·基础研究·
脉搏血氧饱和度
检测
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中自适应滤波消除
运动伪差的方法研究
张 虹,孙卫新,金 捷
摘 要:目的 研究脉搏血氧饱和度检测系统中运动伪差的消除方法,以提高脉搏血氧仪检测性能。方法 通过脉
搏血氧仪中的双光束构造噪声参考信号,利用最小均方自适应滤波法消除运动伪差干扰的影响。结果 建立了脉搏
血氧饱和度检测中消除运动伪差的计算方法,可成功地从运动伪差中提取正常光电容积脉搏波信号作为计算氧饱和
度的依据。结论 该计算方法简单,可用于实时处理,且测量结果可靠,为进一步抑制脉搏血氧仪噪声奠定了基础。
关键词:自适应滤波;运动伪差;脉搏血氧仪;光电容积脉搏波
中图分类号:!""# 文献标识码:$ 文章编号:%&&’ ( )&’&(*&&%)&% ( &&&+ ( &"
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设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
中,对运动伪差的处理主要采用剔除法〔",S〕,
即通过设置阈值判断检出的信号是否在正常的变化范
围以内,若符合条件则认为是正常脉搏波信号,予以保
留,否则认为是干扰信号予以剔除。这种方法,在运动
频繁出现的场合,由于受干扰信号被不断识别和剔除,
在大部分时间内仪器无法测量,从而不能及时反映病
人血氧饱和度变化情况,对实时监护造成不利影响。
为了克服这一问题,我们就从运动伪差中提取正常脉
搏波信号的方法进行了研究。
C 实验方法
由于自适应滤波处理可以在没有关于待提取信
息的先验统计知识的条件下,直接观测数据,根据数
据在观测过程中不断地递归更新参数,以逐步逼近
某一最优处理结果。使其处理方法不但更接近实际
+ 生物医学工程与临床 *&&%年 #月 第 S卷 第 %期
万方数据
情况,而且更符合生理信号的特点〔!〕。因此,我们用
自适应滤波方法实现理想信号的提取。考虑到实时
性的要求,我们采用最小均方 "#$法〔%,&〕。
!"! 自适应噪声抵消处理方法
"#$法用于自适应噪声抵消时的处理过程可用
图 ’
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
示。
其中一路输入为检测到的红光或红外光经(()
式对数处理后得到的信号,用 !!)或 !!*)表示。它由
理想成分 "!)或 "!*)及噪声 #!)或 #!*)组成。假设理
想信号与噪声无关。另一路信号输入为噪声参考信
号 $+。它应与理想信号无关而与噪声信号 #!相关。
%+为自适应滤波器输出 &+与输入信号 !!的差。自
适应滤波 "#$法就是使滤波后的输出 &+ 在最小均
方误差意义下抵消 #!,同时,抵消后的结果 %+ 在最
小均方误差意义下逼近理想信号 "!。
假设自适应滤波器的长度为 ,,对应系数为 -,
则自适应处理的工作过程为:当新观察 $+ . ’输入后,
把 $(+)更新成 $(+ . ’)/〔 $0,$’,⋯⋯ $1 2 ’〕/
〔$+ . ’,$+,⋯⋯$+ 2 , . 3〕,重新计算新误差:
%+ . ’ / !+ . ’ 2 &+ . ’ / !+ . ’ 2 ’(+ . ’)$(+ . ’)
(’)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
其中 ’(+ . ’)表示 + . ’时刻的系数矢量〔’0,’’,
⋯⋯’, 2 ’〕。然后,根据自适应算法更新系数:
’ 4(+ . 3)/ ’ 4(+ . ’). 3"%+ . ’ $ 4(+ . ’)
(3)
⋯⋯
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
其中,4 / 0,’,3,⋯⋯1。"是步长因子,反映滤波器
收敛的快慢程度。如此,随着新数据的不断输入,重
复使用以上两式,便可以得到最优解。
经研究我们取自适应滤波器长度 , / 35,步长"
/ 0600’,信号 !!)或 !!*)延迟 ’( 个点。延迟的目的
是使滤波效果更接近非物理可实现的理论维纳解。
滤波器各系数 ’ 的初值设为零,随着处理过程的进
行它会根据自适应算法不断更新。
!!)(7)/ "!)(7). #!)(7)或 !!*)(7)/ "!)(7). #!*)(7)
# .
2& +自适应滤波
自适应算法
$
!
!
!
!
!
!
!
!
!!!
+
!
!
!
!
!
"
% +
#
$
$
$
图 ’ "#$自适应滤波结构框图
!"# 噪声参考信号的获取方法研究
应用自适应滤波的关键问题是噪声参考信号 $+
的获得。为使方法简单实用,我们用红光和红外光
双光束来构造噪声参考信号。
当光照射到测量部位如手指时,手指就相当于
一个光吸收系统。该系统包括皮肤、肌肉、组织、骨、
脂肪、血液等成分。我们可以用图 3来表示。
该图共有 8个不同的成分 9’,93,⋯⋯98。其中
95、9!两种成分处于同一层,用来表示氧合血红蛋白
和还原血红蛋白两种成分。
9’
93
⋯
95,9!
⋯
98
图 3 组织光吸收特性示意图
根据 ":;<=>7 2 ?==>定律,对红光!),光能量衰减
为:
( / (0 %%!),"*+),) (@)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
其中,(0为入射光强;( 为出射光强;$4,!)为第 4层吸
收系数;+ 4为第 4层成分的浓度;, 4为第 4层的厚度。
对(@)两边取对数,得
!!) / AB( ( - (0)/%$4,!) + 4 , 4 (()⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
当手指不受任何力作用时,各层的光路长度 , 4
保持不变。但当受到力的作用时,各层会产生波动,
其中一些层的波动会引起噪声而使测量信号偏离我
们所要的信息。
我们假定测得的红光信号为 !!),则它包含了理
想信号 "!)和噪声信号 #!)两部分。为便于说明,我
们假定 "!)是由动脉血充盈 95、9! 产生的,而 #!)则
是由作用在手指上的随机的或稳定的力(如身体的
运动)使各层产生波动而引起的。于是有:
!!) /$5,!) +5 ,5,! .$!,!) +! ,5,! .〔%(4 / ’$4,!) + 4 , 4 .
%84 / %$4,!) + 4 , 4〕
/$5,!) +5 ,5,! .$!,!) +! ,5,! . #!)
/ .!) . #!) (5)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
对红外光信号同样有:
!!*) /$5,!*) +5 ,5,! .$!,!*) +! ,5,! .〔%(4 / ’$4,!*) + 4 , 4 .
%84 / %$4,!*) + 4 , 4〕
/$5,!*) +5 ,5,! .$!,!*) +! ,5,! . #!*)
%生物医学工程与临床 300’年 @月 第 5卷 第 ’期
万方数据
! !!"# $ "!"# (%)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
为求噪声参考信号,我们引入一系数",用"乘
以(%)式,再减去(&)式得:
#!# ’"#!"# ! $!# $ "!# ’"($!"# $ "!"#) (()⋯⋯
如果能找到"使 $!# !"$!"#,则(()式可改写为:
#!# ’"#!"# ! "!# ’""!"# ())⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
该信号只与噪声有关,而与理想信号无关,故可
作为噪声参考信号 %*。
由于氧饱和度是一个缓慢变化的量,所以可以
用一定时间内氧饱和度为恒定来确定"。
对 +&,氧饱和度 ! ,& -(,& $ ,%)! . -(. $ ,% - ,&)
(/)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
故,可以假定 ,% - ,&在一定时间内为恒量。
当无运动噪声时,(()式可改写为:
0 ! $!# ’"$!"# (.0)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
于是," ! $!# - $!"#
!(#&,!# && ’&,% $#%,!# &% ’&,%)-(#&,!"# && ’&,%
$#%,!"# &% ’&,%)
!#&,!#
( && - &%)$#%,!#
#&,!"#( && - &%)$#%,!"#
(..)⋯⋯⋯⋯⋯
由于吸收系数均为常数,而且 && ( &% 在一定时间
内可视为恒量,故"可视为恒量。于是,可以根据第
一批采样数据点得到的信号 $!#,$!"#求比值",用这
一"根据式(()求第 1批采样点的噪声参考信号,经
过自适应滤波处理得到理想信号后,再根据该理想
信号求",为第 2批数据处理作准备。依次循环,便
可得到理想的脉搏波信号。在这一过程中,要求在
第一批采样点期间病人保持静止不动,以求得第一
个"值,这样才能保证后面处理的正确性。
经研究我们取每 )034计算一个新的比例",用
于计算后续 )034 内的噪声参考信号 %*。"取为
)034内经滤波处理过的双路理想信号比值的平均
值。
! 实验结果
依据上述方法,我们对带有运动伪差的红外光
和红光信号进行了处理。图 2和图 5分别给出了两
段处理的结果。图 2 中,波形自上而下分别为红外
光 #!"#信号、红光 #!#信号、经过自适应滤波处理后
的红外光 $!"#信号和红光信号 $!#以及噪声参考信
号 %*,两虚线段之间表示受运动干扰的部分。图 5
波形排列同图 2。
从两段图中均可看出所设计的自适应滤波处理
算法对运动伪差干扰具有良好的滤波效果,可以从
运动伪差中将光电容积脉搏波信号提取出来作为氧
饱和度计算的依据。同时,该方法对基线漂移也有
一定的抑制作用。
我们将该方法应用于所研制的脉搏血氧模块
中,结果显示可大大改善光电容积脉搏波波形,改进
仪器抗运动干扰的性能,在一定程度上提高仪器对
婴幼儿、胎儿以及患有不自觉身体震颤等疾病病人
进行连续、实时监护的能力。
图 2 运动伪差信号的自适应滤波处理结果 图 5 运动伪差信号的自适应滤波处理结果
(下转第 ..页)
) 生物医学工程与临床 100.年 2月 第 &卷 第 .期
万方数据
(上接第 !页)
参考文献:
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万方数据