董驍，賓光宇，吳水才

北京工業(yè)大學 生命科學與生物工程學院 ,北京 100124

基于個性化脈搏波傳導參數(shù)的連續(xù)血壓測量方法研究

董驍，賓光宇，吳水才

北京工業(yè)大學 生命科學與生物工程學院 ,北京 100124

目的 建立基于個性化脈搏波傳導參數(shù)的連續(xù)血壓測量方法模型。方法 對18名受試者進行了運動實驗，在運動實驗過程中連續(xù)記錄受試者的心電和手指容積脈搏波，同時利用動態(tài)血壓計每2 min采集受試者的血壓；每個受試者間隔1周的時間進行第二次實驗；采用最小均方誤差線性估計的方法來建立脈搏波傳導時間和收縮壓之間的線性模型。結果 同一個受試者脈搏波傳導時間與收縮壓具有良好的線性關系（r2=0.91±0.06），線性模型的檢測誤差為（3.48±1.69）mmHg，且具有較好的穩(wěn)定性。但對于不同受試者，很難建立統(tǒng)一的線性模型（r2=0.14）。結論 基于個性化脈搏波傳導參數(shù)的連續(xù)血壓測量方法是可行的，有望實現(xiàn)無袖帶的連續(xù)血壓測量。

動脈壓；脈搏波；傳導參數(shù)；收縮壓

0 前言

動脈壓（ABP）是反映人體循環(huán)機能的重要生理參數(shù)，同時也是臨床上診斷疾病、觀察治療效果、進行預后判斷的重要依據(jù)[1-3]。動脈壓測量的方法有兩大類，即直接測量法和間接測量法[4]。直接測量法即在動脈腔內置管測量內壓力，一直被認作是臨床血壓測量的“金標準”[5]。間接測量法即無創(chuàng)測量，分為間斷和連續(xù)兩類。傳統(tǒng)的間斷測量方法有示波法和柯式音法。無創(chuàng)連續(xù)血壓測量相對有創(chuàng)測量具有測量方便、病人無創(chuàng)傷等優(yōu)點[6]；同時相對于間斷測量法，連續(xù)測量可以監(jiān)控每個心動周期內的血壓變化，因此無創(chuàng)連續(xù)血壓測量在臨床血壓監(jiān)測、家庭監(jiān)護及預警以及降壓藥的監(jiān)測上具有十分重要的意義[7-8]。

無創(chuàng)連續(xù)測量方法主要有恒定容積法、張力測定法等，但由于這些方法操作復雜[9]，仍然沒有擺脫袖帶充氣的測量模式，因此不適合于長時間連續(xù)血壓監(jiān)控。近些年脈搏波傳導時間（PWTT）或傳導速度（PWV）測量法逐漸成為重點研究方向。PWTT即動脈脈搏波從主動脈瓣傳播到末梢所需要的時間[10]，通常為心電R波波峰點到脈搏波信號的特征點。PWV即脈搏波在動脈中的傳播速度。

早在19世紀就有學者提出了PWV與ABP之間的數(shù)學基礎模型[11]，但直到20世紀70年代，Gribbin等才成功地利用PWV跟蹤血壓的變化，但不能得到精確的血壓值[12]。之后，有學者的實驗也充分證實了血壓與PWTT之間具有緊密的聯(lián)系[13]，許多研究都驗證收縮壓與PWTT呈線性相關[14-15]，而舒張壓和平均壓與PWTT的關系并不大，需要再通過其他方法進行間接推算。經(jīng)過進一步研究PWTT與血壓的相關性，有學者發(fā)現(xiàn)PWV與PWTT除了受到動脈壓影響外，還取決于動脈管壁彈性、血液密度、粘度等多種因素[16-17]?，F(xiàn)有研究大多采用對不同受試者建立統(tǒng)一模型的處理方法，希望模型能夠適用于所有的受試者，并沒有對每個受試者進行個性化參數(shù)訂制。有文獻結果甚至顯示動脈壓與PWV呈良好的非線性關系。目前許多研究中建立的模型并不是非常穩(wěn)定的，同時不同使用者利用統(tǒng)一模型測得的血壓值也不是很準確。為進一步提高血壓的計算精度，降低個體差異的影響，本研究在處理數(shù)據(jù)過程中對每個受試者單獨建立血壓-參數(shù)模型，并對模型穩(wěn)定性進行驗證。

本研究邀請18名受試者參與運動實驗，使用動態(tài)血壓計和自主研發(fā)的心電、脈搏波采集裝置以及采集軟件來獲取受試者在運動過程中的心電、脈搏波和血壓。由于舒張壓和平均壓與PWTT的相關性并不大，本文只針對收縮壓進行相關性建模。利用matlab軟件分別對每一受試者的數(shù)據(jù)進行線性回歸處理，再對全部受試者的實驗數(shù)據(jù)進行線性回歸分析，建立數(shù)學模型，對兩種模型驗證結果進行比較。同時對每一受試者的單個模型穩(wěn)定性進行檢驗，檢測誤差大小，確定個性化參數(shù)訂制是否可行。

1 實驗方法與數(shù)據(jù)分析

1.1 實驗方法

實驗需要受試者一段時間內在實驗室的動感單車上間斷蹬車/靜止。共邀請了18名受試者，10名女性，8名男性，年齡均在22～26歲。每名受試者均需完成兩次運動實驗，實驗過程相同，間隔時間為1周，完成單次實驗大約需要1 h。

實驗過程如下：

（1）將心電電極貼分別貼在左側鎖骨正中以下3 cm處以及左側最后一根肋骨的正中。將指夾式脈搏波采集器夾在右手中指，兩路信號線連接在自主研發(fā)的心電脈搏采集電路板后固定在受試者的身體上，動態(tài)血壓計綁在左大臂上。

（2）在受試者靜止狀態(tài)下開始同時采集心電與脈搏波的數(shù)據(jù)，采樣頻率為500 Hz。待接收到的心電信號和脈搏波信號均穩(wěn)定正常，開始正式保存數(shù)據(jù)。

（3）從第一次測量血壓開始，每隔2 min測量一次血壓，每次大約需要1 min得到血壓值，測量血壓的時間段利用計算機采集軟件進行標記。在進行3次靜止狀態(tài)下的血壓測量操作后，受試者開始蹬車，總共蹬車時間為10 min。結束蹬車后，繼續(xù)每隔 2 min測量一次血壓，直至記錄到的血壓值與平穩(wěn)時的血壓值相近為止。

（4）實驗結束后，實驗者應記錄好12～14組該受試者的收縮壓、舒張壓和心率，以及全部心電脈搏波信號。心電脈搏波信號有相對應的12～14個測量血壓的時間段標記。

（5）間隔一周后進行第二次實驗，重復上述實驗步驟。

1.2 數(shù)據(jù)分析

每一位受試者每次實驗能夠采集12～14組血壓數(shù)據(jù)，標記為SBPi,j(n)， 其中i=1,2,..18，代表受試者的序號；j=1,2，代表實驗的次數(shù)；n代表血壓測量的序號。

選取血壓測量時的心電和脈搏波數(shù)據(jù)計算PWTT。在PWTT的計算過程中，選取心電信號QRS波的R波峰值點作為計算起點，脈搏波信號主波峰上升沿最大斜率點作為終點。每次血壓測量大約持續(xù)40 s ，能夠獲得多個心跳周期，對其進行平均，作為該次血壓對應的脈搏波傳導時間PWTTi,j(n)。

由于PWTT和收縮壓之間為線性關系，因此本文采用最小均方誤差線性估計的方法來建立PWTT和收縮壓之間的線性模型。其模型公式如下：

SBP=b1+b2×PWTT (1)

其中SBP為收縮壓，PWTT為脈搏波傳導時間，b1和b2為模型中的待定參數(shù)，進行個性化參數(shù)訂制時，每位受試者的b1、b2不同。采用r2來衡量兩者的線性程度，用誤差E來表示最終估計的準確性。

本文進行了如下3個方面的分析：

（1）對第一次實驗的所有受試者的數(shù)據(jù)進行線性模型估計，獲得其r2和E。

（2）對第一次實驗的單個受試者進行模型估計，獲得每一個受試者的個性化模型以及相對應的r2(n)和E(n)。

（3）利用第一次實驗獲得的線性模型來檢驗第二次實驗的數(shù)據(jù)，獲得其誤差E(n)。

2 實驗結果

實驗過程中，動態(tài)血壓計測量收縮壓數(shù)值比較準確，以500 Hz采樣頻率采集的心電和脈搏波信號也具有很強的完整性，基于matlab的算法對特征點的檢測準確率很高，因此為通過線性回歸處理建立數(shù)學模型提供了良好的基礎，能夠比較出個性化的參數(shù)模型與普適參數(shù)模型的優(yōu)劣。

表1為對第一次實驗數(shù)據(jù)進行線性模型估計后得到的每一受試者個性化模型相對應的r2(n)和E(n)，以及所有受試者統(tǒng)一模型的r2和E。18名受試者的實驗數(shù)據(jù)經(jīng)過編號、線性回歸、計算誤差等一系列處理后，得到相關系數(shù)以及平均誤差。將18名受試者的實驗數(shù)據(jù)集合到一起進行線性回歸處理，得到全部數(shù)據(jù)的相關系數(shù)和平均誤差。如表1所示，將所有受試者數(shù)據(jù)分別通過線性回歸建立的個性化模型相關系數(shù)基本在0.9左右，而相關系數(shù)越大說明回歸方程越顯著，同時誤差平均值僅為（3.48±1.69）mmHg，說明針對每一個受試者個體，PWTT與收縮壓具有良好的線性關系。圖1為全部受試者數(shù)據(jù)整合后的散點圖，圖中斜線為對全部受試者數(shù)據(jù)進行線性回歸操作得到的PWTT與收縮壓的普適模型，將全部數(shù)據(jù)整合后進行線性回歸操作建立的普適模型的相關系數(shù)r2僅為0.14，而誤差平均值達到了16.74 mmHg，說明全部數(shù)據(jù)的PWTT與收縮壓線性關系很差。不同受試者的數(shù)據(jù)采用不同形狀的點加以區(qū)分，可以明顯看到每一受試者各自的數(shù)據(jù)中PWTT與收縮壓都具有很好的線性關系，但每個受試者由于個體的不同使得他們之間的線性模型差異非常大。針對單個使用者建立的個性化參數(shù)模型要遠遠優(yōu)于針對所有使用者建立的普適模型。

圖1 18名受試者數(shù)據(jù)的散點圖

表2為利用第一次實驗獲得的線性模型來檢驗第二次實驗的數(shù)據(jù)，獲得的誤差E(n)。將18名受試者第二次實驗的數(shù)據(jù)經(jīng)過編號、代入模型、計算誤差等一系列處理后，得到平均誤差。全部18個誤差的平均值為（7.49±2.87）mmHg，誤差較小，證明在不同時間下，針對每位受試者的PWTT-血壓線性模型具有很好的穩(wěn)定性。

綜合第一次實驗數(shù)據(jù)的建模結果與第二次實驗的檢驗結果，可以得出：在利用PWTT推算血壓的過程中，單一受試者的PWTT與收縮壓具有良好的線性關系，18名受試者模型的相關系數(shù)基本＞0.9，而第一次實驗數(shù)據(jù)的誤差平均值也只有（3.48±1.69）mmHg。利用該模型檢驗第二次實驗數(shù)據(jù)的誤差為（7.49±2.87）mmHg，＜10 mmHg，可以滿足臨床應用的需要，說明該模型具有很好的穩(wěn)定性。對比不同受試者間的線性模型參數(shù)和散點圖，可以發(fā)現(xiàn)不同受試者間的個性化模型具有很大差異。將第一次實驗的全部數(shù)據(jù)整合后進行線性回歸，其相關系數(shù)r2僅為0.14，而誤差平均值＞16 mmHg,證明針對不同受試者建立個性化參數(shù)訂制模型準確率要遠遠好于建立一個普適模型。

表1 第一次實驗的相關系數(shù)與平均誤差

表2 模型檢驗第二次實驗數(shù)據(jù)的平均誤差

3 討論與結論

現(xiàn)有研究表明，PWTT與血壓之間有著很大的聯(lián)系，可建立血壓-脈搏波傳導參數(shù)的數(shù)學模型，用于檢測血壓[18]，然而這些研究都希望建立一個可適應于所有使用者的脈搏波傳導參數(shù)與動脈壓的關系模型，但這些方法獲得的模型沒有一個統(tǒng)一的標準。有文獻指出，脈搏波傳導參數(shù)與血壓之間為非線性關系，并建立了相關模型，但結果顯示該模型檢測血壓誤差較大，不能滿足臨床要求[18]。

本研究在采用PWTT作為傳導參數(shù)的基礎上，提出針對每一位受試者建立個性化參數(shù)訂制模型，以提高脈搏波傳導參數(shù)推算血壓的精確度。通過比較不同受試者的線性模型以及普適模型，發(fā)現(xiàn)不同受試者之間的模型存在很大差異，每名受試者的個性化參數(shù)模型精確度要遠遠高于針對所有受試者建立的普適模型；同時經(jīng)不同時間采集的數(shù)據(jù)檢驗，個性化參數(shù)模型也具有很好的穩(wěn)定性。

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Research on the Continuous Blood Pressure Measurement Method Based on Personalized Pulse Wave Transmission Parameters

DONG Xiao, BIN Guang-yu, WU Shui-cai
School of Life Science and Bioengineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

Objective To establish a continuous blood pressure measurement model based on personalized pulse wave transmission parameters. Methods ECG parameters and fi nger pulse waves of 18 subjects were continuously measured and recorded in exercise tests and their blood pressures (BP) were also recorded every 2 minutes with dynamic BP monitor. The exercise tests of all the 18 subjects were conducted repeatedly one week later. A linear model between pulse wave translation time (PWTT) and systolic blood pressure (SBP) was constituted through linear minimum mean square error estimation. Results There is a good linear relationship between PWTT and SBP of the same subject (r2=0.91±0.06) and the test error of the linear model with nice stability is (3.48±1.69) mmHg. However, it is very diff i cult to build a unif i ed linear model for all subjects (r2=0.14). Conclusion It is feasible to measure blood pressure continuously based on personalized pulse wave transmission parameters, which can contribute to the realization of sleeveless continuous blood pressure measurement.

arterial blood pressure; pulse wave; transmission parameters; systolic blood pressure

TN911.7

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.10.007

1674-1633(2014)10-0024-04

2014-05-20

國家自然科學基金項目資助（61105123）。

賓光宇，碩士研究生導師。

通訊作者郵箱：guangyubin@gmail.com