基于容积脉搏波的无创连续血压测量系统

本文通过文献复习［1-7］，综合分析不同血压脉搏波特征变化，提出针对不同脉搏特征下的传导时间提取算法，通过逐步回归分析建立血压模型，并据此模型实时测量人体收缩压与舒张压,实现血压的便捷、无创连续测量并可彻底摆脱袖套束缚。

1基本原理

血流动力学研究表明，动脉中血液从心脏向外周传播时，由于人体末端很多小动脉、微动脉和毛细血管起着阻力血管的作用，所以血管中血液是存在向心的反射作用的，这些往返脉搏波的线性组合构成动脉中脉搏波的特征形状［8］。对于动脉硬化的情况而言,其血管弹性降低,血管中血液流速加快,使人体末端的反射血液提前返回心室,这些反射波与推进波的叠加效应,使人体脉压抬升；而动脉状况较好的情况下,血管弹性较好,血液流速较慢,反射波的到来将延迟,收缩期压力将减少。因此,反射波与推进波汇合的时间,是可以反映脉搏波传导时间的,并可作为反映血压状况的参数。

Hiroshi等［9］在对由容积脉搏波进行二次微分后的加速脉搏波进行研究时发现,加速脉搏波各特征点能很好地反映血液微循环过程。从加速脉搏波中, 可以清晰看到波形呈现很有规律的上升和下降（图1）。这些上升支和下降支可以很好地解释心脏搏动引起的血液迸出、血液反射等血液微循环过程,且微循环过程有如下解释。

O-A段：由心脏逬出的血液在20~30mmHg的血压作用下,推进至人体末端的某个小动脉（如手指端）,并流进毛细血管,但是毛细血管极其细微而密集的特性,使推进至此的血液无法快速通过静脉流回心脏,因此,毛细血管中血液容量便急剧增加。

图1 光电容积脉搏波（a）和对应加速脉搏波（b）的图解说明

Fig.1 Illustration of PPG pulse wave（a）and accelerated pulse wave（b）A-B段：上述增加的血液在经过一定时间不断向前推进后,会出现一个快速下降过程。

B-C段：随着血液到达末端终点,会遇到静脉的阻碍,因此,来自静脉的反射血液便停留在毛细血管中,再次产生的结果就是毛细血管中血液容量再次有所增加。

C-D段：上述由静脉回流的血液在经过一定时间不断向前推进后,会再次出现一个下降过程。

以上过程会出现多次,因此毛细血管中血液容积也会有微弱的增加和减少,在加速脉搏波中,则如D-E段和E-F段表现的微弱的上升和下降。直到这种变化几乎可以忽略不计了,则一次心脏搏动过程结束,正如加速脉搏波中G点所示。

根据血液微循环机理分析可知脉搏波传导时间可通过A-C段时间间隔表示,它能比较准确地反映血液从心脏搏出到传递至手指末端毛细血管并反射汇合的时间［10］。Bazzett［11］发现脉搏波传导时间（pulse wave transittime, PWTT）和动脉血压值有关,也同血管容积和血管壁弹性量有关。在一定范围内, PWTT和动脉血压之间呈线性相关,且这种关系在某一个体,在一段时间内相对稳定。因此,如果能准确的获取推进波与反射波的传导时间,建立动脉血压与传导时间的血压估算模型,计算人体实时血压值,将可极大地简化检测流程, 降低检测复杂度,实现无创连续测量并能彻底摆脱袖套的束缚。

2 软件设计及提取算法

本文提出的无创连续血压测量方法,本质在于找出血压与脉搏波传导时间之间的关系,因此首要

的是准确提取脉搏波传导时间。

为准确把握传导时间随血压的变化规律,实现脉搏波传导时间的准确提取,分别在居民区和养老

院征集脉搏数据采集和血压测量志愿者89名（男性67名,女性22名）,年龄涵盖20~80周岁,其中,血压正常志愿者74名,高血压（收缩压/舒张压大于140/90）志愿者15名, 进行血压模型建立实验。对89名志愿者加速脉搏波进行统计,分析后发现,所获得的加速脉搏波C特征点位置随血压的变化规律,完全符合理论分析,且动脉血压与脉搏波传导时间应成反比例关系。

将众多志愿者数据归类后发现,影响C特征点准确捕捉的主要存在3种变化,即C特征点位于零值点Z后、零值点Z附近以及零值点Z前。其中,点A, B,C同图1中位置示意,Z为点B后搜索到的第一个零值点,M为零值点Z后搜索到的第一个极大值点。C特征点为零值点Z后的第一个极大值点即M 点,较易准确捕获（图2a）；C特征点移动至零值点Z附近时,C特征点前后波形也由陡峭变的平缓且转折或切迹极不明显,较难准确捕获（图2b）；C特征点移动至零值点Z前时,C特征点前后波形又会表现出小的波峰或较大转折切迹（图2c）。对于血压的连续变化,C特征点的前移过程, 也是一个连续不间断的过程,在这个过程中,会出现图2中3个较典型的波形特征,所以,能准确识别出此3类波形特征,就能准确捕获C特征点在B至M区间内任何位置时的状态。

图2加速脉搏波的3种典型特征图

Fig.2 Three typical figures of accelerated pulse wave

根据它们的特征,本文提出了数据分割与区间搜索的传导时间提取算法。首先,从一个周期的加速脉搏波中,逐一搜索出A, B,Z,M特征点,将A至M区间数据以B,Z特征点为界分隔为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ区间,然后,分别在Ⅱ,Ⅲ区间搜索C特征点。由于A,B,Z,M点特征明显,可以非常准确的识别出,利用此4

点作为数据分割特征点,逐步缩小C特征点所在的区间,提高了脉搏波传导时间计算的准确度。本文算法,硬件要求较低,算法计算量小,计算准确,尤其在对不同人群脉搏波及不同血压时的传导时间计算,仍能保证数值的准确与稳定。

3硬件系统设计

本样机系统由于只需采集容积脉搏波一路信号,所需硬件较少,故仪器极易做到外形小巧、便携使用。本样机系统原理框图如图3所示。

图3 无创血压测量系统原理框图

Fig.3 Principle diagram of the noninvasive blood pressure measurement system 测量时,采用HKG-07红外脉搏传感器检测人体指端脉搏搏动信号,经信号调理模块后,通过运算处理模块转换为数字信号,并存储于外部大容量存储模块中；将容积脉搏波进行2次微分及滤波处理后, 得到平滑二次微分波形,即系统所需加速脉搏波,从加速脉搏波中,通过提取算法,提取出脉搏波传导时间,运用建立好的血压方程,实时检测出血压。

样机系统能实时检测每搏血压,并具人机交互界面, 用户可通过控制键盘与显示面板,随时观察

整个检测过程,同时样机也带有血压数据长久存储与浏览功能,方便用户长期监测血压状况。

4临床实验研究

临床实验研究分为2部分:血压模型建立实验与血压模型验证实验,实验分别有89名与20名志愿者参与。实验步骤如下：首先,使受测者在温度25℃的房间休息10min,然后,采用HKG-07红外脉搏传感器采集手指处脉搏波并存储数据, 测试时保证受测者端坐,并使手指与心脏保持齐平。与此同时采用鱼跃牌水银血压计测量受测者血压,该血压计为江苏鱼跃医疗公司产品,测量范围在0~300mmHg,基本误差在3.75mmHg,灵敏度达到2.25mmHg。

4.1 血压模型建立实验

根据血压模型建立实验数据,以收缩压（systolic pressure, PS）为应变量,以对应提取出的PWTT 为自变量,依据动脉血压与脉搏波传导时间之间的线性关系,进行回归分析得出回归系数及常数,建立血压测量回归方程式。经回归分析得出血压方程：

PS=251.8364-0.72099*PWTT

R2=0.7872

根据双弹性腔模型理论推导可知,舒张压与收缩压成线性比例关系,由计算所得收缩压与水银血压计舒张压作回归分析,建立舒张压（diastolic pressure,PD）测量方程：

PD=5.39439+0.56908*PS

R2=0.5599

4.2 血压模型验证实验

为了检验本文方法测量血压的准确性,采用Bland-Altman法对血压模型验证实验数据进行一致性分析。Bland-Altman法是数学界与工程界广泛认同的适合于2种仪器或2种方法所测试数据一致性比较的统计分析方法［7］。血压模型验证实验数据对比（表1）,数据包括血压正常志愿者13名及高血压志愿者7名。两种方法的Bland-Altman分析图如图4所示。

从图4中可以看出, 20个数据均位于一致性界限以内。经计算,收缩压数据的相关系数为0.89404（P<0.0001）,差值的均数d=-0.7450mmHg,标准差SD=2.2206mmHg,舒张压数据的相关系数为0.81716,差值的均数为d=-1.3550,标准差为SD=2.7404,由此计算出收缩压,舒张压的95%一致性界限分别为（-5.0974,3.6074）,（-6.7262,4.0162）,由此可见,基于本文方法制作的样机的测量结果与基于传统充气袖带测量大的测量结果有较好的一致性。

表1两种方法所测实验数据对比（n=20, mmHg）

Table1Comparison of data Measured with the two methods（n=20,mmHg）

No．Message PS_true PS_sys PD_true PD_sys