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SPO2----总结目录软件体系结构项目背景和意义检测原理和方法硬件体系结构脉搏波识别和提取算法系统误差分析与去干扰措施在临床监护病人的血氧饱和度时，多使用固定的有创的血气分析法对病人进行血氧检测，容易造成干扰，而且不能够提供连续实时的血氧饱和度数据，难以满足日益提高的医疗要求的需要!。因此,无创实时连续地对病人进行血氧饱和度检测变得日益广泛而且重要血氧饱和度是人体新陈代谢的重要体征指标之一。也是人体呼吸系统和循环系统疾病诊断的重要生理参数.许多临床疾病会造成氧供应的缺乏!将会直接影响细胞的正常新陈代谢，严重的还会威胁人的生命!项目背景检测原理222HbOHbOHbcsocc=+2HbOCHbC1l2l2HbOHb22SpOaRbRc1122ACDCACDCIIRII2SpO2SpO22SpOaRbRc血氧饱和度的表示为，其中和分别为氧和血红蛋白浓度和还原血红蛋白浓度其中和分别为两束光的波长(一般采用红光和红外光)，和分别为氧和蛋白和还原蛋白对光的吸光系数。，则：由于吸光系数是常数，R值可由采集的脉搏波数据计算得到，因此，确定了入射的两束光的波长，就能计算得到SpO2的值。这是从原理上推到的计算血氧饱和度的公式。在实际计算中，不用以上的原理公式来计算血氧饱和度，而是采用经验公式。大量的研究表明SpO2的值与R成负相关，一般是用来计算血氧饱和度，其中，AC为交流分量，DC为直流分量。交流分量的计算方法为对脉为模拟仪的值。因次，通过大量值和R值通过曲线拟合即可得到a，b，c的值。综上所述，我们用血氧模拟仪模拟血氧值所以，血氧模块在测得了模拟仪或者人手指的R值就可以在实际计算中，根据无创血氧测试原理，由Beer-Lamber定律推出的血氧的计算公式为搏波滤波后的波峰减波谷值，直流分量为滤波前采样点的平均值。计算R值，最后得到拟合曲线计算出了血氧。检测方法目前临床上通常采用双光束透射式血氧探头，探头一侧为两个发出不同波长光的发光二极管，透过手指指尖、脚趾指尖或耳垂等部位，探头的另一侧则由光敏管接收透射过组织的光。两种波长的透射光吸收比值就是动脉血氧饱和度的函数，通过确定血氧饱和度和吸收比值与血氧饱和度的对应关系，计算脉搏血氧饱和度值硬件结构体系(1)信号分离和滤波采用模拟电路实现，需要更多的模拟器件，使得系统的功耗变大，同时模拟电路的实现使得系统功能变的固定，很难修改滤波器参数或扩展功能；模拟电路受环境和温度的影响较大，使得系统稳定性不够好。(2)由于红光和红外光是通过MCU控制LED驱动电路而轮流发光，采用硬件分离后，得到采样保持后的波形，再对该模拟信号进行低通滤波，得到红光和红外光对应的PPG信号。随着采样率的不同，低通滤波后的信号的幅值会发生变化，使得传到ADC的模拟信号出现失真。(3)出现运动或低灌注的情况，需要用到完整的噪声信号去分析噪声信号的特征。由于前端模拟滤波的存在，最后采集到的信号的频率会在5Hz以下，而运动干扰会出现各种不同的形式，可能会使得原始信号的部分特征丢失，不能完整保留原始信号的特征，对后期的信号处理带来困难。硬件体系结构改进设计调理电路去掉了信号分离电路和模拟滤波电路，信号分离和滤波的功能全采用数字信号处理的方式完成，使得系统功耗下降，同时数字滤波器使得滤波器截至频率可以很方便的调节，数字电路使得系统稳定性得到提升。第一种方案是基于单片机89C52的脉搏血氧检测系统,它的硬件部分由模拟电路，数字电路两部分组成。第二种方案是基于Nl-6251采集卡的脉搏血氧检测系统,它是基于Nl-6251采集卡对模拟电路进行控制,并对信号进行采集和处理。其中,夹指传感器，驱动调制电路，电流电压转换电路，信号放大滤波电路，锁相放大电路构成模拟电路;数字电路是以单片机89C52为核心对模拟电路获得的信号采用模数转换器MAX195进行采集,并将采集信号通过串口芯片MAX232送计算机进行信号处理和存储“第一种方案的软件部分是以单片机为核心,将采集的信号通过串口送计算机处理及存储。第二种方案的软件部分是采用LabViEW设计了时序控制模块。信号采集模块控制模拟电路,采集和处理信号,最后定标系统,并实时计算出脉搏血氧饱和度。由于脉搏波信号比较微弱很容易淹没在噪声中,为此在信号提取前端采用暗电流比较小的夹指传感器抑制背景光的干扰,同时采用调制解调的方法将信号调制到了光信号上,为了进一步提高信噪比,采用高共模抑制比仪表放大器AD62O构成的电路对调制信号进行放大,同时运用工频陷波器和带通滤波器对信号进行滤波,充分放大有用信号和抑制噪声,并基于LabVIEW软件设计锁相放大模块对信号进行处理,从而获得脉搏波信号。本文设计的锁相放大电路可以对有用信号进行解调获得脉搏波信号,该锁相放大电路为实现便携脉搏血氧饱和度奠定了基础硬件体系结构改进系统通过I2C接口控制D/A模块与PWM模块搭配工作，来驱动血氧传感器。血氧传感器采集的信号经过信号调理电路后，经A/D模块采集并送至系统通过S3C2440A控制中心!经过数据分析和处理后,在触摸屏上显示,并将结果送至上位机进行保存。S3C2440A是基于ARM9核心的处理器。具有丰富的外设接口和强大的处理和控制性能,其功耗低,处理速度最高可到400MHZ，具有片上I2C,SPI,LCD接口及UART接口,极大地方便了系统的设计和扩展。硬件体系结构脉搏波识别和提取算法目前，人体脉搏波波形识别的方法有很多，如轮廓限制法、阈值法、数字滤波法等。在实际应用中，依据脉搏波的特点，采用阈值法，再加上部分自学习功能，根据不同人的脉搏波波形，调整识别算法中的各个参数，在实际应用中可降低算法的复杂性，提高算法的灵活度，并且在一定程度上提高检测的准确度。初步计算出特征点之后，为了减小采样误差、抑制干扰信号理，采用自学习阈值判别法，检查各个特征点是否超过阈值，若检出脉搏波幅度、上升支时间在变化范围内，则是正常信号，予以保留；反之认为是干扰信号，予以剔除。阈值法的结果误差较大,其原因在于有些高血压患者的潮波波峰可能超过主波波峰,特别是在有干扰的脉搏波信号上,达不到预期目的。脉搏波特征点的时域提取方法，即识别主升支起始点和终点的位置，求取两个采样点幅值差。脉搏波信号具有变异性、随机性，并受到强干扰等特点。由于脉搏波信号容易受到各种各样的条件的干扰，并且在采样速度有限的情况下，不能确定所采到得点一定包含脉搏波的最大值点和最小值点。因此如果要想提高时域上采样的精度，对于硬件的要求则会很高。脉搏波识别和提取算法极值法的基本思想是把脉搏波信号的极大值点一次性提取出来,再在极大值点中分离出脉搏波的时域特征点。具体算法流程为:步骤1对于采样的脉搏信号假设为x(n),找出其所有的极大值点;步骤2对极大值点进行去噪,消除噪声点,在极大值点中找出理论上的最大值,即主波峰;步骤3根据主波峰的位置计算周期;步骤4去掉所有的最大值点(主波),再找出剩余极大值点中的最大值和次大值,即潮波和重搏波。自适应的算术平均算法的思想是对于脉搏信号x(n)连续取N个采样值进行算术平均,求得的平均值作为该N点的值代表,在此基础上,用差分法分出脉搏波的升支与降支,然后再找出相邻升支的最大值和最小值,从而确定主波峰与始射点。仿真结果表明脉搏信号经过算术平均以后平滑度有所提高,误差相对阈值法有明显改善,但N的值不好确定,N取太大,信号的平滑度较好,但灵敏度降低;N取太小,灵敏度提高了,但平滑度下降,误差就增大。要想得到比较理想的N值,需要对所采集的信号进行大量的实验和对比,有效性不明显。频域提取法，在频域内提取脉搏波交流成分的最大能量集中频率点的幅频信息，并用其来表征脉搏波振幅的特征幅值。众所周知，傅立叶变换相当于将描述被测信号的样本向量向一个正交函数系的线性投影，一种线性变换，可以用于信号幅值提取。由误差理论可推导出，平均运算可以提高信号的检测精度，而傅立叶变换计算方法实质上是对样本数列中每个采样点的幅值进行加权平均。根据上述分析，本设计选用傅立叶变换，得到脉搏波的频谱信息，在频域提取脉搏波的脉动幅值，从而提高的信号提取结果的精度。采用傅立叶变换方法从光电容积脉搏波中提取脉搏波的动态光谱幅值，即提取在每个波长下光电容积脉搏波的波动幅值，这种方法不仅可以提高信号精度，而且在临床诊断中，从功率谱图能直观的分析脉搏信号的频谱特征、谐波峰值与谐波斜率，为患者的早期诊断提供一种无创有效地检测手段。脉搏波识别和提取算法频域提取实例选用傅立叶变换来提取脉搏波的脉动幅值，可以得到更高精度的信号提取结果。考察脉搏波的频谱如图5.9所示，其中低于1Hz的信息体现了脉搏波的基线漂移；交流分量的能量主要集中在1Hz附近的心脏搏动频率点，其幅值与时域信号中脉动部分相对应，能带宽度体现了脉搏波频率的漂移程度；2Hz附近的能量集中点表达了脉搏波的重波信息；而3Hz附近的能量集中点则表达脉搏波的潮波和房缩波信息。如果截取一个心动周期内的脉搏波描迹数列，对其进行DFT变换，那么其基波分量对应第一个能量集中频率点。人体脉搏波的基线和周期都很不稳定，如果直接从光电容积脉搏波的时域信号中进行信号提取比较困难，而且会产生较大的误差。动态光谱的吸光度幅值即为脉搏波的峰—峰值，而傅立叶变换又具有线性特性，在理想情况下，可以用脉搏波的基波分量替代峰峰值，因此对频域信号进行信息提取，克服了时域处理的误差弊端。频域提取实例一般情况下，相邻的两个光电容积脉搏波在幅度和上升支时间不会产生突变。由于不同个体间的差异，在截取前应预检2-3秒脉搏波，对心动周期长度进行自学习，截取相对平稳的脉搏波段，获得与心动周期等长的脉搏波数据段。搜索脉搏波的峰值点或谷值点对脉搏波进行分割，获得与心动周期等长的脉搏波数据段，进行傅立叶变换，提取基波幅值，计算血氧饱和度值频域提取实例基于波形局部特征的识别周期算法正确的波谷位置应当是足够长的一段信号中的低点，这段信号的长度基于对脉搏周期的预期和噪声的先验知识。若一个脉搏周期为大约100个左右的采样点!可以定义长度为32的循环队列来存储动态更新的数据，该队列相当于在脉搏波信号上加一个滑动的窗口，窗口应有一定宽度，大于噪声时间，但需小于脉搏周期。判断过程如下，当最小值位置处于窗口中部位置时则判定为一个波谷。检测到波谷以后窗口继续滑过10个采样点，但不再检查最小值，确保上一个波谷已经离开窗口中心，然后继续检查最小值位置确定下一个波谷。可以分为3种状态分别称之为确定波谷，离开波谷，寻找波谷。示意图见图，可以看到即使在被测者较大肢体运动时，滑动窗口依然可以有效识别出正确的波谷。这种三段式的判断方法更接近于人的实时认识过程，每一个状态只需要很少的计算量，同时可以避免漂移和变形带来的干扰!有效地判定波谷位置，最终得到准确稳定的脉搏周期，进一步计算可得到脉率和脉搏血氧饱和度。系统误差分析与去干扰措施1、手指插入探头的方向和深度：首先要调整好手指插入的血氧探头的位置，尽量使指尖靠近探头的底部，指甲向上插入，并尽量使被检测者的手指和手腕等部位尽量少做屈伸动作，以减少传感器德接触噪声。2、检测肢体的活动：检测肢体的活动会导致血液充盈状况发生变化，从而使光路径长度改变，导致测量数值不准，这种干扰称为运动伪差。肢体的活动或颤抖均可形成动作伪差，改变探头局部结构，从而改善探头机械抗运动性能；由于无法用传统滤波器的去除运动伪差，可以通过改善信号处理的抗运动能力，通过删除法、计算法、运动补偿分维法，提高信噪比来减少运动伪差对测量结果的影响。3、指端皮肤冰冷：无创脉搏血氧饱和度监测仪的是否能够正常得工作依赖于组织的良好灌注，如果被检测者的指端冰冷，局部动脉收缩时会导致脉搏信号不足，血氧饱和度值偏低，甚至会使检测结果不正确。故在血氧饱和度检测过程中应注意肢体的保暖，保持室温在25-28C°。4、背景光影响：测量环境下的背景光是探头以外的光线，直接影响反应介质特征的光电流强度。有研究证明荧光、氙弧光与太阳都可造成血氧饱和度读数偏低。在测量过程当中要保持测量背景光的恒定不变，减少背景光的干扰。因此在进