朱 慧，王 昱，于文龍

(1.武漢理工大學信息工程學院，湖北 武漢 430070;2.中國科學院深圳技術研究院生物醫(yī)工所，廣東 深圳 518055)

隨著經濟的發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，各種疾病的發(fā)病率和死亡率也逐漸增加。呼吸信號是人體很重要的生理參數(shù)之一[1]，目前，呼吸信號的標準參考是采用CO2法，它通過面罩檢測CO2濃度的變化得到呼吸率，但是帶上面罩使人感到不適。普通家庭檢測一般測量血壓較多，測量呼吸率的很少，于是研究一種簡單切實可行的呼吸率測量方法，已成為當代家庭檢測系統(tǒng)的迫切需求[2]。

光電容積脈搏波(PPG)信號檢測方法簡單易行，因此筆者采用PPG方法提取脈搏呼吸率。首先分析PPG形成原理和時頻域特點，然后，提出了呼吸信號的檢測方法，最后，提出了改進的脈搏差分時間間隔法。

1 脈搏信號分析

1.1 標準脈搏信號波形

標準的3個周期脈搏信號的波形如圖1所示，可以看出每個周期主要由主波、潮波和重搏波組成[3]。當心室收縮時，心臟射血進入主動脈，主動脈的血壓升高，對應著脈搏波波形的升支，出現(xiàn)第一個波峰主波，主波峰值對應的心室收縮期的最高血壓，稱之為收縮壓;隨后心室舒張，主動脈的血壓開始降低，對應著脈搏波波形的降支;舒張期開始的標志是主動脈瓣關閉，這時心室的血液不再進入主動脈中，會在降支上出現(xiàn)一個切跡，出現(xiàn)潮波;之后流向心室的血液由于主動脈瓣的關閉發(fā)生反流，由于反流的血液又流入動脈中，動脈的血壓升高，出現(xiàn)重搏波，脈搏波壓力降到最小，稱之為舒張壓，到了心室舒張期末期[4]。

圖1 標準脈搏信號波形

1.2 光電容積脈搏波PPG原理

光電容積脈搏波描記法 PPG(photoplethysmography)的原理是基于動脈血液對光的吸收量隨動脈搏動而變化[5]。將一定波長的光束照射到指端皮膚表面，光束將通過透射或反射方式送到光電接收器。在投射式光電檢測中，當透光區(qū)域動脈血管搏動時，動脈血液對光的吸收量將隨之發(fā)生變化，而皮膚、肌肉、骨骼和靜脈血液等其他組織對光的吸收量恒定不變。當心臟收縮時，外周血管血容量最多，光吸收量也最大，檢測到的光強度最小;而當心臟舒張時，外周血管血容量最少，檢測到的光強度最大，光電接收器檢測到的光強度隨之呈脈動性變化，再將該光強度變化信號轉換為電信號，將該電信號經放大濾波電路后便可獲得容積脈搏血流的變化[6]。

2 呼吸信號檢測方法

人體與外界環(huán)境進行氣體交換的過程稱為呼吸?，F(xiàn)有的呼吸信號的檢測方法有:用壓力傳感器獲取、用溫度傳感器獲取、用阻抗法獲取、通過心電信息獲取，以及通過PPG信號獲取等。壓力傳感器是給胸腹施加一定的壓力，通過感受呼吸道和胸腹腔的周期性形變，來測定呼吸頻率;溫度傳感器是用呼吸時氣流溫度發(fā)生的變化來測量呼吸率;阻抗法是通過測量呼吸過程中胸部電阻抗的變化來獲取呼吸信號;呼吸感應體積描記法是通過胸腹腔的容積發(fā)生變化，導致線圈圍繞截面積的變化，然后引起線圈電感量改變來得到呼吸率。但以上方法都有缺點，有的是設備測量復雜，有的是測量時給人很大的不適感[7]。

2.1 根據心率變異性得到呼吸率

心臟在周期性跳動時，獲得的心電信號必然會摻雜呼吸信號，因此可以從心電圖中，利用呼吸引起的胸腹部運動和心臟位置變化來獲取呼吸信號。由心電信號提取呼吸率，其標準心電圖如圖2所示，其原理是根據呼吸竇性心律不齊，從心電圖中，可以得到心臟一次搏動的最高峰值R所對應的時間，而連續(xù)兩次最高峰值之間的時間差記作R－R間期。心率是指心臟每分鐘跳動的次數(shù)，心率關注的是總的跳動次數(shù)，而實際上，R－R間期并不是一個恒定不變的值，其隨時間的變化稱為心率變異性 HRV(heart rate variability)[8]。有研究證明，對R－R間期作頻譜分析，可以發(fā)現(xiàn)功率譜一般有3個譜峰，分布集中在0.02～0.07 Hz、0.1 Hz附近和0.2～0.4 Hz，普遍認為第一個峰對應的低頻反映了人體的溫度控制，可能與人體的心肺活動有關;中間峰對應的中頻與人體血壓有關，表示人體交感神經活動;第三個峰對應的高頻率表示人體的呼吸率，反映了迷走神經活動的情況[9]。

圖2 標準心電圖

2.2 根據脈搏信號得到呼吸率

通過獲得脈搏信號的頻譜法獲得呼吸率，并且光電容積脈搏波的獲取技術已經十分成熟，只需要簡單的手指測量，就可以準確地獲得脈搏信號，由于脈搏信號中含有豐富的人體生理參數(shù)，因此如果可以從PPG信號中獲得呼吸率，其成本更低，更加實用。由心率變異性理論可知，在呼吸過程中，體內迷走神經和交感神經發(fā)生變化，引起心率變化，而脈搏的源動力就是心臟的搏動，因而可以從脈搏信號中提取正確呼吸率[10]。脈搏差分時間間隔差法中常見的生理信號有心電、脈搏、血壓、體溫和呼吸，由于人體是一個復雜的互相關聯(lián)的系統(tǒng)，由心率變異性可以得出人體有關其他的生理信息，如呼吸率。但是心電的測量比較復雜和繁瑣，并且要在專業(yè)的地方才能夠檢查，不適合于日常家庭檢測，指端的光電容積脈搏波PPG設備簡單，如果能從PPG信號中得到更多的生理參數(shù)，比用HRV成本更低[11]，更加實用。

(1)運用小波閾值去噪，得到干凈的PPG信號。

(2)對脈搏信號進行差分，差分后發(fā)現(xiàn)有很多毛刺噪聲，再用小波閾值去噪，如圖3所示。

圖3 經小波閾值去噪前后的PPG差分信號

(3)假設差分脈搏信號最大峰值對應的時間為P(i)，差分PP間隔定義為PPC(i)=P(i)－P(i－1)，如圖4所示。

(4)得到的差分時間間隔用三次樣條擬合成等間距時間序列。

(5)計算PPC(i)的頻譜，在0.10～0.45 Hz的最大峰值的頻率被認為是呼吸率，整個算法的結果流程圖如圖5所示。

圖4 原始脈搏差分信號和脈搏波峰值信號

圖5 整個算法的結果流程圖

3 實驗結果和分析

3.1 實驗步驟

有5個志愿者參加了該次實驗，他們是年齡分布在20～30歲之間的健康人，身高體重指數(shù)處于正常范圍。實驗步驟如下:

(1)實驗前志愿者靜坐10分鐘，保證呼吸通暢，使數(shù)據較準確;

(2)用呼吸氣流信號模塊測量每個志愿者的呼吸信號，作為標準參考信號;

(3)用指端脈搏波模塊采集指端脈搏波PPG;

(4)用三導聯(lián)測量心電信號，導聯(lián)紐扣在兩手手腕處和左腳腳踝處;

(5)測量5分鐘，并保存數(shù)據。

3.2 實驗數(shù)據

實驗測量數(shù)據如表1所示，分別采用標準參考CO2法、PPG頻譜法、ECG心率變異法和PPG峰值差分時間間隔法測得。

表1 呼吸率測量數(shù)據 Hz

幾種測量呼吸率方法的測量結果對比如圖6所示，由圖6可以看出用PPG頻譜法算出的呼吸率，有時數(shù)據很準確，有時數(shù)據誤差很大，有的甚至到了1倍的誤差;理論上根據心率變異性求出的呼吸率，應該也很準確，但是由于實驗中用到的心電信號電極的放置位置不太準確，得到的心電信號不準確，于是其計算呼吸率也不太準確，用脈搏差分時間間隔差法得到的呼吸率的準確率比較高。

圖6 幾種方法得到的呼吸率測量結果比較

4 結論

以前常用的呼吸率主要根據PPG頻譜法算出，PPG頻譜在0.1～0.5 Hz峰值點對應的頻率即為呼吸率，但與標準參考CO2法得到的呼吸率相比，其誤差率很大，有的甚至達到30%;運用心電信號理論上也可以提取準確的呼吸率，但是由于心電信號的測量比較復雜，需要連接電極紐扣，與測量位置也有關;因此筆者在心電信號中，對根據心率變異法得到的呼吸率進行改進，運用在PPG脈搏信號中，用脈搏差分時間差間隔法得到呼吸率。其主要理論是根據呼吸竇性心律不齊，通過計算脈搏波波峰的差分波形，找出差分波峰的間隔時間差，做傅里葉變換，發(fā)現(xiàn)這樣得到的呼吸率的準確率大大提高，平均誤差率只有3.3%，相比較PPG頻譜法20.08%的誤差率，有很大的改進。因此得出運用脈搏差分時間間隔差法提取呼吸率切實可行的結論。

[1] SAITO M，YAMAMOTO Y，MATSUKAWA M，et al.Simple and noninvasive analysis of the pulse wave for blood vessel evaluation[J].IEEE International，2009，54(10):1934－1937.

[2] PERETZ L，RACHAMIM B Y.Prevalence of sleep apnea syndrome among patients with essential hypertension[J].American Heart Journal，1984，108(2):373 －376.

[3] LINDBERG L G，TAMURA T.Photoplethy smography[J].Medical and Biological Engineering and Computing Eng，1991，29(1):40 －47.

[4] 杜鋒.脈搏血流動力－心電檢測系統(tǒng)的開發(fā)研制[D].河南:解放軍信息工程大學圖書館，2002.

[5] MOODY G B.Clinical validation of the ECG －derivedrespiration(EDR)technique[J].Computers in Cardiology，1986(13):507 －510.

[6] 羅志昌，張松，楊益民.脈搏波的工程分析與臨床應用[M].北京:科學出版社，2006:165－166.

[7] 吳丹.可應用于家庭的非侵入式呼吸監(jiān)測方法的研究[D].長沙:中南大學圖書館，2010.

[8] VARANINI M，EMDIN M，ALLEGRI F，et al.Adaptive filtering of ECG signal for deriving respiratory activity[J].IEEE Computer Society，1990，34(8):621 －624.

[9] MASON C L，TARASSENKO L.Quantitative assessment of respiratory derivation algorithms[J].IEEE Eng Med Biol Soc，2001，12(2):160 －163.

[10] 朱莉.心電自動分析算法研究與實現(xiàn)[D].南昌:南昌大學圖書館，2007.

[11] DEAN C，ELIF D，IRENA C.Wavelet transform feature extraction from human PPG，ECG，and EEG signal responses to ELF PEMF exposures:a pilot study[J].Digital Signal Processing，2008，18(5):861 －874.