張光亮，何史林，陳廣飛，李蓓，黎檀實，諸強

1.北京交通大學計算機與信息技術(shù)學院 生物醫(yī)學工程系，北京 100044；2.解放軍總醫(yī)院 生物醫(yī)學工程研究室，北京 100853

基于脈搏波傳導時間的ICU急性低血壓預測方法研究

張光亮1，何史林2，陳廣飛2，李蓓2，黎檀實2，諸強1

1.北京交通大學計算機與信息技術(shù)學院 生物醫(yī)學工程系，北京 100044；2.解放軍總醫(yī)院 生物醫(yī)學工程研究室，北京 100853

重癥監(jiān)護室（ICU）患者在急性低血壓發(fā)生時需要采取及時有效的干預措施，否則會引起昏厥、休克甚至死亡等嚴重后果。本文研究ICU患者的脈搏波傳導時間與急性低血壓發(fā)作的相關(guān)關(guān)系，并建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的急性低血壓發(fā)作預測模型。研究結(jié)果表明，脈搏波傳導時間與急性低血壓發(fā)作具有較高相關(guān)性，可以作為急性低血壓預測的特征指標。

心電圖儀；ICU；急性低血壓；脈搏波傳導時間；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 前言

在醫(yī)學上，當血壓從正常的水平突然下降、并明顯低于正常值時，稱為急性低血壓（Acute Hypotensive Episodes，AHE)。急性低血壓通常會在血液透析、脊髓麻醉[1]、孕婦剖宮產(chǎn)[2]、心血管介入手術(shù)后[5]等情況下發(fā)生，也經(jīng)常發(fā)生在重癥監(jiān)護室（Intensive Care Units，ICU）的危重病人身上[3]。引起急性低血壓發(fā)生的因素較多，包括敗血癥、心肌梗死、心律失常、肺栓塞、病理性出血、脫水、血容量過低、心輸出量不足或血管舒張性休克等[4]，同時，也與病人自身的基礎(chǔ)臨床狀態(tài)及病史有關(guān)。AHE會導致全身器官血流灌注不足，如果不采取及時有效的應對措施，會造成患者不可逆性的器官損傷，導致患者昏厥或休克，甚至死亡[5]。根據(jù)美國復雜生理信號研究網(wǎng)站PhysioNet2008年12月統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，ICU中發(fā)生AHE患者的死亡率達37.8%。我國各大醫(yī)院的臨床數(shù)據(jù)表明，心血管病介入術(shù)后的AHE并發(fā)癥，是一種少見卻極其兇險的急癥，對它的及時發(fā)現(xiàn)和處理是介入術(shù)后處理中的一個重要問題。

現(xiàn)階段對發(fā)生急性低血壓的處理方式主要依靠臨床醫(yī)生的經(jīng)驗進行處置，如果可以準確預測急性低血壓的發(fā)生，能為醫(yī)生及時采取應對措施爭取時間，從而降低AHE造成的風險，具有重要的臨床意義和研究價值。目前AHE的預測方法均是采用平均動脈壓進行研究[6-7]，本文利用ICU 監(jiān)護參數(shù)中的脈搏波數(shù)據(jù)，分析發(fā)生與未發(fā)生急性低血壓兩種狀態(tài)時的脈搏波傳導時間（Pulse Wave Transit Time，PWTT）的變化特征并研究其預測急性低血壓的可行性。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 脈搏波傳導時間

PWTT是指壓力脈搏在血管里相隔一定距離的兩個位置距離內(nèi)傳播所需時間△t[8]。在本研究中，以R波作為脈搏波傳導時間的測量起點，脈搏波峰點作為脈搏波傳導時間的測量終點，脈搏波傳導時間定義，見圖1。

圖1 脈搏波傳導時間定義

1.2 脈搏波傳導時間與血壓的關(guān)系[11]

理想流體的彈性管內(nèi)波傳播速度公式為：

其中，E是管壁的楊氏彈性模量；h為管壁厚度；D是平衡狀態(tài)下彈性管徑；ρ是流體密度。

Hughes等證明了血管跨壁壓和血管彈性模量之間有以下關(guān)系:

其中，E0是壓力為零時的彈性模量，P是血壓，γ是表征血管特征的一個量，數(shù)值從0.016～0.018 mmHg-1。

當傳導距離一定時，脈搏波傳導時間和脈搏波速度成反比，可用以下公式表示：

其中，S為脈搏波傳導距離，T為脈搏波傳導時間。將公式(2)和(3)代入公式(1)得公式(4)，忽略血壓改變時動脈內(nèi)徑大小和動脈壁厚度的改變，(4)式右邊第一項可看個常量，也就是說，如果血管的彈性保持不變，那么血壓的變化和脈搏波傳導時間成正比[10-12]。

本研究采用PhysioNet里MIMIC II里2009年挑戰(zhàn)賽的測試集數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)來自ICU監(jiān)護中患者的心電和脈搏波信號，具有很好地代表性。

2 脈搏波傳導時間提取

2.1 脈搏波峰點檢測

脈搏波信號具有非線性、非平穩(wěn)并且微弱的特點。本文采用小波變換技術(shù)檢測峰值，在閾值處理方面采用給定閾值法。

脈搏波信號在S=23的尺度上具有最大的小波變換幅度，而高、低頻噪聲在這一尺度上有較大衰減，因此主要采用S=23尺度上的小波變換來檢測脈搏波信號的峰值，見圖2。

經(jīng)過小波變換處理的下半部分圖消除了基線漂移的干擾，拉大了局部極值與小波形極值的差距，局部極值對應原始波形的最低點，有利于準確定位脈搏波峰點。

圖2 應用小波變換檢測脈搏波峰值

2.2 心電信號R波定位及特征提取

心電R波定位采用基于濾波和閾值檢測的方法實現(xiàn)，結(jié)果如圖3所示。

圖3 心電R波定位

利用檢測的脈搏波波峰和心電信號R波可以計算脈搏波傳導時間及其變化曲線，見圖4。

圖4 PWTT波形

3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AHE預測

3.1 數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來源于復雜生理信號網(wǎng)站www.PhysioNet.org的數(shù)據(jù)庫MIMIC II（the Multi-parameter Intelligent Monitoring for Intensive Care II）[13-14]。用作實驗樣本的數(shù)據(jù)均為對重癥監(jiān)護室中患者各項生理指標超過10 h的連續(xù)監(jiān)測的時間序列信號，這些生理指標包括動脈血壓（Artery Blood Pressure，ABP）、心率（Heart Rate，HR）、脈搏以及血氧飽和度（SpO2）等。樣本數(shù)據(jù)分為60組訓練集和50組測試集，其中訓練集分為H組（發(fā)生急性低血壓的患者）和C組（未發(fā)生急性低血壓的患者），每組各30名患者；測試集分為A組和B組，A組10名患者（其中5名來自H組，5名來自C組），B組40名患者（其中14名來自H組，26名來自C組）。每名患者的時間序列信號都設(shè)置有1個T0點，需要對T0后1h內(nèi)是否發(fā)生急性低血壓進行預測。

3.2 相關(guān)性分析

本文對每一個樣本計算PWTT曲線，并提取峰度、偏度、內(nèi)距、幾何平均值、調(diào)和均值、算數(shù)平均值、內(nèi)部平均值、中位數(shù)、平均絕對誤差、動差、方差、標準差、范圍、百分位數(shù)（75%）等14個統(tǒng)計特征數(shù)據(jù)和5層小波變換后的各分量的峰度、偏度、內(nèi)距、幾何平均值、調(diào)和均值、算數(shù)平均值、內(nèi)部平均值、中位數(shù)、平均絕對誤差、動差、方差、標準差、范圍、百分位數(shù)（75%）以及各小波分量的能量比例共98個能量特征數(shù)據(jù)。

采用SPSS對以上98個特征數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，選擇其中相關(guān)性較好的（相關(guān)系數(shù)＞0.35）細節(jié)分量的峰態(tài)、偏度、四分位距、75%位數(shù)、一層高頻分量的四分位距、二層高頻分量的四分位距、75%位數(shù)7個特征數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量進行預測。

3.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

BP（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（Input）、隱層（Hide layer）和輸出層（Output layer）。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程如下：樣本50例，其中H組21例，C組29例。H定義為（0），C定義為（1）。隨機抽取12例作為測試集（12×10矩陣），每1行為1個樣本；剩下的為訓練集38×7矩陣，每1行為1個樣本，共38個樣本，由于3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近任意連續(xù)函數(shù)，故隱含層一般只選擇為1層。輸入神經(jīng)元數(shù)目為特征值的個數(shù)(7)，輸出為[0 1]，0表示沒有發(fā)生AHE，1表示發(fā)生了AHE。

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能十分依賴于網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的選擇，故每次隨機初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會獲得不同的結(jié)果，因此采用Holdout驗證方式來建模。每次隨機選取12例做訓練集測試集，剩余38例訓練集，通過10次實驗來確定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，選取驗證中性能最好的網(wǎng)絡(luò)，用測試集進行測試。

3.4 結(jié)果

將測試集的數(shù)據(jù)輸入到訓練過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，統(tǒng)計預測正確率，見表1。表1中訓練集平均正確率表示訓練集中用來測試網(wǎng)絡(luò)性能的子集，在已建立網(wǎng)絡(luò)預測下的正確率的平均值，測試集平均正確率表示用測試集測試網(wǎng)絡(luò)所得到的正確率的平均值，通過對比分析，從中選取最優(yōu)模型7-13-2。由表1可以看出，當隱含層選擇為13時，可以取得較高的測試集平均正確率，最高可以達到83.33%的正確率。

表1 Holdout驗證的網(wǎng)絡(luò)特性

4 結(jié)論

本文利用PWTT來研究急性低血壓預測模式，相比平均動脈壓有著以下優(yōu)勢：① 脈搏波傳導時間可以由脈搏波和心電圖數(shù)據(jù)處理得到，且這兩者已是很成熟的技術(shù)、可以方便精確地采集；② 脈搏波傳導時間信息量大，可以在很短的時間內(nèi)得到大量數(shù)據(jù)。研究結(jié)果表明，此預測模式具有較高的預測準確率與可行性，有著廣闊的應用前景和價值，為今后ICU急性低血壓預測提供了一種新的研究思路。

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Prediction of Acute Hypotensive Episode in ICU using Pulse Wave Transit Time

ZHANG Guang-liang1, HE Shi-lin2, CHEN Guang-fei2, LI Bei2, LI Tan-shi2, ZHU Qiang1
1. Department of Biomedical Engineering, School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 2. Department of Biomedical Engineering, General Hospital of PLA, Beijing 100853, China

The acute hypotensive episode (AHE) in intensive care units (ICU) seriously endanger the lives of patients without timely and effective intervention. This paper mainly studied the correlation between pulse wave transit time (PWTT) and AHE, and established prediction model of AHE based on artifcial neural network. The result demonstrated that PWTT had an affnity with AHE, and could be the predictive characteristic index of AHE.

electrocardiograph; intensive care unit; acute hypotensive episode; pulse wave transit time; BP neural network

R318.04；R544.2

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.03.009

1674-1633(2014)03-0031-03

2013-10-28

2013-12-20

教育部留學回國人員科研啟動基金資助項目。

諸強，博士，副教授。

通訊作者郵箱：qzhu@bjtu.edu.cn