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    一種消除脈搏波信號(hào)中呼吸基線漂移的方法

    2014-12-05 09:39:00韓慶陽(yáng)李丙玉王曉東
    中國(guó)醫(yī)療器械雜志 2014年1期
    關(guān)鍵詞:基線漂移脈搏小波

    【作 者】韓慶陽(yáng),李丙玉,王曉東

    中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所,長(zhǎng)春市,130033

    0 引言

    動(dòng)脈的搏動(dòng)改變了動(dòng)脈血液的光程長(zhǎng),動(dòng)脈血液對(duì)光的吸收量也隨之改變,因此利用光吸收量的變化并結(jié)合朗伯-比爾定律可計(jì)算得到血氧飽和度等人體生理參數(shù)[1-2]。這種方法就是基于光電容積脈搏波檢測(cè)法,它借助光電手段利用動(dòng)脈血液對(duì)光的吸收量隨動(dòng)脈搏動(dòng)而變化的原理,實(shí)現(xiàn)在活體組織中無(wú)創(chuàng)檢測(cè)血液容積的變化[3]。

    由于人體脈搏波信號(hào)十分微弱,因此基于光電容積脈搏波測(cè)量時(shí),利用光電手段獲得的脈搏波信號(hào)極容易受到干擾[4]。一般情況下,影響脈搏波信號(hào)的干擾主要有三種:運(yùn)動(dòng)偽差、基線漂移和高頻噪聲。其中運(yùn)動(dòng)偽差是由測(cè)試部位和測(cè)量裝置之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的,通過(guò)低頻來(lái)表征,在頻譜上容易與脈搏波信號(hào)發(fā)生混疊?;€漂移是由于被測(cè)對(duì)象的呼吸等生理活動(dòng)而產(chǎn)生的,屬于低頻噪聲;其中,最常見(jiàn)的基線漂移是由呼吸引起的,頻率一般在(0.2~3)Hz。高頻噪聲是在信號(hào)采集過(guò)程中產(chǎn)生的,主要是隨機(jī)噪聲和環(huán)境干擾(如:元器件的熱噪聲和電磁干擾等)。這些干擾會(huì)降低基于光電容積脈搏波的人體生理參數(shù)測(cè)量精度。關(guān)于高頻噪聲和運(yùn)動(dòng)偽差的消除,已有系統(tǒng)研究[5],在此主要討論呼吸基線漂移的消除方法。

    通常,呼吸基線漂移的消除方法有:時(shí)變?yōu)V波器、多項(xiàng)式插值及自適應(yīng)濾波。時(shí)變?yōu)V波實(shí)現(xiàn)復(fù)雜且依賴于心率的準(zhǔn)確測(cè)定;多項(xiàng)式插值需要找準(zhǔn)“基準(zhǔn)點(diǎn)”;自適應(yīng)濾波則需要信號(hào)和呼吸基線的先驗(yàn)知識(shí)。然而,基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,簡(jiǎn)稱EMD)的方法消除呼吸基線漂移能夠克服上述方法的缺點(diǎn)。EMD是處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法[6]。它是根據(jù)非線性、非平穩(wěn)信號(hào)自身的特點(diǎn),自動(dòng)地將信號(hào)分解為若干個(gè)內(nèi)在模式函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡(jiǎn)稱IMF)分量。目前,基于EMD的方法消除呼吸基線漂移多是采用直接將含有呼吸基線信息的IMF分量置零或者設(shè)計(jì)高階的低通濾波器對(duì)含有呼吸基線信息的IMF分量濾波。對(duì)于第一種方法,含有呼吸基線信息的IMF分量中同時(shí)也含有脈搏波信號(hào)的信息,所以直接將含有呼吸基線信息的IMF分量置零,會(huì)造成有用信息損失;對(duì)于第二種方法,其難點(diǎn)在于設(shè)置低通濾波器的階數(shù)以及濾波器的截止頻率,不同的數(shù)據(jù)所需濾波器的階數(shù)和截止頻率設(shè)置也會(huì)不同,因此多依賴于經(jīng)驗(yàn),去噪結(jié)果受此影響較大。本文提出將EMD與小波變換相結(jié)合的方法(簡(jiǎn)稱EMD-WT方法),來(lái)消除脈搏波信號(hào)中的呼吸基線漂移,既保證沒(méi)有損失脈搏波信號(hào)的有用信息,同時(shí)無(wú)需憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。

    1 算法原理與步驟

    1.1 算法原理

    本文提出的EMD-WT方法,首先是對(duì)含有呼吸基線的脈搏波信號(hào)進(jìn)行EMD分解,若IMF分量不包含呼吸基線的信息,則其均值應(yīng)該為零,據(jù)此來(lái)判斷IMF分量是否含有呼吸基線成分。對(duì)含有呼吸基線成分的IMF分量進(jìn)行小波分解,將頻率范圍只覆蓋呼吸基線頻率的小波細(xì)節(jié)置零,然后小波重構(gòu)獲得新的IMF分量,最后進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)就得到消除呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于不損失脈搏波信號(hào)的有用信息,同時(shí)無(wú)需憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。

    該算法的具體原理如下:

    EMD將信號(hào)x(t)分解成若干IMF分量,分解得到的IMF分量滿足下面兩個(gè)條件:(1)在整個(gè)數(shù)據(jù)范圍內(nèi),穿越零點(diǎn)的點(diǎn)的個(gè)數(shù)與極值點(diǎn)的個(gè)數(shù)相等,且相鄰兩個(gè)零(極)點(diǎn)有一個(gè)極(零)點(diǎn);(2)在任意點(diǎn)處,由局部極大值點(diǎn)確定的上包絡(luò)線與由局部極小值確定的下包絡(luò)線的均值為零;則信號(hào)x(t)可以表示成[15]:

    式(1)中,i為整數(shù),1 ≤ i ≤ n,rn(t)為余項(xiàng)是一個(gè)單調(diào)信號(hào),不滿足上面的兩個(gè)條件,其所代表的信息全部為呼吸基線漂移。還有一部分呼吸基線漂移的信息存在于分解得到IMF分量中,因此將兩部分呼吸基線漂移信息相加就得到呼吸基線。

    將信號(hào)x(t)分解得到IMF1~I(xiàn)MFn,n個(gè)IMF分量;根據(jù)IMF分量的性質(zhì):若IMFi不包含低頻基線信息,則其均值應(yīng)該為零[15];即應(yīng)該滿足下式:

    式(2)中,i為整數(shù),1 ≤ i ≤ n,r為采樣點(diǎn);若IMFm(m為整數(shù),1 ≤ m ≤ n)不滿足式(2),則從IMFm開(kāi)始的IMF分量包含低頻呼吸基線的信息,即:IMFm~I(xiàn)MFn包含低頻呼吸基線信息,需要對(duì)其進(jìn)行處理。

    采用db9作為小波基函數(shù),對(duì)IMFm~I(xiàn)MFn中的每個(gè)IMF分量進(jìn)行8層小波變換,其中8層小波變換各層小波系數(shù)的頻率范圍[17]如下:

    表1 8層小波分解的各層小波系數(shù)的頻率范圍Tab.1 The frequent range of every layer of coefficients of 8 layers wavelet transform

    由于人體脈搏波信號(hào)的頻率小于10 Hz,一般在1 Hz左右,而呼吸基線的頻率是(0.2~3)Hz,所以IMF分量進(jìn)行8層小波變換后的小波細(xì)節(jié)d6、d7、d8和a8被認(rèn)為是代表呼吸基線的小波細(xì)節(jié),但是如果對(duì)d6、d7、d8和a8進(jìn)行處理,得到脈搏波信號(hào)失真較大,對(duì)d8和a8進(jìn)行處理則信號(hào)失真較小,因此d8和a8被認(rèn)為是代表呼吸基線的小波細(xì)節(jié)。因此,本方法適用于(0.2~0.625)Hz的呼吸干擾的消除。將IMFm~I(xiàn)MFn中的每個(gè)IMF分量小波分解后的小波細(xì)節(jié)d8和a8置零,然后每個(gè)IMF分量小波重構(gòu)得到IMF'm~I(xiàn)MF'n,IMF'm~I(xiàn)MF'n即為消除呼吸基線的IMF分量。呼吸基線為式(3):

    式(3)中,k 為整數(shù),m ≤ k ≤ n,Baselinek= wcroef(a8,k,d8,k)為IMFk小波分解后的小波細(xì)節(jié)d8,k和a8,k的小波重構(gòu),將Baselinek按照EMD重構(gòu)后與rn(t)相加得到的Baseline就是脈搏波信號(hào)的呼吸基線。最后進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)就得到消除呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)x(t)',如式(4)所示:

    式(4)中,mean(Baseline(r))為將Baseline取平均即為消除呼吸干擾后的基線,r為采樣點(diǎn),p和l為整數(shù),且1 ≤ p ≤ m-1,m ≤ l ≤ n。

    1.2 算法步驟

    首先,采集原始脈搏波信號(hào),對(duì)含有呼吸基線漂移的數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD分解;然后,通過(guò)式(2)判斷含有呼吸基線信息的IMF分量;其次,對(duì)含有呼吸基線信息的IMF分量進(jìn)行小波分解,并將小波細(xì)節(jié)d8和a8置零后對(duì)IMF分量小波重構(gòu)得到不含有呼吸基線信息的IMF分量;最后,通過(guò)式(3)獲得呼吸基線,通過(guò)式(4)獲得消除呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)。

    2 實(shí)驗(yàn)

    采用自行研制的光電容積脈搏波采集裝置,在反射式的測(cè)量方式條件下,獲得手指反射脈搏波信號(hào),來(lái)驗(yàn)證該方法對(duì)呼吸基線漂移消除的效果。圖1是實(shí)驗(yàn)裝置的框圖。

    圖1 脈搏波信號(hào)采集裝置的框圖Fig.1 The block diagram of the pulse wave signal acquisition device

    以MSP430系列單片機(jī)為核心,產(chǎn)生統(tǒng)一的時(shí)序來(lái)驅(qū)動(dòng)每個(gè)模塊工作。其中邏輯驅(qū)動(dòng)電路是通過(guò)兩個(gè)D觸發(fā)器經(jīng)過(guò)一系列的邏輯運(yùn)算,得到LED光源分時(shí)發(fā)光的驅(qū)動(dòng)和采樣信號(hào)。由于脈搏波信號(hào)十分微弱,因此整個(gè)系統(tǒng)還包括IV變換、程控放大、濾波和A/D轉(zhuǎn)換等模塊,其目的就是使獲得脈搏波信號(hào)所帶的干擾盡量少,最后傳送給單片機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。光電探測(cè)器采用濱松公司S1133-14型光電探測(cè)器。圖2為脈搏波信號(hào)采集裝置的實(shí)物圖,圖2(a)為脈搏波信號(hào)采集板,圖2(b)為脈搏波信號(hào)采集探頭。由該裝置獲取一段含有呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)。

    圖2 脈搏波信號(hào)采集裝置的實(shí)物圖Fig.2 The physical map of pulse wave signal acquisition device

    圖3是由該裝置獲得的一段含有呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)。由圖3可看出,脈搏波信號(hào)中存在著由呼吸引起的呼吸基線漂移。這會(huì)降低脈搏波信號(hào)的準(zhǔn)確度,從而降低基于光電容積脈搏波人體生理參數(shù)測(cè)量的精度,因此需要從脈搏波信號(hào)中消除。

    圖3 脈搏波原始信號(hào)Fig.3 The original pulse wave signal

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    圖4是信號(hào)的EMD分解過(guò)程,其中imf 1~imf 8為信號(hào)分解得到的8個(gè)IMF分量,res為剩余分量。由式(2)計(jì)算得到前8個(gè)IMF分量的平均值,結(jié)果如圖5所示。

    圖4 EMD分解過(guò)程Fig.4 The processing of EMD decomposition

    圖5 IMF分量的均值Fig.5 The average of IMF

    由圖5可以看出第4個(gè)IMF的均值已經(jīng)明顯偏離了0,因此IMF4~I(xiàn)MF8以及剩余分量res中包含呼吸基線成分信息,對(duì)這些IMF分量進(jìn)行小波分解,剔除代表呼吸基線漂移的小波細(xì)節(jié),然后按照式(3)得到呼吸基線漂移,按照式(4)信號(hào)重構(gòu)得到消除呼吸基線漂移的脈搏波信號(hào)。

    圖6為經(jīng)過(guò)EMD-WT算法處理前后的脈搏波信號(hào)以及呼吸基線,通過(guò)比較明顯看出脈搏波信號(hào)中的呼吸基線漂移被消除了,本文還通過(guò)信號(hào)交直流調(diào)制比值R進(jìn)行了更客觀的評(píng)價(jià)。

    圖6 濾波處理前后信號(hào)及呼吸基線的對(duì)比Fig.6 The comparative signal of baseline and before,after filtering

    3.2 結(jié)果分析

    脈搏波信號(hào)基線漂移影響脈搏波信號(hào)的穩(wěn)定性,脈搏波信號(hào)的穩(wěn)定性可以用交直流調(diào)制比R衡量。人體在一段時(shí)間內(nèi)的脈搏波變化近似恒定,因此R值的變化也應(yīng)該趨于穩(wěn)定。分別計(jì)算消除呼吸基線的脈搏波信號(hào)和原始信號(hào)的R值并進(jìn)行比較。

    圖7為脈搏信號(hào)經(jīng)EMD-WT算法校正基線漂移前后所對(duì)應(yīng)的R值。其中縱坐標(biāo)為局部脈搏波的R值,橫坐標(biāo)為局部脈搏波的序號(hào)。從圖7可以看出,數(shù)據(jù)R的穩(wěn)定性得到改善,由呼吸引起的基線漂移對(duì)R值造成的波動(dòng)得到抑制。因此,所用的EMD-WT算法對(duì)呼吸基線漂移的消除具有良好效果。

    圖7 呼吸基線漂移消除前后的R值Fig.7 R value of signal before and after removing breathing baseline draft

    4 結(jié)束語(yǔ)

    提出了一種將EMD與小波變換相結(jié)合的方法即EMD-WT法,來(lái)消除人體生理參數(shù)檢測(cè)中脈搏波信號(hào)的呼吸基線漂移。該方法是根據(jù)脈搏波信號(hào)自身的性質(zhì)進(jìn)行信號(hào)分解,同時(shí)結(jié)合小波變換可以使信號(hào)與噪聲頻率特性呈現(xiàn)出不同進(jìn)行濾波,無(wú)需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,直觀易理解。利用自行研制的光電容積脈搏波采集裝置采集的脈搏波信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法有效的消除了脈搏波信號(hào)中的呼吸基線漂移,這對(duì)基于光電容積脈搏波人體生理參數(shù)特別是血氧飽和度無(wú)創(chuàng)檢測(cè)精度的提高具有重要意義。

    [1]盧啟鵬,陳叢,彭忠琦.自適應(yīng)濾波在近紅外無(wú)創(chuàng)生化分析中的應(yīng)用[J].光學(xué) 精密工程,2012,20(4): 873-879.

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