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        基于IPPG 技術的生理參數(shù)檢測綜述

        2020-03-18 06:03:14劉保真單聰淼牟鍇鈺
        醫(yī)療衛(wèi)生裝備 2020年2期
        關鍵詞:血氧變異性容積

        張 煜,劉保真,單聰淼,牟鍇鈺

        (中國航天員科研訓練中心,北京100094)

        0 引言

        對心率、心率變異性、呼吸率、血氧飽和度等生理參數(shù)的檢測在現(xiàn)代醫(yī)學體系中扮演著重要角色。除了傳統(tǒng)的健康評估、疾病診斷等醫(yī)療場景,生理參數(shù)檢測也在運動效能評估、疲勞監(jiān)測、心理評價等研究領域發(fā)揮著重要作用。生理參數(shù)檢測通常通過電極或傳感器直接接觸人體進行實現(xiàn),比如將Ag/AgCl電極粘貼在患者胸口,捕捉心臟生物電信號;將感光元器件緊貼在患者皮膚表面,獲得目標人體的血氧飽和度等。這種接觸式檢測方法具有很高的準確性和穩(wěn)定性,是現(xiàn)階段臨床領域檢測生理參數(shù)的主要方式。

        隨著社會和科技的進步,生理參數(shù)檢測的應用場景日趨豐富,也逐漸暴露出接觸式檢測方法的局限性:首先,某些檢測對象不適合接觸傳感器,如具有開放性傷口(大面積燒傷或潰瘍等)的患者、嬰幼兒等;其次,一些應用環(huán)境不方便傳感器觸及人體,比如災害或戰(zhàn)場應急救援中搜尋幸存者;最后,接觸式檢測方法長時間使用,容易引起受試者不適。因此,非接觸式檢測方法受到很多研究者的關注。非接觸式檢測方法是指檢測設備與目標間隔一定距離,在對目標無約束情況下,通過外來能量媒介或感應目標生物信息獲得生理信號[1]。該方法可為目標提供輕松舒適的檢測環(huán)境,能夠彌補接觸式檢測方法在某些場合的應用短板。

        非接觸式檢測方法中常用超聲波、電磁波、光波作為媒介。超聲波的應用主要基于多普勒原理。邢旭東等[2]研制了一種高精度呼吸監(jiān)測裝置,用于CT 放療定位時對患者呼吸狀態(tài)的監(jiān)測,提高CT 檢查的成功率。韓國延世大學Min 等[3]使用240 kHz 超聲波實現(xiàn)了人體呼吸率的遠距離測量,并對比熱電偶方法證明了測量結果的準確性。生物雷達是利用電磁波探測人體生理信息的典型應用。Fernández 等[4]使用生物雷達監(jiān)測人體呼吸信號,用于評價目標精神壓力。Ciovanni 等[5]針對載人航天任務,提出可以利用生物雷達盡早識別航天員健康問題。國內空軍軍醫(yī)大學王健琪教授團隊對生物雷達也有著較深的研究,已實現(xiàn)遠距離下的心跳和呼吸監(jiān)測,在地震救援、軍事救援等領域有著廣泛應用[6-9]。以光波作為媒介較為成功的是利用紅外圖像實現(xiàn)非接觸體溫測量,比如Tanda[10]使用紅外熱像儀測量人在跑步過程中的體溫;Knobel-Dail 等[11]利用紅外攝像機監(jiān)測培養(yǎng)箱中早產兒的體溫。也有學者將計算機視覺技術用于生理參數(shù)檢測,通過捕捉人體胸腹部位移/運動獲得呼吸率和心率[12-14]。近十幾年來,得益于CCD(chargecouple device)、CMOS(complementary metal oxide semiconductor)等感光元器件的快速發(fā)展,成像式光電容積描記(imaging photoplethysmography,IPPG)技術成為生物醫(yī)學工程領域內的熱點研究方向。

        IPPG 技術以光波作為媒介,從人體皮膚的連續(xù)圖像中捕捉心臟搏動信息。與使用超聲波、電磁波、紅外光的方法相比,IPPG 技術不需要專業(yè)硬件,使用手機或計算機攝像頭就可以獲得心率、心率變異性、呼吸率、血氧飽和度、血壓等生理信息。這種連續(xù)、非接觸、低成本、操作簡單的檢測方式除了用于臨床診治,還使得隨時隨地的健康監(jiān)測成為可能,對于移動醫(yī)療、遠程醫(yī)療的推廣和普及有著重要意義。以下將對IPPG 生物學基礎進行簡要介紹,并對IPPG 技術檢測生理參數(shù)的技術流程和研究現(xiàn)狀進行綜述。

        1 IPPG 生物學基礎

        IPPG 技術最早由德國Schmitt 等于2000 年提出,是傳統(tǒng)單點光電容積描記(photoplethysmography,PPG)技術的進一步發(fā)展[15]。與PPG 技術相同,IPPG技術以朗伯-比爾定律為基本原理,通過光穿過皮膚表層后的衰減特性感知人體某部位血管中的血液容積變化,從而計算心血管生理參數(shù)。

        在心臟搏動作用下,血管中的血液容積呈現(xiàn)出波動變化(如圖1 所示)[16],稱為血液容積脈搏波,簡稱容積波。人體組織對光的吸收特性決定了容積波由直流分量和交流分量兩部分構成,其中直流分量源于動脈非脈動血、靜脈血和其他組織成分對入射光線的吸收,交流分量源于動脈脈動血對入射光線的吸收。心臟收縮時,心臟快速射血,動脈血容量增加;心臟舒張時,流入動脈的血液量少于從動脈流向其他部分的血液量,血管中血容量減少。因此,隨著心臟規(guī)律性收縮和舒張,光的透射或反射強度呈現(xiàn)出與容積波相似的變化。光的波長不同,得到的曲線也不同。心率、呼吸率、心率變異性等頻率信息通過單通道容積波信號即可提取,血氧飽和度的測量至少需要兩通道容積波信號。

        為獲取容積波,傳統(tǒng)PPG 技術需要使用點光源照射皮膚,同時讓光電接收器在皮膚對側接收透射光,或者在皮膚同側接收反射光。IPPG 技術則使用攝像頭拍攝人體表面皮膚,通過處理視頻信息感知反射光變化,實現(xiàn)生理參數(shù)的非接觸式測量。

        對于IPPG 測量,理論上任何皮膚表面都能夠產生由于血液容積變化引起的光強變化,都可以作為生理信號的采集部位。但光穿透人體組織的深度有限,受光強、波長影響,很難采集到人體深層血管的視頻圖像,因此IPPG 技術的采集部位集中在富含淺層毛細血管的手臂、面部等部位[16]。

        圖1 血液容積脈搏波波形周期示意圖[16]

        2 基于IPPG 技術的生理參數(shù)檢測研究現(xiàn)狀

        基于IPPG 技術實現(xiàn)生理參數(shù)檢測的信息處理流程如圖2 所示,主要包含3 個過程:從原始視頻中獲得檢測部位的時序圖像、從時序圖像中提取血液容積波、根據(jù)容積波計算生理參數(shù)。

        圖2 基于IPPG 技術的生理參數(shù)檢測信息處理流程圖

        2.1 視頻處理

        在實際應用中,攝像頭拍攝的視頻畫面中除了有人體待檢測部位,還會包含無規(guī)則背景;檢測部位的成像大小和成像角度也會隨人體晃動發(fā)生變化。這些問題都會降低信號的信噪比,因此需要對視頻進行處理,得到檢測部位的圖像序列。

        Viola-Jones 算法是IPPG 技術中常用的人臉檢測方法[17-21],其利用Harr-like 特征描述人臉的共有屬性,然后通過Adaboost 算法建立級聯(lián)分類器。劉蕾等[22]、Bal[23]在Viola-Jones 算法基礎上又使用皮膚檢測進一步提高感興趣區(qū)域的提取精度。汪秀軍等[24]使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)檢測人臉,并在實驗中發(fā)現(xiàn)鼻子周圍的區(qū)域更適合檢測心率。Tarassenko 等[25]利用Kanade-Lucas-Tomasi方法實現(xiàn)人臉追蹤,通過非參數(shù)貝葉斯圖像分割獲得人臉準確位置,然后從臉頰上或者額頭上選取100 像素×100 像素的感興趣區(qū)域。當IPPG 技術的檢測部位為手臂等其他部位時,主要使用閾值分割方法[26]、高斯膚色模型[27]提取皮膚區(qū)域圖像。

        提取的感興趣區(qū)域圖像序列可以用于下一步容積波提取。但也有人在提取容積波前對圖像作進一步處理,以增大信噪比,提高檢測精度。比如使用歐拉放大技術增強一些微小不可觀測到的顏色或形態(tài)變化[27-28],或者根據(jù)血管分布為人臉的不同部位設計不同權重[29]。

        2.2 容積波信號提取

        容積波信號提取之前,通常要對每一幀區(qū)域圖像進行白化處理,將像素值轉化為零均值和單位方差,去除來自周圍環(huán)境的高斯噪聲和直流分量。容積波信號的提取方法與視頻采集方式有關。

        當視頻采集使用特定波長光源或窄帶濾光片時,可以直接將圖像灰度平均值的時序變化作為容積波信號。比如孔令琴[30]使用黑白CCD 相機作為視頻采集單元,通過在相機前方加裝(520±5)、(660±5)nm的窄帶濾光片提高圖像質量。Iakovlev[31]則讓被測對象穿戴嵌入LED 的織物手套,獲得特定波長的反射光。這種方式可以根據(jù)生理參數(shù)調整光源波長和容積波通道數(shù)量,減少了后續(xù)信號處理環(huán)節(jié),但單色相機、波長光源、窄帶濾光片的使用也限制了應用的范圍和靈活性。

        為了拓寬IPPG 技術的使用場合,更多研究將手機、平板計算機、網(wǎng)絡攝像頭等普通彩色相機作為視頻采集設備。彩色相機多使用RGB 三原色成像。對比三原色光波長和血紅蛋白吸收曲線,可以發(fā)現(xiàn)含氧血紅蛋白對綠光的吸收率最大[32];藍光波長位置血紅蛋白和氧合血紅蛋白有較為相當?shù)奈障禂?shù),紅光波長位置2 種血紅蛋白的吸收系數(shù)差異較大。因此對于心率、呼吸率等頻率信息,可以使用視頻圖像的綠色通道灰度平均值作為容積波信號[27,33];對于血氧飽和度檢測,可以使用藍色通道和紅色通道的灰度平均值[20,24]。在心率檢測中,也有研究認為紅色通道與脈動信息最不相關,可以作為圖像的噪聲補償,使用綠色通道與紅色通道信號的差值作為計算心率的容積波信號[34-36];或者使用HSV 顏色空間中的色調變化作為單通道容積波信號[37]。

        由于雜亂的環(huán)境光以及彩色相機成像特點,直接使用彩色視頻各通道像素均值的方法并不可靠。為了提高信號的準確性,Poh 等[21]利用獨立成分分析(independent component analysis,ICA)方法,將相機捕捉的紅藍綠三通道信息作為觀察信號,求解看作源信號的容積波信號,并在ICA 返回的信號中選擇有最高功率譜峰的通道作為計算心率和呼吸率的容積波信號。Poh 等的工作大大地推動了IPPG 技術的普及,后續(xù)很多使用彩色視頻的研究均將ICA 作為容積波信號獲取的必要環(huán)節(jié)[18,24,38]。部分研究在使用ICA 獲得3 個一維信號后增加了與原始信號相關性的計算,將與綠色通道信號相關系數(shù)大的一個信號作為心率、呼吸率的計算信號,將與紅色、藍色通道信號相關系數(shù)大的信號作為血氧飽和度的計算信號[18,24]。

        容積波信號為非平穩(wěn)隨機信號,可能會存在基線漂移以及包含因自主神經(jīng)系統(tǒng)調節(jié)引起的低頻運動噪聲,因此一些研究在容積波提取后還進行濾波去噪,具體方法包括帶通濾波[24,33]、小波分解[30,34]、基于小波分解的自適應濾波[26]、雙樹復小波變換[23]、完全總體經(jīng)驗模態(tài)分解[18]等。

        2.3 生理參數(shù)計算

        使用IPPG 技術可以實現(xiàn)心率、呼吸率、血氧飽和度、心率變異性、血壓等生理信息的檢測,其中以前三者的研究最為成熟。

        2.3.1 心率、呼吸率計算

        心率和呼吸率為頻率特征,直接反映在容積波波形中。目前,IPPG 技術中最常用的處理方法是將容積波看作廣義平穩(wěn)隨機信號,利用傅里葉變換進行離散頻譜分析[17-18,20,24,37-40]。頻域內幅值最大處的頻率值為心率值,次波峰的頻率值為呼吸率。有些研究在頻譜分析前對容積波進行濾波處理,提高結果的準確性。比如在檢測心率時使用巴特沃斯濾波器獲得0.7~4 Hz 內的帶通信號[33];在頻譜分析前進行漢寧窗濾波[29]。

        IPPG 技術由PPG 技術衍生而來,因此也可以仿照PPG 技術通過檢測信號中的峰值點得到心率和呼吸率。以文獻[21]為例,首先對容積波進行五點均值濾波,使用漢寧窗帶通濾波(0.7~4 Hz)后進行峰點檢測,計算心搏間期(inter beat intervals,IBI)。呼吸率與信號高頻分量有關,可通過Lomb 周期譜獲得。Mirmohamadsadeghi 等[41]也首先使用陷波濾波器估計彩色視頻三通道的IBI,然后獲得呼吸率。

        自回歸模型(autoregressive model,AR)是統(tǒng)計學中一種處理時間序列的方法,也被用于容積波中心率和呼吸率的計算[25,38]。

        2.3.2 血氧飽和度計算

        根據(jù)朗伯-比爾定律,血氧飽和度可由2 種波長光的相對搏動振幅計算得到:

        其中,SpO2為血氧飽和度,A和B為經(jīng)驗系數(shù),IAC和IDC為光的交流分量振幅和直流分量振幅。

        IPPG 技術中通常將容積波的平均值和標準差(或方差)作為IDC和IAC[20,23-26,30,38],也可將容積波波峰值作為IDC、波峰與波谷的差值作為IAC[42]。A和B則根據(jù)接觸式血氧儀的同步測量結果線性擬合得到。

        2.3.3 心率變異性計算

        心率變異性是指逐次心跳周期差異的變化特性,是評估自主神經(jīng)控制的有效方法。臨床上對心率變異性的檢測主要通過心電信號分析。研究表明,脈搏變異信號與心率變異信號之間具有等價關系[43]。因此,IPPG 技術通過檢測脈搏變異性實現(xiàn)對心率變異性的檢測。

        脈搏變異性的檢測建立在對容積波信號的分析上。一方面可以對信號進行頻域分析,得到低頻段功率、高頻段功率、信號總功率等信息;另一方面可以通過峰值點檢測,計算平均脈搏間隔和脈搏間隔標準差[21,30,44]。

        2.3.4 血壓計算

        人體血壓與容積波相位差、心率之間存在一定的函數(shù)關系:

        其中,BP 為血壓,HR 為心率,Δφ 為人體不同部位容積波相位差,HR 和Δφ 需要通過IPPG 技術獲?。籄和K為待定系數(shù),通過與智能電子血壓儀的同步測量結果線性擬合得到。

        心率檢測已在2.3.1 章節(jié)所述。容積波相位差檢測需要獲取人體不同部位的容積波,比如手臂上不同點的容積波信號[45],這也使得血壓測量對相機幀速有較高要求。

        3 基于IPPG 的生理參數(shù)檢測發(fā)展趨勢

        經(jīng)過近20 a 的發(fā)展,IPPG 技術得到了長足的進步。成像設備從研究初期的CCD 或CMOS 設備逐步轉變?yōu)楦鼮楸憬莸募矣镁W(wǎng)絡攝像頭和智能手機攝像頭;檢測的生理信號也從單一的心率、呼吸率向血氧飽和度、心率變異性、血壓、脈搏波傳導時間[46]發(fā)展。在國外,IPPG 正逐步走向應用。Tarassenko 等[25]利用IPPG 技術實現(xiàn)了2 名腎透析患者生理參數(shù)的同時測量。Unakafov 等[34]利用IPPG 技術對非人類靈長類動物進行心率檢測。2017 年,日本松下公司展示了一個名為Contactless Vital Sensing 的軟件,通過掃描人體任意部位皮膚進行心率和R-R 間期監(jiān)測[47]。國內也有研究將IPPG 技術用于人臉識別技術中的活體檢測[48]。

        IPPG 技術在非接觸式生理信號檢測上有很多優(yōu)勢,但仍存在不足和短板,距離廣泛應用還有差距。結合IPPG 技術的特點和發(fā)展現(xiàn)狀,未來研究應主要包括以下幾個方面:

        (1)運動偽差消除。對于運動狀態(tài)下的人體,雖然通過圖像配準、優(yōu)化采樣部位、增加濾波環(huán)節(jié)等可以獲得脈搏波信號,但信號質量普遍偏低,只能提取心率、呼吸率,無法提取血氧飽和度、心率變異性等。因此,運動偽差的消除是未來主要的研究方向之一。

        (2)更豐富的檢測信息。目前,IPPG 技術能夠檢測的生理參數(shù)較為有限。由于不同波長光穿透皮膚深度不同,攜帶信息也有差別,未來可考慮通過IPPG 手段獲得與血管、皮溫甚至自主神經(jīng)健康有關的信息。

        (3)與手機等日常設備的結合。使用IPPG 技術檢測生理參數(shù)的優(yōu)勢在于成本低、操作方便、可連續(xù),這些優(yōu)勢只有與日常設備(如手機、鏡子、穿戴設備等)結合才能發(fā)揮得更充分。而具有醫(yī)療監(jiān)護作用的日常設備是以小時甚至分鐘為使用頻率的應用,能夠徹底改變人們的生活習慣。

        4 結語

        IPPG 技術為生理參數(shù)檢測提供了一種成本低、操作簡單的非接觸式手段。目前IPPG 技術并不成熟,檢測能力很大程度上受限于成像設備性能。隨著成像傳感器的進步,IPPG 技術將更加接近臨床,在日常健康伴護、無感睡眠監(jiān)測、生理參數(shù)隱蔽測量等領域發(fā)揮實際作用。

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