想象一下，在接下來的幾十年里，你的孫子孫女不知道醫(yī)院這個(gè)詞，你所有的健康信息都被記錄下來，并通過傳感器遠(yuǎn)程監(jiān)控。想象一下，您的家配備了不同的傳感器來測(cè)量空氣質(zhì)量、溫度、噪音、光線和氣壓，并且根據(jù)您的個(gè)人健康信息，系統(tǒng)調(diào)整相關(guān)的環(huán)境參數(shù)以優(yōu)化您在家中的幸福感。ADI公司通過提供相輔相成的傳感器、軟件和算法，在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)方面具有獨(dú)特的地位，從而擴(kuò)大了其在數(shù)字健康市場(chǎng)的份額。

心率 （HR） 監(jiān)測(cè)是許多現(xiàn)有可穿戴和臨床設(shè)備的關(guān)鍵功能。這些設(shè)備通常測(cè)量光電容積脈搏波（PPG）信號(hào)，這些信號(hào)是通過使用LED照亮人體皮膚并通過光電二極管測(cè)量由于反射光中的血流引起的強(qiáng)度變化而獲得的。PPG信號(hào)形態(tài)類似于動(dòng)脈血壓（ABP）波形，這使得該信號(hào)在科學(xué)界作為潛在的無創(chuàng)HR監(jiān)測(cè)工具很受歡迎。PPG信號(hào)的周期性對(duì)應(yīng)于心律。因此，HR可以從PPG信號(hào)中估計(jì)出來。然而，心率估計(jì)性能可能會(huì)因血液灌注不良、環(huán)境光以及最重要的運(yùn)動(dòng)偽影 （MA） 而降低。1已經(jīng)提出了許多信號(hào)處理技術(shù)來消除MA噪聲，包括ADI運(yùn)動(dòng)抑制和頻率跟蹤算法，方法是使用放置在PPG傳感器附近的三軸加速度傳感器。當(dāng)沒有運(yùn)動(dòng)時(shí)，希望有一個(gè)按需算法為跟蹤算法提供快速、更準(zhǔn)確的心率估計(jì)。本文采用多信號(hào)分類（MUSIC）頻率估計(jì)算法，使用來自手腕的PPG信號(hào)，使用ADI醫(yī)療手表平臺(tái)使用圖1中的框圖進(jìn)行高精度按需心率估計(jì)。該圖的細(xì)節(jié)將在后面的章節(jié)中解釋。

圖1.基于音樂的按需心率估計(jì)算法，來自手腕上的PPG信號(hào)。

ADI醫(yī)療觀察的PPG信號(hào)是什么樣的？

當(dāng)LED發(fā)出光時(shí)，血液水平和組織吸收不同數(shù)量的光子，導(dǎo)致光電探測(cè)器感應(yīng)到不同的檢測(cè)。光電探測(cè)器測(cè)量血液脈動(dòng)的變化并輸出電流，然后放大和濾波以進(jìn)行進(jìn)一步分析。圖2a顯示了由交流（ac）和直流（dc）分量組成的一般PPG信號(hào)。PPG波形的直流分量檢測(cè)從組織、骨骼和肌肉反射的光信號(hào)，以及動(dòng)脈和靜脈血的平均血容量。另一方面，交流分量顯示了心動(dòng)周期收縮期和舒張期之間血容量的變化，其中交流分量的基頻取決于心率。 圖2b是來自ADPD107手表的PPG信號(hào)，在之前的《模擬對(duì)話》文章中介紹過。ADI多感官手表的目標(biāo)是測(cè)量人體手腕上的多個(gè)生命體征。ADI手表具有PPG、心電圖（ECG）、皮膚電活動(dòng)（EDA）、加速度計(jì)（ACC）和溫度傳感器。本文僅重點(diǎn)介紹 PPG 和 ACC 傳感器。

現(xiàn)在讓我們仔細(xì)看看PPG和ABP波形的相似性。ABP波形是由于血液從左心室噴射而產(chǎn)生的.主壓力沿著體循環(huán)血管網(wǎng)絡(luò)向下傳播并到達(dá)多個(gè)部位，由于動(dòng)脈阻力和順應(yīng)性的顯著變化而引起反射。第一個(gè)部位是胸主動(dòng)脈和腹主動(dòng)脈之間的交界處，引起第一次反射，俗稱晚期收縮波。第二個(gè)反射部位是腹主動(dòng)脈和髂總動(dòng)脈之間的交界處。主波再次被反射回來，這會(huì)產(chǎn)生一個(gè)小的下降，稱為雙波缺口，可以在第一次和第二次反射之間觀察到。還有其他額外的小反射，這些反射在PPG信號(hào)中被平滑。2本文的重點(diǎn)是HR估計(jì)，它僅取決于PPG信號(hào)的周期性，并且該算法不考慮PPG的確切形態(tài)。

圖 2a.具有交流和直流部件的典型PPG信號(hào)。

圖 2b. ADI 醫(yī)療保健觀察 PPG 信號(hào)。

PPG 信號(hào)的預(yù)處理

眾所周知，PPG信號(hào)對(duì)外周組織血液灌注不良和運(yùn)動(dòng)偽影的易感性。1為了盡量減少這些因素在PPG分析的后續(xù)階段對(duì)HR估計(jì)的影響，需要一個(gè)預(yù)處理階段。需要帶通濾波器來去除PPG信號(hào)的高頻分量（如電源）以及低頻分量，如毛細(xì)血管密度和靜脈血容量的變化、溫度變化等。圖3a顯示了濾波后的PPG信號(hào)。一組信號(hào)質(zhì)量指標(biāo)用于查找適合按需算法的PPG信號(hào)的第一個(gè)窗口。第一次檢查涉及ACC數(shù)據(jù)和PPG信號(hào)，以確定是否可以檢測(cè)到一段無運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，然后測(cè)量其他信號(hào)質(zhì)量指標(biāo)。如果三個(gè)方向上的運(yùn)動(dòng)超過ACC數(shù)據(jù)絕對(duì)值的某個(gè)閾值，則按需算法會(huì)拒絕來自此類數(shù)據(jù)窗口的估計(jì)值。下一個(gè)信號(hào)質(zhì)量檢查基于具有數(shù)據(jù)段特征的某些自相關(guān)。濾波后的PPG信號(hào)自相關(guān)示例如圖3b所示。可接受的信號(hào)段的自相關(guān)表現(xiàn)出諸如具有至少一個(gè)局部峰值和不超過一定數(shù)量的對(duì)應(yīng)于最高可能HR的峰值的特性;局部峰值按降序排列，滯后增加;和其他一些。自相關(guān)僅針對(duì)對(duì)應(yīng)于范圍（從 30 bpm 到 220 bpm）范圍內(nèi)有意義的心率相對(duì)應(yīng)的滯后。

當(dāng)足夠多的數(shù)據(jù)段連續(xù)通過質(zhì)量檢查時(shí)，算法的第二階段使用基于 MUSIC 的算法提取準(zhǔn)確的 HR。

圖 3a.圖1b中的帶通濾波PPG信號(hào)。

圖 3b.圖2a中信號(hào)圖的自相關(guān)。

基于音樂的按需心率估算算法

MUSIC是一種基于亞空間的方法，使用諧波信號(hào)模型可以高精度地估計(jì)頻率。3當(dāng)涉及到被噪聲破壞的PPG信號(hào)時(shí)，傅里葉變換（FT）可能表現(xiàn)不佳，因?yàn)槲覀冋趯ふ乙环N高分辨率的HR估計(jì)算法。此外，F(xiàn)T在整個(gè)頻域中均勻分布時(shí)域噪聲，限制了估計(jì)的確定性。使用FT很難在大峰附近觀察到小峰。4因此，在這項(xiàng)研究中，我們使用基于MUSIC的算法對(duì)HR進(jìn)行頻率估計(jì)。MUSIC背后的關(guān)鍵思想是噪聲子空間與信號(hào)子空間正交，因此噪聲子空間的零點(diǎn)將指示信號(hào)頻率。以下步驟顯示了用于心率估計(jì)的此算法的摘要：

從數(shù)據(jù)中刪除均值和線性趨勢(shì)

計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣

將奇異值分解 （SVD） 應(yīng)用于協(xié)方差矩陣

計(jì)算信號(hào)子空間階數(shù)

形成信號(hào)或噪聲子空間的偽譜

找到 MUSIC 偽譜的峰值作為 HR 估計(jì)值

MUSIC必須應(yīng)用奇異值分解，并且必須搜索整個(gè)頻率范圍內(nèi)的頻譜峰值。讓我們看一些數(shù)學(xué)，以使上述步驟更加清晰。假設(shè)濾波后的PPG信號(hào)的窗口長(zhǎng)度為m，表示為xm和 m ≤ L（L 是給定窗口中濾波后的 PPG 信號(hào)的總樣本）。然后，第一步是形成樣本協(xié)方差矩陣，如下所示：

然后，將SVD應(yīng)用于樣本協(xié)方差矩陣，如下所示：

其中 U 是左特征向量，Λ 是特征值的對(duì)角矩陣，V 是協(xié)方差矩陣的右特征向量。下標(biāo) s 和 n 代表信號(hào)和噪聲子空間。如前所述，基于MUSIC的算法使用信號(hào)已通過信號(hào)質(zhì)量檢查階段的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行HR估計(jì) - 在預(yù)處理步驟之后，信號(hào)中唯一的頻率成分是HR頻率。接下來，我們形成信號(hào)和噪聲子空間，假設(shè)模型階次僅包含一個(gè)單音，如下所示：

其中 p = 2 是型號(hào)。僅考慮有意義的 HR 限制內(nèi)的頻率。這大大減少了計(jì)算量，并使嵌入式算法的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)成為可能。搜索頻率矢量定義為

其中 k 是 HR 感興趣頻率范圍內(nèi)的頻率箱，L 是xm然后，下面的偽頻譜采用噪聲子空間特征向量來找到MUSIC的峰值，如下所示。

這里使用偽頻譜一詞是因?yàn)樗硎舅芯啃盘?hào)中存在正弦分量，但它不是真正的功率譜密度。圖 4 給出了基于 MUSIC 的算法在 5 秒數(shù)據(jù)窗口上的一個(gè)樣本結(jié)果，該結(jié)果顯示了 1.96 Hz 處的尖峰，轉(zhuǎn)換為 117.6 bpm HR。

圖4.來自PPG數(shù)據(jù)的基于MUSIC的估計(jì)樣本。

基于MUSIC的按需心率估計(jì)算法結(jié)果

我們已經(jīng)在包含 1289 個(gè)測(cè)試用例 （data1） 的數(shù)據(jù)集上測(cè)試了該算法的性能，并且在數(shù)據(jù)開始時(shí)，測(cè)試對(duì)象被要求靜止。表1說明了基于MUSIC的算法的結(jié)果，并指示估計(jì)心率是否在參考（ECG）的2 bpm和5 bpm范圍內(nèi)，以及50千百分位數(shù)（中位數(shù)）和 75千估計(jì)時(shí)間的百分位數(shù)。表 1 的第二行顯示了在包含 298 個(gè)測(cè)試用例 （data2） 的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行周期性運(yùn)動(dòng)（例如步行、慢跑、跑步）時(shí)算法的性能。如果通過感測(cè)運(yùn)動(dòng)或準(zhǔn)確估計(jì)運(yùn)動(dòng)的心率來拒絕數(shù)據(jù)，則認(rèn)為該算法是成功的。在內(nèi)存使用方面，假設(shè)緩沖區(qū)大小為 500（即 100 Hz 時(shí)為 5 秒），則感興趣的頻率范圍（30 bpm 到 220 bpm）所需的總內(nèi)存約為 3.4 kB，每次調(diào)用 2.83 個(gè)周期。

最后討論

基于MUSIC的按需算法是ADI醫(yī)療保健業(yè)務(wù)部門生命體征監(jiān)測(cè)部門提出的眾多算法之一。我們的醫(yī)療保健手表中使用的按需算法與此處討論的基于 MUSIC 的方法不同，因?yàn)樗挠?jì)算成本較低。ADI在傳感器（嵌入式）和邊緣節(jié)點(diǎn)提供軟件和算法功能，通過僅將最重要的數(shù)據(jù)發(fā)送到云并允許我們的客戶和合作伙伴進(jìn)行本地決策，提取數(shù)據(jù)以提取有價(jià)值的信息。我們選擇對(duì)客戶而言結(jié)果真正重要且我們擁有獨(dú)特測(cè)量專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用。本文僅介紹ADI公司正在開發(fā)的算法。憑借我們?cè)趥鞲衅髟O(shè)計(jì)方面的現(xiàn)有專業(yè)知識(shí)，以及我們?cè)谏镝t(yī)學(xué)算法開發(fā)（嵌入式和云）方面的努力，ADI將擁有獨(dú)特的地位，為全球醫(yī)療保健市場(chǎng)提供最先進(jìn)的算法和軟件。

審核編輯：郭婷