基于可穿戴設(shè)備的血氧飽和度檢測(cè)及算法的研究.pdf

1、光電容積脈搏波信號(hào)(PPG)反映了人體的重要信息，包含了豐富的微循環(huán)生理病理信息，是我們研究人體循環(huán)系統(tǒng)重要的信息來(lái)源。其應(yīng)用領(lǐng)域由人體循環(huán)系統(tǒng)發(fā)展到呼吸系統(tǒng)，在人體血壓、血流、血氧、腦氧、肌氧、血糖、脈率、呼吸率和呼吸容量等的無(wú)創(chuàng)檢測(cè)中都有很好的應(yīng)用前景。從PPG信號(hào)中提取血氧飽和度的特征已成為目前最主要的無(wú)創(chuàng)測(cè)量血氧飽和度的方式;而在智能穿戴方面，PPG信號(hào)的檢測(cè)主要用于提取人體的心率信號(hào)。在智能穿戴的設(shè)備上采集PPG信號(hào)存在很多噪

2、聲，最主要的噪聲來(lái)源于運(yùn)動(dòng)偽差.目前尚未有有效的方法完全去除PPG信號(hào)中的運(yùn)動(dòng)偽差，這使得具有血氧飽和度的測(cè)量智能穿戴的設(shè)備遲遲不能走入人們的生活。本文針對(duì)從穿戴設(shè)備上采集的光電容積脈搏波信號(hào)進(jìn)行移除運(yùn)動(dòng)偽差，特征提取等來(lái)檢查血氧飽和度等問(wèn)題展開(kāi)討論，主要內(nèi)容有:
　　介紹基于光電容積脈搏波描記法（PPG技術(shù)）的無(wú)創(chuàng)血紅蛋白濃度檢測(cè)技術(shù)的光學(xué)與生理學(xué)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。并根據(jù)Lambert-Beer定律從透射式血氧飽和度測(cè)量?jī)x的數(shù)學(xué)模

3、型出發(fā)，推導(dǎo)出適用于反射式的血氧飽和度的數(shù)學(xué)模型。
　　基于能夠用于穿戴設(shè)備上的AFE4403芯片搭建的光電容積脈搏波信號(hào)采集設(shè)備作為光電容積脈搏波信號(hào)的采集設(shè)備。主要包括，兩路LED燈的驅(qū)動(dòng)方式和電流大小控制，AFE4403芯片放大參數(shù)的設(shè)置，PPG信號(hào)采集的頻率、空占比等問(wèn)題的研究。利用該采集設(shè)備完成了135組數(shù)據(jù)的采集，為后續(xù)PPG信號(hào)處理和血氧飽和度的預(yù)測(cè)提供了可靠的數(shù)據(jù)。
　　研究PPG信號(hào)的信號(hào)處理算法，包括:基

4、線(xiàn)漂移、濾除高頻噪聲、消除運(yùn)動(dòng)偽差以及PPG信號(hào)的特征信息的提取等。對(duì)于PPG信號(hào)的基線(xiàn)漂移問(wèn)題，本文提出了零相移的IIR無(wú)限脈沖響應(yīng)濾波器，通過(guò)對(duì)具有基線(xiàn)漂移的PPG信號(hào)處理，表明該濾波器能夠有效消除PPG信號(hào)的基線(xiàn)漂移。針對(duì)PPG信號(hào)中的運(yùn)動(dòng)偽差噪聲的消除，提出了基于FastICA的獨(dú)立成分分析算法從測(cè)量信號(hào)中分離出運(yùn)動(dòng)偽差信號(hào)和PPG信號(hào)，將PPG原始信號(hào)作為PPG信號(hào)與運(yùn)動(dòng)偽差等噪聲信號(hào)的混合信號(hào)，分離出PPG信號(hào)與噪聲信號(hào)。通