专利名称：一种脉率搜索和计算方法
技术领域：
本发明涉及一种针对脉搏信号中脉率的处理方法，尤其涉及的是脉率搜索和计算 的方法，特别适合血氧饱和度测试仪中的脉率搜索和计算方法。
背景技术：
脉搏信号是生物医学测量中重要的生理信号，其中包含有丰富的生理信息，脉率 的大小可以反映患者的身体状况，该参数常被用于对患者的诊断。现有脉搏血氧仪一般采 用多波段光电感应技术，通过被手指或其它部位吸收的光信号所含有的脉搏信息进行数据 处理和分析，计算出脉率和血氧饱和度等生理参数。人体脉搏的频率范围一般在0. 5-5Hz以内，在进行脉率和血氧饱和度计算前，一 般先对数据进行预处理，滤除一些高频噪声以及一些低频干扰；但是对于诸如手的运动造 成的干扰，一般都在脉搏有效频带内，因此就无法通过滤波去除，这给脉率的计算增加了难度。于是提出了不同的脉搏搜索和计算方法。常见的方法一般有三种第一种方法是 采用搜索极值点找出脉搏信号的极大值和极小值，通过对极值点的筛选找出脉搏波的波峰 和波谷，然后再计算脉率值。阈值筛选法常被用于极值点的选取，通过对采样的信号与设定 的阈值比较可以筛选出可能的波峰和波谷，再通过一些相应的处理方法搜索出脉搏信号的 波峰、波谷，由此计算脉率。这种方法简单明了，易于实现，对于较平稳的信号能得到较准确 的结果，但是如果信号发生基线漂移，往往会产生较大的计算误差。第二种方法是差分法，它通过信号差分值的变化来确定波峰波谷的位置，但该方 法对受到干扰的信号容易搜索到错误的脉率值。第三种方法是频谱法，它能一定程度改善上述问题，但能量泄露是频谱计算的固 有缺陷，在低频漂移或者信号突变等干扰出现时，频谱算法也是无能为力，而且频谱算法需 要一定量的数据，会造成延迟，计算量大，增大了硬件需求，在某些场合其使用往往受到限 制。综上，目前对脉率处理中搜索和计算方法还存在不足。
发明内容
目前针对脉搏信号进行脉率搜索计算的一些常规方法中，不能很好地解决脉搏信 号受到干扰特别是运动干扰时，脉率计算的准确性和保持数值的稳定性等问题，本发明能 有效解决上述问题，改善了脉率计算的抗干扰性能，提高了脉率计算的准确性、实时性和稳 定性。本发明的干扰识别算法能准确地识别脉搏信号是否受到较大干扰的影响，从而改善 了在大幅干扰下脉率计算的问题。为了实现上述思想，本发明的具体技术方案如下一种脉率的搜索和计算方法，其包括以下步骤a、采集脉搏波信号；
b、对采集到的脉搏波信号进行预处理，获得脉搏信号中的交流成分；C、对所获得的一段交流信号进行脉率搜索，获得脉搏波信号的脉率；d、根据获得的脉率的计算结果进行脉率跟踪，对脉率进行实时更新和修正；e、在对脉率进行实时更新和修正同时也采用干扰识别算法对脉搏信号进行干扰 识别，对干扰较大的信号进行相应处理，保持脉率的稳定。对所获得交流信号进行脉率搜索时，是对极值点进行多次搜索，将极值点归类为 对应于不同频率的本征极值点类，对极值点类进行分析来判断该类极值点类是否是脉搏波 的波峰和波谷，并依此计算出脉率。如果找到波峰或波谷或剩下的极值点数少于设定值则搜索结束。波峰或者波谷判断为极值点间距是均勻的，存在某些极值点的间距值，它们的均 方差较小；且极值点间距是连续的，相邻极值点的间距值的均方差较小。如果搜索终止而仍没有搜索到波峰或波谷，则重新采集一段数据，并重复脉率搜 索步骤。根据获得的脉率的计算结果进行脉率跟踪，包括，1、对所获得的一段交流信号进行脉率搜索，获得脉搏波信号的脉率，预测下一个 波峰和波谷的位置；2、在当前波峰和下个波峰之间搜索出最小值，并以此点作为实际的波谷值，在当 前波谷和下个波谷之间搜索出最大值，并以此点作为实际的波峰值；3、根据所搜索出的实际波峰和波谷值对间距及脉率值进行修正和更新或否定。对脉率进行修正和更新或否定，主要是根据当前计算的波峰或波谷间距值与先前 计算出的历史间距值进行比较，当前计算出的间距值在历史值的某个临近范围之内，则认 为是稳定信号，对脉率值进行适当的修正并更新。对信号变化值进行记录并比较，如果发生持续稳定的变化，则认为信号确实发生 了变化，对脉率值进行修正并更新。对信号变化值进行记录并比较，如果变化毫无规律，差异较大，则认为信号确实异 常，则采样一段脉搏信号重新进行脉率搜索。对脉率进行实时更新和修正时采用干扰识别算法；干扰识别算法能识别干扰幅值 较大的脉搏信号，并以此修改脉率的搜索和计算，维持脉率值的稳定性。本发明通过对脉搏信号分析和处理，可以搜索和计算出准确的脉率值，该方法尤 其可以在脉搏信号受到干扰时提高脉率计算的准确性和稳定性。相比于传统脉率搜索和计 算方法，本发明提出的脉率搜索和计算方法具有准确、稳定、实时更新、抗干扰、简单易行等 优点，具有较好的实际运用价值。本发明的方法，简单易行，算法计算量小，硬件需求低，计 算准确，结果可靠，尤其在信号受到干扰的情况下仍能保证数值的准确性和维持数据的稳 定性，该方法还实时跟踪脉搏信号的变化，保持数据的实时性并快速跟随脉率的变化。
图1是本发明的系统流程图；图2本发明中脉率搜索算法流程图；图3本发明脉搏信号搜索过程实例1 ；
图4本发明脉搏信号搜索过程实例2 ；图5本发明脉搏信号搜索过程实例3 ；图6本发明脉率跟踪流程图；图7本发明在脉搏血氧仪中干扰识别示意图。
具体实施例方式本发明公开的脉率处理方法可以用于脉搏信号的脉率搜索和计算，也可以用于任 何周期性的生理信号进行周期的搜索和计算，如心电信号、呼吸信号等，下面结合附图阐释 该方法在脉搏血氧仪中的具体实现方式。常用的脉搏血氧仪中，通过控制发光管发出红光和红外光信号，光线透射手指时 被各种组织吸收一部分光，随着脉搏的搏动，被吸收的光信号也出现相应的交替变化，接收 管接收到的光信号经过转换电路、放大电路以及采样等环节，然后经过信号预处理，可得到 脉搏信号，然后调用脉率算法计算出脉率值。脉搏血氧仪一般采用双波段即红光和红外光 透射或反射手指或身体其它部位，同时得到两通道脉搏波信号，根据红光和红外光被氧合 血红蛋白及还原血红蛋白的吸收率不同，利用朗伯-比尔(Lamber-Beer)定律计算出血氧 饱和度值。根据朗伯_比尔定律，血氧饱和度值是由红光与红外光的交流幅值与直流幅值 的比值之比决定的。而人体的血氧饱和度值在一段时间内会保持相对稳定，所以在一段时 间内，它们的比值也会保持相对稳定。本发明主要包括两个环节，脉率搜索和脉率跟踪，脉率搜索一般通过找出脉搏波 信号的波峰、波谷点的位置，并由此计算出脉率，而对其余点的信息并不十分关注。根据经 验模态分解“信号是高频周期信号迭加在低频周期信号上”的思想，信号的极值点也呈现出 高低频相互迭加的特性。高频信号迭加在低频信号上，高频信号的极值点也迭加在低频信 号上，通过对极值点进行再次搜索极值点则可以找到高频信号外的残余信号的极值点。如 此反复搜索则可以依次得到一系列对应不同频率信号的“本征极值点类”，于是从这些极值 点类中识别极值点是否是脉搏信号的波峰、波谷，从而计算出脉率。由于该方法不再需要计 算信号的“本征模态函数”以及不需要对极值点进行包络拟合，仅仅是对极值点进行处理和 分析，大大简化了计算过程和减少了处理数据的量，所以非常适合在小型嵌入系统中使用。 脉率跟踪算法能保证脉率计算的即时性，实时跟随脉率的变化。脉率搜索结束后，利用计算 结果对随后的波峰、波谷点的位置进行预测，根据随后采集的实际脉搏信号来检验信号是 否发生改变，并依此对脉率值进行实时修正。整个系统的流程如图1所示。先对一段脉搏信号进行脉率搜索，搜索到脉率后采 用脉率跟踪方法对脉率进行实时更新和修正，在脉率跟踪同时还加入了干扰识别算法，判 断是否有较大的干扰，并做出相应的处理。脉率搜索的具体过程如下先采集一段数据，要求数据长度至少包含几个(比如4 个)完整的脉搏周期，以保证能搜索到波峰和波谷。对采集到的数据进行多次搜索极值点 的方法寻找波峰和波谷，从极大值点中搜索出波峰，从极小值点中搜索出波谷，该算法流程 如图2所示，以搜索波谷为例(搜索波峰的步骤类同)，包括如下一些步骤1、将所有的极小值点找出来，分别计算它们的间距。2、根据间距大小的相互关系，确定波谷点。如果没有找到符合要求的波谷点，则更新搜索数据，即将所有极小值点当作新的数据，再将所有的极小值点找出来，分别计算它们 的间距。3、当剩下的数据过少无法继续进行搜索时，中断搜索，再采集一段新数据重新搜索。图3、4、5为3组不同的脉搏信号的波谷搜索过程，图3为受到的干扰较小的脉搏 信号，搜索算法经过首次搜索就可以找到准确的波谷点，而图4的脉搏信号受到较大的干 扰，传统的搜索方法容易搜索出错误的脉率值，在本发明的脉率搜索算法下，经过第二次极 值点搜索，能准确地找到波谷点，图5的脉搏信号所受到的干扰较图4的更为严重一些，但 是在经过三次极值点搜索后，也准确找到了波谷点。由此可见，该算法具有较好的抗干扰性 能。搜索到脉率后，进入脉率跟踪环节。脉率跟踪的流程如图6所示，根据之前得到的 间距和脉率预测出下个波峰和波谷的位置，在当前波谷和预测波谷之间搜索最大值，并假 定为当前脉搏周期的实际波峰点，在当前波峰和预测波峰之间搜索最小值，并假定为当前 脉搏周期的实际波谷点，将搜索出的实际波峰波谷点与预测值进行比较，检验间距变化是 否正常。如果间距变化在较小范围之内，则认为是正常信号，对间距和脉率值进行更新，否 则计为异常，如果异常计数达到一定数量则认为脉搏信号发生较大变化，如果没有识别出 干扰存在，则重新搜索脉率。脉率跟踪环节包括有干扰信号识别算法，可对干扰过大的信号进行识别，改善此 种情况下脉率计算的准确性和稳定性。血氧饱和度测量仪中同时有红光和红外光双通道脉 搏信号，不同波段的光信号被手指吸收的光强比率不同，但是两者在血氧饱和度不变时维 持比值相对稳定，所以可以根据它们的比值是否异常变化来识别干扰的存在。干扰信号识别算法的具体思想如下对于脉搏交流信号，设检测到的红光交流信号为Irf，红外光交流信号为Iy它们 分别由脉搏信号部分(srf，sj及干扰信号部分(Nrf，Nj组成。脉搏信号部分、与3&成 正比关系，测量环境及血氧饱和度不变的情况下其比值保持相对稳定值为r。红光信号中的 脉搏信号Srf，减去红外光产生的脉搏信号St与比值r的乘积，其结果仅剩余噪声信号N，此 噪声信号可以作为判断信号是否含有较大干扰的依据。Ird = Srd+NrdIir = Sir+Nir其中Srd = r*Sir故N = Ird_r*Iir= Srd+Nrd_r* (Sir+Nir)= Srd-r*Sir+Nrd_r*Nir= Nrd-r*NirN值较大时，说明有较大干扰的存在，反之，干扰较小。通过上述的理论可以判断脉搏信号是否受到较大干扰，从而提高在较大干扰下的 脉率计算的稳定性，防止计算出错误的脉率值。图7是一个脉搏信号的红光信号、红外光信号以及红光和红外光信号按比例相减的误差值。在无干扰的时候，误差信号很小，而在中间 两段有干扰的情况下，误差信号的幅值相对较大，通过这个误差信号的变化就可以对干扰 信号和无干扰信号进行识别，在有干扰的时候，脉率更新要更为谨慎，比如保持数值锁定在 历史值上，可以有效防止因干扰而引起的测量错误。
权利要求
1.一种脉率的搜索和计算方法，其包括以下步骤a、采集脉搏波信号；b、对采集到的脉搏波信号进行预处理，获得脉搏信号中的交流成分；C、对所获得的一段交流信号进行脉率搜索，获得脉搏波信号的脉率；d、根据获得的脉率的计算结果进行脉率跟踪，对脉率进行实时更新和修正；e、在对脉率进行实时更新和修正时采用干扰识别算法对脉搏信号进行干扰识别，对干 扰较大的信号进行相应处理，保持脉率的稳定。
2.根据权利要求1所述一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，对所获得交流信号 进行脉率搜索时，是对极值点进行多次搜索，将极值点归类为对应于不同频率的本征极值 点类，对极值点类进行分析来判断该类极值点类是否是脉搏波的波峰和波谷，并依此计算 出脉率。
3.根据权利要求2所述一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，如果找到波峰或波 谷或剩下的极值点数少于设定值时则搜索结束。
4.根据权利要求3所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，波峰或者波谷判 断为极值点间距是均勻的，存在某些极值点的间距值，它们的均方差较小；且极值点间距是 连续的，相邻极值点的间距值的均方差较小。
5.根据权利要求3所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，如果搜索终止而 仍没有搜索到波峰或波谷，则重新采集一段数据，并重复脉率搜索步骤。
6.根据权利要求1所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，根据获得的脉率 的计算结果进行脉率跟踪，包括，1、对所获得的一段交流信号进行脉率搜索，获得脉搏波信号的脉率，预测下一个波峰 和波谷的位置；2、在当前波峰和下个波峰之间搜索出最小值，并以此点作为实际的波谷值，在当前波 谷和下个波谷之间搜索出最大值，并以此点作为实际的波峰值；3、根据所搜索出的实际波峰和波谷值对间距及脉率值进行修正和更新或否定。
7.根据权利要求6所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，对脉率进行修正 和更新或否定，主要是根据当前计算的波峰或波谷间距值与先前计算出的历史间距值进行 比较，当前计算出的间距值在历史值的某个临近范围之内，则认为是稳定信号，对脉率值进 行适当的修正并更新。
8.根据权利要求7所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，对信号变化值进 行记录并比较，如果发生持续稳定的变化，则认为信号确实发生了变化，对脉率值进行适当 的修正并更新。
9.根据权利要求7所述一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，对信号变化值进行 记录并比较，如果变化毫无规律，差异较大，则认为信号异常，则采样一段脉搏信号重新进 行脉率搜索。
10.根据权利要求1所述的一种脉率的搜索和计算方法，其特征在于，对脉率进行实时 更新和修正采用干扰识别算法；干扰识别算法能识别干扰幅值较大的脉搏信号，并以此修 改脉率的搜索和计算，维持脉率值的稳定性。
全文摘要
本发明公开了一种脉率的搜索和计算方法，采集脉搏波信号；对采集到的脉搏波信号进行预处理，获得脉搏信号中的交流成分；对所获得的一段交流信号进行脉率搜索，获得脉搏波信号的脉率；根据获得的脉率的计算结果进行脉率跟踪，对脉率进行实时更新和修正；在对脉率进行实时更新和修正采用干扰识别算法对脉搏信号进行干扰识别，对干扰较大的信号进行相应处理，保持脉率的稳定。本发明通过对脉搏信号分析和处理，可搜索和计算出准确的脉率值，尤其可以在脉搏信号受到干扰时提高脉率计算的准确性和稳定性。相比于传统脉率搜索和计算方法，本发明具有准确、稳定、实时更新、抗干扰、简单易行等优点；具有较好的实际运用价值。
文档编号A61B5/0205GK101991410SQ20091016967
公开日2011年3月30日 申请日期2009年8月31日 优先权日2009年8月31日
发明者秦钊, 谢锡城, 陈斌 申请人:深圳市理邦精密仪器股份有限公司