绿光光电容积脉搏波测量生理参数的校准技术

/上海市计量测试技术研究院

0 引言

应用于生理参数测量的光电容积描记法（Photoplethysmography,以下简称PPG）是借助光电手段检测血液容积变化的一种无创检测方法。PPG信号包含了丰富的人体生理信息，是研究身体健康状况的重要信息来源。其测量方式大致为通过向人体表皮如手腕、指尖、耳廓等发射光，并用传感器接收经人体反射或透射的光。由于皮下血管中血流的作用，反射或透射的光会包含随血液循环变化的周期性的信号。理论上，该信号可实时反映人体的心率、血压、血氧、脑氧、肌氧、血糖和呼吸率等与人体健康相关的重要生理信息[1]。

随着传感、光电、算法、集成等信息技术的发展，使用PPG技术，特别是绿光PPG技术的产品，如智能手环、手表、腕带等在市场上越来越多[2][3]。这促使很多研究者开始研究其测量准确性和可靠性的评价技术[4]。

针对上述问题，对人体脉搏波进行仿真重建，旨在为针对绿光光电容积脉搏波测量心率的校准技术提供信号源。

1 准备工作

1.1 绿光PPG技术和红光红外光PPG技术在计量校准中的区别

目前，市场上红光红外光PPG技术的主要应用设备为指夹式脉搏血氧仪。针对该类测量设备，相关部门曾出台JJG 1163-2019《多参数监护仪》检定规程、JJF（沪） 5-2015《脉搏血氧计校准规范》等技术依据，对其血氧饱和度和脉率的测量技术进行规范。

针对红光红外光PPG技术的校准装置，一般由血氧饱和度模拟仪构成。其核心部件由信号源和红光红外光发光设备构成[5]。与之不同的是，针对绿光PPG技术的校准装置的发光应采用523 nm的绿光发光设备[6][7]。因此，针对绿光PPG技术的校准装置，应嵌入新的仿真信号，作为校准信号源来完成校准工作。

1.2 仿真脉搏波信号的原则

一般认为，健康人的手腕处和手指的压力脉搏波一般由主波、重搏波和重搏前波构成[8]。而光电容积脉搏波和压力脉搏波的波动信号来源于同一处，可以参考压力脉搏波的波形信号进行重建和仿真，从而形成可供计量测试应用的标准信号波形。

而在脉搏波的重建仿真研究方面，有学者应用高斯重建方法，取得了良好效果。高斯重建方法的优势在于可以通过更改高斯函数的参数，来改变仿真脉搏波的波形[9]。这种优势，使得高斯重建方法经常用于脉搏波的病理研究。但是针对光电容积脉搏波监测产品的计量测试技术，更加侧重于脉搏波的时间频率、相邻波峰的距离等因素，从而能对其反映的心率参数做出评价。因此，其所需的仿真脉搏波信号需要具有以下两个特点：

1）稳定的波形且高斯函数的参数固定。

2）能够有效输出主波波峰较为明显的波形。

综上所述，本文将采用多项式曲线拟合重建，对脉搏波进行仿真。

2 实验与方法

采用的数据来自于MIMIC数据库，该数据库是国际开放人体生理监护数据库之一。该数据库的数据来自长期的人体生理监护数据的采集，被世界范围内的研究者广泛采用，具有很强的代表性[10]。本文主要使用了该数据库下 MIMIC II Waveform Database的PPG信号数据。基于MATLAB环境，利用其工具箱中的plotATM工具，得到静息状态下的PPG信号，提取波形如图1所示。

图1 国际数据库的PPG信号

根据图1数据，选取一个较为显著的周期，提取数据后进行重新采样，实验结果如图2所示。

图2 原始数据和重新采样后波形

本文对重新采样的波形进行了多项式曲线拟合，为得到最佳的拟合效果，分别进行5项、9项和13项多项式曲线拟合，得到图3图形。为避免过拟合和欠拟合现象，舍去更高阶和更低阶的多项式拟合。通过观察可以得到9项多项式曲线拟合的效果最为逼真。

图3所示为多项式曲线拟合效果，其中图3（a）为5项多项式曲线拟合，图3（b）为9项多项式曲线拟合，图3（c）为13项多项式曲线拟合。

图3 多项式曲线拟合效果

另外，在9项多项式曲线拟合的方法下，根据图1的其他波形，对模拟脉搏波的波形的重搏和重搏前波进行了适当调整，使其更加符合人体脉搏波的起伏规律。经过调整重建，波形如图4所示。

图4 经调整重建的波形

将上述波形所代表的信号作为标准的单周期仿真PPG信号。作为校准装置的信号源，上述波形信号被进一步制作为周期性稳定输出的信号，如图5所示。其周期和幅值都可根据实际需要进行调整。

图5 稳定输出的仿真信号波形

3 结语

观察图1中的原始数据和图5的仿真信号，本文所制作的仿真信号基本模拟了真实PPG信号的波形特征，具有良好的效果。

通过对绿光光电容积脉搏波测量生理参数的校准技术进行研究，分析绿光PPG技术和红光红外光PPG技术在计量测试工作中的差异，得出了针对绿光PPG的某些校准技术特性，从而确定了所需信号源的特点和制作原则。本文选取合适的算法，仿真了绿光PPG脉搏波并取得良好效果，为校准装置的研制提供了信号源。