从生理信号中估计生理参数的方法和设备 这是J.Huang于2000年11月21日申请的申请号为No.60/252,229的临时申请的非临时申请。
【发明领域】
本发明涉及从生理信号中估计生理参数的技术。更具体地说，本发明涉及从包括噪声的生理信号中检测和估计血氧信号，进一步具体地说涉及从包含噪声的生理信号中精确地确定脉搏率的技术。
已有技术的描述
人们十分熟悉地是，生理参数(例如血氧饱和度和脉搏率)都由生理信号表示，并且这种信号通常包含实质的噪声分量，这些噪声分量通常比生理信号分量大得多。例如，通过将红光和红外光照射在患者的身体的充满血液的部位(例如手指或耳垂)上可以确定在血流中的血氧饱和度(SpO2)水平。检测穿过患者或由患者反射的光线并产生表示所接收的光的信号。然后处理这些信号以产生患者的脉搏率和血氧水平的指示。
这种系统的一个问题是在光表示信号中的噪声分量。这种噪声分量基本由患者的运动引起，但是来自周围设备的电磁干扰和由光传感器接收的周围的光线也对噪声分量具有贡献。在某些情况下，与信号分量相比这种噪声分量可能实质比较大。设计该系统以在存在相对较大的噪声分量的情况下检测在光表示信号中的信号分量。
最近，人们已经研究出了使用光表示信号的快速傅立叶变换(FFT)的技术。在1997年5月27日授予给Diab等人的美国专利US5,632,272中，分析来自光表示信号的FFT的数据以确定动脉血饱和度。在这个专利中以相等的权重分析来自所有的FFT频率中高于阈值电平的信息。
在2000年7月25日授予给Yorkey等人的美国专利US6,094,592中，产生具有对应于在FFT频谱中的每个频率位置的值的比率信号，然后产生在与该比率值相关的频率上通过IR FFT的幅值加权的比率信号的值的频谱曲线。
在所有的这些系统中，根据一定的算法和所产生的脉搏率和SpO2信号处理FFT信号。但是，总是有些难以执行特定的算法的临床情况，而相反其它临床情况就能够很好地执行该算法。因此，在不同的临床情况的范围里都能够最佳地运行的系统比较理想。
发明概述
根据本发明的原理，系统首先识别可以表示生理参数的任何一个生理信号的多个特征。使用多种不同的技术来提供这种所识别的特征的每个特征的各自的似然因素。然后分析所得的似然因素以选择最可能表示所需的生理参数的生理信号的一个特征。然后基于生理信号的所选择的特征计算生理参数。
更具体地说，根据本发明的原理的系统从包括红光和IR光表示信号的SpO2生理信号中确定脉搏率的参数。在IR光表示信号的频谱中的峰的频率位置检测作为特征。多种不同的技术中的每个技术都分别产生每种所识别的峰的似然因素。然后分析所有的似然因素以选择一个所识别的峰作为最可能表示实际的脉搏率的特征。从在所选择峰的频率位置上的红光和IR光表示信号中计算脉搏率参数。进一步处理在所选择的峰的频率位置上的红光和IR信号以产生SpO2值的第二参数。
附图概述
在附图中：
附图1所示为说明根据本发明的原理进行处理的功能块图；
附图2所示为说明从IR信号中得出的实例性FFT的频谱图；
附图3a至3d所示为有助于理解在附图1中所示的频谱概率滤波电路的操作的概率分布函数(PDF)的附图；
附图4a所示为更新在附图3中所示的PDF的处理的功能块图，附图4b和4c所示为有助于理解在附图4a中所示的方块图的操作的PDF；
附图5所示为在附图1所示的本发明的实施例中使用的窗滤波器的方块图；
附图6a所示为IR半周期移位电路的更详细的方块图，附图6b和c是有助于理解在附图6a中所示的IR半周期移位电路的操作的波形图；
附图7a所示为IR全周期移位电路的更详细的方块图，附图7b和c是有助于理解在附图7a中所示的IR全周期移位电路的操作的波形图；
附图8a所示为IR/Red差值电路的更详细的方块图，附图8b是有助于理解在附图8a中所示的IR/Red差值电路的操作的波形图。
本发明的详细描述
附图1所示为根据本发明的原理从生理信号中确定脉搏率和SpO2值的处理的功能方块图。本领域普通技术人员会理解的是通过专用硬件电路可以执行这种处理，或者在控制程序的控制下在处理器运行中执行这种处理，或者结合这些技术来执行。本发明不专用于特定的实施技术。
在附图1中，控制器102的输出端耦合到光发射装置104。在优选的实施例中，光发射装置104是一组光发射二极管(LED)，如在方块104中示意性符号所示。光发射装置104包括发射红光的至少一个LED和发射红外(IR)光的一个LED。也可以包括发射其它颜色的光的其它的LED。通过光传感器装置106接收由光发射装置104发射的一部分光，如在光发射装置104和光传感器106之间的光指示线所示。在优选的实施例中，光传感器是光电晶体管，如由在方块106中的示意性符号所示。光传感器106接收从光发射装置104发射的部分光并在输出端产生表示所接收的信号的强度的电信号。光发射装置104和光发射装置104的组合形成了公知结构的血氧浓度传感器100。
光传感器106的输出端耦合到信号处理器108的输入端上。信号处理器108的输出端耦合到带通滤波器BPF 110的信号输入端。带通滤波器BPF 110的输出端耦合到快速傅立叶变换(FFT)电路112的输入端和窗滤波电路118的第一输入端。FFT电路112的输出端耦合到IR频谱峰识别电路114的输入端。IR频谱峰识别电路114的输出端耦合到频谱概率滤波电路116的输入端和窗滤波电路118的第二输入端。
窗滤波电路118的输出端耦合到IR半周期移位电路122、IR全周期移位电路124和IR/红光差值电路126的相应的输入端。频谱概率滤波电路116的输出端耦合到第一加权电路127(1)的输入端。IR半周期移位电路122的输出端耦合到第二加权电路127(2)的输入端。IR全周期移位电路124的输出端耦合到第三加权电路127(3)的输入端。IR/红光差值电路126的输出端耦合到第四加权电路127(4)的输入端。第一、第二、第三和第四加权电路127(1)、127(2)、127(3)和127(4)形成了加权系统127。
第一、第二、第三和第四加权电路127(1)、127(2)、127(3)和127(4)的相应的输出端耦合到判优器128的相应的输入端。判优器128的输出端耦合到脉搏率和SpO2计算和显示电路130的输入端。脉搏率和SpO2计算和显示电路130的输出端耦合到频谱概率滤波电路116的第二输入端。
在运行中，包括光发射装置104和光传感器106的SpO2传感器100以公知的方式设置在患者的身体的充满血液的部位(如附图1中的105所示，比如手指或耳垂)附近。由光传感器106产生的光表示信号的功率相对较低。信号处理器108接收这种低功率信号并以公知的方式产生更高功率的信号。在附图1中，信号处理器108产生两个信号，一个信号表示由光传感器106接收的红光的强度，一个信号表示由光传感器106接收的IR光的强度。采样这些信号并通过相应的数字到模拟转换器(未示)将其转换为数字形式以产生相应的数字信号，所有的这些都以公知的方式进行。通过在附图1中的其余的处理块并行地处理这些数字信号，除非下文明确描述以外。
光表示数字信号首先通过BPF 110进行带通滤波以消除不在可合理预期脉搏频率里的频率范围内的信号分量。这就减小了带外噪声，并改善了滤波的信号的信号噪声比。本领域的普通技术人员会理解如何适当地调整在BPF 110的通带。
然后通过FFT电路112将经滤波的信号(红光和IR)转换到频域。FFT电路112以公知的方式形成连续的FFT频谱。每个FFT频谱包括一组1024个复值，每个复值具有表示在相应的频率位置上能量的幅值。附图2所示为从包括相对有限数目的频率位置的IR信号中得出的实例性FFT频谱图。在附图2中的水平方向表示频率，而垂直方向表示幅值。在FFT中每个频率位置由垂直矩形表示，该垂直矩形的水平位置表示频率，高度表示在该频率上的FFT的幅值。沿水平轴线的数量代表以每分钟心跳(BPM)表示的脉搏率。在所示的实施例中，从信号处理器108中对于每个红光和IR数字信号每10秒计算一次1024点的FFT。因此，采样率大约为每秒100个采样。因此，在所示的实施例中，每个FFT由从DC至大约100Hz的范围中每间隔.01Hz的频率位置上的1024个复值组构成。但是，对于确定脉搏率的应用，仅对从DC至大约5Hz(300 BPM)的那些频率感兴趣。
在功能块114中，以公知的方式识别在来自FFT电路112的IR频谱中的峰的频率位置和幅值。首先，在FFT中的幅值归一化为预定的值。即，将在FFT频谱中的最大幅值设置到预定的值，并以公知的方式适当地成比例缩放其余的幅值。在附图2中，最大幅值(如最低的频率位置所示)设置到100，并适当成比例缩放其余幅值。
其次，识别峰。在所示的实施例中，为识别为峰，IR频谱位置的幅值必需：(1)比预定的阈值幅值更高，和(2)通过比在该位置的任一侧上的某些预定的幅值更大的上升和下降表示。满足这些标准的每个FFT频谱位置以公知的方式识别为谱峰。形成所识别的IR峰的幅值和频谱位置的列表。在附图2中，所识别的峰在大约35 BPM、46 BPM、76 BPM、140 BPM和160 BPM上。可以进一步限制所识别的峰的数量以便进一步处理。例如，在所示的实施例中，仅处理具有最大幅值的20个峰。在附图2中，所识别的峰由填充的矩形表示，而非峰频率位置由空矩形表示。
通常，处理在识别为IR峰的每个频谱位置FFT信息和可能的其它信息(如下文所述)以确定一组四个似然因素LF：每个频谱概率滤波电路116(LF(1))、IR半周期移位电路122(LF(2))、IR全周期移位电路124(LF(3))和IR/红光差值电路126(LF(4))一个。即，对于IR FFT峰1产生第一组四个(LF1(1))、(LF1(2))、(LF1(3))、(LF1(4))，对于IR FFT峰2产生第二组四个(LF2(1))、(LF2(2))、(LF2(3))、(LF2(4))，等等。在这种应用中的其余部分，符号LFi(j)是指第j个处理函数中的第i个IR FFT峰的似然因素LF。
更具体地说，再次参考附图2，如上文所描述，对于作为IR FFT中的峰识别的35 BPM频谱位置，通过频谱概率滤波电路116、IR半周期移位电路122、IR全周期移位电路124和IR/红光差值电路126产生第一组四个(LF1)。对于46 BPM频谱位置形成第二组四个(LF2)；对于76 BPM频谱位置形成第三组四个(LF3)；类似地，对于140 BPM频谱位置形成第四组四个(LF4)，对于160 BPM频谱位置形成第五组四个(LF5)。
然后每四个LFi(LFi(1)、LFi(2)、LFi(3)和LFi(4))的组通过在加权系统127中的相应的加权电路进行加权。即，在加权电路127(1)中通过权重W1对每个LFi(1)进行加权以产生相应的加权的似然因素WLFi(1)，在加权电路127(2)中通过权重W2对每个LFi(2)进行加权以产生相应的加权的似然因素WLFi(2)，等等。该结果是与每个所识别的IR频谱峰位置(35 BPM、46 BPM、76 BPM、140 BPM和160 BPM)相关的四个WLFi的组。
判优器128处理与所有的IR频谱峰位置相关的所有WLFi组，并选择一个IR频谱峰位置作为最可能代表脉搏率的频率。本领域的普通技术人员应该理解的是有多种不同的方法可用于处理WLF以选择脉搏率的表示频率。例如，判优器128可以归一化WLF、识别具有最高的值的WLF并选择与所识别的WLF相关的IR FFT峰表示脉搏率。可替换的是，在优选的实施例中，判优器128形成与相应的IR FFT峰相关的四个WLF的组合，然后选择与具有最高值的组合相关的IR FFT峰表示脉搏率。但是，本发明并不特定限于在判优器128中的特定的选择处理。
脉搏率和SpO2计算和显示电路130以公知的方式处理由判优器128所选择的频率的FFT信息以计算脉搏率和对应于所选择的脉搏率的SpO2值。
在块116中基于概率滤波确定似然因素LFi(1)。基于如从SpO2计算和显示电路130中接收的前述所识别的脉搏率和SpO2值维持脉搏率频率的概率密度函数(PDF)。在块114中所识别的IR峰的每个频率位置上在这个PDF中从零至1的相应的概率是该IR峰的LF。然后更新PDF，下文更详细地描述这些。
附图3a所示为在附图1中所示的帮助理解频谱概率滤波电路116的操作的PDF的图解。在附图3a中，通过截面线表示PDF 602。水平轴表示每分钟心跳表示的脉搏率，垂直轴表示从0至1的概率。在附图3a中所示PDF 602所示为连续的形式。但是，在本领域的普通技术人员应该理解的是在所示的实施例中PDF 602是分离的，包含一组N个概率表示项，每个项具有对应于从FFT电路112中每个FFT中的频率位置组的从0至1的范围的值。如上文所述，在所示的实施例中，在从FFT电路112的FFT中有N＝1024个频率位置，因此在附图3a中所示的PDF 602中有1024个相应的频率位置。
在附图3a中，所示的IR FFT的三个峰为：在46 BPM上的一个604、在76 BPM上的一个606和在140 BPM上的一个608。这些峰中的每个峰由垂直线表示。该线的水平位置表示峰的频率，该线的高度表示在该频率位置上的PDF 602的概率。表示在46 BPM上的峰的线604具有概率P(46)；表示在76 BPM上的峰的线606具有概率P(76)；表示在140 BPM上的峰的线608具有概率P(140)。在附图3中，与46 BPM频率相关的第一似然因素LF1(1)具有P(46)的值，与76 BPM频率相关的第二似然因素LF2(1)具有P(76)的值，与140 BPM频率相关的第三似然因素LF3(1)具有P(140)的值。如上文所示，在已经确定了LF之后，更新PDF 602。
附图4a所示为说明如何更新附图3a的PDF 602的功能块图，附图4b和c所示为帮助理解附图4a的操作的PDF的附图。在附图4a中，来自脉搏率和SpO2计算和显示电路130(附图1)的脉搏率值输入到这种值的列表610中。通过偏差测量计算块612处理该列表。偏差测量计算块612的输出耦合到PDF参数计算电路614的输入。来自脉搏率和SpO2计算和显示电路130的SpO2值输送给PDF参数计算电路614的另一输入。参数计算电路614以下文更详细地描述的方式计算两个参数A和B。参数A和B用于形成新的PDF 620。
在附图4a中，保持包含M个项的脉搏率值的列表610。这些脉搏率值是通过脉搏率和SpO2计算和显示电路130报告给用户并显示在显示装置上的最终脉搏率值。在每个新的值从脉搏率和SpO2计算和显示电路130中接收时，从列表610中放弃最老的值并以新的值替换。
在块612中计算这些M个脉搏率值的偏差Dev的测量或者扩展。为保持统计精度对于M存在最小值，在所示的实施例中大约为10。为使计算时间最少，也存在M的最大值，在所示的实施例中为大约30。偏差Dev可以以常规的方式由标准的偏差表示。即，首先从脉搏率值的列表610中计算平均 p，然后计算与平均值 p的标准偏差，这两种计算都以公知的方式进行。可替换的是，在列表610中的脉搏率值与来自脉搏率和SpO2计算和显示电路130中的最新的脉搏率值的偏差可以计算为Dev=1M-1Σi=1M(pi-p^),]]>这里pi表示在列表610中的第i个项。例如，如果在先前的迭代中脉搏率和SpO2计算和显示电路130选择在76 BPM上的IR峰606表示脉搏率则在方块612中计算在表示76 BPM的频率位置附近的列表610中的脉搏率值的偏差。
较低的Dev值表示这样情况：SpO2信号干净且相对无噪声，以及没有外部因素(比如患者的运动)降低脉搏率和SpO2读数。在这种情况下的读数相对稳定并具有相对较小的频率扩展。较高的Dev值表示这样情况：SpO2信号有噪声或者患者的运动降低了脉搏率和SpO2读数。在这种情况下的读数快速且不规则的变化。这种情况也可能表示脉搏率正相对快速地变化。
然后使用偏差测量值Dev和SpO2值形成产生新的PDF 620所需的值A和B，如附图4b和c所示。新的PDF 620的高度由A表示，宽度由B表示。为简化计算，在所示的实施例中新的PDF为三角形，虽然在本领域的普通技术人员会理解到其它的PDF形状也可以使用，比如公知的高斯形状。参数A计算为A∝SpO2Dev.]]>参数B计算为B∝Dev。因此，由相对较低的Dev值指示的脉搏率信号越稳定，新的PDF越高且越窄，如PDF 620中所示。这表示脉搏率处于相对较窄的频率范围中的概率较高。如附图4b所示，在该附图中新的PDF 620相对较高并较窄。相反，由相对较高的Dev值表示的脉搏率信号越不稳定，新的PDF越低且越宽，如附图PDF 620′所示。这表示在任何特定的频率上的脉搏率的概率较低，但脉搏率有时在相对较宽的范围的频率内。如附图4c所示，在该附图中新的PDF 620′是相对较短且较宽。
然后使用这个新的PDF 620更新PDF 602。在所示的实施例中，使用相对较高且较窄的PDF 620，如附图4b所示。再次参考附图3b所示，新的PDF 620插入到先前已有的附图3a的PDF 602中。新的PDF 620以由脉搏率和SpO2计算和显示电路130所选择的频率为中心。在所示的实施例中，这是对应于76 BPM的脉搏率的频率位置。所得的PDF 602′如附图3c所示。
然后附图3c的PDF 602′的幅值减小系数为f∝1Dev.]]>如上文所示，较低的Dev值表示相对干净的信号且稳定的脉搏率，而较高的Dev值表示噪声相对较大的信号或者不稳定和/或快速变化的脉搏率。表示干净的信号和稳定的脉搏率的Dev值越低，系数f越高且PDF减小越多。这就导致较窄的PDF，这种PDF每次迭代损失了它的很多信息，使频谱概率滤波电路116更容易跟随脉搏率的改变。表示有噪声的信号或不稳定的脉搏率的Dev值越高，系数f越低且减小PDF越少。这就导致更宽的PDF，这种PDF每次迭代保留了它的大部分信息。附图3d所示为所得的PDF 602″，它然后用于从IR频谱峰识别电路114中确定IR峰的下一组的LF，如附图3a所示。
在功能块118中，对于所识别的每个IR峰，通过具有包围该峰的频率位置F的相对较窄的带通的窗滤波器对红光和IR信号进行滤波。也可以使用任何数量公知方式的窗滤波器滤波。例如，参考附图2，选择在频率位置F上的FFT值和预定数量的周围频率位置的FFT值，同时忽略所有的其它的频率位置的FFT值。然后执行所选择的FFT频率值的反向快速傅立叶变化以产生相应的十秒、窗滤波器的时域信号，这个时域信号表示所选择的峰的频率附近的红光和IR信号。
附图5所示为窗滤波器118的可替换的优选实施例。所示的窗滤波器118可以用于对红光和IR光表示信号进行滤波。在附图5中，来自带通滤波器BPF 110的带通滤波的光表示信号耦合到n个带通滤波器702的相应的输入端。多个带通滤波器702的输出端耦合到多路复用器704的相应输入端。多路复用器704的输出端耦合到处理电路：IR半周期移位电路122、IR全周期移位电路124和IR/红光差值电路126。表示当前正从IR频谱峰识别电路114中处理的IR峰的频率的信号耦合到控制电路706的输入端。控制电路706的输出端耦合到多路复用器704的控制输入端。
在操作中，多个带通滤波器702中的每个都具有相对较窄的通带，并且多个带通滤波器702具有所选择的相应的中心频率以包含所研究的整个频率范围(即DC至5Hz)。在所示的实施例中，有九个带通滤波器702(1)至702(9)。所有的带通滤波器702具有大约1Hz的通带。第一带通滤波器702(1)具有大约0.5Hz的中心频率和DC至大约1Hz的通带。第二带通滤波器702(2)具有大约1Hz的中心频率和0.5至大约1.5Hz的通带，等。第九带通滤波器702(9)具有大约4.5Hz的中心频率和4至大约5Hz的通带。因此多个带通滤波器702的相应的通带相重叠。
控制电路706接收表示当前处理的IR峰的频率的信号。控制电路706然后选择具有最接近IR峰频率的中心的频率的带通滤波器702，并调节多路复用器704以将所选择的带通滤波器702耦合到它的输出端，由此耦合到处理电路IR半周期移位电路122、IR全周期移位电路124和IR/红光差值电路126。
附图6a所示为IR半周期移位电路122的更详细的方块图，附图6b和c所示为帮助理解在附图6a中所示的IR半周期移位电路的操作的波形图。在附图6a中，来自窗滤波电路118(附图1)的窗滤波IR信号耦合到延迟电路302的输入端和加法器304的第一输入端。延迟电路302的输出端耦合到加法器304的第二输入端。加法器304的输出端耦合到第二加权电路127(2)(附图1的)。
在脉搏率的实际频率上或其附近的窗滤波的血氧信号的脉搏血氧IR信号分量(即没有噪声分量)在每个周期中都是对称的。即，每个脉搏波形在形状上类似于正弦波，具有相等的高度峰和谷并且在时间上间隔相等。因此，只要心率保持恒定，则移位半个周期的脉搏血氧信号分量波形是未移位的波形的倒置方式。此外，对于n+1/2个周期的任何移位都保持相同，这里n是整数。因此移位的信号和未移位的信号的总和基本接近于零。
在存在噪声的情况下，不完全抵消。但是，仅由在实际的脉搏率的频率上或其附近的FFT峰表示的信号除了噪声分量以外还包含脉搏血氧信号。对于这个峰，脉搏率分量基本抵消。对于所有的其它的峰，没有这种将被抵消的分量，并且从这些峰得到信号趋于比从包含该信号分量的峰保持更大。
在附图6中，在功能块122中通过IR频谱峰识别电路114(附图1)分别地操作在IR FFT频谱中识别的每个峰。对于每个峰，循环周期T计算为1/F，这里F是以赫兹表示的峰的频率位置。然后该峰的被延迟了T/2的窗滤波时域信号版本由延迟电路302产生。通过加法器304将这个延迟信号加入到原始窗滤波的时域信号中，该加法器304作为累加器运行。对于这个频率通过加法器304累加的结果是LFi(2)，并且输送给加权电路127(2)。假设该信号最可能具有抵消的信号分量，通过加权电路127(2)施加的加权W2为负权重，因此将更高的权重(更小的负数)提供给具有最低的累加的信号，如上文所述。
附图6b所示为在对应于76 BPM(F≈1.25Hz)的频率位置的FFT频谱峰的IR波形。这个波形已经以从1Hz至2Hz的通带进行滤波。这个波形的循环周期是T＝1/F≈0.8秒。窗滤波的波形如更黑的线202所示，并代表来自窗滤波电路118的信号。延迟的信号以更浅的线表示并且是延迟时间T/2的波形202。在延迟的信号204加入到未延迟的信号202中时，结果相对接近零，特别是在时间区段210和212中，在这个区段中噪声分量较低并且延迟信号204更加近似未延迟的信号202的倒置。表示这个IR峰频率的LF的这两个信号的累加和相对较小。
附图6c所示为在对应于46BPM(F′≈.75Hz)的频率位置上的FFT频谱峰的IR波形。这个波形已经以从0.5Hz至1.5Hz的通带进行窗滤波。这个波形的循环周期是T′＝1/F′≈1.3秒。窗滤波的波形如更黑的线206所示，而延迟的信号以更亮的线208表示并且延迟时间T′/2。在延迟的信号208加入到未延迟的信号206中时，结果并不接近零，因为延迟的信号208不近似于未延迟的信号206的倒置。这两个信号的累加和相对较大或者至少大于如在附图6b中所示的信号的累加的和。
对于通过块114(附图1)识别的每个IR FFT频谱峰执行累加，并连同该峰的频率和幅值一起存储每个峰的LF(2)。然后将所有的识别的IR FFT峰的LF(2)输送给第二加权电路127(2)。如上文所描述，在所有的半周期移位时间上都将发生脉搏血氧信号抵消的结果。这是对于(n+1/2)T，这里n是整数。因此，对于超过一半周期移位(例如T/2，3T/2，5T/2等)可以重复累加处理。然后对于所有的这种半周期移位时间的总的累加形成了这种频率峰的LF(2)，并如上文进行加权。
附图7a所示为IR全周期移位电路124的更详细的方块图，附图7b和c所示为帮助理解在附图7a所示的IR全周期移位电路的操作的波形图。在附图7a中，来自窗滤波电路118(附图1)的窗滤波IR信号耦合到延迟电路402的输入端和减法器404的第一输入端。延迟电路402的输出端耦合到减法器404的第二输入端。减法器404的输出端耦合到第三加权电路127(3)(附图1)。
在脉搏率的实际频率上或其附近的窗滤波的血氧IR信号的脉搏血氧信号分量以与实际的脉搏率相关的周期性循环。如上文所描述，信号分量的每个脉搏波形在形状上类似于正弦波，具有相等的高度峰和并且在时间上间隔相等。对于每次心跳都重复这个信号。因此，只要心率保持恒定，则移位一个周期的脉搏血氧信号分量波形看起来将与未移位的波形相同。此外，对于n个周期的任何移位都保持相同，这里n是整数。因此移位的信号和未移位的信号的总和基本接近于零。
如前文所述，在存在噪声的情况下，不完全抵消。但是，仅表示在实际的脉搏率的频率上或其附近的IR FFT峰的信号除噪声分量以外还包含脉搏血氧信号。对于这个峰，脉搏率分量基本抵消。对于所有的其它的峰，这种分量没有抵消，并且来自这些峰的结果信号趋于比来自包含该信号分量的峰的结果信号保持更大。
在附图7a中，类似于在附图6a中的功能块122，在功能块124中也通过峰识别块114(附图1)在IR FFT频谱中识别的每个峰上分别地操作。延迟前述计算的循环周期T的该峰的窗滤波信号版本由延迟电路402产生。通过减法器404将这个延迟信号从原始窗滤波的时域信号中减去，该减法器404作为累加器一样运行。通过这个减法器404累加的结果是与IR FFT峰相关的LF(3)，并且输送给加权电路127(3)。假设该信号最可能具有抵消的信号分量，通过加权电路127(3)施加的加权W3也为负权重，因此将更高的权重(更小的负数)提供给具有最低的累加的信号，如上文所述。
附图7b对应于附图6b，所示为在对应于76 BPM(F≈1.25Hz)的频率位置上的FFT频谱峰的IR波形。如上文所述，这个波形以更黑的线202表示并以从1Hz至2Hz的通带进行窗滤波，并具有T＝1/F≈0.8秒的循环周期。延迟时间T的延迟的信号以更淡的线220表示。在延迟的信号220从未延迟的信号202中减去时，结果相对接近零，特别是在时间区段224中，在这个区段中噪声分量较低并且延迟信号204更加接近近似于未延迟的信号202。这两个信号的累加差相对较小。
附图7c对应于附图6c，所示为在对应于46 BPM的频率位置上的IR FFT频谱峰的波形。如上文所述，这个波形已经以从0.5Hz至1.5Hz的通带进行窗滤波，并具有T′＝1/F′≈1.3秒的循环周期，并以更黑的线206表示。延迟时间T′的延迟信号由更淡的线222表示。在延迟的信号222从未延迟的信号206中减去时，结果并不接近零，因为延迟的信号208不近似于未延迟的信号。这两个信号的累加差相对较大或者至少大于如在附图7b中所示的信号的累加差。
如上文所述，在所有的全周期移位时间上发生脉搏血氧信号抵消的效果。这是对于nT，这里n是整数。因此，对于超过一个全周期移位(例如T，2T，3T等)可以重复累加处理。然后对于所有的这种全周期移位时间总的差值累加就是这种频率峰的LF(3)，并如上文进行加权。
附图8a所示为IR/红光差值电路126的更详细的方块图，附图8b和附图8c所示为帮助理解在附图8a所示的IR/红光差值电路的操作的波形图。在附图8a中，来自窗滤波电路的窗滤波红光色信号和窗滤波IR信号通过定标电路506耦合到减法器504的相应输入端。减法器504的输出端耦合到第四加权电路127(4)。
在脉搏率的实际频率上或其附近的窗滤波的IR血氧信号的脉搏血氧信号分量与在相同的频率上的窗滤波的红光血氧信号的信号分量相关。就是说，IR和红光窗滤波的脉搏血氧信号分量具有基本一致的波形。因此，在窗滤波的红光血氧信号分量和窗滤波的IR血氧信号之间的差值相对接近零。
如前文所述，在存在噪声的情况下相关性变差。但是，仅在实际的脉搏率的频率上或其附近的相应FFT峰所表示的红光和IR信号除了噪声分量以外还包含脉搏血氧信号分量。对于这些峰，从差值中基本消除了脉搏率分量。对于所有的其它的峰，这种分量没有消除，并且从这些峰中得到的差值趋于比从包含该信号分量的峰中得出的差值保持更大。
在附图8中，以与附图6的功能块122和附图7的功能块124类似的方式，通过IR频谱峰识别电路114(附图1)功能块126也在IRFFT频谱中所识别的每个峰上分别运行。通过减法器504将窗滤波的红光信号R从窗滤波的IR信号中减去，该减法器504作为累加器运行。在本领域的普通技术人员会理解到，为使歪斜失真最小和使抵消最大，窗滤波的红光和IR信号必须成比例地缩放以使它们的幅值大致相等。由此调节比例电路506以比例缩放红光和IR信号以使它们具有相等的峰。通过减法器504累加的结果是IR FFT峰的LF(4)，并输送给第四加权电路127(4)。假设该信号最可能表示在红光R信号分量和IR信号分量之间具有最高相关性的FFT频谱峰，通过加权电路127(4)施加的加权W4也是负权重，给最低的累加的信号提供更大的权重(负数)。
附图8b对应于附图6b和附图7b，所示为在对应于76BPM的频率位置上的FFT频谱峰的相应的IR和红光波形。表示IR信号的波形以更黑的线202表示，表示红光信号的波形以更浅的线230表示。因为IR 202和红光230信号波形相对一致，并表示相关的较低的噪声分量电平和较高的电平，因此在从IR信号202中减去红光信号230时，结果相对接近零。这两个信号的累加差值相对较小。
附图8c对应于附图6c和附图7c，所示为在对应于46 BPM的频率位置上的FFT频谱峰的相应的红光和IR波形。表示IR信号的波形以更黑的线206表示，表示红光信号的波形以更浅的线232表示。因为IR 206和红光232信号波形相对不一致，并表示较高的噪声分量电平和较低的相关性电平，因此在从IR信号206中减去红光信号232时，结果不会相对接近零。这两个信号的累加差值相对较大或者至少大于如在附图8b中所示的信号的累加差值。
本领域的普通技术人员将会理解的是，如上文参考全周期移位电路124所描述，红光和IR脉搏血氧信号分量在全周期上是重复的。在红光和IR信号在时间上彼此移位全周期时间间隔时红光和IR脉搏血氧信号分量的相关效果由此也会发生(为简化附图未示)。因此，对于一个或更多的这样的全周期移位(例如T，2T，3T等)可能重复累加处理。对于所有的这样的全周期移位时间，总的差累加是IR FFT峰的LF(4)，并如上文所述地加权。
已知知道，来自某些处理电路(即，频谱概率滤波电路116、IR半周期移位电路122、全周期移位电路124和IR/红光差值电路126中的某些电路)的LF比来自其它的处理电路的更加精确。加权子系统127给更精确的那个处理提供更大的权重，给较不精确的那个处理提供较小的权重。对于不同的临床情况这种加权可能不同。权重 W1 W2 W3 W4成人 1 -2 0 -1婴儿(低噪声) 1 -1 -1 -1婴儿(低噪声) 2 -1 -2 -1
表1
例如，上文的表1示出了三种临床情况的一组加权函数：成人、噪声(例如患者的运动引起的噪声)较低的婴儿和噪声较高的婴儿。如上文所述，权重W2、W3和W4都是负的以补偿对应的似然因素，其中较低的值表示较高的可能性。虽然在表1中的权重所示为整数，但是在本领域的普通技术人员将会理解到权重也可以以实数表示。在本领域的普通技术人员也会理解到还可以存在除了用于在表1中所示的临床情况以外的不同的权重组。例如，通过性别、体重、年龄、健康等进一步分类。本领域的普通技术人员会进一步理解到的是权重还可以动态地改变。对于通过IR频谱峰识别电路114(附图1)识别的每个峰i，加权子系统127产生一组6个加权似然因素WLFi(WLFi(1)，WLFi(2)，WLFi(3)和WLFi(4))。 WLF(1)WLF(2)WLF(3)WLF(4)WLFP1-35BPM WLF1(1)WLF1(2)WLF1(3)WLF1(4)∑WLF(1)P2-46BPM WLF2(1)WLF2(2)WLF2(3)WLF2(4)∑WLF(2)P3-76BPM WLF3(1)WLF3(2)WLF3(3)WLF3(4)∑WLF(3)P4-140BPM WLF4(1)WLF4(2)WLF4(3)WLF4(4)∑WLF(4)P5-160BPM WLF5(1)WLF5(2)WLF5(3)WLF5(4)∑WLF(5)
表2
判优器128从加权子系统127中接收所有加权的似然因素WLF并作为响应选择一个IR FFT峰频率。表2示出了为在附图2中的IR FFT峰产生的所有的WLF。在所示的实施例中，对每个峰i的WLFi求和，所得的和是该峰i的最终似然因素WLFi。通过判优器128在表示实际的脉搏率的峰上选择具有最高的FLF的峰。本领域的普通技术人员会理解到也可以使用其它的方法来选择一个所识别的IR FFT峰。
脉搏率和SpO2计算和显示电路130从由判优器128所选择的IRFFT峰的频率中按PLS=freq(FFTpeak)60]]>计算脉搏率PLS。然后以公知的方式使用在由判优器128所选择的峰的频率位置上和在dc频率位置上的红光和IR FFT的FFT幅值计算SpO2值。然后在显示装置上显示这些计算的值。
虽然上文根据硬件电路已经一般地描述了SpO2系统，但是在本领域的普通技术人员会理解到一旦表示红光和IR光信号的多位数字信号可以通过信号处理器108产生，处理器比如微处理器或数字信号处理器可被编程为执行在附图1中所示的并在上文更详细描述的功能。然后这种处理器可以控制显示装置以显示这种处理的结果。