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摘要
心電圖（ECG）的心率變異性（HRV）是一種著名的診斷方法，用于評估心臟的自主神經(jīng)功能。為了更方便地評估心臟功能，可使用光電容積脈搏波（PPG）波形，用脈搏率變異性（PRV）代替HRV。但是，由于沒有用于分析PPG信號的可靠檢測算法，醫(yī)療市場一直無法使用PRV提供臨床診斷，也無法測量健康方面的生物信息，如睡眠階段、壓力狀態(tài)和疲勞狀況等。
本文提供一種可靠的峰值和起始點檢測算法，可以利用PPG信號進行逐搏間隔分析。我們利用ADI公司的多感知手表平臺，通過大數(shù)據(jù)收集來演示我們的方法，與通過ECG信號獲得的逐博結(jié)果相比，我們方法的覆蓋范圍廣，靈敏度高，且逐次差分的均方根（RMSSD）較低。
簡介
心率（HR）監(jiān)測是許多現(xiàn)有的可穿戴設(shè)備和臨床設(shè)備的一個關(guān)鍵特性，但這些設(shè)備還沒有配備利用逐搏間隔來測量持續(xù)心率變異性的功能。HRV包括從自心電圖（ECG）提取的連續(xù)心跳之間的間隔時間（稱為心搏間期）變化。1HRV包含總所周知的生物特征識別信息，反映了自主神經(jīng)系統(tǒng)的交感神經(jīng)和副交感神經(jīng)活動。2研究人員廣泛使用HRV這一工具來幫助臨床診斷和測量健康方面的生物信息，如睡眠階段、壓力狀態(tài)和疲勞狀況等。2， 3鑒于ECG測量的技術(shù)要求，在事故/災(zāi)難現(xiàn)場、戰(zhàn)場或者在心電圖可能引起電氣干擾的區(qū)域，并不一定能獲取這種信號。4
從光電容積脈搏波信號中提取的脈搏率變異性可能 被用于替代HRV。5， 6， 7PPG信號的獲取方式為： 用LED照射人體皮膚，然后用光電二極管測量血流引起的反射光強度變化。
此外，PPG還可以提供與心血管系統(tǒng)有關(guān)的信息，如心率、動脈壓、硬度指數(shù)、脈搏傳導(dǎo)時間、脈搏波傳導(dǎo)速度、心輸出量、動脈順應(yīng)性和外周阻力等。8， 9， 10然而，受血液灌流不良、環(huán)境光線以及最重要的運動偽像（MA）的影響，基于PPG的算法的性能會降低。11業(yè)界已提出許多信號處理技術(shù)來消除MA噪聲，包括ADI公司的運動抑制和頻率跟蹤算法，通過使用一個靠近PPG傳感器放置的三軸加速度傳感器來實現(xiàn)。
很關(guān)鍵的一點是要從PPG波形中準(zhǔn)確地提取出重要的點，如收縮期峰值、起始點和重搏切跡，用于實施PRV分析。12PPG波形的起始是由于血液開始從心臟輸出到主動脈引起的，而重搏切跡則表示射血結(jié)束或主動脈瓣關(guān)閉。沒有適用于PPG信號的可靠檢測算法讓研究人員無法利用PPG來全面開展PRV分析，至少一定程度上是如此。之前關(guān)于PRV的一些研究忽略了基準(zhǔn)點，13據(jù)報道有些是使用人工方法或根據(jù)經(jīng)驗檢測收縮期峰值，14，有些則是基于沒有經(jīng)過驗證的時間窗口算法來獲取脈搏峰值。15
本文提出一種可靠的峰值和起始點檢測算法，該算法使用最初被提議用于動脈血壓（ABP）波形的描繪方法。16需要注意的是，采用腕戴式設(shè)備的PPG信號包含許多運動偽影、基線波動、反射波以及其他可能影響檢測算法行為的噪聲。6因此，在將數(shù)據(jù)饋入逐搏提取模型之前，會對其實施預(yù)處理。本項工作使用的自動描繪器是一種混合方法，利用從原始PPG預(yù)處理得來的不同信號和信號的一階導(dǎo)數(shù)來提取峰值和起始點。我們使用通過ADI手表平臺收集的大型數(shù)據(jù)庫來提供同步PPG和ECG信號。至于存儲器大小，這種算法需要的內(nèi)存較小，在ADI手表平臺中可作為嵌入式算法使用。利用覆蓋率、靈敏度、正檢測率，以及逐次差分的均方根，對該算法實施了驗證，并與來自ECG信號的逐博結(jié)果進行了比較。17
圖1.提出的逐搏提取算法的流程圖，包含（i）預(yù)處理和（ii）高分辨率B2B提取。
基于PPG形態(tài)學(xué)的逐搏算法
在本節(jié)中，我們將詳細(xì)介紹所提出的適用于手腕PPG信號的逐搏算法，該算法由（i）預(yù)處理和（ii）高分辨率逐搏提取模塊組成。該算法的框圖如圖1所示。
預(yù)處理
PPG信號易受周邊組織的不良血液灌流和運動偽像的影響是眾所周知的。18 為將這些因素的影響降至最小，以免干擾隨后的PPG分析和逐博估算，須有一個預(yù)處理階段。這個步驟包括：
- 幀傳輸和窗口
- 帶通濾波（0.4 Hz至4 Hz）
- 自動增益控制（AGC），用于限制信號幅度
- 信號平滑處理和基線漂移去除
PPG輸入數(shù)據(jù)使用T0秒窗口進行處理，進一步的數(shù)據(jù)塊則通過移動帶有mT0 （m = 3/4）重疊的窗口進行處理。然后需要一個帶通濾波器來消除PPG信號的高頻成分（如電源）和低頻成分（如毛細(xì)血管密度和靜脈血容量的變化、溫度變化等等）。圖2a和2b顯示了濾波前后的PPG信號。濾波器的截止頻率為0.4 Hz和4 Hz。HR的基波頻率范圍為0.4 Hz至3 Hz。因此，使用更高一點的范圍進行逐搏估算即可將強調(diào)搏動次數(shù)的諧波包含在內(nèi)。使用中值濾波器去除濾波信號中突然出現(xiàn)的尖峰值。然后，AGC模塊將信號電平限制為±V伏，以在稍后的階段通過確認(rèn)信號的幅度來驗證所選的峰值。用于HRV的PPG測量流程持續(xù)時間較長，不可避免地會引入另一種偽影，例如基線漂移。因此，使用低通有限脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器對幀內(nèi)的PPG樣本陣列進行平滑處理（如圖2c所示），以去除基線漂移噪聲，并得到更為平滑的、適用于描繪模塊的信號。
圖2.PPG圖。
高分辨率逐搏提取模塊
逐搏提取算法由以下模塊組成：
- 插值
- 描繪
- 高分辨率逐搏提取
- 信號質(zhì)量指標(biāo)
預(yù)處理模塊的輸出被饋入插值模塊，以提高逐搏提取算法的精度。如果在第一幀中給出從t0至tτ的PPG分段，其逐搏間隔為b0和bτ，我們會使用端點之間的n個點，以線性方式插入逐搏間隔值，然后從b0和bτ提取高分辨率逐搏間隔值（例如，1 ms分辨率）。接下來，描繪模塊依靠信號形態(tài)學(xué)和節(jié)奏信息來提取峰值和起始點。因此，進行逐搏檢測時，不僅需要收縮期峰值，還應(yīng)報告起始點和重搏切跡。提議的描繪器從理論上來說，與兩篇文章中所示的描繪器相似，一篇是“一種用于光電容積脈搏波波形的自適應(yīng)描繪器”12，一篇是“關(guān)于用于動脈血壓波形的自動描繪器”16，該描繪器利用來自信號一階導(dǎo)數(shù)的一對轉(zhuǎn)折和過零點進行調(diào)整以適應(yīng)手腕PPG信號。圖2d描繪了轉(zhuǎn)折和過零點，以進行PPG表征。對于過零點，信號通過零相位失真濾波器來處理，通過匹配初始條件將啟動和結(jié)束瞬變最小化。這是為了確保在濾波之后仍然保有時域特性。注意，來自PPG波形導(dǎo)數(shù)的起始點與最大轉(zhuǎn)折之前的過零點對應(yīng)，而收縮期峰值與該轉(zhuǎn)折點之后的過零點相關(guān)。用在這種逐搏算法中的信號質(zhì)量指標(biāo)為清晰度，并指明了信號的信號音范圍。這種指標(biāo)最初是在Philip McLeod和Geoff Wyvill的文章“通過更聰明的方式來查找音調(diào)”19中提出的，該指標(biāo)采用歸一化平方差函數(shù)（一種自相關(guān)函數(shù)）來查找信號的周期性。我們使用這個指標(biāo)來決定逐搏算法什么時候能夠可靠地報告峰值和起始點。
來自ADI腕表平臺的評估結(jié)果
我們的PPG逐搏算法的結(jié)果與Pan-Tompkins算法的結(jié)果進行了比較，20后者是一種公認(rèn)的心電圖峰值檢測算法。收集的數(shù)據(jù)用于評估使用ADI生命體征監(jiān)測（VSM）腕表平臺的算法。ADI VSM iOS應(yīng)用被用于通過藍牙?連接與手表接口。ADI腕表包含一個PPG傳感器，用于收集來自受試者手腕的PPG信號。此外，也會在ADI腕表上收集ECG信號。有3個ECG電極連接到受試者的胸部區(qū)域。這些電極上的電線連接到ADI腕表上，以處理這些信號，并與PPG信號同時記錄下來。這個平臺提供同步化的PPG和ECG信號。圖3a所示為用于數(shù)據(jù)收集的ADI腕表，而圖3b所示為iOS應(yīng)用界面和從平臺獲取的示例信號。
圖3.ADI平臺和工具。
評估指標(biāo)和結(jié)果
在計算逐搏指標(biāo)之前，需要先執(zhí)行異常值剔除過程，以確定Pan-Tompkins算法輸出和我們的PPG逐搏算法輸出中缺失的/額外的峰值，這一點非常重要。忽略缺失的/額外的峰值可能導(dǎo)致心跳時長異常，進而得出不準(zhǔn)確的結(jié)果。ECG信號中缺失的/額外的峰值是通過檢查由Pan-Tompkins算法提供的連續(xù)心跳時長來確定的。心跳時長改變超過20%的任何ECG峰值都被標(biāo)記為異常值。剔除這些ECG峰值之后，通過將每個ECG峰值與PPG信號中的峰值關(guān)聯(lián)來確定PPG信號中缺失的/額外的峰值。如果PPG峰值在ECG峰值的時間接近范圍內(nèi)，則將其與ECG峰值關(guān)聯(lián)。當(dāng)PPG峰值無法確定，或者ECG峰值的時間接近范圍內(nèi)確定的峰值數(shù)量過多時，則將它們識別為異常值。在計算指標(biāo)期間，這些缺失的/額外的PPG心跳可能導(dǎo)致的異常心跳時長作為異常值被忽略。
利用通過我們建議的算法以及Pan-Tompkins算法得出的逐搏值，對多個指標(biāo)實施了計算。這些指標(biāo)包括：（I）覆蓋范圍（等式1）；（Ii）靈敏度（Se）（等式2）；（Iii）正檢測率（P+）（等式3）；以及（iv）逐次差分的均方根（RMSSD）（等式4）。圖4展示了用于指標(biāo)計算的一些值的直觀表示。
其中TP（真陽性）表示PPG B2B算法正確識別的心跳次數(shù)，F(xiàn)P（假陽性）表示與ECG中的實際心跳不對應(yīng)的PPG心跳次數(shù)，F(xiàn)N（假陰性）表示PPG逐搏算法遺漏的心跳次數(shù)。心搏間期（IBI）是連續(xù)ECG峰值、PPG峰值或PPG起始點之間的時間間隔。
為了評估我們的算法，我們同時從每位受試者收集PPG和ECG信號。我們從不同年齡、不同膚色和不同體型的廣大受試者收集收據(jù)。這是為了確保我們的評估結(jié)果適用于所有人群。數(shù)據(jù)采集自27位受試者（膚色不同的男性和女性），每位檢測2分30秒。要求受試者前半段時間保持站姿，后半段時間保持坐姿。表1是通過逐搏算法得出的每個指標(biāo)的平均值。如表中所示，與來自ECG信號的結(jié)果相比，手腕數(shù)據(jù)的覆蓋范圍、靈敏度和正檢測率都高于83%，RMSSD平均差則低于20 ms。
圖4.顯示ECG和PPG信號與IBI，以及逐搏算法分析原始的PPG信號得出的峰值和起始點。
表1.逐搏指標(biāo)結(jié)果
討論和總結(jié)
本文提出了可對手腕PPG信號實施PRV分析的可靠峰值和起始點檢測算法。該算法采用多個預(yù)處理階段，建議采用混合描繪算法來檢測手腕PPG信號的基準(zhǔn)點。我們將ADI多感手表用作評估平臺，對建議的算法進行測試。結(jié)果顯示，與ECG HRV存在較強的相關(guān)性和一致性。未來的工作將側(cè)重于應(yīng)用運動抑制算法和處理PRV分析中遺漏心跳次數(shù)的問題。
參考文獻
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作者簡介
Foroohar Foroozan于2015年8月加入ADI公司。她是一位信號處理科學(xué)家，領(lǐng)導(dǎo)醫(yī)療健康業(yè)務(wù)部面向生命體征和家用監(jiān)測系統(tǒng)的多倫多算法團隊。加入ADI之前，她擔(dān)任Geotech Ltd.的研發(fā)科學(xué)家，致力于新一代機載電磁地球物理測量系統(tǒng)的智能濾波。她是Sunnybrook Research Institute博士后，在2012年至2013年期間致力于腦血管病圖的3D、超高分辨率超聲成像。她于2011年獲得加拿大多倫多約克大學(xué)-拉松德工學(xué)院計算機科學(xué)博士學(xué)位。她對生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)中的信號處理和算法感興趣，主要致力于生命體征系統(tǒng)和生物醫(yī)學(xué)成像。她是安大略省專業(yè)工程師協(xié)會（P.Eng.）成員和IEEE高級成員。聯(lián)系方式：foroohar.forozan@analog.com。
Madhan Mohan自2005開始在印度清奈的Jasmin Infotech工作。在此之前，他是SRM大學(xué)VLSI和數(shù)字信號處理學(xué)科的高級講師。他獲得了印度特里奇Bharathidasa大學(xué)J.J.工程技術(shù)學(xué)院的電子電氣工程學(xué)士學(xué)位，以及印度特里奇地區(qū)工程學(xué)院（現(xiàn)更名為NIT）的VLSI系統(tǒng)碩士學(xué)位。Madhan擁有與多種DSP應(yīng)用有關(guān)的經(jīng)驗，也從事過與音頻壓縮算法、醫(yī)療保健應(yīng)用、高性能音頻信號處理、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計和VLSI有關(guān)的工作。聯(lián)系方式：madhanmohan.p@jasmin-infotech.com。
Jian Shu （James） Wu正在多倫多大學(xué)進行最后一年的學(xué)習(xí)，專業(yè)為機器人工程學(xué)。2017年5月至2018年8月，他在ADI公司實習(xí)。他對算法開發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)學(xué)建模頗感興趣。
工商網(wǎng)監(jiān)
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