一种提高血氧饱和度检测精度的方法.pdf

1、10申请公布号CN101940475A43申请公布日20110112CN101940475ACN101940475A21申请号201010272881422申请日20100903A61B5/145520060171申请人深圳市纽泰克电子有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新技术产业园R1B栋一层72发明人吴小培刘冠聪54发明名称一种提高血氧饱和度检测精度的方法57摘要本发明公开了一种提高血氧饱和度检测精度的方法，该方法首先采集血氧原始信号，并对原始信号进行带通滤波；然后对带通滤波后的血氧信号基于信息极大独立性判据的独立分量分析算法进行计算，得出血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵

2、W和混合矩阵A；再鉴别并去除干扰独立分量，并获取两路干净的血氧信号；最后利用干净的血氧信号计算血氧饱和度。采用了本发明技术方案的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，可以有效地降低比率值计算过程中由于噪声引起的干扰，同时通过精度值的设定和判断，可达到提高血氧饱和度检测精度的目的；而且该方法的运算复杂度较低，可对不同环境下获取的双波长血氧信号进行在线提取，并能保证较稳定的计算精度。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书6页附图6页CN101940479A1/2页21一种提高血氧饱和度检测精度的方法，包括如下步骤S1、采集血氧原始信号，并对血氧原始信号进行带

3、通滤波；S2、对带通滤波后的血氧信号基于信息极大独立性判据的独立分量分析算法进行计算，得出血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A；S3、鉴别并去除干扰独立分量，并获取两路干净的血氧信号；S4、利用干净的血氧信号计算血氧饱和度。2如权利要求1所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述步骤S2具体是指对带通滤波后的血氧信号进行INFOMAX算法或者扩展INFOMAX算法计算，以提取出血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A。3如权利要求2所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述提取出血氧独立分量的公式为XTXRDT，XIRTT其中，X

4、RDT，XIRT分别为实测红光和红外血氧信号，XRDT，XIRT的生成模型可表示为其中ST和NT分别表示干净的血氧成分和噪声干扰成分，AIJ是未知的混合矩阵A的系数。4如权利要求2所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述血氧信号独立分量和干扰噪声独立分重如下式其中ST和NT分别表示干净的血氧成分和噪声干扰成分。5如权利要求2所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述扩展INFOMAX算法以及估计分离矩阵W获取的具体学习算法为WT1WTW式中T为迭代次数；为学习步长；I是单位矩阵；K是用于概率模型切换的对角矩阵；KI为K的元素，取值可为1或1，分别对应于分离结果中的

5、超高斯独立分量和亚高斯独立分量。6如权利要求1至5中任意一项所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述步骤S3具体是指利用所得混合矩阵A将血氧独立分量反投影至观测信号中，以获取两路干净血氧信号和两路噪声信号。7如权利要求6所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述消除干扰后的两路干净血氧信号，即干净红光血氧信号SRDT和干净红外光血氧信号和SIRT的计算公式为权利要求书CN101940475ACN101940479A2/2页38如权利要求7所述的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述带通滤波器的通带为0515HZ。9如权利要求1至5中任意一项所述的一种提

6、高血氧饱和度检测精度的方法，其特征在于，所述带通滤波器的通带为0515HZ。权利要求书CN101940475ACN101940479A1/6页4一种提高血氧饱和度检测精度的方法技术领域0001本发明涉及医疗器械技术领域，具体涉及血氧饱和度检测技术，特别涉及一种提高血氧饱和度检测精度的方法。背景技术0002基于红光和红外光的双波长血氧饱和度SPO2无创检测技术已被广泛应用于临床。较之传统的有创血氧检测方法，虽然双波长血氧饱和度检测方法具有很多优点如，操作方便，可连续监测，但其检测精度往往受制于红光和红外光血氧检测信号的纯净程度。因为在双波长血氧检测信号的获取过程中，会不可避免地存在大量干扰成分，

7、如肢体自主或不自主的运动所产生的运动干扰、环境电磁干扰，随机光源干扰等。这些干扰成分的幅度往往远大于血氧检测信号特别是肌肉运动所产生的干扰，因此给后续血氧饱和度的计算带来诸多不便和麻烦，对测量精度也造成了很大影响。0003为了从强干扰背景中分离出相对纯净的血氧信号，一些信号处理方法被应用于血氧信号的获取。其中最常用的信号处理方法是传统数字滤波方法。通过选择合适带宽的滤波器来抑制血氧信号中的干扰成分，以提高信噪比。但由于血氧信号和干扰信号在频谱上往往相互混叠，因此常规滤波方法在信噪比改善方面的效果非常有限。除了传统的滤波处理方法外，一些基于统计分析理论的信号处理方法也被应用于血氧信号的提取，如自

8、适应滤波方法，独立分量分析方法，但这类基于统计分析的血氧提取算法计算复杂度很高，因此在算法的具体实现时，对处理器计算性能的要求很高，否则难以实现血氧信号的实时分析和处理。0004综上所述，目前的血氧饱和度检测方法存在检测精度不高的问题，需要改进。发明内容0005本发明所要解决的技术问题是提供一种血氧饱和度检测方法，来解决现有血氧饱和度检测方法检测精度不高的问题。0006为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案0007一种提高血氧饱和度检测精度的方法，包括如下步骤0008S1、采集原始信号，并对原始信号进行带通滤波；0009S2、对带通滤波后的信号基于信息极大独立性判据的独立分量分析算法进行计

9、算，得出血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A；0010S3、鉴别并去除干扰独立分量，并获取两路干净的血氧信号；0011S4、利用干净的血氧信号计算血氧饱和度。0012所述步骤S2具体是指对带通滤波后的血氧信号进行INFOMAX算法或者扩展INFOMAX算法计算，以提取出血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A。0013所述提取出血氧独立分量的公式为说明书CN101940475ACN101940479A2/6页50014XTXRDT，XIRTT0015其中，XRDT，XIRT分别为实测红光和红外血氧信号，0016XRDT，XIRT的生成模型可表示为001700

10、18其中ST和NT分别表示干净的血氧成分和噪声干扰成分，AIJ是未知的混合矩阵A的系数。0019所述血氧信号独立分量和干扰噪声独立分量如下式00200021其中ST和NT分别表示干净的血氧成分和噪声干扰成分。0022所述扩展INFOMAX算法以及估计分离矩阵W获取的具体学习算法为0023WT1WTW00240025式中T为迭代次数；为学习步长；I是单位矩阵；K是用于概率模型切换的对角矩阵；KI为K的元素，取值可为1或1，分别对应于分离结果中的超高斯独立分量和亚高斯独立分量。0026所述步骤S3具体是指利用所得混合矩阵A将血氧独立分量反投影至观测信号中，以获取两路“干净”血氧信号和两路噪声信号。

11、0027所述消除干扰后的两路干净血氧信号，即干净红光血氧信号SRDT和干净红外光血氧信号和SIRT的计算公式为00280029所述带通滤波器的通带为0515HZ。0030本发明的有益效果是0031采用了本发明技术方案的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，可以有效地降低比率值计算过程中由于噪声引起的干扰，同时通过精度值的设定和判断，可达到提高血氧饱和度精度的目的。该方法的运算复杂度较低，可对不同环境下获取的双波长血氧信号进行在线提取，并能保证较稳定的计算精度，可大大提高血氧信号提取精度，能够从噪声混杂的信号中分离出干净有用的信号。附图说明0032图1是ICA算法的原理示意简图。0033图2是本发明

12、具体实施方式一中血氧饱和度检测方法的流程框图。0034图3是本发明具体实施方式一血氧饱和度检测方法的中扩展INFOMAX算法的原理说明书CN101940475ACN101940479A3/6页6框图。0035图4是本发明具体实施方式一中对手掌小幅慢运动情况下所提取的原始血氧信号。0036图5是对图4中原始信号带通滤波后的信号。0037图6是对图5中的信号经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量。0038图7是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图6中血氧信号独立分量分别映射回观测信号中得到的“干净”血氧信号。0039图8是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图6中噪声独立分量分别映射回观测信

13、号中得到的的噪声信号。0040图9是本发明具体实施方式二中对手掌快速运动情况下所提取的原始血氧信号。0041图10是对图9中原始信号带通滤波后的信号。0042图11是对图10中的信号经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量。0043图12是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图11中血氧信号独立分量分别映射回观测信号中得到的“干净”血氧信号。0044图13是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图11中噪声独立分量分别映射回观测信号中得到的的噪声信号。0045图14是本发明具体实施方式三中对胳膊带动手掌大幅度较慢速运动的情况下所提取的原始血氧信号。0046图15是对图14中原始信号带通滤波后的

14、信号。0047图16是对图15中的信号经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量。0048图17是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图16中血氧信号独立分量分别映射回观测信号中得到的“干净”血氧信号。0049图18是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图17中噪声独立分量分别映射回观测信号中得到的的噪声信号。0050图19是本发明具体实施方式四中对有白炽灯随机开关的情况下所提取的原始血氧信号。0051图20是对图19中原始信号带通滤波后的信号。0052图21是对图20中的信号经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量。0053图22是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图21中血氧信号独

15、立分量分别映射回观测信号中得到的“干净”血氧信号。0054图23是利用ICA算法估计的混合矩阵A将图21中噪声独立分量分别映射回观测信号中得到的的噪声信号。0055下面将结合附图对本发明作进一步详述。具体实施方式0056实施例一说明书CN101940475ACN101940479A4/6页70057本具体实施方式提供了一种提高血氧饱和度检测精度的方法，该方法的流程框图如图1所示0058首先，采集原始信号，并对原始信号进行带通滤波。本具体实施方式中采集手掌小幅慢运动情况下红光和红外光血氧原始信号，并对所采集到的原始信号进行带通滤波，带通滤波器的通带为0515HZ。所采集到的原始信号如图2所示，经

16、过带通滤波后的信号如图3所示。0059然后，计算血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A。即对带通滤波后的信号基于信息极大独立性判据的独立分量分析算法INFOMAXICA进行计算，以提取血氧独立分量和干扰独立分量。本具体实施方式中对带通滤波后的信号进行INFOMAX算法计算，或者扩展INFOMAX算法计算，以提取出如图4所示的血氧独立分量和干扰独立分量，并估计分离矩阵W和混合矩阵A。0060再鉴别并去除干扰独立分量，并获取两路“干净”的血氧信号。即利用所得混合矩阵A将图4中所示血氧独立分量反投影至观测信号中，以获取如图5所示的两路“干净”血氧信号和图6所示的两路噪声信号。所述观

17、测信号可被认为是原始输入信号，预处理后的信号，实测信号或者带通后信号。0061最后，利用干净的血氧信号计算血氧饱和度。即利用图5中所示两路“干净”的血氧信号计算血氧饱和度。0062本发明的关键就在于第二步中的独立分量分析方法INDEPENDENTCOMPONENTANALYSISICA，在此特意详细介绍下。独立分量分析方法是20世纪九十年代发展起来的一种新的多维统计分析方法。图7是对ICA问题的描述，虚线框部分是作为ICA输入的多通道信号生成模型。STS1T，S2T，SNTT和XTX1T，X2T，XNTT分别为源信号向量和观测信号向量。A是一NN维的未知混合矩阵。在基本ICA模型中，它们之间的

18、关系是线性混合关系，即0063XTAST10064观测信号向量XT经分离矩阵W输出对源信号向量ST的逼近UTU1T，U2T，UNTT。其中对输出UT中各分量的统计独立程度的判别是调整分离矩阵W的依据，即通过调整W，使输出UT的各分量尽可能的相互独立。0065根据图7所示的基本ICA生成模型，如果混合矩阵A是可逆的，则一定存在一个分离矩阵WA1，实现从混合观测信号XT中无失真恢复源信号，即0066UTWXT20067上式中，UT是对源信号向量ST的估计。0068具体到本发明中双波长血氧信号提取问题，通过红光和红外光获取的两路血氧信号中含有纯净的血氧信号成分和干扰信号成分。由于这些信号成分来自不同

19、的源，可看成是相互独立。因此可利用独立分量分析算法从干扰背景中分离出纯净的血氧信号成分。根据图1所示ICA算法模型，实测血氧信号可表示为0069XTXRDT，XIRTT30070其中，XRDT，XIRT分别为实测红光和红外血氧信号，其生成模型可表示为说明书CN101940475ACN101940479A5/6页800710072其中ST和NT分别表示干净的血氧成分和噪声干扰成分。AIJ是未知的混合矩阵A的系数。0073利用ICA算法估计出的分离矩阵W，通过下述运算，可得到血氧信号独立分量和干扰噪声独立分量，如下式00740075利用上式结果，进而可获得消除干扰后的红光和红外光血氧信号SRDT和

20、SIRT00760077其中，扩展INFOMAX算法的框图如图8所示0078扩展INFOMAX算法分离矩阵获取的具体学习算法为0079WT1WTW700800081上式中T为迭代次数；为学习步长；I是单位矩阵；K是用于概率模型切换的对角矩阵；KI为K的元素，取值可为1或1。分别对应于分离结果中的超高斯独立分量和亚高斯独立分量。0082本具体实施方式采用INFOMAX算法或者扩展INFOMAX算法进行血氧信号提取，是因为该类算法具有较好的在线实现形式，可对血氧信号的实时动态进行分析和提取；并且在线INFOMAX算法对处理器的计算和存储性能要求也较低，因而能够通过常规处理器实现的血氧信号分离计算。

21、0083本具体实施方式的一种提高血氧饱和度检测精度的方法，主要采用基于信息极大独立性判据的独立分量分析算法INFOMAXICA，进行多波长血氧信号的盲提取。采用该方法可以有效地降低比率值计算过程中由于噪声引起的干扰，同时通过精度值的设定和判断，可达到提高血氧饱和度精度的目的。该方法的运算复杂度较低，可对不同环境下获取的双波长血氧信号进行在线提取，并能保证较稳定的计算精度，可大大提高血氧信号提取精度，能够从噪声混杂的信号中分离出干净有用的信号。0084实施例二0085本具体实施方式大致与实施例一类似，不同之处在于所采集到的血氧原始信号是在手掌快速运动的情况下所提取的。所提取到的原始数据如图9所示

22、。经过带通滤波后的信号如图10所示。经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量如图11所示。获取的两路“干净”血氧信号如图12所示。获取的两路噪声信号如图13所示。0086实施例三说明书CN101940475ACN101940479A6/6页90087本具体实施方式大致与实施例一类似，不同之处在于所采集到的血氧原始信号是在胳膊带动手掌大幅度较慢速运动情况下所提取的。所提取到的原始数据如图14所示。经过带通滤波后的信号如图15所示。经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量如图16所示。获取的两路“干净”血氧信号如图17所示。获取的两路噪声信号如图18所示。0088实施例四008

23、9本具体实施方式大致与实施例一类似，不同之处在于所采集到的血氧原始信号是在有白炽灯随机开关的情况下所提取的。所提取到的原始数据如图19所示。经过带通滤波后的信号如图20所示。经ICA处理后得到的血氧信号独立分量和噪声独立分量如图21所示。获取的两路“干净”血氧信号如图22所示。获取的两路噪声信号如图23所示。0090以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。说明书CN101940475ACN101940479A1/6页10图1图2图3说明书附图CN101940475ACN101940479A2/6页11图4图5图6图7图8说明书附图CN101940475ACN101940479A3/6页12图9图10图11图12说明书附图CN101940475ACN101940479A4/6页13图13图14图15图16说明书附图CN101940475ACN101940479A5/6页14图17图18图19图20说明书附图CN101940475ACN101940479A6/6页15图21图22图23说明书附图CN101940475A