基于示波法的电子血压计设计与实现

罗 堪，都可钦，林友华，李建兴

(福建工程学院 信息科学与工程学院， 福州 350100)

高血压已成为人类健康的重要威胁。目前，高血压呈现患病率上升、患者年轻化等特点。根据WTO数据，全球25岁以上人口中超过40%患有与高血压相关的疾病[1]。在中国，18岁以上高血压患病率超过33%，而高血压的知晓率仅为26.1%[2]。已有研究表明：通过血压监测及早进行医学干预，可以显著降低高血压造成的致死风险[3]。定期血压测量和科学管理已成为医学界防治高血压的共识。因此，研制既方便使用又能准确测量血压的装置具有重要的实用价值。

已有血压测量装置中测量方法主要包括直接法和间接法。直接法属于有创方法，多用于危重病人血压监测[4]。间接法中的袖带测量主要包括柯氏音法[5]和示波法[6]。柯氏音法是目前临床血压测量的“金标准”，但是该方法主要依靠听诊血液冲击血管壁产生的声音变化判断血压值，不容易被没有医学背景和经验的人掌握。示波法与柯氏音法不同，它通过分析袖带压上调制的动脉搏动信号构造脉搏波[7]包络，并根据包络与动脉血压之间的关系(如幅度系数法、波形特征法、机器学习方法等[8-10])得到血压值。由于不易受主观因素和外界声音干扰，示波法是目前电子血压计中最常采用的方法[11-13]。但是，该方法依然存在测量精度和一致性不高的问题，在硬件设计和测量方法上还有改进空间。

本文设计了一种基于数字信号处理和STM32微控制器的示波法电子血压计。本设计主要采用了数字信号处理方法代替传统模拟信号调理电路，通过提出的数字处理方案实现袖带压和脉搏波信号分离，并在对比分析多个血压计算模型基础上完成设计样机的多组血压测量实验。

1 系统框架设计

设计的电子血压计系统框架如图1所示，主要由Cortex-M3内核的STM32F103VET6微控制器、UsartGPU26A串口触摸液晶屏、全磊US9116-006-N压力传感器、AD623仪表放大器、L9110s驱动电路、JQB1523气泵、JBF1520电磁气阀、袖带和电源构成。提出的框架采用数字信号处理方法取代了传统的后级放大、滤波以及脉搏波和袖带压分离电路等。压力信号经过仪表放大器输入微控制器，信号预处理和血压分析程序对数字压力信号进行处理和计算，最终血压测量结果通过液晶屏显示。

图1 电子血压计系统框架

2 硬件设计

2.1 仪表放大电路

US9116-006-N是一款专门针对电子血压计研发的量程为0～300 mmHg的电阻应变气体压力传感器，传感器典型阻值为3.3 kΩ，内部采用了精密电阻桥结构。设计差分压力信号放大电路如图2所示。Gin=(1+Rin/R3)，其中Rin为AD623中的100 kΩ内置电阻。当R3=1 kΩ时，前端放大增益为101倍。

图2 AD623放大电路

2.2 气泵和电磁阀控制电路

血压计的气泵和气阀采用了相同的L9110s控制电路，见图3。STM32的PB0和PB1口通过L9110s分别驱动气泵JQB1523和电磁阀JBF1520对袖带进行充气和放气。

图3 L9110s控制电路

2.3 其他

其他硬件电路部分包括电源、STM32最小系统和串口触摸液晶屏。STM32工作在3.3 V电压下，主频为72 MHz。微控制器与液晶屏的UART口直接交叉互联。

3 软件设计和算法实现

软件流程如图4所示，主要包括袖带充放气控制和信号采集、信号处理、血压分析和人机交互4部分，其中前3部分是血压计设计的核心。

3.1 充放气控制和信号采集

充放气控制和信号采集主要流程为：STM32上电后首先初始化外设，将PB0和PB1设置为输出端口分别控制气泵和气阀； ADC配置为5 ms定时触发DMA中断模式。当控制器接收到测量指令后，启动ADC，气阀关闭，气泵打开，袖带充气到脉搏信号消失，并记录最大袖带压Pmax。接下来关闭气泵进入定速慢放气环节。当压力Pre<0.4Pmax时，进入快速放气环节，打开气阀，让Pre降到20 mmHg以下并结束信号采集。

图4 软件流程

图5 压力信号处理

3.2 信号处理算法

以图5中压力信号处理的实例来说明图4(d)中的血压计信号处理算法。在充气阶段，通过20 Hz低通零相位滤波器[14]滤除高频噪声干扰，再利用窗长为2 s的均值滤波器按50%重叠分离袖带压(基线)，得到的PW脉搏信号血压分析信号主要在定速慢放气段(图5(b))。在Pmax和0.4Pmax两个特征点间的信号经过低通零相位滤波和均值滤波后可以分离出袖带压和脉搏信号，进一步利用本文提出的峰值检测方法[7]可以准确地检测脉搏信号峰、谷特征点(图5(d))。

3.3 血压分析算法

血压分析算法核心包括脉搏信号包络提取和血压计算(图6)。在已经检测到脉搏信号谷峰值基础上，利用分段线性、高斯或多项式拟合构造信号包络[8,10,11,13]。考虑到放气阶段脉搏波实际包络呈现较强的非对称性，因此采用高阶拟合模型得到信号包络。之后，在构造好的信号包络上找到最大点对应的袖带压即为平均压(aBP)，再根据固定幅度系数法或变幅度系数法计算收缩压(sBP)和舒张压(dBP)。

图6 包络估计和血压计算结果

4 样机和测量结果

为了比较不同算法对血压计算的准确度，以便获得最优参数并测试样机指标，实验利用样机采集了10名志愿者的血压信号，并根据分段线性(LF)，2阶高斯(GF)和5阶多项式(PF)拟合方法应用组合固定或变幅度系数[15]血压计算模型得到血压计算结果。其中固定幅度系数法采用的计算模型为：sBP/aBP=0.5，dBP/aBP=0.78；变幅度系数法按文献[15]进行血压计算模型配置。平均误差(Average Err.)、误差标准差(Std.)和误差T检验的P值3个指标被用于评价样机测试结果，计算误差所需的真值(R)为实验中柯氏音法同时测出的血压值。

实验结果如表1和图7所示，所有实验误差T检验均满足P<0.05，表明结果具有显著性，实验可信度高。表1给出了不同志愿者在不同计算模型下收缩压和舒张压的对比，图7中同时给出了美国ANSI/AAMI SP10—1992血压测量标准边界线(boundary)：AverageErr.<5 mmHg，误差Std.<8 mmHg。从表1和图7的结果中可以看到：不管哪一个模型的分段线性拟合均超过了血压测量的误差边界，采用分段线性拟合效果不理想。从真实压力信号中分离的脉搏波由于易受到噪声影响，峰值点的位置会产生偏移，如果认为峰值点落在包络上并简单地用直线线段构建包络，其结果将会与真实值产生较大偏差。高次高斯和多项式拟合在2个血压计算模型下都低于美国血压测量标准边界，说明函数拟合在一定程度上能增加血压分析模型的鲁棒性，同时非对称的非线性拟合方法能较好地估计真实包络位置。系统在2阶高斯拟合和变幅度系数法下取得了最好的血压结果，收缩压平均误差为2.6 mmHg、标准差为2.2 mmHg，舒张压平均误差为2.0 mmHg、标准差为1.6 mmHg，大幅度低于平均误差5 mmHg、标准差8 mmHg的血压测量标准。

根据实验结果，最终试制了2阶高斯拟合和变幅度系数法血压计算模型的血压计样机实物，如图8所示。样机硬件电路简单，与现有的电子血压计比较减少了硬件滤波、信号分离及后级放大电路。数字滤波和信号处理技术不会受温度等外界因素变化以及噪声的影响，能取得精确、稳定的信号处理效果。提出的血压计算模型能准确地测量出被测对象血压。同时，通过触摸式液晶屏能很好地进行人机交互。

表1 志愿者血压测量实验结果

图7 实验差结果

图8 电子血压机样机

5 结束语

为了提升电子血压计测量精度和一致性，本研究设计并实现了一种基于数字信号处理的示波法电子血压计。设计的血压计克服了传统电子血压计硬件电路相对复杂、易受外部因素和噪声影响的缺点，采用较少的外部硬件设计，主要通过数字域处理方法实现信号处理。提出的2阶高斯拟合和变幅度系数法血压计算模型在实际测试中血压测量准确，样机测量精确度高于美国ANSI/AAMI SP10—1992血压测量标准。本方案能给电子血压设计提供一定的工程借鉴。

[1] World Health Organization.A global brief on hypertension:Silent killer,global public health crisis:World Health Day 2013[Z].2013.

[2] 陈伟伟，高润霖，刘力生，等.《中国心血管病报告2015》概要[J].中国循环杂志,2016(6):521-528.

[3] LIU J,CHENG H,CHEN C,et al.Patient-specific oscillometric blood pressure measurement[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2016,63(6):1220-1228.

[4] WAX D B,LIN H M,LEIBOWITZ A B.Invasive and concomitant noninvasive intraoperative blood pressure monitoring:observed differences in measurements and associated therapeutic interventions[J].Anesthesiology,2011,115(5):973.

[5] 袁苑，薛雷，何金胜.基于柯氏音识别法的自动血压测量系统[J].电子测量技术,2012(2):76-79.

[6] 许怀湘，房兴业，许志.采用示波原理间接测量血压方法的进展[J].航天医学与医学工程,2000(3):231-234.

[7] LUO K,LI J,WU J,et al.A cascade filter for pulse wave baseline drift elimination[Z].Chongqing,China:IEEE Computer Society,2012.

[8] 温亮，李振波，陈佳品，等.基于高斯拟合的神经网络血压测量算法[J].传感器与微系统,2014(4):132-134.

[9] 彭国意，张政波.基于示波法和柯氏音法的双踪电子血压测量系统[J].医疗装备,2008(11):1-4.

[10] 侯功，邓辉.基于示波法的血压测量新方法[J].现代电子技术,2012(22):147-150.

[11] 韩云，俞阿龙，宋奔腾.基于示波法和高斯拟合的电子血压计研究与实现[J].现代电子技术,2017(4):176-178.

[12] 吴云江，田丹，罗健.基于上气测量的蓝牙4.0低功耗血压计设计[J].电子技术应用,2014,40(12):36-39.

[13] 祝磊，阮宇静，曹凯敏，等.基于嵌入式的血压测量系统设计与实现[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版),2017(1):71-75.

[14] 陈淑珍，杨涛.零相移滤波器的改进及实现方法[J].武汉大学学报(理学版),2001,47(3):373-376.

[15] MORAES J C T B,CERULLI M,NG P S.A strategy for determination of systolic,mean and diastolic blood pressures from oscillometric pulse profiles[Z].2000：211-214.