高原環(huán)境下基于IPPG的非接觸血氧飽和度檢測方法研究

羅 著，陳 煒，王孟晉，張 廣，吳 航*，馬 軍*

（1.天津理工大學(xué)天津市先進(jìn)機(jī)電系統(tǒng)設(shè)計(jì)與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300384；2.天津理工大學(xué)機(jī)電工程國家級實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，天津 300384；3.軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院衛(wèi)勤保障技術(shù)研究所，天津 300161；4.武警天津市總隊(duì)醫(yī)院，天津 300163）

0 引言

高原地區(qū)空氣中氧氣稀薄，導(dǎo)致人體血氧飽和度下降[1-2]。平原地區(qū)人體血氧飽和度正常值為98%以上，海拔3 000 m左右血氧飽和度下降至90%左右，海拔4 500 m處血氧飽和度下降至80%左右，甚至?xí)汀Ｔ诟咴貐^(qū)活動容易發(fā)生高原反應(yīng)，胸悶氣短，需監(jiān)測人體血氧飽和度，以判斷是否缺氧，并應(yīng)及時(shí)吸氧以避免發(fā)生危險(xiǎn)。因此，高原地區(qū)的血氧飽和度檢測技術(shù)更需要被重視。目前，血氧飽和度檢測設(shè)備主要為指夾式血氧檢測儀（以下簡稱“指夾儀”），其發(fā)展較為成熟、檢測準(zhǔn)確度高，已成為行業(yè)金標(biāo)準(zhǔn)。但由于指夾式血氧檢測設(shè)備的接觸式技術(shù)屬性，其在應(yīng)急醫(yī)學(xué)救援場景中存在使用瓶頸；此外，疫情防控下繼續(xù)使用接觸式測量設(shè)備可能存在交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)[3]?；诔上袷焦怆娙莘e描計(jì)（imaging photoplethysmography，IPPG）技術(shù)的非接觸式檢測可彌補(bǔ)接觸式檢測在此方面的不足。

基于IPPG檢測血氧飽和度最初是由Wieringa等[4]提出的，采用CMOS相機(jī)獲得3種不同波長光的單色影像，對采集到的面部圖像進(jìn)行分析，得出血氧飽和度值，雖然誤差較大，但證明了該項(xiàng)技術(shù)的可行性。國內(nèi)早期進(jìn)行基于IPPG的非接觸式檢測血氧飽和度研究的是孔令琴[5]，其使用2個(gè)外加窄帶濾光片的CCD相機(jī)錄制面部視頻，采用小波分析、獨(dú)立成分分析等濾波方法得到IPPG信號，通過計(jì)算得到血氧飽和度值[5]。在此基礎(chǔ)上，王倩等[6]對采集到的圖像進(jìn)行歐拉視頻顏色放大，將視頻中的紅、綠通道信號經(jīng)過中值濾波處理后作為計(jì)算血氧飽和度的IPPG信號，從而得到較為準(zhǔn)確的血氧飽和度值。

近年來，國內(nèi)外基于IPPG檢測血氧飽和度取得了很大進(jìn)步[7-10]，其分析的對象都是平原地區(qū)健康人體正常狀態(tài)下的血氧飽和度（96%~99%），或者屏住呼吸使血氧飽和度略微下降（血氧飽和度仍維持90%以上），分析的血氧飽和度范圍小。針對高原環(huán)境下高海拔低氣壓應(yīng)用環(huán)境及人員血氧飽和度低的情況，本文基于IPPG技術(shù)，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和聯(lián)合濾波的血氧飽和度非接觸式視覺檢測方法。

1 IPPG技術(shù)原理

IPPG技術(shù)以朗伯-比爾定律為基本原理，該定律是描述物質(zhì)的濃度對光吸收的強(qiáng)弱。心臟收縮時(shí)，血管中血量增多，對光的吸收增加；心臟舒張時(shí)，血管中血量減少，對光的吸收減少[11-13]。光照射人體時(shí)，反射光線會因?yàn)檠苤醒汉康牟煌l(fā)生變化，不同波長的光穿透皮膚深度不同，攜帶不同的生理信息。利用成像設(shè)備記錄人體面部視頻，通過分析視頻中面部像素灰度值的變化，可以得到含有人體生理特征的IPPG信號，對IPPG信號進(jìn)行濾波處理，計(jì)算得到血氧飽和度值。基于IPPG技術(shù)的生理特征參數(shù)檢測流程圖如圖1所示。

圖1 基于IPPG技術(shù)的生理特征參數(shù)檢測流程圖

基于IPPG檢測血氧飽和度目前還處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，檢測結(jié)果與指夾儀還有一定差距?；贗PPG非接觸檢測血氧飽和度的方法目前有以下3點(diǎn)不足：（1）尚無公開的數(shù)據(jù)庫可供使用；（2）受光線影響較大，濾波算法選擇不合適會使IPPG信號部分信息丟失，影響檢測精度；（3）只通過R值（交流信號與直流信號的比值），采用一次或者二次函數(shù)計(jì)算血氧飽和度，魯棒性不強(qiáng)。

針對基于IPPG檢測血氧飽和度存在的不足，本文從以下3個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：一是針對目前沒有公開數(shù)據(jù)庫問題，建立高原血氧數(shù)據(jù)庫，血氧范圍為66%~96%；二是提出巴特沃斯（Butterworth，BTW）濾波器與SG（Savitzky-Golay）濾波器聯(lián)合濾波，稱為BTW-SG聯(lián)合濾波器；三是將R值與身高、體質(zhì)量、年齡、性別作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，通過機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算血氧飽和度。

2 高原血氧數(shù)據(jù)庫建立

2.1 數(shù)據(jù)采集

2.1.1 采集環(huán)境

在海拔4 500 m處進(jìn)行高原血氧飽和度視頻數(shù)據(jù)采集，采集地點(diǎn)包括帳篷內(nèi)與帳篷外，帳篷內(nèi)背景為白色，頭頂有LED照明燈，氣溫10℃，氣壓42 kPa；帳篷外為自然光照射，成像設(shè)備順光拍攝，氣溫0℃，大風(fēng)。采集裝置與環(huán)境如圖2（a）、（b）所示。

2.1.2 儀器設(shè)備

采集設(shè)備為便攜式計(jì)算機(jī)、羅技C922PRO網(wǎng)絡(luò)攝像頭、魚躍脈搏血氧指夾儀（檢測精度±2%）。

2.1.3 采集人員

選取40名志愿者進(jìn)行試驗(yàn)，其中男性37人、女性3人；長期生活在高海拔地區(qū)的12人，初次到高海拔地區(qū)的28人。志愿者年齡為（31±9）歲，體質(zhì)量為（74±12）kg。志愿者均身體健康，無心血管疾病史。共進(jìn)行為期3 d的數(shù)據(jù)采集，每日上、下午各進(jìn)行1次采集。采集視頻數(shù)據(jù)之前，所有志愿者均已了解數(shù)據(jù)用途并簽署了知情同意書。在采集視頻前30 min內(nèi)，所有志愿者均未劇烈運(yùn)動、吸煙、飲酒，采集視頻時(shí)，志愿者先靜坐休息5 min，然后進(jìn)行視頻采集。

2.1.4 采集方法

設(shè)置視頻分辨力為1 920×1 080像素，幀率為30幀/s，志愿者距離攝像頭0.5 m左右，保證面部在畫面中間位置，每位志愿者采集35 s視頻，采集時(shí)盡量保持頭部靜止，指夾儀夾在左手食指處，調(diào)整高度，使指夾儀讀數(shù)也錄進(jìn)視頻，方便后期處理時(shí)觀察血氧值變化。在確保不會引發(fā)高原反應(yīng)的前提下，通過適當(dāng)屏住呼吸使血氧飽和度值下降到70%以下采集視頻，如圖2（c）所示；此外，通過不斷吸氧使血氧飽和度值達(dá)到90%以上再采集視頻，如圖2（d）所示。帳篷內(nèi)總共錄制視頻196段，其中自由呼吸視頻176段、屏住呼吸視頻10段、吸氧值視頻10段；帳篷外錄制視頻5段。

圖2 視頻數(shù)據(jù)采集場景

2.2 數(shù)據(jù)庫建立

建立高原血氧飽和度數(shù)據(jù)庫，命名為plateau-SpO2，數(shù)據(jù)庫包含40名志愿者的201段視頻，數(shù)據(jù)庫部分截圖如圖3所示。

圖3 高原血氧數(shù)據(jù)庫部分截圖

3 高原血氧飽和度非接觸檢測方法

基于IPPG檢測血氧飽和度，包括視頻采集、信號提取、信號處理和多元融合分析的血氧飽和度計(jì)算，技術(shù)流程圖如圖4所示。

圖4 基于IPPG檢測血氧飽和度技術(shù)流程圖

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1.1 人臉檢測算法

選擇感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）應(yīng)滿足：該區(qū)域富含毛細(xì)血管、無衣物遮擋便于采集視頻[14]。本文選擇將面部作為ROI。采集到的視頻數(shù)據(jù)包含肩部以上及背景物，采用dlib人臉檢測算法檢測面部68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)并標(biāo)記，基于圖像的Hog特征，結(jié)合支持向量機(jī)完成人臉檢測，對不同朝向、存在遮擋的人臉都可以有效地檢測出來，并能自動框選出ROI。

3.1.2 基于BTW-SG聯(lián)合濾波器濾波

基于IPPG非接觸檢測血氧飽和度時(shí)，將含有生理特征的圖像信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號（IPPG信號）至關(guān)重要[15]。采集到的視頻圖像包含紅（R通道）、綠（G通道）、藍(lán)（B通道）三通道，須對視頻每幀圖像的ROI進(jìn)行通道分離，各通道的平均像素灰度值b通過公式（1）計(jì)算：

式中，m、n為ROI的寬和高；h（i，j）表示第i行j列像素點(diǎn)的灰度值。通過公式（1）即可求得ROI的平均像素灰度值。以每幀圖像ROI的平均灰度值為縱坐標(biāo)、幀序列為橫坐標(biāo)，即可得到三通道的IPPG信號，如圖5所示。

圖5 原始IPPG信號

采集視頻時(shí)，由于被測者不經(jīng)意的動作、光線的變化等，得到的IPPG信號含有許多噪聲。研究表明[16-19]，IPPG信號的有效頻率為0.5~5 Hz。首先采用BTW濾波器（設(shè)置通帶頻率為0.5~5 Hz）去除信號中的低頻與高頻噪聲，保留有效頻帶內(nèi)的信號，再采用SG濾波器進(jìn)行平滑濾波，去除信號毛刺。SG濾波器是對信號進(jìn)行移動窗口的加權(quán)平均，在時(shí)域內(nèi)用最小二乘法擬合窗口內(nèi)多項(xiàng)式，濾除噪聲的同時(shí)可以確保信號的形狀、寬度不變，在處理非周期、非線性噪聲樣本時(shí)表現(xiàn)良好。設(shè)置濾波器的窗口長度為11、多項(xiàng)式的階數(shù)為4，經(jīng)過BTW-SG聯(lián)合濾波器濾波后的IPPG信號滿足后續(xù)計(jì)算要求。濾波后R通道、G通道和B通道IPPG信號如圖6（a）、（b）、（c）所示。

圖6 濾波后三通道的IPPG信號

3.1.3 計(jì)算R值

血氧飽和度檢測中一個(gè)關(guān)鍵的參數(shù)是R值，其計(jì)算公式如下[20-21]：

式中，IAC1、IAC2為信號1、2的交流分量，其值為IPPG信號的峰值與谷值之間差值；IDC1、IDC2為信號1、2的直流分量，其值為IPPG信號谷值的平均值。血氧飽和度計(jì)算公式為：氧合血紅蛋白/（氧合血紅蛋白+脫氧血紅蛋白）。氧合血紅蛋白對紅光的吸收少、紅外光吸收多，脫氧血紅蛋白剛好相反，對紅光吸收多、紅外光吸收少。根據(jù)血紅蛋白的吸光特性，選取紅通道和藍(lán)通道的IPPG信號作為計(jì)算R值的信號1和信號2[22-23]。

3.2 多元融合分析的血氧飽和度計(jì)算

本文采用3種模型計(jì)算血氧飽和度，分別為數(shù)學(xué)模型、多層感知器（multi-layer perception，MLP）模型和徑向基函數(shù)（radical basis function，RBF）模型。

3.2.1 數(shù)學(xué)模型

以往研究[24-25]是基于IPPG檢測血氧飽和度，采用數(shù)學(xué)模型計(jì)算血氧飽和度，計(jì)算公式如下：

式中，A、B、C為擬合得到的系數(shù)。采用指夾儀測得的血氧飽和度作為真實(shí)值，采用計(jì)算出來的R值擬合數(shù)據(jù)，確定系數(shù)A、B、C的值。

將采集到的數(shù)據(jù)80%用作曲線擬合的數(shù)據(jù)，確定數(shù)學(xué)模型待定系數(shù)，最終得到血氧飽和度計(jì)算公式如下：

3.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

王南兒[26]研究了身體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）、年齡與血氧飽和度之間的關(guān)系，結(jié)果表明BMI、年齡與血氧飽和度均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。另有研究表明，性別差異對血氧飽和度也會存在影響[27]。鑒于年齡、身高、體質(zhì)量等會對血氧飽和度有影響，因此本文將R值及被測者的性別、身高、體質(zhì)量和年齡作為特征參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，血氧飽和度值作為輸出。以下分別采用2種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行血氧飽和度檢測。

3.2.2.1 MLP模型

MLP是一種可普遍適用的非線性學(xué)習(xí)機(jī)器，能夠?qū)崿F(xiàn)任意復(fù)雜的函數(shù)映射，包含輸入層、隱藏層和輸出層，不同層之間是全連接的。本文的輸入層為5個(gè)神經(jīng)元，隱藏層為1層，包含4個(gè)神經(jīng)元，輸出層為1個(gè)神經(jīng)元，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7所示。訓(xùn)練模型時(shí)，將樣本的60%作為訓(xùn)練集、20%作為驗(yàn)證集、20%作為測試集，激活函數(shù)選擇雙曲正切（tanh）函數(shù)，輸出層的激活函數(shù)選擇relu函數(shù)，初始學(xué)習(xí)率為0.1，訓(xùn)練誤差為0.001，最大訓(xùn)練次數(shù)2 000次，優(yōu)化器選用梯度下降法。

圖7 MLP模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

3.2.2.2 RBF模型

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是輸入的RBF和神經(jīng)元參數(shù)的組合，屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)收斂速度快并且可以克服局部最小值問題，可映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。本文中，輸入層為5個(gè)輸入，隱藏層為1層，包含10個(gè)神經(jīng)元，輸出為血氧飽和度值，隱藏層激活函數(shù)選取高斯函數(shù)。

4 實(shí)驗(yàn)及分析

4.1 實(shí)驗(yàn)方法

采用3種模型計(jì)算血氧飽和度，分別為數(shù)學(xué)模型、MLP模型和RBF模型。采用標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation，STD）、平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）、平均偏差（mean bias，ME）作為評價(jià)指標(biāo)，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。STD指標(biāo)用來評價(jià)結(jié)果的離散程度；MAE可以避免結(jié)果正負(fù)誤差抵消，能夠準(zhǔn)確反映實(shí)際檢測誤差；ME是誤差和的平均值，也是國際上檢驗(yàn)精度的指標(biāo)之一。

為了驗(yàn)證本文提出的模型在檢測血氧飽和度時(shí)的性能，選取室內(nèi)39例樣本作為驗(yàn)證集，其中男性37例、女性2例，男性中長期生活在高海拔地區(qū)的11例。室外樣本采集時(shí)，由于高原室外風(fēng)大，采集設(shè)備發(fā)生晃動，采集到的視頻干擾太大不能用于驗(yàn)證模型的性能。將指夾儀采集到的血氧飽和度值作為參考血氧飽和度值，采集過程中如果血氧飽和度值有波動，根據(jù)讀數(shù)時(shí)間占比取合適的中間值作為參考血氧飽和度值。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3種模型的檢測結(jié)果如圖8所示。數(shù)學(xué)模型、MLP模型和RBF模型計(jì)算血氧飽和度時(shí)間分別為2、5、6 s。

圖8 3種模型檢測結(jié)果

將指夾儀測得的結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn)，各模型評價(jià)指標(biāo)見表1。數(shù)學(xué)模型的STD、MAE和ME分別為7.14%、4.22%和0.67%，相比其他2個(gè)模型，誤差較大，原因是采用二次函數(shù)計(jì)算，參數(shù)僅有R值，模型的魯棒性不強(qiáng)。3個(gè)模型中，RBF模型性能適中，其ME最小且為0，但并不能說明RBF模型性能優(yōu)；MLP模型性能最好，其STD與MAE值均為最小，檢測誤差為（0.3±4.54）%，且MLP模型MAE≤2%、≤5%和≤10%的占比分別為51%、85%和100%，均優(yōu)于數(shù)學(xué)模型與RBF模型。檢測值與實(shí)際值誤差較大的出現(xiàn)在血氧飽和度值最低和最高處。這是因?yàn)槲覀兊母咴瓕?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中異常血氧飽和度值所占的比例較小，導(dǎo)致模型對異常值的檢測能力不足，此外室外采集的視頻質(zhì)量差，達(dá)不到檢測血氧飽和度的質(zhì)量要求。3種模型ME與MAE指標(biāo)均相差較大，是因?yàn)槌霈F(xiàn)正負(fù)誤差抵消，導(dǎo)致ME很小。

表1 3種模型檢測血氧飽和度性能指標(biāo)對比

通過以上分析，可以得出多元融合計(jì)算血氧飽和度中MLP模型表現(xiàn)最好。以下對MLP模型進(jìn)行一致性與相關(guān)性分析，以評估模型的準(zhǔn)確性。

將指夾儀測得的結(jié)果作為參考的實(shí)際血氧飽和度值，對MLP模型與實(shí)際血氧飽和度值的結(jié)果進(jìn)行Bland-Altman一致性分析[27]，如圖9所示，97.4%的數(shù)據(jù)落在95%一致性區(qū)間內(nèi)，表明MLP模型的檢測結(jié)果與指夾儀的檢測結(jié)果具有較好的一致性。

圖9基于IPPG檢測血氧飽和度結(jié)果的Bland-Altman一致性分析

圖10為MLP模型檢測值與實(shí)際血氧飽和度值之間的回歸散點(diǎn)圖，可以看出，基于IPPG檢測血氧飽和度值與實(shí)際血氧飽和度值之間具有較高的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)為0.74，基于以往研究[28-33]，這一相關(guān)系數(shù)表明兩者檢測結(jié)果之間存在顯著的相關(guān)性，說明本文提出的基于IPPG非接觸檢測高原地區(qū)人體血氧飽和度的方法可以達(dá)到檢測要求。

圖10 基于IPPG的檢測值與實(shí)際值之間的回歸散點(diǎn)圖

5 結(jié)語

本文針對高原環(huán)境下高海拔、低氣壓應(yīng)用環(huán)境建立高原血氧數(shù)據(jù)庫，血氧飽和度范圍為66%~96%；采用3種模型計(jì)算血氧飽和度，得出MLP模型檢測結(jié)果優(yōu)于數(shù)學(xué)模型與RBF模型，豐富了基于IPPG非接觸檢測血氧飽和度的應(yīng)用環(huán)境，證明了在高原地區(qū)基于IPPG檢測血氧飽和度的可行性。本文的可用視頻數(shù)據(jù)是在光線充足的室內(nèi)采集，未考慮天氣陰晴、人臉由于妝容造成的臉色不同是否會對結(jié)果有影響，下一步應(yīng)增加實(shí)驗(yàn)人數(shù)，并在不同光線、不同天氣、是否有妝容情況下采集視頻數(shù)據(jù)。目前，基于IPPG非接觸檢測血氧飽和度還處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，僅能檢測靜止?fàn)顟B(tài)下的血氧飽和度，未來應(yīng)研究如何減少運(yùn)動干擾，使此技術(shù)可以在人員運(yùn)動狀態(tài)下檢測血氧飽和度，將此技術(shù)推向更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。