一種非接觸式人體生理信號監(jiān)測方法*

戴 鵬，曹忠麗，陳飛鳴，王明江，沈勁鵬，王新安

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 深圳研究生院 電子與信息工程學(xué)院，廣東 深圳518055;2.北京大學(xué) 深圳研究生院 信息工程學(xué)院，廣東 深圳518055)

0 引言

呼吸和心跳是人體基本生命特征信息，是反映人體健康狀況的重要參數(shù)［1，2］，有助于診斷個(gè)體疾病和預(yù)防生命危險(xiǎn)。當(dāng)前，非接觸式生理信號監(jiān)測［3～8］方法由于無需電極等設(shè)備對身體的直接接觸，避免了復(fù)雜的連線，監(jiān)測過程簡單等優(yōu)點(diǎn)，已成為人體生理信號監(jiān)測的發(fā)展方向。

床墊式監(jiān)測系統(tǒng)［3～6］是當(dāng)前非接觸式生理信號監(jiān)測的研究熱點(diǎn)。該系統(tǒng)通過在床墊中安裝壓力或振動傳感器感知人體心臟和呼吸的微動信號，進(jìn)而可提取人體的呼吸和心跳信息。目前，床墊式監(jiān)測系統(tǒng)大多采用基于固定頻帶的濾波器分離呼吸和心跳信號［3，4］，然而呼吸和心跳屬于準(zhǔn)周期、干擾頻率不固定的生物醫(yī)學(xué)信號，異常情況下的呼吸和心跳的頻帶與正常情況下的頻帶可發(fā)生重疊，采用固定截止頻率的濾波器無法有效分離這些異常狀態(tài)下的人體生理信號，進(jìn)而失去對危險(xiǎn)情況跟蹤和預(yù)警的作用。為此，本文提出采用自適應(yīng)濾波用于床墊式非接觸呼吸和心跳信號提取。自適應(yīng)濾波［9］不需要先驗(yàn)知識和初始條件，通過自學(xué)習(xí)來適應(yīng)外部環(huán)境，調(diào)節(jié)自身參數(shù)跟隨信號的頻率漂移，具有維納濾波和卡爾曼濾波的最佳濾波性能。本文采用二階最小均方(least mean square，LMS)自適應(yīng)濾波方法，可實(shí)現(xiàn)呼吸與心跳信號自適應(yīng)分離，從而準(zhǔn)確提取呼吸和心跳參數(shù)，并減少硬件結(jié)構(gòu)。

1 硬件平臺概述

圖1為本文采用的床墊式非接觸生理信號監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用PVDF傳感器［10，11］捕捉人體呼吸和心跳的微動信號，進(jìn)而采用四階低通濾波電路濾除高頻噪聲、工頻干擾以提高信噪比，獲得包含人體呼吸、心跳、體動以及部分噪聲的混合信號?？紤]到不同個(gè)體呼吸和心跳信號幅度不同以及同一個(gè)體不同情況下的幅度不盡相同，在前端增設(shè)電壓增益調(diào)節(jié)電路以滿足實(shí)際監(jiān)測環(huán)境的需要。混合信號經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡采集后送入DSP完成進(jìn)一步數(shù)字信號處理。

圖1 床墊式監(jiān)測系統(tǒng)框圖Fig 1 Block diagram of mattress monitoring system

2 自適應(yīng)濾波算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本文基于LMS噪聲對消原理，采用二兩階自適應(yīng)濾波器分離呼吸和心跳信號。其結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。LMS算法基于最速下降法，沿權(quán)值梯度估值的負(fù)方向搜索，根據(jù)已獲得的前一時(shí)刻濾波器參數(shù)，自動調(diào)節(jié)該時(shí)刻的濾波器參數(shù)，以達(dá)到權(quán)值最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)均方誤差最小意義下的自適應(yīng)濾波。

圖2 二階LMS自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)框圖Fig 2 Structure block diagram of two order LMS adaptive filter

設(shè)前端模擬系統(tǒng)輸出的混合信號抽樣序列X(k)為原始輸入信號。由于混合信號中呼吸信號能量比心跳信號能量大得多，利用噪聲對消原理，將心跳信號作為噪聲濾除，呼吸信號作為目標(biāo)信號提取。在第一階LMS濾波系統(tǒng)中以X(k)的延時(shí)序列d(k)為參考信號，所得輸出信號y(k)為呼吸信號。如圖2所示將獲得的呼吸信號與混合信號分別作為第二階LMS自適應(yīng)濾波器的輸入信號和參考信號，其參考信號與輸出信號之差e1(k)，即為系統(tǒng)提取的心跳信號。

根據(jù)算法原理，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

1)對混合信號低通濾波，提高信噪比。

2)確定第一階LMS濾波系統(tǒng)的輸入信號與參考信號，初始化參量。設(shè)輸入信號X(k)為長M的列向量，權(quán)向量W=［w1，w2，w3，…，wM］T，X(k)=［X((k－1)T)，…，X((k－M)T)］T，其中，M為濾波器階數(shù)。

3)更新迭代變量k，根據(jù)系統(tǒng)誤差和自適應(yīng)算法調(diào)節(jié)濾波器系數(shù)。

更新k=1，2，3…;

輸出信號:y(k)=WT(k)X(k);

系統(tǒng)輸出誤差:e(k)=d(k)－y(k);

濾波器系數(shù)更新:W(k+1)=W(k)+2μe(k)X(k)。

其中，μ是控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和收斂速度的步長因子，需滿足條件0＜μ＜1/λmax，以確保自適應(yīng)系統(tǒng)穩(wěn)定，參數(shù)λmax為輸入信號自相關(guān)矩陣的最大特征值。

4)根據(jù)權(quán)值最優(yōu)原理，輸出呼吸信號序列。

5)將呼吸信號與混合信號經(jīng)帶通濾波處理，提高心跳信號能量比。

6)確定第二階LMS濾波系統(tǒng)的輸入信號與參考信號，初始化參量。

7)類似步驟(3)，不斷更新迭代變量調(diào)節(jié)第二階LMS濾波器系數(shù)。

8)根據(jù)權(quán)值最優(yōu)原理，輸出心跳信號序列。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文搭建的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)圖1所示。數(shù)據(jù)采集卡為TI的USB-6211，采樣率為50 Hz。采樣數(shù)據(jù)通過MATLAB進(jìn)行進(jìn)一步的信號處理。利用自適應(yīng)濾波系統(tǒng)對混合信號采樣序列進(jìn)行處理分析，將結(jié)果與多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀進(jìn)行比較，驗(yàn)證算法的正確性。

圖3為被測者在平緩呼吸情況下的混合信號波形與頻譜圖。由于心跳頻率遠(yuǎn)高于呼吸頻率，可以看到混合波形呈現(xiàn)以心跳信號疊加在呼吸波形上，此時(shí)對呼吸信號和心跳信號的分離較為簡單。由于呼吸波的能量大，圖3(b)顯示的譜峰代表為當(dāng)前的呼吸率，為15次/min(0.25 Hz)。

圖3 平緩呼吸時(shí)混合信號的波形圖和頻譜Fig 3 Waveform and frequency spectrum of mixed signals in gentle respiration situation

圖4為平緩呼吸情況下第一階LMS自適應(yīng)濾波器輸出信號，即呼吸信號，可以更加清晰地得到當(dāng)前的呼吸波形和頻譜圖對應(yīng)的呼吸率。圖5為第二階LMS濾波系統(tǒng)的輸出信號，經(jīng)過兩級濾波之后的信號為當(dāng)前的心跳信號，從頻譜圖可得心率為75次/min(1.25 Hz)。

圖4 平緩呼吸時(shí)提取的呼吸信號波形和頻譜Fig 4 Waveform and frequency spectrum of respiration signals extracted from gentle respiration

圖5 平緩呼吸時(shí)提取的心跳信號波形和頻譜Fig 5 Waveform and frequency spectrum of heartbeat signals extracted from gentle respiration

圖6為被測者在急促呼吸情況下的混合信號波形與頻譜圖。此時(shí)呼吸頻率與心跳頻率接近，采用傳統(tǒng)的固定濾波頻率往往不易區(qū)分兩者信號。

本文采用LMS動態(tài)濾波方法對急促呼吸混合信號進(jìn)行了分離。圖7為LMS一階濾波提取的呼吸信號。圖8為LMS二階提取的心跳信號?？梢钥吹?，通過該方法，在急促呼吸的特殊情況下，還是可以有效地分離出呼吸和心跳信號。此時(shí)的呼吸率為42次/min(0.7 Hz)，心率為90次/min(1.5 Hz)。

圖6 急促呼吸時(shí)混合信號的波形圖和頻譜Fig 6 Waveform and frequency spectrum of mixed signals in rapid respiration

圖7 急促呼吸時(shí)提取的呼吸信號波形和頻譜Fig 7 Waveform and frequency spectrum of respiration signals extracted from rapid respiration

從上述分析可以看到，LMS濾波后提取呼吸信號波形要優(yōu)于心跳波形信號。這是因?yàn)榛旌闲盘栔泻粑盘柕姆纫h(yuǎn)大于心跳信號的幅度，呼吸信號能量比重大，呼吸信號能夠更有效、準(zhǔn)確地進(jìn)行提取。但上述方法提取的心跳信號已經(jīng)可以準(zhǔn)確反映實(shí)際心跳的波峰波谷等特征，用頻譜分析計(jì)算心率已能滿足要求。

圖8 急促呼吸時(shí)提取的心跳信號波形和頻譜Fig 8 Waveform and frequency spectrum of heartbeat signals extracted from rapid respiration

圖9是對采用LMS動態(tài)濾波法對20組混合信號的分析結(jié)果與多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀結(jié)果的對比圖。虛線表示多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀監(jiān)測結(jié)果的10%誤差的范圍。圖中可以看出:采用本方法得到的呼吸信號和心跳信號監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確率均在90%以上。

圖9 實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果Fig 9 Results of experimental analysis

4 結(jié)論

本文介紹了一種基于床墊式的非接觸人體生理信號監(jiān)測方法，采用LMS自適應(yīng)濾波算法對呼吸和心跳信號進(jìn)行動態(tài)提取，解決了固定濾波頻帶下異常心跳和呼吸信號不易分離問題。該監(jiān)測方案簡單易行，解決了固定濾波頻帶下異常心跳和呼吸信號不易分離問題，針對平緩呼吸和急促呼吸等異常生理情況都有很好的自適應(yīng)性，擁有較良好的實(shí)用性。

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