郎曉華 俞夢孫

1(山東大學控制科學與工程學院，濟南 250061)

2(空軍航空醫(yī)學研究所，北京 100142)

引言

呼吸是臨床上重要的生理參數(shù)，對心率變異性有不可忽視的影響［1］，且對睡眠呼吸暫停、慢性阻塞性肺病等病癥的診斷有極其重要的作用［2-3］。目前，檢測呼吸的方法有胸阻抗法［4-5］、呼吸感應描記法［6］、氣動敏感床墊法［7］、氣流法等。這些方法可以應用到不同的場合，但是設(shè)備比較復雜，使用不方便。

血氧計是重要的生理信號檢測設(shè)備，由其測量的光電血管容積脈搏波，(以下簡稱容積脈搏波)可以計算得到血氧飽和度和心率，這在重癥監(jiān)護、睡眠監(jiān)測等場合有重要的診斷價值。容積脈搏波包含交流(AC)成分和直流(DC)成分［8］;交流成分即由動脈脈搏波動引起，變化較快，頻率較高;而直流成分主要與血容量的變化有關(guān)，相對于脈搏波動，血容量變化微小，因此頻率較低。已有文獻報道，容積脈搏波中的低頻成分蘊含了呼吸的信息，可以從此脈搏波中提取呼吸率［9-11］，此方法是一種無創(chuàng)且簡便的方法，并將提升血氧計的使用價值，具有重要的臨床、科研意義。

多篇文獻提出，可以從血氧計采集到的容積脈搏波中提取由呼吸引起的強度變異(respiratoryinduced intensity variation，RIIV)［12-14］，這種變異是由于呼吸時胸腔內(nèi)壓力改變使回流心臟的靜脈血量發(fā)生變化而引起的，與呼吸密切相關(guān)。另外，呼吸還會引起容積脈搏波的其他頻率成分和幅值成分的變異［15］，其中提取了6個特征量，比較了這些特征量與呼吸的相關(guān)性。本研究在此基礎(chǔ)上，分析吸氣和呼氣對容積脈搏波的影響，比較脈搏波幅值、周期、寬度在同一呼吸周期的吸相和呼相間的變異程度及其相關(guān)性，進一步研究由呼吸引起的容積脈搏波的變化，為呼吸疾病和其他病癥的診斷提供更多信息。

1 實驗設(shè)計和算法

1.1 實驗設(shè)計

1.1.1 實驗設(shè)備

實驗設(shè)備由兩部分組成，一部分為自研血氧計，采用反射式傳感器。該傳感器一端固定2個并列放置的紅光和紅外光發(fā)光二極管，先后讓2個發(fā)光二極管按一定的時間間隔分別發(fā)光;另一端是光敏接收器件，將組織反射過的紅光和紅外光轉(zhuǎn)換為電信號并保存，發(fā)光二極管和光敏接收器件間的距離為16 mm。信號的采樣率為100 Hz，A/D轉(zhuǎn)換芯片采用ADS8320，精度為16位。將該傳感器固定在黑色有彈性的寬帶子上，以便根據(jù)頭部大小調(diào)節(jié)帶子的松緊程度。

實驗設(shè)備的另一部分用于檢測呼吸，以氣流法測得的呼吸波作為參考信號［16］。在面罩側(cè)面鉆一直徑為6 mm的小孔，將長為50 cm、直徑剛好插入小孔的透明管子一端插入面罩小孔，另一端插入一黑盒，黑盒內(nèi)為檢測呼吸壓力的電路。電路中采用的壓力傳感器型號為SM5652，為了使更多的氣流流向該傳感器，在面罩前端的大孔內(nèi)插入一流量傳感器，增強平穩(wěn)呼吸時壓力傳感器的敏感程度。信號采樣率為100 Hz，AD精度為8位。

1.1.2 研究對象

研究對象為20～50歲的健康志愿者，且均知情同意，共10人，男女各5人。

1.1.3 實驗步驟

實驗之前，被試者頭戴血氧計，將其傳感器固定在眉骨上方動脈處，并調(diào)節(jié)黑色帶子的松緊程度。藍牙接收采集到的脈搏數(shù)據(jù)，打開監(jiān)視界面，調(diào)整傳感器位置，直到界面顯示有脈搏波形，并固定傳感器位置不變。讓被試者適應5 min，并戴上面罩練習控制呼吸5 s/次，練習5 min。實驗開始，打開實驗設(shè)備電源，被試者靜息5 min，戴上面罩控制呼吸5 s/次，持續(xù)2 min，摘下面罩。實驗結(jié)束，關(guān)閉電源。記錄下實驗開始和結(jié)束的時間，以便讀取數(shù)據(jù)。實驗在安靜環(huán)境下進行。

1.2 算法

1.2.1 特征量提取

已有多篇文獻報道利用數(shù)字濾波法從容積脈搏波中提取呼吸波［8，17］。文獻［17］驗證了 Nilsson等提出的三階巴特沃斯帶通濾波算法較好，平均誤差在每分鐘0.5個呼吸周期以內(nèi)。該算法帶通頻率為0.1～0.3 Hz，濾波器的作用是濾除高頻成分，盡量只保留呼吸信息，濾除其他干擾信號(包括脈搏波信號)。本研究將原始容積脈搏波信號經(jīng)過三階巴特沃斯帶通濾波處理，帶通頻率為0.1 ～2 Hz，去除噪聲干擾，保留脈搏波的2個基本特征點:峰點和谷點。如圖1所示，檢測濾波后脈搏波的峰點和谷點，分別用*和o標出。定義3個特征量

式中，P(j)和V(j)分別表示峰點和谷點的幅值，P(j)和P(j－1)分別表示此刻峰點和前一脈搏周期峰點的時刻，M(j)和M(j－1)分別表示1/2脈搏波幅值對應的脈搏波下降沿段和上升沿段的時刻。

圖1 典型的容積脈搏波形Fig.1 A typical PPG pulse waveform

對濾波后脈搏波各數(shù)據(jù)點作一階導數(shù)，求得極大值，對其進行數(shù)據(jù)點插值，使包絡(luò)線數(shù)據(jù)點長度與原始信號長度一致。由此提取的包絡(luò)線波動很劇烈，對其采用三階巴特沃斯低通濾波，低通頻率為0.3 Hz，將濾波后的包絡(luò)線作為從容積脈搏波中提取的呼吸信號。

作為參考的呼吸信號，首先需要確定其呼氣和吸氣的波形。打開監(jiān)視界面，不戴面罩時呼吸基線自動調(diào)整為70 mV。吸氣時，面罩內(nèi)壓力降低，波形在基線以下，稱為吸相;呼氣時面罩內(nèi)壓力升高，波形在基線以上，稱為呼相。確定參考呼吸波的吸氣和呼氣時間點，用I(j)和E(j)表示。分別計算吸相和呼相時脈搏波的平均幅值IA和EA、平均周期IP和EP、平均寬度IW和EW，為了比較這3個特征量在同一呼吸周期(實驗時先吸后呼為一呼吸周期)的吸氣和呼氣間的的變化程度，定義3個比值

1.2.2 方法

對每位受試者控制呼吸時的2 min數(shù)據(jù)，平均分為4段，每段30 s的波形，分別求得上述6個特征量，比較從容積脈搏波中提取的呼吸波與參考呼吸波的波形特征，并比較由呼吸引起的脈搏幅值、周期、寬度相互間的相關(guān)性，以及脈搏幅值、周期、寬度在吸相和呼相間的變異性。相關(guān)性rxy為

相關(guān)性系數(shù)在-1和1之間，絕對值越接近1，相關(guān)性越好。

2 實驗結(jié)果與分析

圖2給出某一受試者30 s控制呼吸時的相關(guān)波形，分別為:參考呼吸波形、容積脈搏波形(峰點、谷點分別用*和 o標出)、脈搏波幅值、脈搏波周期、脈搏波寬度?？梢钥闯?，呼吸波、脈搏波幅值、周期、寬度變化趨勢一致，且具有周期性，后3者比呼吸波滯后。提取圖2(b)上包絡(luò)線，與圖2(a)參考呼吸波有很好的相關(guān)性，說明容積脈搏波的包絡(luò)線中蘊含有與呼吸密切相關(guān)的信息，但也受其他低頻成分的影響。

圖3給出脈搏幅值、周期、寬度3者相互之間的相關(guān)性，10位受試者，共分為40段數(shù)據(jù)，橫坐標表示為相關(guān)性的次數(shù)?？v坐標分別為脈搏幅值和周期、幅值和寬度、寬度和周期間的相關(guān)系數(shù)，均取絕對值，范圍在0～1之間，相關(guān)系數(shù)越接近1相關(guān)性越好。由圖3可以看出，脈搏幅值和周期的相關(guān)性較好，基本在0.7～1之間波動，脈搏寬度和周期的相關(guān)性次之，僅有一個點在0.5以下，脈搏幅值和寬度的相關(guān)性較差，相關(guān)系數(shù)在0～1之間發(fā)生明顯波動。

圖2 相關(guān)波形。(a)參考呼吸波;(b)容積脈搏波;(c)脈搏波幅值;(d)脈搏波周期;(e)脈搏波寬度Fig.2 Related waveforms.(a)reference respiratory signal;(b)PPG signal;(c)amplitude of pulse wave;(d)period of pulse wave;(e)width of pulse wave

圖2(a)為通過氣流法測得的參考呼吸波，其基線穩(wěn)定在70 mV，波形在基線以下為吸相，基線以上為呼相。圖4給出在各呼吸周期中脈搏幅值、寬度、周期在吸相和呼相間的變異相關(guān)性，即 RA、RW、RP相互之間的相關(guān)性。

由圖4可以看出，脈搏寬度變化和周期變化相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)大多在0.6～1之間，平均為0.744 3，而脈搏幅值變化和周期變化、幅值變化和寬度變化相關(guān)性較差，相關(guān)系數(shù)波動很明顯。圖3、圖4綜合來看，脈搏幅值和周期相關(guān)性較好，但在吸相和呼相間的變異性差異很大。而由呼吸引起的脈搏寬度和周期的變異性不論在整個呼吸過程還是在不同時相，相關(guān)性都很好。

圖3 相關(guān)系數(shù)。(a)脈搏幅值與周期的相關(guān)系數(shù);(b)脈搏幅值與寬度的相關(guān)系數(shù);(c)脈搏寬度與周期的相關(guān)系數(shù)Fig.3 Correlation coefficients.(a)between amplitudes and periods;(b)between amplitudes and widths;(c)between widths and periods

3 討論

容積脈搏波的基線波動，即由呼吸引起的脈搏波強度變異，已有多篇文獻報道［12-14］。容積脈搏波信號是對組織血容積的量化，血氧計接收到的光強與血容積成反比。血容積包括多個部分，而脈搏波的包絡(luò)線主要與靜脈血容有關(guān)，呼吸時胸內(nèi)壓改變，使靜脈回流發(fā)生變化，即體現(xiàn)在脈搏波的低頻波動上。圖2(b)上包絡(luò)線與參考呼吸信號波動基本一致，只是在相位上會滯后，原因在于脈搏是由心臟射血活動引起的一種血液和血管壁震蕩，而呼吸會影響心臟射血活動，震蕩波也隨之改變。這一震蕩波沿著動脈樹迅速向外周血管傳播，在頭部檢測時即會發(fā)生延遲。另外，濾波也會使原始信號產(chǎn)生一定的偏移。但有研究指出，靜脈回流的變化不是脈搏波中包含呼吸信息的唯一原因，呼吸影響脈搏波的機制還有待深入研究［18］。

由圖2(d)可以看出脈搏周期與呼吸的關(guān)系，吸氣時脈搏周期縮短，即心率加快;呼氣時脈搏周期延長，即心率減慢。這與理論相吻合，因為吸氣時交感神經(jīng)興奮，釋放兒茶酚胺增多，使竇性P-P周期縮短，心率加快，呼氣時迷走神經(jīng)張力增高，產(chǎn)生乙酰膽堿，引起竇房結(jié)過度極化，竇房結(jié)舒張期自動除極的坡度降低，使竇性 P-P間期延長，心率減慢。

圖4 脈搏幅值、周期、寬度在同一呼吸周期的吸相和呼相間變異性的相關(guān)系數(shù)。(a)脈搏幅值和周期之間;(b)脈搏幅值和寬度之間;(c)脈搏寬度和周期之間Fig.4 Correlation coefficients ofamplitude，period and width variations between inspiration and expiration of the same respiration period.(a)between amplitudesandperiods;(b)between amplitudesand widths;(c)between widths and periods

本研究探討了容積脈搏波的幅值、周期、寬度在同一呼吸周期、不同時相間的變異性。由圖4看出，脈搏幅值和周期在不同時相間變異的相關(guān)性不大。也就是說，由呼吸引起的脈搏波幅值和周期變化趨勢相關(guān)性很好，但是在同一呼吸周期的吸相和呼相間的變化程度不一定一致。由呼吸引起的脈搏波周期和寬度變化趨勢相關(guān)性很好，在吸相和呼相間的變化程度也基本一致。文獻［15］提出，由呼吸引起的脈搏波周期、幅值和強度變異與呼吸波有很好的相關(guān)性，可以較大程度地反映呼吸信息。本研究在此基礎(chǔ)上，分析吸氣和呼氣對容積脈搏波3個特征量的影響，能夠更好地反映呼吸信息，為各種呼吸檢測提供新的信息。

本研究將自行研制的血氧計固定在頭部，可以較大程度地避免因為人為活動造成的信號干擾，且頭部血管分布廣泛，由此采集到的容積脈搏波信噪比較高［19-20］，可以較準確地反映動靜脈血容積的變化，而且受神經(jīng)影響最小［21］。

4 結(jié)論

呼吸信息可以從多種生理信號中實現(xiàn)無創(chuàng)檢測，比如心電信號，壓力傳感器檢測的脈搏波信號以及血氧計檢測的容積脈搏波信號。其中，血氧計檢測血氧飽和度和心率在臨床上已得到廣泛應用，利用血氧計提取呼吸信息將擴展其使用范圍，提升臨床診斷價值。本研究利用自研血氧計采集容積脈搏波，研究由呼吸引起的波形特征變異性，即脈搏波的幅值、周期、寬度在不同時相間的變異性，利用相關(guān)系數(shù)分析法，得到脈搏波的周期和寬度在不同時相間的變化程度最接近。因此，脈搏波周期和寬度可以粗略地反映呼吸信息，而其在吸相和呼相間的變化程度能夠更好地反映呼吸信息的細節(jié)，為各種呼吸檢測提供新的診斷信息。

本研究僅對10位健康受試者在控制呼吸時的2 min數(shù)據(jù)作分析，性別差異不明顯，實驗數(shù)據(jù)不多。因此，研究不同性別、不同呼吸率、病態(tài)下的脈搏波幅值、周期和寬度在吸相和呼相間變異的相關(guān)性，將是下一步研究目標。

［1］劉雪紅，王克強，李川勇.呼吸對心率變異性的影響［J］.國際生物醫(yī)學工程雜志，2006，29(1):56-59.

［2］Younes M.Role of respiratory control mechanisms in the pathogenesis of obstructive sleep disorders［J］.J Appl Physiol，2008，105:1389-1405.

［3］Hasselgren M， Jalonen J， Gronlund J， etal. Estimated prevalences of respiratory symptoms，asthma and chronic bostructive pulmonary disease related to detection rate in primary health care［J］.Scand J Prim Health Care，2001，19:54-57.

［4］Allison RD，Holmes EL，Nyboer J.Volumetric dynamics of respiration as measured by electrical impedance plethysmography［J］.J Appl Physiol，1964，19:166-173.

［5］Ashutosh K，Gilbert R，Auchincloss JH，et al.Impedance pneumograph and magnetometer methods for monitoring tidal volume［J］.J Appl Physiol，1974，37:964-966.

［6］張政波，俞夢孫，趙顯亮，等.穿戴式、多參數(shù)協(xié)同監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計 ［J］.航天醫(yī)學與醫(yī)學工程，2008，21(1):66-69.

［7］俞夢孫，楊軍.用微動敏感床墊監(jiān)測睡眠的研究［J］.中華航空航天醫(yī)學雜志，1999，10(1):40-45.

［8］Nakajima K，Tamura T，Miike H.Monitoring of heart and respiratory rates by photoplethysmography using a digital filtering technique［J］.Med Eng Phys，1996，18(5):365-372.

［9］Shelley KH，Awad AA，Stout RG，et al.The use of joint time frequency analysis to quantify the effect of ventilation on the pulse oximeter waveform ［J］.J Clin Monit Comput，2006，20:81-87.

［10］Leonard P，Beattie TF，Addison PS，et al.Standard pulse oximeters can be used to monitor respiratory rate［J］.Emerg Med J，2003，20:524-525.

［11］Chon KH，Dash S，Ju K.Estimation of respiratory rate from photoplethysmogram data using time - frequency spectral estimation［J］.IEEE Trans Biomed Eng，2009，56(8):2054-2063.

［12］Johansson A，Oberg P°A.Estimation of respiratory volumes from the photoplethysmographic signal.Part1:experimental results［J］.Med Biol Eng Comput，1999a，37:42-47.

［13］Johansson A，Oberg P°A.Estimation of respiratory volumes from the photoplethysmographic signal.Part1:experimental results［J］.Med Biol Eng Comput，1999b，37:48-53.

［14］Nilsson L，Johansson A，Kalman S.Respiratory variations in the reflection mode photoplethysmographic signal.Relationships to perioheral venous pressure ［J］.Med Biol Eng Comput，2003，41:249-254.

［15］Li Jin，Jin Jie，Chen Xiang，et al.Comparison of respiratoryinduced variations in photoplethysmographic signals ［J］.Physiol Meas，2010，31:415-425.

［16］Foo JYA，Wilson SJ.Estimation of breathing interval from the photoplethysmographic signals in children ［J］.Physiol Meas，2005，26:1049-1058.

［17］Fleming SG，Tarassenko L.A comparision of signal processing techniquesfor the extraction of breathing rate from the photoplethysmogram ［J］.Int J Biomed Sci，2007，2:232-236.

［18］Nilsson L，Johansson A，Kalman S.Macrocirculation if not the sole determinant of respiratory induced variations in the reflection mode photoplethysmographic signal［J］.Physiol Meas，2003，24:925-937.

［19］Tur E，Tur M，Maibach HI，et al.Basal perfusion of the cutaneous microcirculation:Measurementsasa function of anatomic position ［J］.J Investigat Dermatol，1983，81:442-446.

［20］Nijboer JA，Dorlas JC.The origin of inverted waveforms in the reflection plethysmogram ［J］.Br J Anaesth，1982，54:1289-1293.

［21］Ziege S， Schmid-schonbein H，Grebe R， et al. Long-term registration of cutaneous microcirculation during general anaesthesia［J］.Int J Microcirc，1997，17:385-394.