一种基于绿光的可穿戴式光电容积脉搏波测量系统

  摘 要: 脉搏波中蕴含丰富的血流动力学信息。利用无创的方法检测脉搏波并推导出人体心血管系统生理、病理特征成为研究的热点。设计一套可穿戴式的脉搏波提取设备,该设备包括MCU控制模块、信号采集模块、蓝牙模块、电源模块。分析光电容积法获取脉搏波的原理,采用523 nm绿光和环境光学传感器作为设备核心,详解描述了硬件开发模型,给出了信号处理部分的关键代码。实验结果表明,所设计的脉搏波提取设备在手腕、手指和额头等部位,能够很好地描绘脉搏波,具有很强的应用性。   关键词: 脉搏波提取; 无创检测方法; 光电容积脉搏波; 信号处理   中图分类号: TN98?34; TP391.4; R331 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2016)20?0125?04   Abstract: The pulse wave contains rich hemodynamic information. The non?invasive method used to detect the pulse wave and deduce the physiological and pathological features of human cardiovascular system becomes the research hotspot. A set of wearable pulse wave extraction device was designed, which includes MCU control module, signal acquisition module, power supply module, and Bluetooth module. The principle of photoplethysmography (PPG) to acquire the pulse wave is analyzed. The luminous diode at 523 nm and environmental optical sensor are taken as the core of the device. The hardware development model is described in detail, and the key codes of signal processing are given. The experiment results indicate that the designed pulse wave extraction device can describe the pulse wave of wrists, fingers and forehead, and has good applicability.   Keywords: pulse wave extraction; non?invasive detection method; photoplethysmography; signal processing   0 引 言   心血管疾病(Cardio Vascular Diseases,CVDs)作为最能威胁人类健康的一种疾病,其病因涉及人体内运输血液的组织和包括心脏、动脉血管、静脉血管在内的循环系统[1]。人体脉搏包含丰富的与心血管有关的生理病理信息,其波形幅值、周期、形状都可作为判断人体心血管系统健康与否的重要依据。目前,随着可穿戴便携式设备的发展,人们越来越不满足在限定时间、地点并且限制生理活动的条件下获得自身健康信息,而更倾向于自由、灵活、连续和实时地监测自身健康状态[2?4]。光学检测方法具有实施便捷、成本低廉等优势,成为可穿戴便携式测量的主流研究手段。   当前,光电容积脉搏波(Photo Plethysmo Graphy, PPG)的检测方法主要分为反射式和透射式。大量研究实验表明,相比于反射式测量方案,透射式测量对测量位置要求较高且长时间测量会给人带来不适,不利于可穿戴设备的发展,因此反射式测量法成为获取脉搏波并对其进行分析处理的技术热点[5?7]。基于红外光谱和红光作为光源测量获取PPG的设计方案很多,但是也存在一些问题。近期,有研究分析了绿光作为光源测量PPG的特性,发现与红外光和红光相比较,绿光受皮下组织的干扰更小,获取的PPG波形更加完整[8]。   1 光电容积脉搏波   基于红外光谱测量的理论依据是朗伯?比尔定律(Lambert?Beer Law),测量的方法是光电容积脉搏波。当特定波长的光束照射到人体皮肤表面时,利用光电接收器接收其透射光或反射光,在此过程中,人体皮下组织的血红蛋白等吸光物质在整个血液循环中吸光系数E和血液浓度C保持不变,透射光或反射光光程L随心脏作用呈周期性变化,心脏舒张期外周血液容积量最小,光程最小,光吸收量也最小,检测到的光强最小,而心脏收缩期则刚好相反,检测到的光强最大[9]。因此,根据朗伯?比尔定律,检测光强I与入射光强I0的关系为:   由式(2)可知,在吸光系数E、血液浓度C不变和稳定光源I的条件下,透射光或反射光光强信号形成的脉搏波波形由正弦波和余弦波叠加构成,幅值随心脏搏动导致的检测光程周期性变化而变化。   2 脉搏波测量系统设计实现   本文设计并实现了一款基于绿光光源、反射式PPG原理提取腕部脉搏波的装置,测量系统结构设计上采用主体模块分离设计,将脉搏波采集模块与其他模块隔离,保证功能的合理性及抗干扰性。系统主要分为三大模块,分别是PPG信号采集模块、MCU控制模块和蓝牙模块,如图1所示。   2.1 PPG信号采集   光源选取OSRAM公司生产的光谱宽带为33 nm的523 nm发光二极管。脉搏波采集传感器采用AMS公司生产的TSL2591环境光学传感器。TSL2591具备两路模数转换器和I2C接口,宽泛的光谱响应,能够提供可编程增益和可编程测量时间。此外,TSL2591是一高精度高灵敏度的光电数字传感器,即将光输入信号,去噪、滤波和放大后转换为数字输出信号,避免了传统模拟接收器在信号传输过程中,将外部干扰引入采集设备,增强了系统抗噪性,提高采样数据精度。   如图2所示,TSL2591的通道0在523 nm具有较高的响应度。本文设计的脉搏波测量系统只使用TSL2591的通道0并在TSL2591表层放置偏振片以滤除环境光干扰。当入射光进入皮下组织,经过血液内吸光物质等的作用,导致反射光强与入射光强不一致,TSL2591探测到反射光强的变化并转化为数字信号,进而描绘成脉搏波。   2.2 控制电路   针对可穿戴应用的脉搏波测量系统,体积小和功耗低是必须考虑的因素。因此,选择意法半导体(ST)公司生产的32位超低功耗微处理器STM32L152作为本文的控制芯片。STM32L152在保证低功耗的基础上,与STM32系列芯片兼容(便于移植开发),拥有32 MHz主频、数据E2PROM,RTC,ADC模块,DAC模块,DMA,支持USB,USART,83个I/O口,SPI通信,I2C通信。   在本文设计的脉搏波测量系统中,单片机作为主控芯片,通过I2C接口与TSL2591通信,编写控制代码设置环境光传感器的工作通道、采样率、增益等运行参数。传感器完成数字信号转换后,触发中断机制,通过I2C通信将信号传至单片机,从而完成信号采集过程,电路如图3所示。   2.3 蓝牙数据传输   考虑到可穿戴设备应支持不限地点的无线传输功能,本文设计的脉搏波提取系统数据传输采用低功耗蓝牙4.0,实现与手机、平板电脑等搭载蓝牙协议的智能设备实时互联。   蓝牙低能耗(BLE)技术是低成本、短距离、可互操作的鲁棒性无线技术。本文选用德州仪器(TI)公司为低能耗以及2.4 GHz 应用的片载系统 (SoC) 解决方案生产的CC2541蓝牙芯片。本文开发设计时选用PC机作为数据接收设备,因此控制芯片MCU将采集到的数据发送至CC2541芯片后通过串口透传方式进行数据传输。   2.4 充电电路设计   便携测量对测量环境要求极低,固定电源的模式不能满足其需求。本文设计了可充电电路,选取合适的充电电池,实现随时充电、随时使用的测量需要。充电接口选择通用USB 5 V接口,3 V稳压芯片LY2508A30以及恒定电流/恒定电压线性充电器LY3083。充电电路如图4所示。   3 实验数据处理和分析   采集脉搏波信号的实验开始之前,通过调查问卷形式排除受测者患有心血管疾病,确定10名研究对象。进行脉搏波信号测量之前,每位测试者佩戴医用心率带和本文设计实现的装置并原地休息15 min,而后由同一位熟悉本次实验环节的记录员打开开关,分别记录心率带所示心率和采集的脉搏波原始数据,如图5(a)所示,PC机提取并展示脉搏波的流程如图6所示。单片机首先点亮523 nm发光二极管并设定300 Hz采样频率;然后数据经蓝牙传送至PC机后经过0.1~30 Hz的带通滤波器软件滤波,去除50 Hz工频干扰、测量抖动等因素带来的干扰信号;接着数据经过基线漂移滤波算法剔除由于呼吸灯不可避免的因素造成的漂移基线;最后PC将捕获到的每一个 (时间,反射光强度值)绘制出来,得到脉搏波曲线,如图5(b)所示。   10名受试者在规定条件下,均能测得如图5所示的完整脉搏波。由本文第1节所述原理可知,脉搏波波峰对应心脏搏动,为了验证脉搏波的有效性,应用波峰识别算法[10],对10名受试者脉搏波分析可得到他们的心率值。经分析可知,10名受试者心率带所示心率与通过算法识别波峰计算所得心率的误差均在-2~2之间。结果表明,本文所设计的脉搏波提取装置所测量的脉搏波可用性高。   4 结 语   本文针对可穿戴心血管健康监测领域,设计了一款体积小、功耗低、可用性强的脉搏波系统。该系统包括单片机控制模块、脉搏波采集模块、蓝牙通信模块和电源模块。详细描述了系统硬件开发模型,给出了脉搏波采集控制模块和充电电源模块的电路图。对原始采集的数据进行滤波和去漂移基线后,通过心率参数分析脉搏波信号的可用性。实验结果说明,所设计测量系统,能够采集到可用性强的脉搏波,为研究可穿戴血压测量、血氧测量和各种能由脉搏波反映的健康参数测量,提供了坚实的基础。   参考文献   [1] 何疆春,李田昌.心血管疾病风险评估的现状与展望[J].心血管病学进展,2013,34(1):50?55.   [2] 李春聚.便携式医疗电子设备的应用[J].临床医药文献电子杂志,2015,2(27):5766.   [3] 张崇.便携式医疗电子设备应用及发展趋势探讨[J].医疗装备,2014,27(2):27?28.   [4] 赵瑞斌,孟燕军,张玮,等.腕佩式心率远程报警器研制[J].生物医学工程学杂志,2013,30(2):82?85.   [5] 许晓峰,历哲,凌振宝.反射式血氧饱和度测量系统设计[J].吉林大学学报(信息科学版),2013,31(3):260?265.   [6] 方启超,周严.基于C8051F120的透射式脉搏血氧仪的设计[J].电子测量技术,2013,36(2):81?84.   [7] 胡静,王成,李章俊,等.基于光电脉搏波描记方法的多生理参数测量研究[J].光电子・激光,2012,23(8):1631?1634.   [8] MAEDA Y, SEKINE M, TAMURA T. The advantages of wearable green reflected photoplethysmography [J]. Journal of medical systems, 2011, 35(5): 829?834.   [9] NIEVEEN J, REICHERT W J, VAN DER SLIKKE L B. Photoelectric plethysmography using reflected light [J]. Cardiology, 1956, 29(3): 160?173.   [10] SHIN H S, LEE C, LEE M. Adaptive threshold method for the peak detection of photoplethysmographic waveform [J]. Computers in biology and medicine, 2009, 39(12): 1145?1152.

  摘 要: 脉搏波中蕴含丰富的血流动力学信息。利用无创的方法检测脉搏波并推导出人体心血管系统生理、病理特征成为研究的热点。设计一套可穿戴式的脉搏波提取设备,该设备包括MCU控制模块、信号采集模块、蓝牙模块、电源模块。分析光电容积法获取脉搏波的原理,采用523 nm绿光和环境光学传感器作为设备核心,详解描述了硬件开发模型,给出了信号处理部分的关键代码。实验结果表明,所设计的脉搏波提取设备在手腕、手指和额头等部位,能够很好地描绘脉搏波,具有很强的应用性。   关键词: 脉搏波提取; 无创检测方法; 光电容积脉搏波; 信号处理   中图分类号: TN98?34; TP391.4; R331 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2016)20?0125?04   Abstract: The pulse wave contains rich hemodynamic information. The non?invasive method used to detect the pulse wave and deduce the physiological and pathological features of human cardiovascular system becomes the research hotspot. A set of wearable pulse wave extraction device was designed, which includes MCU control module, signal acquisition module, power supply module, and Bluetooth module. The principle of photoplethysmography (PPG) to acquire the pulse wave is analyzed. The luminous diode at 523 nm and environmental optical sensor are taken as the core of the device. The hardware development model is described in detail, and the key codes of signal processing are given. The experiment results indicate that the designed pulse wave extraction device can describe the pulse wave of wrists, fingers and forehead, and has good applicability.   Keywords: pulse wave extraction; non?invasive detection method; photoplethysmography; signal processing   0 引 言   心血管疾病(Cardio Vascular Diseases,CVDs)作为最能威胁人类健康的一种疾病,其病因涉及人体内运输血液的组织和包括心脏、动脉血管、静脉血管在内的循环系统[1]。人体脉搏包含丰富的与心血管有关的生理病理信息,其波形幅值、周期、形状都可作为判断人体心血管系统健康与否的重要依据。目前,随着可穿戴便携式设备的发展,人们越来越不满足在限定时间、地点并且限制生理活动的条件下获得自身健康信息,而更倾向于自由、灵活、连续和实时地监测自身健康状态[2?4]。光学检测方法具有实施便捷、成本低廉等优势,成为可穿戴便携式测量的主流研究手段。   当前,光电容积脉搏波(Photo Plethysmo Graphy, PPG)的检测方法主要分为反射式和透射式。大量研究实验表明,相比于反射式测量方案,透射式测量对测量位置要求较高且长时间测量会给人带来不适,不利于可穿戴设备的发展,因此反射式测量法成为获取脉搏波并对其进行分析处理的技术热点[5?7]。基于红外光谱和红光作为光源测量获取PPG的设计方案很多,但是也存在一些问题。近期,有研究分析了绿光作为光源测量PPG的特性,发现与红外光和红光相比较,绿光受皮下组织的干扰更小,获取的PPG波形更加完整[8]。   1 光电容积脉搏波   基于红外光谱测量的理论依据是朗伯?比尔定律(Lambert?Beer Law),测量的方法是光电容积脉搏波。当特定波长的光束照射到人体皮肤表面时,利用光电接收器接收其透射光或反射光,在此过程中,人体皮下组织的血红蛋白等吸光物质在整个血液循环中吸光系数E和血液浓度C保持不变,透射光或反射光光程L随心脏作用呈周期性变化,心脏舒张期外周血液容积量最小,光程最小,光吸收量也最小,检测到的光强最小,而心脏收缩期则刚好相反,检测到的光强最大[9]。因此,根据朗伯?比尔定律,检测光强I与入射光强I0的关系为:   由式(2)可知,在吸光系数E、血液浓度C不变和稳定光源I的条件下,透射光或反射光光强信号形成的脉搏波波形由正弦波和余弦波叠加构成,幅值随心脏搏动导致的检测光程周期性变化而变化。   2 脉搏波测量系统设计实现   本文设计并实现了一款基于绿光光源、反射式PPG原理提取腕部脉搏波的装置,测量系统结构设计上采用主体模块分离设计,将脉搏波采集模块与其他模块隔离,保证功能的合理性及抗干扰性。系统主要分为三大模块,分别是PPG信号采集模块、MCU控制模块和蓝牙模块,如图1所示。   2.1 PPG信号采集   光源选取OSRAM公司生产的光谱宽带为33 nm的523 nm发光二极管。脉搏波采集传感器采用AMS公司生产的TSL2591环境光学传感器。TSL2591具备两路模数转换器和I2C接口,宽泛的光谱响应,能够提供可编程增益和可编程测量时间。此外,TSL2591是一高精度高灵敏度的光电数字传感器,即将光输入信号,去噪、滤波和放大后转换为数字输出信号,避免了传统模拟接收器在信号传输过程中,将外部干扰引入采集设备,增强了系统抗噪性,提高采样数据精度。   如图2所示,TSL2591的通道0在523 nm具有较高的响应度。本文设计的脉搏波测量系统只使用TSL2591的通道0并在TSL2591表层放置偏振片以滤除环境光干扰。当入射光进入皮下组织,经过血液内吸光物质等的作用,导致反射光强与入射光强不一致,TSL2591探测到反射光强的变化并转化为数字信号,进而描绘成脉搏波。   2.2 控制电路   针对可穿戴应用的脉搏波测量系统,体积小和功耗低是必须考虑的因素。因此,选择意法半导体(ST)公司生产的32位超低功耗微处理器STM32L152作为本文的控制芯片。STM32L152在保证低功耗的基础上,与STM32系列芯片兼容(便于移植开发),拥有32 MHz主频、数据E2PROM,RTC,ADC模块,DAC模块,DMA,支持USB,USART,83个I/O口,SPI通信,I2C通信。   在本文设计的脉搏波测量系统中,单片机作为主控芯片,通过I2C接口与TSL2591通信,编写控制代码设置环境光传感器的工作通道、采样率、增益等运行参数。传感器完成数字信号转换后,触发中断机制,通过I2C通信将信号传至单片机,从而完成信号采集过程,电路如图3所示。   2.3 蓝牙数据传输   考虑到可穿戴设备应支持不限地点的无线传输功能,本文设计的脉搏波提取系统数据传输采用低功耗蓝牙4.0,实现与手机、平板电脑等搭载蓝牙协议的智能设备实时互联。   蓝牙低能耗(BLE)技术是低成本、短距离、可互操作的鲁棒性无线技术。本文选用德州仪器(TI)公司为低能耗以及2.4 GHz 应用的片载系统 (SoC) 解决方案生产的CC2541蓝牙芯片。本文开发设计时选用PC机作为数据接收设备,因此控制芯片MCU将采集到的数据发送至CC2541芯片后通过串口透传方式进行数据传输。   2.4 充电电路设计   便携测量对测量环境要求极低,固定电源的模式不能满足其需求。本文设计了可充电电路,选取合适的充电电池,实现随时充电、随时使用的测量需要。充电接口选择通用USB 5 V接口,3 V稳压芯片LY2508A30以及恒定电流/恒定电压线性充电器LY3083。充电电路如图4所示。   3 实验数据处理和分析   采集脉搏波信号的实验开始之前,通过调查问卷形式排除受测者患有心血管疾病,确定10名研究对象。进行脉搏波信号测量之前,每位测试者佩戴医用心率带和本文设计实现的装置并原地休息15 min,而后由同一位熟悉本次实验环节的记录员打开开关,分别记录心率带所示心率和采集的脉搏波原始数据,如图5(a)所示,PC机提取并展示脉搏波的流程如图6所示。单片机首先点亮523 nm发光二极管并设定300 Hz采样频率;然后数据经蓝牙传送至PC机后经过0.1~30 Hz的带通滤波器软件滤波,去除50 Hz工频干扰、测量抖动等因素带来的干扰信号;接着数据经过基线漂移滤波算法剔除由于呼吸灯不可避免的因素造成的漂移基线;最后PC将捕获到的每一个 (时间,反射光强度值)绘制出来,得到脉搏波曲线,如图5(b)所示。   10名受试者在规定条件下,均能测得如图5所示的完整脉搏波。由本文第1节所述原理可知,脉搏波波峰对应心脏搏动,为了验证脉搏波的有效性,应用波峰识别算法[10],对10名受试者脉搏波分析可得到他们的心率值。经分析可知,10名受试者心率带所示心率与通过算法识别波峰计算所得心率的误差均在-2~2之间。结果表明,本文所设计的脉搏波提取装置所测量的脉搏波可用性高。   4 结 语   本文针对可穿戴心血管健康监测领域,设计了一款体积小、功耗低、可用性强的脉搏波系统。该系统包括单片机控制模块、脉搏波采集模块、蓝牙通信模块和电源模块。详细描述了系统硬件开发模型,给出了脉搏波采集控制模块和充电电源模块的电路图。对原始采集的数据进行滤波和去漂移基线后,通过心率参数分析脉搏波信号的可用性。实验结果说明,所设计测量系统,能够采集到可用性强的脉搏波,为研究可穿戴血压测量、血氧测量和各种能由脉搏波反映的健康参数测量,提供了坚实的基础。   参考文献   [1] 何疆春,李田昌.心血管疾病风险评估的现状与展望[J].心血管病学进展,2013,34(1):50?55.   [2] 李春聚.便携式医疗电子设备的应用[J].临床医药文献电子杂志,2015,2(27):5766.   [3] 张崇.便携式医疗电子设备应用及发展趋势探讨[J].医疗装备,2014,27(2):27?28.   [4] 赵瑞斌,孟燕军,张玮,等.腕佩式心率远程报警器研制[J].生物医学工程学杂志,2013,30(2):82?85.   [5] 许晓峰,历哲,凌振宝.反射式血氧饱和度测量系统设计[J].吉林大学学报(信息科学版),2013,31(3):260?265.   [6] 方启超,周严.基于C8051F120的透射式脉搏血氧仪的设计[J].电子测量技术,2013,36(2):81?84.   [7] 胡静,王成,李章俊,等.基于光电脉搏波描记方法的多生理参数测量研究[J].光电子・激光,2012,23(8):1631?1634.   [8] MAEDA Y, SEKINE M, TAMURA T. The advantages of wearable green reflected photoplethysmography [J]. Journal of medical systems, 2011, 35(5): 829?834.   [9] NIEVEEN J, REICHERT W J, VAN DER SLIKKE L B. Photoelectric plethysmography using reflected light [J]. Cardiology, 1956, 29(3): 160?173.   [10] SHIN H S, LEE C, LEE M. Adaptive threshold method for the peak detection of photoplethysmographic waveform [J]. Computers in biology and medicine, 2009, 39(12): 1145?1152.


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