无线便携式组织血氧检测仪的开发与研制

芦铭，刘波，张鑫，刘莹，苏彦农，屠锋，王志新，肖济阳，余坚

北京积水潭医院 设备科，北京 100035

引言

血管危象是断肢、断指再植和皮瓣移植术后最常见的并发症[1]。术后早期发现血管危象并及时进行紧急手术探查和处理，是避免肢体/指体或移植组织坏死的关键一环[2]。目前临床上对血管危象的发现与判断主要是依靠医护人员的“眼观”“手触”和有创的“针刺”进行判断，存在主观误差[3]。而且临床研究显示在血管吻合术后1 h到14 d内都可能出现血管危象，但目前临床上缺少精准、快速检测的手段，有延误最佳救治时机的风险[4]。近年来，近红外光谱技术开始广泛应用于医学领域，比较有代表性的是清华大学丁海曙教授团队研制的近红外组织血氧参数检测仪[5]，目前已投入市场，主要应用于脑氧研究、组织血运监测以及运动医学检测等，但是设备体型较大，且使用的是有线传感器，医生无法随身携带，不能满足随时随地测量的需求。国外目前有美国CASMED公司的ForeSight、美敦力公司的INVOS[6]、OxyLab公司的血氧测量仪、ISS公司的组织血氧测量仪等[7]，但设备体型较笨重，需专人操作，无法实现便携式测量，且主要针对外表无损伤的较大区域的组织血氧测量，其设计参数和测量指标不适用再植组织或移植皮瓣的测量。因此本研究开发研制一种便携式组织血氧检测仪。检测仪主要结合近红外光谱技术检测组织血氧饱和度，用于临床实时动态检测皮瓣移植、断指再植等患者组织血氧情况，为临床医护人员判断皮瓣、断指等再植组织的血运情况提供实时动态数据，从而及早发现血运变化，在血管危象的早期决定治疗方向，评估并指导治疗实施。

1 基于近红外光谱法检测组织血氧的原理

近红外光谱技术最早应用于农业和工业领域，近年来开始广泛应用于医药领域，例如药物检测、生物医学检测等[8-9]。由于人体组织中存在大量的微动脉、微静脉和毛细血管，这些血管中血氧含量的加权平均值，即为组织血氧，组织血氧可以反映出局部组织的养和状况，进而可以反映出组织血运的变化情况[10]。

基于近红外光谱法检测组织血氧，主要算法依据是朗伯-比尔定律[11]。由于人体中水、脱氧血红蛋白和含氧血红蛋白对600～900 nm波长的近红外光吸光度有所差别，水的吸光度不明显，而脱氧血红蛋白和含氧血红蛋白吸收明显，且二者吸光度上也存在明显的差别（图1），利用这个特性，使用相关算法可以计算出血液里脱氧血红蛋白和含氧血红蛋白的量以及总血红蛋白量[12-14]。

图1 含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白和水的近红外光吸收光谱图

2 系统设计

基于断肢/断肢、皮瓣移植等再植体的应用，结合近红外光谱技术血氧检测技术和血氧饱和度检测算法，本研究设计了一款便携式无线组织血氧饱和度检测设备（图2），包括组织血氧采集硬件终端及基于人工智能算法的组织血氧分析处理软件。使得整个系统能够提供实时、动态数据，并利用人工智能算法，基于大数据分析，实现对再植组织血运异常的早期预警，辅助医护人员及时采取措施，把握治疗的黄金时间。

图2 基于人工智能算法的便携式组织血氧检测仪系统示意图

2.1 系统硬件设计

整个系统设计分为四个阶段：

（1）第一阶段：分模块研究与开发阶段。主要包括探头传感器的制作、处理模块的设计、算法的开发以及对后期需要的临床初步应用方案的设计。

（2）第二阶段：硬件封装阶段。此阶段主要将第一阶段完成的采集模块和处理模块进行封装集成，组成一个基本完整的硬件设备，为下一阶段的测试做好准备。

（3）第三阶段：系统集成。此阶段设备的软硬件设计基本结束，需要对设备的性能指标进行模拟测试，通过设备采集模拟测试的信号，采集分析软件对采集数据进行分析，将算法部分应用的实验数据进行系统初步验证，确定系统的准确性和可靠性。

（4）第四阶段：初步验证。此阶段主要在临床进行初步验证试验，初步验证设备的可靠性。然后进行系统的升级迭代，完成目标系统的最终验证，并完成设计目标。

具体设计过程是：首先在系统采集设备的设计上，采用小型化、便携化设计，外观采用“笔”式设计，整个采集设备长度为15 cm，重量只有50 g，医生可以随身携带。采集设备的硬件主要包括近红外光发射模块、微弱光信号检测模块、信号处理模块以及数据传输模块，见图3。

图3 便携式组织血氧检测设备硬件系统图

近红外光发射模块由光源驱动控制芯片、红外光发射光源组成，分时驱动模块可通过多波长分时驱动方式控制红外光发射光源发射两束不同波长的近红外光。微弱光信号检测模块包括动态肤色适应模块、智能生理信号干扰抑制模块、组织血样采集算法模块和脉搏波采集算法模块，主要负责检测经过人体组织吸收后的微弱红外光信号，并通过滤波电路、信号放大电路对微弱光信号进行放大。由于出射的光信号非常微弱并且需要及时检测并转化信号，所以对光电转化部分最重要的性能参数之一就是它的灵敏度和响应时间。信号处理模块包括噪声处理模块、组织血样处理模块和脉搏波处理模块（图4）。

图4 便携式组织血氧检测设备硬件系统图

经过一系列处理的信号最终被控制芯片采集，变成数字信号。控制芯片将采集到的数字信号通过无线连接传输给上位机进行分析处理。原理样机模块（图5）尺寸为18.5 mm×12 mm，集成光电采集探头模块和数据驱动前端芯片，有效地节省设计难度和设计空间，进一步提高信号采集精度，去除绝大部分噪声干扰。

图5 原理样机模块

2.2 长时程数据采集、分析与人工智能学习框架的搭建

利用长短期记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）神经网络模型搭建组织血氧检测人工智能算法模型（图6），LSTM是一种特殊的递归神经网络模型，可以很好地解决一直以来存在的相关问题[15-17]。

图6 利用LSTM神经网络模型搭建组织血运人工智能评价框架示意图

对于肢体组织血氧数据可采用连续长时程监测模式，对采集的数据进行积累，并且进行标准化处理。医生结合临床表现和诊疗经验对采集数据的特征曲线进行标注，标注点分别为P1和P2（图7）。

图7 组织血氧曲线数据标注示意图

将检测的数据分成训练集和测试集（按总数据的80%和20%划分），将训练集的数据作为LSTM神经网络的输入向量，P1和P2作为输出向量，对数据模型进行训练（图8）。利用测试集的数据对模型进行测试，验证模型的准确性。在此基础上建立再植肢体/指体、移植皮瓣组织血供状况的评价和预警标准，形成一个完整的肢体组织血供学习、评估和预警系统。最终实现前端柔性、无线设备采集数据，后台智能分析平台分析数据给出评估结果和预警反馈。

图8 LSTM神经网络模型示意图

3 设备检测结果分析

通过初始阶段的基线定标后，将无线便携式组织血氧检测仪用于临床数据采集，主要从设备的稳定性、灵敏性、变化趋势的一致性方面进行对比和检验。共50例患者志愿者，年龄在20～50岁，检测结果同标准值（采集患者的血气值检测血氧含量）进行对比实验（图9），结果如表1所示（只列出了10个数据）。

图9 使用便携式组织血氧检测仪为断肢再植患者检测

表1 组织血氧饱和度实验检测结果（%）

从表1的实验对比数据可以看出，设备测得的组织血氧数值结果同患者血气检测的血氧含量标准值基本一致，绝对误差在±2%内（参考YY 0784-2010中附录CC）[18]，具有较高的准确率，达到了开发设计的目标和要求。

4 讨论

无线便携式组织血氧检测仪基于近红外光谱技术，可实现组织血氧的无创采集；利用人工智能算法及长时程数据管理，可对检测目标精细化分类，通过深度自主学习，实现对血供水平的评价和预警，并且通过人工智能学习不断进行算法优化升级，可以不断提高系统的准确性和可靠性；由于采用了算法优化和参数校准，使得计算得到的组织血氧饱和度数值更加精准，误差范围控制在±2%以内；通过血氧饱和度去噪算法，能够有效地抑制色素等表层组织噪声的影响，增强了设备的抗干扰能力；通过初始阶段的基线定标、数据校准，提高了数据的稳定性，并且能够实时的检测和显示组织血氧饱和度值及脉搏；硬件方面，利用微型无线蓝牙模块与终端连接，摆脱了线缆的束缚，提高产品的适用性和舒适性；采用微型处理器和集成封装技术，使得采集设备体积小、重量轻，医护人员可随身携带、随时随地使用。

由于目前临床上对于肢体创伤修复后的组织血供的判断方法相对主观，容易贻误早期发现和及时处理的黄金时机[18-20]。因此，开展肢体创伤后再植再造和皮瓣修复术后组织血供的连续舒适监测和早期预警研究，早期及时发现血管危象并进行预警，对提升保肢手术或皮瓣移植手术的最终成功率、减少医护人员工作量、提高患者术后监测质量和舒适度，都具有非常重要的意义。此外，伴随着医改新政的推行，国家大力推进分级诊疗制度[21]，目前大量肢体急性创伤的再植再造和皮瓣修复手术已在广大基层医疗机构和民营机构大量开展。多数民营机构和基层医疗机构因为受各种条件限制，医生的诊疗水平与护理人员的护理水平均与大型公立三级医院存在很大的差距，尤其是在经验上有待提高[22]，早期及时地发现异常情况可能会挽救患者的肢体和移植皮瓣。而且基于定量分析设备进行精准监测，利用大量检测数据进行人工智能分析、评价和预警，对于帮助广大基层医疗机构和民营医院的医生提高诊疗水平，最终使广大患者受益，有着重要的作用。

本研究中的设备使用方便简单，能够便携、实时、连续地采集有价值的组织血氧信息，所提供的数字化结果能够告诉临床医生，再植指/肢、皮瓣移植术后，再植组织的血氧基础值及动态变化情况，可广泛地应用于手外科、烧伤科、普外科、内分泌科的临床诊断。由于目前市场上没有类似的医疗设备产品，因此本项目具有良好的应用前景。