基于雙波長(zhǎng)的無(wú)創(chuàng)血紅蛋白濃度監(jiān)測(cè)儀的研制*

陳真誠(chéng)，孟凡濤，吳賢亮，朱健銘,3△

(1.桂林電子科技大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，廣西 桂林 541004； 2.桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院，廣西 桂林 541004；3.廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心，廣西 桂林 541004)

1 引 言

人體血紅蛋白細(xì)胞中含有大量的血紅蛋白，血紅蛋白是人體內(nèi)負(fù)責(zé)運(yùn)載氧的一種蛋白質(zhì)，是人體血液中的重要組成部分，對(duì)人體內(nèi)部各種調(diào)節(jié)起到至關(guān)重要的作用。血紅蛋白的濃度是診斷貧血癥以及真性血紅蛋白增多癥的可靠依據(jù)之一。一方面當(dāng)人體血紅蛋白水平低于標(biāo)準(zhǔn)水平時(shí)表現(xiàn)為貧血，根據(jù)最新的世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，全球總?cè)丝谪氀疾÷蕿?4.8%，據(jù)估計(jì)大約有 20 億人患有不同程度的貧血，每年大約有1百萬(wàn)人死于由貧血引起的疾病[1]。2010～2012年我國(guó)城鄉(xiāng)居民總貧血患病率為9.7%[2]。另一方面，當(dāng)人體血紅蛋白水平高于正常范圍時(shí)，也反映著一些疾病的存在，如心肺疾病、腎臟疾病、腫瘤疾病、慢性高原病等[3]。由此可見，血紅蛋白濃度能夠很好的表征人體健康狀況。

近幾年醫(yī)療科技得到快速發(fā)展，逐步由傳統(tǒng)的有創(chuàng)方法檢測(cè)發(fā)展為無(wú)創(chuàng)方法檢測(cè)，無(wú)創(chuàng)血紅蛋白檢測(cè)研究較為突出[4]。2011年天津大學(xué)采用動(dòng)態(tài)光譜的研究方法進(jìn)行血紅蛋白濃度檢測(cè)[5]、2016年深圳大學(xué)采用多波長(zhǎng)近紅外光譜法檢測(cè)血紅蛋白[6]。檢測(cè)設(shè)備從光譜儀發(fā)展為具有多個(gè)波長(zhǎng)集成的光電傳感器，逐步趨于便攜式。相對(duì)于目前多波長(zhǎng)血紅蛋白檢測(cè)，本研究采用雙波長(zhǎng)進(jìn)行血紅蛋白檢測(cè)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法提取特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)血紅蛋白檢測(cè)。同時(shí)，本研究設(shè)計(jì)的硬件還能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)、實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)血紅蛋白濃度，具有更廣的應(yīng)用空間，比如家庭日常生活中、手術(shù)過(guò)程中以及ICU監(jiān)護(hù)中。

2 理論基礎(chǔ)

本次研究的主要理論基礎(chǔ)為修正后的朗伯-比爾定律和當(dāng)光程長(zhǎng)d已知時(shí)，即可通過(guò)多個(gè)波長(zhǎng)的光源對(duì)物質(zhì)進(jìn)行照射，得出關(guān)于物質(zhì)濃度的方程組，并且求出各個(gè)物質(zhì)的濃度。由于朗伯-比爾定律具有一定的局限性，之后，提出了修正的朗伯-比爾定律。

(1)

上式中ρ為路徑長(zhǎng)度因子，εα為吸光系數(shù)，d為最短路徑，θ為未知幾何因子是定值。對(duì)式(1)兩邊求導(dǎo)得出：

(2)

為平均路程長(zhǎng)度。按照修正后的朗伯-比爾定律得出：

ΔA=[ε1(λ)c1+ε2(λ)c2+……+εi(λ)ci]ΔL

(3)

人體血紅蛋白主要由氧化血紅蛋白、還原血紅蛋白組成，占血紅蛋白總量的95%以上。高鐵血紅蛋白和碳氧血紅蛋白含量占血紅蛋白總量較低。因此，本次血紅蛋白監(jiān)測(cè)儀主要用于檢測(cè)氧化血紅蛋白和還原血紅蛋白含量。按照修正后的朗伯-比爾定律，得出以下方程組:

(4)

上式中，ε1(λ1)為氧化血紅蛋白在波長(zhǎng)λ1的吸光度，ε2(λ1)為氧化血紅蛋白在波長(zhǎng)λ1的吸光度，ε1(λ2)為氧化血紅蛋白在波長(zhǎng)λ2的吸光度，ε1(λ2)為氧化血紅蛋白在波長(zhǎng)λ2的吸光度。通過(guò)式(4)可得出：

(5)

因此，可以通過(guò)兩路PPG信號(hào)，分離出直流信號(hào)和交流信號(hào)。在兩路PPG信號(hào)相對(duì)應(yīng)的位置獲得(確保ΔL相等)，求出對(duì)應(yīng)的交直流信號(hào)的比值，即可確定一組氧化血紅蛋白和還原血紅蛋白濃度之間的比例關(guān)系。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法提取PPG信號(hào)特征參數(shù)，將人體基本參數(shù)作為特征參數(shù)，利用PLS將采集的數(shù)據(jù)建立血紅蛋白濃度模型，以計(jì)算血紅蛋白濃度。本研究中采用660 nm和840 nm雙波長(zhǎng)進(jìn)行檢測(cè)PPG信號(hào)。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

本研究中設(shè)計(jì)的血紅蛋白監(jiān)測(cè)設(shè)備硬件框見圖1，主要包括MAX30100反射式雙波長(zhǎng)傳感器模塊、LCD液晶顯示模塊、SD卡存儲(chǔ)模塊以及鋰電池電源模塊。設(shè)備實(shí)物見圖2。本研究中設(shè)計(jì)的血紅蛋白監(jiān)測(cè)設(shè)備的主要特點(diǎn)為能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)血紅蛋白濃度水平。血紅蛋白監(jiān)測(cè)儀為了方便使用，采用鋰電池作為電源，采用物理按鍵進(jìn)工作方式選擇，同時(shí)，采用TFT LCD進(jìn)行雙路實(shí)時(shí)PPG信號(hào)實(shí)時(shí)顯示，給用戶直觀的體驗(yàn)。

圖1 硬件原理圖

圖2 實(shí)物圖

3.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

本研究提出的血紅蛋白檢測(cè)方法本質(zhì)在于通過(guò)已經(jīng)建立的血紅蛋白濃度與脈搏波特征參數(shù)之間的模型，求取血紅蛋白濃度值。在本次實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，主要通過(guò)包絡(luò)檢波的方法，確定脈搏波峰值點(diǎn)，確定脈搏波峰值點(diǎn)后，存儲(chǔ)500個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取模型中需要的脈搏波特征參數(shù)，帶入已建立的模型，求取血紅蛋白濃度。

4 算法研究

4.1 PPG信號(hào)采集

本研究中PPG信號(hào)的采集裝置采用的MAX30100傳感器，該傳感器具有兩個(gè)發(fā)光二極管，其中一個(gè)發(fā)光二極管的波長(zhǎng)為600～750 nm，用于檢測(cè)還原血紅蛋白含量；另一個(gè)發(fā)光二極管的波長(zhǎng)為850～1000 nm，用于檢測(cè)氧化血紅蛋白含量。該傳感器不僅具有高精度光檢測(cè)器，同時(shí)還具有優(yōu)化光學(xué)和低噪聲的仿真信號(hào)處理。該傳感器通過(guò)I2C通信協(xié)議與主控芯片通信?？紤]到儀器實(shí)時(shí)性的要求，分別對(duì)采樣率在100、200、400、600、800、1000 Hz進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，當(dāng)采樣率達(dá)到400 Hz以上時(shí)，系統(tǒng)不能正常運(yùn)行。因此，選擇采樣頻率設(shè)置為200 Hz，AD轉(zhuǎn)換位數(shù)為15位。

4.2 PPG信號(hào)處理

PPG信號(hào)屬于低頻信號(hào)，其基頻在1 Hz左右。原始的PPG信號(hào)的干擾主要有高頻干擾，基線偏移等。為解決以上問(wèn)題，本研究中采用希爾伯特黃變換對(duì)原始PPG信號(hào)的進(jìn)行濾波處理。希爾伯特-黃變換( Hilbert-Huang transform，HHT)是一種時(shí)頻分析方法，其以瞬時(shí)頻率為基礎(chǔ)，將信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)( intrinsic mode function， IMF) ，能夠根據(jù)信號(hào)的實(shí)際特征進(jìn)行自適應(yīng)分析[7]，根據(jù)各個(gè)分量的方差貢獻(xiàn)度，對(duì)IMF分量進(jìn)行選取，然后進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)濾波。在本研究中，原始信號(hào)頻譜分析見圖3，對(duì)其進(jìn)行EMD分解后得到的各個(gè)IMF分量見圖4，各個(gè)IMF分量經(jīng)過(guò)希泊爾特-黃變換得到的瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)相位見圖5，經(jīng)過(guò)篩選后的IMF分量重構(gòu)的信號(hào)頻譜分析見圖6，通過(guò)觀察，可以明顯發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)HHT變換處理的信號(hào)能夠很好的解決PPG信號(hào)高頻干擾及基線漂移的問(wèn)題。

圖3 原始信號(hào)的頻譜分析

圖4原始信號(hào)經(jīng)過(guò)EMD分解后的結(jié)果

Fig4TheoriginalsignalisdecomposedbyEMD

圖5 PPG信號(hào)瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)相位

4.3 PPG信號(hào)特征選取

PPG信號(hào)特征提取主要包括形態(tài)特征、時(shí)域特征、頻域特征。本研究主要涉及形態(tài)特征點(diǎn)以及時(shí)域特征參數(shù)提取。選取的特征點(diǎn)主要包括波峰、波谷、重搏波波峰、重搏波波谷。同時(shí)將PPG信號(hào)中的增長(zhǎng)系數(shù)、周期、面積等作為特征參數(shù)[8]，單個(gè)PPG信號(hào)提取5個(gè)特征點(diǎn)、11個(gè)特征參數(shù)，以及兩路PPG信號(hào)之間的交直流分量的比值作為特征點(diǎn)。同時(shí)，將人體特異性參數(shù)，如性別、年齡、身高、體重作為特征參數(shù)。本研究一共提取27個(gè)特征參數(shù)。

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于脈搏波信號(hào)，脈搏波信號(hào)的一階導(dǎo)數(shù)具有更好的特異性，因此，在本研究中以脈搏波一階導(dǎo)數(shù)的最大值作為基準(zhǔn)，通過(guò)脈搏波一階導(dǎo)數(shù)與脈搏波特征點(diǎn)之間的相對(duì)關(guān)系，進(jìn)一步確定脈搏波信號(hào)中的波峰位置、波谷位置以及重搏波位置。特征點(diǎn)識(shí)別見圖7，結(jié)果表明該方法能夠正常識(shí)別特征點(diǎn)進(jìn)行特征參數(shù)提取。

圖6 HHT處理后的時(shí)序圖及頻譜圖

Fig6SequencediagramandthespectrumofthetreatmentofHHT

圖7 形態(tài)特征點(diǎn)選取

4.4 特征篩選及數(shù)據(jù)擬合

ReliefF 算法是針對(duì)目標(biāo)屬性為連續(xù)值的回歸問(wèn)題提出的，是公認(rèn)的效果較好的過(guò)濾式特征評(píng)估算法[9]。但 Relief 算法的缺點(diǎn)是不能去除冗余特征。將主成分分析(principle component analysis，PCA)去除特征間存在的相關(guān)性和ReliefF算法特征選擇的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，進(jìn)行特征提取[11]。為進(jìn)一步找到預(yù)測(cè)血紅蛋白濃度的相關(guān)的特征參數(shù)，降低沉余信息干擾、提高輔助診斷準(zhǔn)確性，本研究采用PCA-ReliefF結(jié)合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取，對(duì)27個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行篩選，使用ReliefF算法運(yùn)行20次，得到的20組特征權(quán)重值(見圖8)，計(jì)算特征權(quán)重的平均值(見圖9)而作為最終結(jié)果。選取權(quán)重排名前17個(gè)特征參數(shù)，使用PCA降維后變成12個(gè)特征參數(shù)。

4.5 血紅蛋白回歸模型建立

在本研究中，選擇艾康生物技術(shù)有限公司型號(hào)C111-3034的Mission Hb血紅蛋白分析儀檢測(cè)的血紅蛋白含量作為對(duì)照，該設(shè)備相對(duì)于傳統(tǒng)血紅蛋白檢測(cè)設(shè)備，具有更好的便攜性、檢測(cè)速度快且精度符合臨床要求。該設(shè)備檢測(cè)范圍為5～25.6 g/dL,當(dāng)血紅蛋白濃度在5～10 g/dL范圍內(nèi)時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為; 當(dāng)血紅蛋白濃度在10～25.6 g/dL范圍內(nèi)時(shí)，變異系數(shù)(CV)為±3%。同時(shí)，使用本研究設(shè)計(jì)的無(wú)創(chuàng)血紅蛋白檢測(cè)儀采集PPG信號(hào)，共采集60組數(shù)據(jù)用于建立血紅蛋白模型。偏最小二乘回歸可以集多元線性回歸分析、典型相關(guān)分析和主成分分析的基本功能為一體,能夠?qū)⒔ｎA(yù)測(cè)類型的數(shù)據(jù)分析方法與非模型式的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)性分析方法有機(jī)地結(jié)合起來(lái)[11]。血紅蛋白檢測(cè)模型采用PLS對(duì)提取的17個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行回歸分析，建立如下血紅蛋白模型。

CHb=0.4546×a1-0.2607×a2-0.323×a3+0.5932×a4+0.257×a5-1.3312×a6-0.8755×a7+0.8733×a8-0.1137×a9+1.6845×a10-0.0561×a11-0.5358×a12+0.2351×a13+0.1303×a14-0.5065×a15+0.0426×a16+0.2004×a17-0.0098

其中a1…a17表示提取的17個(gè)特征參數(shù)。

5 實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析

在本研究中，隨機(jī)選擇31名年齡在21～57周歲之間的志愿者，其中男性16名，女性15名。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，要求志愿者處于靜息狀態(tài)，同時(shí)使用微創(chuàng)Mission Hb血紅蛋白分析儀和本研究設(shè)計(jì)的雙波長(zhǎng)血紅蛋白監(jiān)測(cè)儀對(duì)志愿者進(jìn)行血紅蛋白濃度檢測(cè)，得到31組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。31名志愿者的31組測(cè)量值與真實(shí)值之間的關(guān)系見圖10。血紅蛋白濃度在11～18 g /dL范圍內(nèi)，測(cè)量結(jié)果誤差在±3 g/dL 范圍內(nèi)，相關(guān)系數(shù)為0.728，說(shuō)明兩者之間具有一定的相關(guān)性。均方差為0.9416 g/dL。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究設(shè)計(jì)的雙波長(zhǎng)血紅蛋白檢測(cè)儀在一定程度上能夠準(zhǔn)確反映血紅蛋白濃度結(jié)果。

圖8RelifF算法計(jì)算人體基本參數(shù)及PPG信號(hào)波形特征參數(shù)權(quán)重

Fig8TheRelifFalgorithmcalculatesthebasicparametersofhumanbodyandtheweightofthecharacteristicparametersofPPGsignalwaveform

圖9 特征權(quán)重平均值

圖10 31名志愿者血紅蛋白濃度無(wú)創(chuàng)檢測(cè)與真實(shí)值的相關(guān)性

Fig10Thecorrelationbetweennon-invasivetestandrealvaluewasfoundin31volunteers

6 結(jié)束語(yǔ)

相對(duì)于目前點(diǎn)測(cè)式血紅蛋白檢測(cè)方法，無(wú)創(chuàng)血紅蛋白檢測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)的血紅蛋白監(jiān)測(cè)，因此具有更廣闊的發(fā)展空間以及更重大的研究意義。同時(shí)，相對(duì)于目前多波長(zhǎng)血紅蛋白檢測(cè)，本研究采用雙波長(zhǎng)利用脈搏波特征參數(shù)與血紅蛋白濃度之間的關(guān)系檢測(cè)血紅蛋白濃度。完成了31組驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，得到無(wú)創(chuàng)檢測(cè)血紅蛋白濃度與微創(chuàng)血紅蛋白濃度相關(guān)系數(shù)為0.728，均方差為0.9416。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究建立的雙波長(zhǎng)血紅蛋白檢測(cè)模型對(duì)血紅蛋白濃度檢測(cè)提供了一定的研究依據(jù)，對(duì)臨床研究具有重要的意義。同時(shí)，本研究提出的血紅蛋白檢測(cè)模型，主要提取了時(shí)域的特征參數(shù)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量較小。因而，可以增加頻域特征參數(shù)，增加實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量，以優(yōu)化血紅蛋白檢測(cè)模型。