基于FastICA算法的脈搏波信號特征參數(shù)提取方法研究

重慶郵電大學光電信息感測與傳輸技術(shù)重慶市重點實驗室 曲雷政 龐 宇 張亞華

0 引言

隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快，人們的生活壓力和社會壓力越來越高。各類疾病出現(xiàn)年輕化趨勢，中國22%的中年人死于心腦血管疾??；七成人有過勞死的危險；白領(lǐng)亞健康比例高達76%；慢性病患病率已達20%，死亡數(shù)已占總死亡數(shù)的83%。中國一年用于心腦血管疾病的治療經(jīng)費達到3000億元。中國因疾病而導致生產(chǎn)力喪失，在2005-2015年間給中國造成5500億美元的經(jīng)濟損失[1]。因此，探究其致病原因和提出有效預防、治療的方法很重要。

隨著智能手機的普及，通過使用手機檢測人體生理參數(shù)，正逐漸成為一種日常健康檢測方式。目前，通過手機攝像頭采集指尖圖像獲取脈搏波(PPG)信號，利用手機的便攜性、運算能力、光學傳感器，而不需要增加其他硬件就可以計算心率、HRV信號、呼吸等生理參數(shù)。PPG信號中蘊含了與人體有關(guān)的生理、病理信息，能用于心血管疾病的預防、診斷。脈搏信號易于采集已經(jīng)成為移動醫(yī)療設(shè)備的常用信號之一，利用手機檢測這些信號使得人們在任何時間地點都可以監(jiān)控自己的健康狀態(tài)。本文利用手機攝像頭采集指端圖像，通過FastICA算法和信號分析，得到穩(wěn)定的脈搏波信號，對之后生理參數(shù)的計算提供準確性。

1 PPG信號提取原理

光電容積脈搏波（PPG）信號是利用光電技術(shù)在人體組織中監(jiān)測動脈血液容積變化的一種無創(chuàng)檢測方法[2]。當波長為λ的單色光照射在介質(zhì)上時，透射光強I與發(fā)射光強兩者之間的關(guān)系式如下：

其中ε(λ)表示吸收光強系數(shù)，ε(λ)越大則該物質(zhì)對λ波長的吸收能力越強；C表示介質(zhì)的濃度一般為常數(shù)；L表示吸收介質(zhì)的厚度，即光程。心臟周期性的運動導致動脈中血流量隨著搏動而變化，因此檢測光強度能實時的反映心臟搏動的狀況。當心臟擴張時，動脈血容量開始增加，吸收的光強度也增加，光接收端的光強減少；當心臟收縮時，動脈血容量減少，吸收的光強也減小，光接收端的光強增加[3]。將檢測到的光信號轉(zhuǎn)換為電信號就能獲取PPG信號。通過手機攝像頭得到包含手指顏色變化的視頻，采用數(shù)字圖像處理方法將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，再對其進行盲源分離（ICA分析）得到PPG信號；對 PPG信號進行篩選、濾波，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)檢測生理指標的軟件產(chǎn)品。

圖1 總體設(shè)計圖

2 PPG信號的采集

本文采用盲源分離的方法對幀圖像進行RGB基色分離，實現(xiàn)盲源分離的方法有很多，我們采用最廣泛的獨立成分分析（ICA）[4]。因此，我們采用ICA方法對其基色（RGB）分離后生成的三個原始觀測信號進行處理。實現(xiàn)ICA的算法也有很多種，這里采用FastICA算法來實現(xiàn)信號的盲源分離。

脈搏波的波動會導致血液吸收光強度的不同，因此我們根據(jù)手機攝像頭采集的手指幀圖像的分析，然后求得像素值的變化。由于血液是紅色的，對綠色光的吸收能力較強，因此綠色通道（G）的變化最明顯。利用手機攝像頭采集手指顏色變化的視頻，對視頻的幀圖像進行基色分離，生成三通道圖像，然后取各通道圖像的像素值的均值作為幀圖像的在各個通道的特征值，對生成的數(shù)字信號進行標準化，得到標準化的信號。對標準化信號進行獨立信號分析后得到的信號是無序的，無法直接選取信號，然后對信號進行相關(guān)性篩選，通過與綠色通道（G）進行相關(guān)性分析，然后對選取的信號進行濾波處理。

圖2 基于ICA方法處理的原理圖

3 PPG信號預處理

當我們用智能手機采集指端脈搏波信號的過程中，考慮到手指擺放的位置和手指的運動等因素會造成采集到的信號有很多噪聲，最常見的噪聲有高頻噪聲和基線漂移兩種干擾。我們對其中的高頻噪聲和基線漂移分別采用FIR數(shù)字低通濾波器和形態(tài)學濾波器來消除。

3.1 高頻噪聲的消除

實時PPG信號的檢測過程中，在保證信號預處理準確性的同時，需要提高實時性，在新的采樣點即將到來時，要快速準確地對前面采樣點進行預處理，及時地識別準確的PPG信號十分必要，因此本文選擇線性的FIR數(shù)字濾波器。

FIR濾波器的單位沖激響應h(n)是有限長的，其基本結(jié)構(gòu)可視為一個非遞歸型的分節(jié)延時線，通過將每一節(jié)的值進行加權(quán)累加計算后輸出濾波器的最終結(jié)果。M階FIR濾波器表達式如下式(2)，其系統(tǒng)函數(shù)h(z)可表示為式(3)。

在有限Z平面中有(M-1)個零點，其(M-1)個極點均位于原點Z =0處。用h(n)表示截取hd(n)后的沖激響應，即h(n)=ω(n)hd(n)，式子中ω(n)為窗函數(shù)，長度為M。當時，截取的一段h(n)與(N-1) / 2對稱，可保證所設(shè)計的濾波器具有線性相位。

圖3 低通濾波前后的PPG信號波形圖

由于PPG信號頻率集中在5Hz以內(nèi)，而高頻噪聲頻率遠高于10Hz，為了保證在各種情況下都可以有效濾除高頻噪聲，本文設(shè)計低通濾波器的通帶截止頻率為5Hz，信號采樣率為100Hz，該低通濾波器能有效的消除高頻干擾的影響（見圖3）。

3.2 基線漂移的消除

相對于小波方法，形態(tài)學方法濾除基線噪聲運算量小、精確度高、速度快，更加適合在智能終端上使用，處理生理信號。基本的數(shù)學形態(tài)變換包括腐蝕、膨脹、形態(tài)開和形態(tài)閉等運算。形態(tài)學濾波器是利用開運算與閉運算結(jié)合達到濾除特定寬度的噪聲信號，通過使用開運算、閉運算分別消除信號的正負脈沖波的干擾。由形態(tài)學開運算和閉運算能夠組合先開后閉的形態(tài)學開閉濾波器和先閉后開的形態(tài)學閉開濾波器。兩種濾波器的表示如下。

圖4 抑制基線漂移流程圖

原始信號通過結(jié)構(gòu)元素k先進行開閉(OC)運算，在進行閉開(CO)運算，最后使用原始信號減去基線漂移信號，最終得到濾波后的信號f，如式(6)。

手機采集圖像的頻率為20HZ，信號特征波的寬度大約為70個點。結(jié)構(gòu)元素k的寬度由PPG信號的采樣頻率和特征波形的時間寬度t(約0.7s)所決定。用閉運算濾除因開運算加大的負脈沖，結(jié)構(gòu)元素寬度要大于脈沖寬度，需設(shè)計較大，設(shè)為從而得到PPG特征波形被濾除。

圖5 去除基線漂移前后的PPG信號波形圖

4 實驗結(jié)果分析

PPG信號具有一定的周期性，每個時間周期具有細微的變化，可視為一種逼近的周期信號。針對實際采集的PPG信號，峰值有時會出現(xiàn)變化平緩，同時峰值周圍波動大，因此采用動態(tài)差分閾值法可以有效的檢測波谷[5]。

圖6 波峰波谷的識別圖

圖7 智能采集的脈搏波信號

5 結(jié)束語

本文利用智能手機攝像頭采集PPG信號，通過一系列的處理得到穩(wěn)定的脈搏波信號。隨著智能手機攝像頭的發(fā)展，采集的精度會越來越高，采集數(shù)據(jù)時間也會大大縮短，這對以后使用手機檢測檢測呼吸、血氧、血壓成為可能，人們可以隨時知道自己的健康狀況，方便以后對老年人者進行遠程醫(yī)療監(jiān)測和服務。

[1]胡琦.《中國人健康大數(shù)據(jù)》出爐 數(shù)據(jù)顯示:每年因過勞死亡的人數(shù)達60萬年輕白領(lǐng)巨多[J].吉林醫(yī)學信息,2015(1):18-19.

[2]Dainis Jakovels,Uldis Rubins,Janis Spigulis.RGB Imaging System for Mapping and Monitoring of Hemoglobin Distribution in Skin[J].Proc.of SPIE Vol.8158.2012.45.

[3]Liebman F M,Pearl J,Bagno S.The electrical conductance properties of blood in motion[J].Physics in medicine and biology,1962,7(2):177.

[4]徐麗琴.典型ICA算法在盲源分離中的實現(xiàn)[J].科技信息,2010(26):123-124.

[5]張愛華,王平,丑永新.基于動態(tài)差分閾值的脈搏信號峰值檢測算法[J].吉林大學學報:工學版,2014,44(3):847-853.