基于IPPG 技术的生理参数检测综述

张 煜，刘保真，单聪淼，牟锴钰

（中国航天员科研训练中心，北京100094）

0 引言

对心率、心率变异性、呼吸率、血氧饱和度等生理参数的检测在现代医学体系中扮演着重要角色。除了传统的健康评估、疾病诊断等医疗场景，生理参数检测也在运动效能评估、疲劳监测、心理评价等研究领域发挥着重要作用。生理参数检测通常通过电极或传感器直接接触人体进行实现，比如将Ag/AgCl电极粘贴在患者胸口，捕捉心脏生物电信号；将感光元器件紧贴在患者皮肤表面，获得目标人体的血氧饱和度等。这种接触式检测方法具有很高的准确性和稳定性，是现阶段临床领域检测生理参数的主要方式。

随着社会和科技的进步，生理参数检测的应用场景日趋丰富，也逐渐暴露出接触式检测方法的局限性：首先，某些检测对象不适合接触传感器，如具有开放性伤口（大面积烧伤或溃疡等）的患者、婴幼儿等；其次，一些应用环境不方便传感器触及人体，比如灾害或战场应急救援中搜寻幸存者；最后，接触式检测方法长时间使用，容易引起受试者不适。因此，非接触式检测方法受到很多研究者的关注。非接触式检测方法是指检测设备与目标间隔一定距离，在对目标无约束情况下，通过外来能量媒介或感应目标生物信息获得生理信号[1]。该方法可为目标提供轻松舒适的检测环境，能够弥补接触式检测方法在某些场合的应用短板。

非接触式检测方法中常用超声波、电磁波、光波作为媒介。超声波的应用主要基于多普勒原理。邢旭东等[2]研制了一种高精度呼吸监测装置，用于CT 放疗定位时对患者呼吸状态的监测，提高CT 检查的成功率。韩国延世大学Min 等[3]使用240 kHz 超声波实现了人体呼吸率的远距离测量，并对比热电偶方法证明了测量结果的准确性。生物雷达是利用电磁波探测人体生理信息的典型应用。Fernández 等[4]使用生物雷达监测人体呼吸信号，用于评价目标精神压力。Ciovanni 等[5]针对载人航天任务，提出可以利用生物雷达尽早识别航天员健康问题。国内空军军医大学王健琪教授团队对生物雷达也有着较深的研究，已实现远距离下的心跳和呼吸监测，在地震救援、军事救援等领域有着广泛应用[6-9]。以光波作为媒介较为成功的是利用红外图像实现非接触体温测量，比如Tanda[10]使用红外热像仪测量人在跑步过程中的体温；Knobel-Dail 等[11]利用红外摄像机监测培养箱中早产儿的体温。也有学者将计算机视觉技术用于生理参数检测，通过捕捉人体胸腹部位移/运动获得呼吸率和心率[12-14]。近十几年来，得益于CCD（chargecouple device）、CMOS（complementary metal oxide semiconductor）等感光元器件的快速发展，成像式光电容积描记（imaging photoplethysmography，IPPG）技术成为生物医学工程领域内的热点研究方向。

IPPG 技术以光波作为媒介，从人体皮肤的连续图像中捕捉心脏搏动信息。与使用超声波、电磁波、红外光的方法相比，IPPG 技术不需要专业硬件，使用手机或计算机摄像头就可以获得心率、心率变异性、呼吸率、血氧饱和度、血压等生理信息。这种连续、非接触、低成本、操作简单的检测方式除了用于临床诊治，还使得随时随地的健康监测成为可能，对于移动医疗、远程医疗的推广和普及有着重要意义。以下将对IPPG 生物学基础进行简要介绍，并对IPPG 技术检测生理参数的技术流程和研究现状进行综述。

1 IPPG 生物学基础

IPPG 技术最早由德国Schmitt 等于2000 年提出，是传统单点光电容积描记（photoplethysmography，PPG）技术的进一步发展[15]。与PPG 技术相同，IPPG技术以朗伯－比尔定律为基本原理，通过光穿过皮肤表层后的衰减特性感知人体某部位血管中的血液容积变化，从而计算心血管生理参数。

在心脏搏动作用下，血管中的血液容积呈现出波动变化（如图1 所示）[16]，称为血液容积脉搏波，简称容积波。人体组织对光的吸收特性决定了容积波由直流分量和交流分量两部分构成，其中直流分量源于动脉非脉动血、静脉血和其他组织成分对入射光线的吸收，交流分量源于动脉脉动血对入射光线的吸收。心脏收缩时，心脏快速射血，动脉血容量增加；心脏舒张时，流入动脉的血液量少于从动脉流向其他部分的血液量，血管中血容量减少。因此，随着心脏规律性收缩和舒张，光的透射或反射强度呈现出与容积波相似的变化。光的波长不同，得到的曲线也不同。心率、呼吸率、心率变异性等频率信息通过单通道容积波信号即可提取，血氧饱和度的测量至少需要两通道容积波信号。

为获取容积波，传统PPG 技术需要使用点光源照射皮肤，同时让光电接收器在皮肤对侧接收透射光，或者在皮肤同侧接收反射光。IPPG 技术则使用摄像头拍摄人体表面皮肤，通过处理视频信息感知反射光变化，实现生理参数的非接触式测量。

对于IPPG 测量，理论上任何皮肤表面都能够产生由于血液容积变化引起的光强变化，都可以作为生理信号的采集部位。但光穿透人体组织的深度有限，受光强、波长影响，很难采集到人体深层血管的视频图像，因此IPPG 技术的采集部位集中在富含浅层毛细血管的手臂、面部等部位[16]。

图1 血液容积脉搏波波形周期示意图[16]

2 基于IPPG 技术的生理参数检测研究现状

基于IPPG 技术实现生理参数检测的信息处理流程如图2 所示，主要包含3 个过程：从原始视频中获得检测部位的时序图像、从时序图像中提取血液容积波、根据容积波计算生理参数。

图2 基于IPPG 技术的生理参数检测信息处理流程图

2.1 视频处理

在实际应用中，摄像头拍摄的视频画面中除了有人体待检测部位，还会包含无规则背景；检测部位的成像大小和成像角度也会随人体晃动发生变化。这些问题都会降低信号的信噪比，因此需要对视频进行处理，得到检测部位的图像序列。

Viola-Jones 算法是IPPG 技术中常用的人脸检测方法[17-21]，其利用Harr-like 特征描述人脸的共有属性，然后通过Adaboost 算法建立级联分类器。刘蕾等[22]、Bal[23]在Viola-Jones 算法基础上又使用皮肤检测进一步提高感兴趣区域的提取精度。汪秀军等[24]使用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）检测人脸，并在实验中发现鼻子周围的区域更适合检测心率。Tarassenko 等[25]利用Kanade-Lucas-Tomasi方法实现人脸追踪，通过非参数贝叶斯图像分割获得人脸准确位置，然后从脸颊上或者额头上选取100 像素×100 像素的感兴趣区域。当IPPG 技术的检测部位为手臂等其他部位时，主要使用阈值分割方法[26]、高斯肤色模型[27]提取皮肤区域图像。

提取的感兴趣区域图像序列可以用于下一步容积波提取。但也有人在提取容积波前对图像作进一步处理，以增大信噪比，提高检测精度。比如使用欧拉放大技术增强一些微小不可观测到的颜色或形态变化[27-28]，或者根据血管分布为人脸的不同部位设计不同权重[29]。

2.2 容积波信号提取

容积波信号提取之前，通常要对每一帧区域图像进行白化处理，将像素值转化为零均值和单位方差，去除来自周围环境的高斯噪声和直流分量。容积波信号的提取方法与视频采集方式有关。

当视频采集使用特定波长光源或窄带滤光片时，可以直接将图像灰度平均值的时序变化作为容积波信号。比如孔令琴[30]使用黑白CCD 相机作为视频采集单元，通过在相机前方加装（520±5）、（660±5）nm的窄带滤光片提高图像质量。Iakovlev[31]则让被测对象穿戴嵌入LED 的织物手套，获得特定波长的反射光。这种方式可以根据生理参数调整光源波长和容积波通道数量，减少了后续信号处理环节，但单色相机、波长光源、窄带滤光片的使用也限制了应用的范围和灵活性。

为了拓宽IPPG 技术的使用场合，更多研究将手机、平板计算机、网络摄像头等普通彩色相机作为视频采集设备。彩色相机多使用RGB 三原色成像。对比三原色光波长和血红蛋白吸收曲线，可以发现含氧血红蛋白对绿光的吸收率最大[32]；蓝光波长位置血红蛋白和氧合血红蛋白有较为相当的吸收系数，红光波长位置2 种血红蛋白的吸收系数差异较大。因此对于心率、呼吸率等频率信息，可以使用视频图像的绿色通道灰度平均值作为容积波信号[27，33]；对于血氧饱和度检测，可以使用蓝色通道和红色通道的灰度平均值[20，24]。在心率检测中，也有研究认为红色通道与脉动信息最不相关，可以作为图像的噪声补偿，使用绿色通道与红色通道信号的差值作为计算心率的容积波信号[34-36]；或者使用HSV 颜色空间中的色调变化作为单通道容积波信号[37]。

由于杂乱的环境光以及彩色相机成像特点，直接使用彩色视频各通道像素均值的方法并不可靠。为了提高信号的准确性，Poh 等[21]利用独立成分分析（independent component analysis，ICA）方法，将相机捕捉的红蓝绿三通道信息作为观察信号，求解看作源信号的容积波信号，并在ICA 返回的信号中选择有最高功率谱峰的通道作为计算心率和呼吸率的容积波信号。Poh 等的工作大大地推动了IPPG 技术的普及，后续很多使用彩色视频的研究均将ICA 作为容积波信号获取的必要环节[18，24，38]。部分研究在使用ICA 获得3 个一维信号后增加了与原始信号相关性的计算，将与绿色通道信号相关系数大的一个信号作为心率、呼吸率的计算信号，将与红色、蓝色通道信号相关系数大的信号作为血氧饱和度的计算信号[18，24]。

容积波信号为非平稳随机信号，可能会存在基线漂移以及包含因自主神经系统调节引起的低频运动噪声，因此一些研究在容积波提取后还进行滤波去噪，具体方法包括带通滤波[24，33]、小波分解[30，34]、基于小波分解的自适应滤波[26]、双树复小波变换[23]、完全总体经验模态分解[18]等。

2.3 生理参数计算

使用IPPG 技术可以实现心率、呼吸率、血氧饱和度、心率变异性、血压等生理信息的检测，其中以前三者的研究最为成熟。

2.3.1 心率、呼吸率计算

心率和呼吸率为频率特征，直接反映在容积波波形中。目前，IPPG 技术中最常用的处理方法是将容积波看作广义平稳随机信号，利用傅里叶变换进行离散频谱分析[17-18，20，24，37-40]。频域内幅值最大处的频率值为心率值，次波峰的频率值为呼吸率。有些研究在频谱分析前对容积波进行滤波处理，提高结果的准确性。比如在检测心率时使用巴特沃斯滤波器获得0.7～4 Hz 内的带通信号[33]；在频谱分析前进行汉宁窗滤波[29]。

IPPG 技术由PPG 技术衍生而来，因此也可以仿照PPG 技术通过检测信号中的峰值点得到心率和呼吸率。以文献[21]为例，首先对容积波进行五点均值滤波，使用汉宁窗带通滤波（0.7～4 Hz）后进行峰点检测，计算心搏间期（inter beat intervals，IBI）。呼吸率与信号高频分量有关，可通过Lomb 周期谱获得。Mirmohamadsadeghi 等[41]也首先使用陷波滤波器估计彩色视频三通道的IBI，然后获得呼吸率。

自回归模型（autoregressive model，AR）是统计学中一种处理时间序列的方法，也被用于容积波中心率和呼吸率的计算[25，38]。

2.3.2 血氧饱和度计算

根据朗伯-比尔定律，血氧饱和度可由2 种波长光的相对搏动振幅计算得到：

其中，SpO2为血氧饱和度，A和B为经验系数，IAC和IDC为光的交流分量振幅和直流分量振幅。

IPPG 技术中通常将容积波的平均值和标准差（或方差）作为IDC和IAC[20，23-26，30，38]，也可将容积波波峰值作为IDC、波峰与波谷的差值作为IAC[42]。A和B则根据接触式血氧仪的同步测量结果线性拟合得到。

2.3.3 心率变异性计算

心率变异性是指逐次心跳周期差异的变化特性，是评估自主神经控制的有效方法。临床上对心率变异性的检测主要通过心电信号分析。研究表明，脉搏变异信号与心率变异信号之间具有等价关系[43]。因此，IPPG 技术通过检测脉搏变异性实现对心率变异性的检测。

脉搏变异性的检测建立在对容积波信号的分析上。一方面可以对信号进行频域分析，得到低频段功率、高频段功率、信号总功率等信息；另一方面可以通过峰值点检测，计算平均脉搏间隔和脉搏间隔标准差[21，30，44]。

2.3.4 血压计算

人体血压与容积波相位差、心率之间存在一定的函数关系：

其中，BP 为血压，HR 为心率，Δφ 为人体不同部位容积波相位差，HR 和Δφ 需要通过IPPG 技术获取；A和K为待定系数，通过与智能电子血压仪的同步测量结果线性拟合得到。

心率检测已在2.3.1 章节所述。容积波相位差检测需要获取人体不同部位的容积波，比如手臂上不同点的容积波信号[45]，这也使得血压测量对相机帧速有较高要求。

3 基于IPPG 的生理参数检测发展趋势

经过近20 a 的发展，IPPG 技术得到了长足的进步。成像设备从研究初期的CCD 或CMOS 设备逐步转变为更为便捷的家用网络摄像头和智能手机摄像头；检测的生理信号也从单一的心率、呼吸率向血氧饱和度、心率变异性、血压、脉搏波传导时间[46]发展。在国外，IPPG 正逐步走向应用。Tarassenko 等[25]利用IPPG 技术实现了2 名肾透析患者生理参数的同时测量。Unakafov 等[34]利用IPPG 技术对非人类灵长类动物进行心率检测。2017 年，日本松下公司展示了一个名为Contactless Vital Sensing 的软件，通过扫描人体任意部位皮肤进行心率和R-R 间期监测[47]。国内也有研究将IPPG 技术用于人脸识别技术中的活体检测[48]。

IPPG 技术在非接触式生理信号检测上有很多优势，但仍存在不足和短板，距离广泛应用还有差距。结合IPPG 技术的特点和发展现状，未来研究应主要包括以下几个方面：

（1）运动伪差消除。对于运动状态下的人体，虽然通过图像配准、优化采样部位、增加滤波环节等可以获得脉搏波信号，但信号质量普遍偏低，只能提取心率、呼吸率，无法提取血氧饱和度、心率变异性等。因此，运动伪差的消除是未来主要的研究方向之一。

（2）更丰富的检测信息。目前，IPPG 技术能够检测的生理参数较为有限。由于不同波长光穿透皮肤深度不同，携带信息也有差别，未来可考虑通过IPPG 手段获得与血管、皮温甚至自主神经健康有关的信息。

（3）与手机等日常设备的结合。使用IPPG 技术检测生理参数的优势在于成本低、操作方便、可连续，这些优势只有与日常设备（如手机、镜子、穿戴设备等）结合才能发挥得更充分。而具有医疗监护作用的日常设备是以小时甚至分钟为使用频率的应用，能够彻底改变人们的生活习惯。

4 结语

IPPG 技术为生理参数检测提供了一种成本低、操作简单的非接触式手段。目前IPPG 技术并不成熟，检测能力很大程度上受限于成像设备性能。随着成像传感器的进步，IPPG 技术将更加接近临床，在日常健康伴护、无感睡眠监测、生理参数隐蔽测量等领域发挥实际作用。