基于近紅外光譜的抗擾動腦血氧分析儀

劉光達，曹澤元，周　葛，周曉宇，蔡　靖，查雨彤，千承輝

(吉林大學 儀器科學與電氣工程學院，吉林 長春130061)

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基于近紅外光譜的抗擾動腦血氧分析儀

劉光達，曹澤元，周葛，周曉宇，蔡靖*，查雨彤，千承輝

(吉林大學 儀器科學與電氣工程學院，吉林 長春130061)

研究了一種近紅外光譜抗擾動腦血氧分析儀，用于解決常規腦血氧測試方法檢測過程復雜、抗干擾措施繁瑣等問題。分析與探討了影響腦血氧檢測精度的因素，選擇了合適的三波長近紅外探測光源(735 nm/805 nm/850 nm)用于該系統。利用氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白在近紅外光波段的吸收特性，得到這兩種物質的濃度變化量，推算出了影響血氧檢測精度的源端干擾表達式。同時，在檢測端同步檢測環境光，消除了漏光干擾。最后對上位機得到的原始數據與干擾數據進行處理，實現對大腦前額葉腦血氧波動的實時監測。設計了屏氣實驗以及源端干擾實驗，檢驗了儀器實驗結果的正確性。結果表明：本文所設計的腦血氧分析儀可以有效地檢測血紅蛋白的變化并能通過源端校正算法抑制源端干擾，干擾抑制比可達70%以上，基本實現了對人體無創、實時、準確監測的目的。

腦血氧分析儀；近紅外光譜；抗擾動；干擾模型；屏氣實驗

*Correspondingauthor,E-mail:caijing1979@jlu.edu.cn

1　引　言

近紅外光譜技術(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)作為一項非侵入式光學監測手段,其應用越來越廣泛,目前主要用來觀察皮層區域氧合血紅蛋白(HbO2)和還原血紅蛋白(HbR)的濃度變化,腦血流(Cerebral Blood Flow ,CBF)以及腦血容量(Cerebral Blood Volume ,CBV)的變化。

1977年，Jobsis首次將NIRS用于動物頭部的測量，開辟了光學技術測量無創血氧的先河[1]。但由于腦部皮膚、顱骨、肌肉等各種組織對近紅外血液光譜的嚴重干擾，致使近紅外腦血氧飽和度檢測技術至今未能應用于臨床。盡管Somanetics公司推出了商業化的腦血氧計[2-3]，但由于在使用中存在個體差異大、重復性差以及測量準確度受到質疑等諸多負面因素，迄今效果并不理想。1995年，日本歐姆龍公司開發了一款便攜式血氧檢測系統[4]。2002年，賓夕法尼亞大學B.Chance小組開發了一個由三波長光源和8個探測器組成的FNIR檢測系統[5]。2003年，英國倫敦大學Delpy研究小組開發了一套針對前額葉皮層的血氧檢測探頭[6-7]。2006年，國內李良成等提出了同時檢測雙側腦組織血氧含量變化的新方法及設備[8]。華中科技大學的駱清銘等研發了便攜式的FNIRS儀器，用于研究有關認知學習的腦功能[9-10]。但上述檢測方法復雜，測試時測試人員必須保持靜止并采取相應的遮光措施方能保證測試的準確性，因此實際效果并不理想。

在生物信號的NIRS測量方法中，測量信號的信噪比及抗干擾性對測量結果起著至關重要的影響[11]。本文設計了一種腦血氧功能分析儀，通過全面地分析與探討影響腦血氧檢測精度的因素，建立了一個針對源端干擾與環境漏光干擾的干擾模型，選取三波長(735 nm/805 nm/850 nm)檢測光源并結合推導的源端干擾表達式修正測試數據，達到了合理準確檢測腦血氧的目的。該腦血氧功能分析儀通過檢測大腦前額葉的血氧參數變化來反映大腦前額葉的活動狀態，具有安全無創、體積小、可穿戴、連續監測等特點。

2　基本原理

2.1腦血氧檢測的基本原理

NIRS可對血氧含量進行無損測量的理論基礎在于：

(1) 生物組織對近紅外譜段(700～900 nm)的光具有散射度高、吸收度低的特點，因此該波段的光被稱為組織的“光學窗”，處于該波長范圍內的光易于穿過生物組織[12]。

(2) HbO2與HbR的濃度變化可表征組織血氧飽和度的變化，反映組織的功能活動狀態。這為組織功能活動的研究提供了前提條件[13]。

HbO2與HbR的含量變化會引起組織的吸收光譜的變化，故穿過腦組織后透射出的光子的波長分布及能量攜帶了反映腦組織活動狀態的信息。

NIRS腦血氧檢測基于朗伯-比爾定律(Lambert- Beer' s law)[14]，根據生物組織中HbO2與HbR的近紅外吸收光譜，利用兩種物質在近紅外光譜區等吸光點(805 nm)兩側吸光度的不同，可以有效地檢測HbO2與HbR的濃度變化。

圖1　氧合血紅蛋白與還原血紅蛋白近紅外吸收譜Fig.1　Absorption spectra of HbR and HbO2

根據Lambert-Beer' s law可以得到：

(1)

式中：I0,I分別表示入射光強和接收光強，c表示待測均一無散射性介質的濃度，ε代表該介質的吸光度，L表示光穿過該介質的路徑長度，OD為光密度。

由于光子在生物組織內傳播存在無規律性和隨機性，1988年Cope M等提出了修正的朗伯比爾定律[15]。根據該定律,當入射光強為I0，并以波長為λ的平行光通過厚度為D、濃度為c的均勻介質，以光強I出射時，光密度為：

(2)

式中：ODλ為波長為λ的光密度，ελ為介質的吸光系數，DPFλ為波長為λ的路徑差分因子，Gλ為背景引起的光損耗。

由式(2)可知，當探測波長λ以及探測距離D一定時，ελ，DPFλ，Gλ均為常數，因此可通過選取等吸光點兩側的兩個不同波長，通過測定光密度的變化量(ΔOD)來反映前額葉的HbO2和HbR含量的變化[16]。本文選用EPITEX公司的三波長集成光源(L735/805/850-40C32P)作為系統的探測光源。

(3)

利用克萊姆法則求解線性方程組得到[17]：

(4)

2.2腦血氧檢測模型

該腦血氧儀的基本檢測模型如圖2所示，該設備依據光子在哺乳動物組織中的傳播模型。一般來說，光子在哺乳動物組織中的傳播是散射傳播，呈現隨機性，但從概率意義上來講，近紅外光在進入大腦前額葉后，光子近似以香蕉型光路在顱內傳播。光線經吸收、散射后在與光源一定距離處透過頭皮出射，穿透深度相當于探測器與光源距離的1/4[18-20]。

圖2　腦血氧儀檢測原理Fig.2　Principle of cerebral oxygen analyzer

2.3干擾檢測模型的建立

在腦血氧測量過程中必然會存在接觸不穩定、漏光等情況，從而影響檢測的準確性與精度。

圖3　干擾模型示意圖Fig.3　Schematic diagram of interference model

圖3為干擾模型示意圖。干擾主要來源于兩個方面:一是接收器接收到無關檢測光的環境光干擾，該干擾可以通過在檢測端同步檢測環境光來消除;二是發射器與皮膚接觸的程度受呼吸帶來的源端漂移干擾，其主要體現為入射光強I0的變化。

根據式(2)可以得到：

(5)

(6)

令

(7)

則根據式(5)和式(7)得到：

(8)

根據式(6)和式(7)得到：

(9)

令

(10)

根據式(8)和式(9)相等，并且結合式(10)可以得到：

(11)

在實際應用中，通常認為不同波長的DPF值近似相等[21]。故將式(7)代入式(11)，可以得到:

mOD850+nOD735-OD805=mG850+nG735-G805.

(12)

將式(2)代入式(12)可得:

(13)

令

C=mlnI850+nlnI735-lnI805,

(14)

并且設

(15)

對式(14)求全微分并結合式(15)，可以得到:

(16)

根據式(16)可以得到:

(17)

將式(17)用差分方式表示:

(18)

式中λ表示735,805,850 nm中的任意波長。令:

(19)

將式(19)代入式(18)可得:

(20)

由式(20)可得:

(21)

光密度的變化量表示為:

(22)

而傳統的雙波長腦血氧測量方法并未考慮初始入射光強I0的變化，即光密度的變化量為[22-24]：

(23)

因此根據式(23)所得到的測量結果必然存在源端干擾誤差。這里通過引入805 nm(等吸收點)測量波長可以間接獲得初始光強I0的變化，因此將式(21)代入式(22)即可修正因源端干擾帶來的誤差，修正后的光密度變化量為：

(24)

3　系統設計

如圖4所示，本設備系統由光源驅動電路、三波長光源探頭、光電接收器、放大濾波電路、主控制器及上位機組成。

圖4　腦血氧儀的硬件功能框圖Fig.4　Hardware block diagram of proposed celebral oxygen analyzer

微控制器通過控制光源驅動電路實現對三波長光源的分時驅動，控制三波長光源分時發光照射大腦前額葉。近紅外光經大腦前額葉吸收、散射后被光電接收器接收，光電接收器輸出的電信號經放大、濾波后再經AD轉換由微控制器上傳至上位機。上位機負責原始數據的濾波處理以及HbO2濃度變化量的計算。

非平穩的NIRS信號含有白噪聲、心跳(～1.1 Hz)、呼吸(～0.25 Hz)和Mayer wave(～0.1 Hz)等成分；而在研究腦功能的實驗中，所關注的信號成分是任務誘發的血液動力學響應信號，其頻率通常低于0.1 Hz，因此，這里應用高階數字濾波器消除生理信號成分[25]。

4　實　驗

4.1屏氣實驗

為了驗證本分析儀對HbO2濃度反應的正確性，對測試人員進行屏氣實驗，分析其cHbO2和cHbR的變化情況。

實驗1 被測者為21歲成年女性大學生，身體健康，無心血管疾病、糖尿病及神經科病史。被測者正常呼吸1 min,然后屏氣1 min，動作完成后恢復正常呼吸。實驗前將自制的雙通道血氧探頭固定至前額，并對探頭采取必要的遮光措施，整個測試過程被測者保持直立坐姿，無情緒波動。

圖5顯示是被測者一次檢測中兩個通道的HbO2和HbR的濃度變化情況。可以明顯看出，在前1 mincHbO2與cHbR變化穩定；1 min后開始憋氣，前額葉原有HbO2的含量經消耗后未得到及時的補充，致使cHbO2降低，前額葉HbR的含量增加。實驗進行至2 min后被測者恢復正常呼吸，cHbO2與cHbR迅速恢復至原先水平。

圖5　被測者的屏氣實驗曲線Fig.5　Variation curves of HbO2 and HbR concentration in breathlessness experiments

4.2源端干擾消除實驗

為了驗證源端抗干擾算法的正確性和評價源端抗干擾算法的質量，將腦血氧檢測探頭固定，通過調整探頭上的可調電位器來控制三波長光源的發光光強模擬源端干擾。由于血氧探頭固定并不進行血氧檢測，因此,理論上實驗結果表現為cHbO2與cHbR無變化。

圖6　源端干擾校正前后實驗曲線Fig.6　Concentration curves before and after correcting source interference in different channels

實驗2將腦血氧探頭固定，分別于5～20 s與45～60 s調節電位器降低腦血氧探頭的出射光強，之后再恢復至初始光強。圖6反映了抗干擾算法校正前后cHbR與cHbO2的變化趨勢，可見校正前實驗結果受到入射光強變化的影響很大。校正前算法將入射光強的變化錯認為是被測物質的變化而得到了錯誤的結果，而抗干擾算法則能有效識別出源端干擾，校正后cHbR與cHbO2的變化已經趨于穩定。

根據校正前后HbO2與HbR與理論值的絕對誤差(Absolute Error，AE)以及已校正的相對誤差(Corrected Relative Error，CRE)來定量描述源端干擾校正算法的準確度。

AE=|x′-x|,

(25)

(26)

式中：x′表示實驗中血紅蛋白的變化量，x表示理論血紅蛋白的變化量，AE**表示經過源端校正算法校正后的絕對誤差，AE*表示未經過源端校正算法得到的絕對誤差，CRE表示經校正的絕對誤差相對于校正前絕對誤差的百分比。計算結果如表1所示。

表1　源端干擾消除結果

為了驗證抗干擾算法的可重復性，檢驗抗干擾算法在不同情況下的準確度，增加抗干擾實驗的組數，根據實驗結果計算每組實驗的CRE。利用CRE來定量評價抗干擾算法的準確度。實驗方法與實驗2相同，實驗結果如圖7所示，CRE評價實驗結果見表2。

(a) 第1組源端干擾校正前后的實驗曲線　　　　　　　(b) 第2組源端干擾校正前后的實驗曲線(a) Concentration curves before and after correcting 　　　(b) Concentration curves before and after correcting 　　　source interference in test 1　　　 source interference in test 2

(c) 第3組源端干擾校正前后實驗曲線 　　　　　　　　　　 (d) 第4組源端干擾校正前后實驗曲線 (c)Concentration curves before and after correcting 　(d)Concentration curves before and after correcting 　　　source interference in test 3　　　the source interference in test 4圖7　抗干擾算法驗證實驗結果Fig.7　Results of verification experiment of anti-disturbance algorithm

表2　多組源端干擾消除實驗測試結果

注：t1,t2分別為實驗過程中干擾出現時CRE最小值對應的時間點

實驗結果表明，抗干擾算法可以修正至少70%的源端干擾，有效消除了由源端入射光強I0變化引起的誤差。

5　結　論

本文建立了源端干擾和環境光干擾的干擾模型，詳細介紹了腦血氧檢測系統的基本原理以及源端干擾的消除方法。實驗結果證明：該腦血氧分析儀能夠實時監測人腦前額葉的血紅蛋白濃度的變化，且可通過源端校正算法抑制源端干擾，干擾抑制比可達70%以上。實驗結果與理論值相符，基本上達到了對人體無創、實時、準確監測的目的。該設備可以輔助醫生更加直觀、具體地掌握病人的基本情況，具有一定的使用價值和社會效益。

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蔡靖(1979-)，男，吉林長春人，博士研究生，講師，2012年于吉林大學獲得碩士學位，主要從事人體生理信號檢測方面的研究。E-mail:caijing1979@jlu.edu.cn

(版權所有未經許可不得轉載)

A anti-disturbance cerebral oxygen analyzer based on near-infrared spectra

LIU Guang-da, CAO Ze-yuan, ZHOU Ge, ZHOU Xiao-yu,CAI Jing*,ZHA Yu-tong,QIAN Cheng-hui

(CollegeofInstrumentScienceandElectricalEngineering,JilinUniversity,Changchun130061,China)

A sort of anti-disturbance cerebral oxygen analyzer based on near-infrared spectroscopy was researched to improve conventional test methods in complex measuring process and tedious anti-jamming treatment. Some effect factors on cerebral oxygen measuring accuracy were analyzed and a proper three-wavelength near-infrared detection light source (735nm/805nm/850nm)was selected to use in the system. On the basis of the absorptivities of HbO2and HbR in the near- infrared spectra, the variation of the two substance's concentration was received, and a source interference expression resulted from the impact of oxygen detection accuracy was calculated. Meanwhile, the ambient light was detected in the terminal simultaneously to eliminate the interference from leaked light. Finally, the original data from a upper computer and the interference data were processed to realize the real-time monitoring of the blood-oxygen fluctuation in the prefrontal lobe of the brain. A breathlessness experiment and a source interference experiment were performed and the correctness of instrument was verified. The experimental results show that the cerebral oxygen analyzer designed in this paper detects the changes of hemoglobin and eliminates the interference of the source effectively by the proposed anti-disturbance algorithm, and the correcting interference error is about 70% or more, which implements noninvasive, real time and correct monitoring for human body.

cerebral oxygen analyzer; Near-infrared Spectra (NIRS); anti-disturbance; interference model; breathlessness experiment

2016-02-20；

2016-04-10.

吉林市科技計劃資助項目(No .2015313013)；吉林大學研究生創新研究計劃資助項目(No.2015001) ；吉林大學大學生創新創業訓練計劃資助項目(No.2015650949)

1004-924X(2016)08-1846-08

TH773；O657.33

A

10.3788/OPE.20162408.1846

劉光達(1964-)，男，吉林長春人，教授，1990年于吉林工業大學獲得碩士學位,2000年于中國科學院長春光學精密機械與物理研究所獲得博士學位，主要從事人體生物信號檢測與醫療儀器、光電儀器等方面的研究。E-mail: gdliu@jlu.edu.cn