blood pressure automatically.The measurement results were compared with the manual measurement method, the standard deviation of manual measurements was greater than the standard deviation of automatic measurements, which proved high accuracy of the system.

Korotkoff-sound method; Oscillographic method; Adaptive thresholding; Window function of timedomain; Background noises; Blood pressure measurement

R318.6

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.03.016

教育部产学合作专业综合改革项目(20150107)；山西农业大学科技创新基金项目(2015YJ09)

胡欣宇，男，博士，山西农业大学副教授，研究方向为可穿戴健康监护、物联网；赵召龙，女，山西农业大学软件学院，软件工程大三学生；陈相福，男，山西农业大学软件学院，软件工程大三学生；王昕波，男，山西农业大学软件学院，软件工程大三学生。

本文著录格式：胡欣宇，王昕波，赵召龙，等.基于柯氏音法与示波法结合的新型血压测量系统[J].软件，2017，38（3）：78-81