基于柯氏音法與示波法結合的新型血壓測量系統

胡欣宇，王昕波，趙召龍，陳相福

(山西農業大學，山西 太谷 030801)

基于柯氏音法與示波法結合的新型血壓測量系統

胡欣宇，王昕波，趙召龍，陳相福

(山西農業大學，山西 太谷 030801)

本文提出了柯氏音法與示波法結合的新型血壓測量方法，深入研究了柯氏音信號的綜合處理方法，同時設計的自適應閾值降噪法、時域窗函數降噪法和基于頻譜模式匹配的柯氏音識別方法對抑制柯氏音信號中的背景噪聲和隨機大噪聲效果顯著。其中有效特征實時抽取算法大幅度降低了信息存儲量；示波法粗測與柯氏音法精測相結合，保證了測量值的穩定性和準確性。最后開展了血壓測量實驗，運用研發的新型血壓測量系統進行人體血壓自動測量，測量結果與人工測量法對比，人工測量值的標準差是大于自動測量值的標準差，證明該系統具有較高的準確性。

柯氏音法；示波法；自適應閾值；時域窗函數；背景噪聲；血壓測量

在全世界范圍內高血壓已成為世界上危害大眾健康的一個重要疾病，能夠準確和方便地測量血壓是預防和治療高血壓的前提[1]。血壓能反映出人體的循環系統機能的重要參數，血壓是血液在血管中流動對血管壁產生的壓力，作為人體的重要生理參數，并且血壓能反映出人體的心臟、血管的功能狀況，所以血壓成為了臨床上來于診斷疾病、觀察治療效果和進行預后判斷的關鍵依據[2]。

1 血壓計結構與功能實現

1.1 系統結構設計

通過電子電路模擬人工柯氏音法血壓測量過程，實現基于柯氏音法與示波法相結合的自動血壓測量，裝置結構如圖所示。系統硬件電路主要包括柯氏音信號采集電路、袖帶壓力測量電路、脈搏波信號提取電路、微處理器及外圍電路，以及電源管理電路。

圖1 電子血壓計系統框圖Fig.1 Block diagram of electronic blood pressure monitor device

內置氣囊的袖帶佩帶在上臂，通過對袖帶的充氣和放氣來壓迫上臂動脈；用柱極體麥克風中的拾音器來取代聽診器，將其安置到上臂動脈血管的上方，用來獲得受壓動脈血管中所產生出的柯氏音信號；柯氏音信號可以通過音頻信號調理模塊來放大濾波；氣泵氣閥用于取代橡膠球，達到了對袖帶的自動充氣和自動放氣；用電阻式傳感器來取代水銀壓力計，將袖帶氣囊與導管連接，用來測量氣囊內所產生的氣壓和脈搏波；鍵盤、顯示器實現操作指令的輸入與測量結果顯示；微處理器實現測量過程控制和信號綜合處理。

1.2 柯氏音信號的采集

此設備仿照人工聽診方法，在拾音器（聽頭）內安裝駐極體麥克風，并將拾音器置于袖帶下沿的動脈血管上方，用于獲取來自血管的音頻信號[3]。拾音器主要是由金屬殼與鼓膜組成，如圖2所示，在使用過程中，將來自上臂血管的音頻振動耦合到拾音器鼓膜中，并傳導到駐極體麥克風之后轉變成電信號輸出，如圖3所示[4]。

音頻前置放大由專用音頻功放 TDA2822設備和由電阻、電容連接的簡單濾波電路完成[5]。如圖4所示，電容C2和麥克風內阻來構成一階低通濾波，電容C1與電阻R3來構成一階高通濾波，過濾后的信號在TDA2822中獲得約40 db的增益，可通過單片機采樣，同時也可直接驅動小功率揚聲器。在血壓自動測量過程中的同時也可以通過耳機進行人工聽診。

圖2 拾音器Fig.2 pickup

圖3 駐極體麥克風Fig.3 Electret microphone

圖4 聲音信號測量電路Fig.4 Measurement circuit of sound signal

1.3 柯氏音信號的形成特征分析

如圖5所示，柯氏音信號是來自于間斷性血液射流通過受壓血管時形成的肱動脈搏動音，其頻譜特性如圖6所示，可以看出柯氏音信號屬于隨機信號，不呈現周期性，而是隨脈搏搏動而間歇性地出現，信號功率主要集中在10～150 Hz以內[6]。

圖5 柯氏音信號Fig.5 Korotkoff-sound signal

圖6 柯氏音信號頻譜Fig.6 Spectrum of Korotkoff-sound signal

人工聽診的過程中，柯氏音聲強是識別柯氏音有與無的重要特征，它展現了有效柯氏音的出現位置及強度。研究表明，離散柯氏音瞬時聲強正比于采樣信號差分的平方，幅值如圖7所示。

圖7 柯氏音聲強信號Fig.7 Sound intensity signal of Korotkoff-sound

對于不同的被測者，在袖帶減壓過程中，柯氏音的幅值變化呈現多種規律，如圖8所示。實驗發現，大多數被測者符合A類，中老年人容易出現E類，即中間可能有間斷。對于D類柯氏音，信號在出現和消失點處幅值較弱，極易受噪聲干擾而難以判別[7]。

圖8 柯氏音的幅值Fig.8 Amplitude of the Korotkoff-sound

實測柯氏音信號中通常存在強烈的噪聲干擾，其中，環境噪聲可能來自于語音、汽笛、電子設備等，頻率和幅值具有很大的隨機性；袖帶摩擦噪聲來自于袖帶與上臂的摩擦，這類噪聲的出現時間與柯氏音相似，幅值與柯氏音相當，較難處理；電回路噪聲主要來自于工頻干擾和熱噪聲等，其幅值較弱，但由于頻譜寬而較難去除[8]。疊加較強噪聲的柯氏音信號如圖9所示，在如此大噪聲干擾的情況下，簡單的識別方法很難找到柯氏音的出現點和消失點，需采用多種降噪手段結合進行信號處理。

圖9 干擾強烈的柯氏音信號Fig.9 Korotkoff-sound signal with strong interferences

1.4 壓力及脈搏信號測量

1.4.1 自適應充氣控制

為了根據被測者當前血壓自動調整最大充氣壓力，在勻速充氣過程中基于示波法原理對收縮壓進行實時估測，當充氣壓力超過收縮壓20～30 毫米汞柱即停止充氣[9]。為了控制袖帶壓力勻速上升，需要對氣泵進行 PWM控制。在保證袖帶壓力上升速度恒定的條件下，氣泵電機供電電壓UM與當前袖帶壓力值的關系為。通過PWM調速過程中，改變占空比來改變電機電壓的有效值，控制PWM占空比跟隨袖帶壓力線性變化，即可保證袖帶壓力勻速上升。

1.4.2 脈搏波信號的預處理

脈搏波的峰值時間tp、振幅包絡線以及對應的袖帶氣壓值都是有用的信息，是為了辨別脈搏波的波峰值與波谷值，最先識別脈搏波的周期[10]。以脈搏波的波形信號P(t)來說，可認為是由緩變直流分量與快變交流分量構成，通過慣性濾波器的使用能有效地去除脈搏波中存在的直流分量，并得到脈搏波中的交流分量，來實現脈搏波的基線漂移消除，該方法與高通濾波器的區別之處在于對原信號產生的相位移動量較小，計算量更小[11]。

1.4.3 有效特征的抽取

在袖帶進行放氣減壓的過程時，為了便于血壓值的計算，設備從柯氏音、脈搏波以及袖帶氣壓信號中識別有用的數據并加以保存[12]。因為便攜儀器受到了存儲空間的制約，所以需要從海量的采集數據中實時抽取有用的數據，此問題在實際應用時是務必解決的。

1.4.4 脈搏波特征的抽取

根據濾波輸出的信號Po(t)在零附近波動的特征，建立了離散化信號Po(kΔt)周期識別的模型：

式中的α是滯回因子[13]。如果T的輸出由-1變為+1，即設備檢測出脈搏波上升沿，那么可認為是新脈搏波周期的起始點。可以用滯回因子α形成時具有正反饋的特性來包容脈搏波局部的波動，用來防止識別錯誤。

通過構造脈搏波峰值的提取模型，當出現脈搏波上升沿的情況，記錄上升沿后幅值最大與最小的信號，等到周期提取模型識別出下一次脈搏波上升沿時搜索才結束，第k個脈搏波的振幅為最大值和最小值之差。如圖10所示為整個測量過程中設備對脈搏波實現周期識別與峰谷值提取[14]。

在一個脈搏波周期內，從脈搏波及袖帶壓力采樣信號中獲取了峰值時間tpk、脈搏波振幅Ak和當前袖帶壓力PAk，其余信息可拋棄，從而大幅度減少了數據存儲量[15]。

圖10 脈搏波周期識別與振幅提取Fig.10 Period recognition and amplitude extraction of pulse wave

2 血壓測量實驗

為驗證前文所設計的信號處理方法、血壓綜合測量的過程以及新型血壓測量系統的有效性與實用性，本章節通過血壓計樣機在人身體上進行實際血壓測量的實驗。為消除環境因素對本實驗的影響，并能夠體現出該測量系統在準確性與穩定性的性能，通過每次測量實驗的數據與人工聽診法作對比試驗。

假設同一被測試者在較短時期內的血壓值是相對穩定不變的，用該血壓計對同一實驗者進行每隔兩分鐘一次的測量，將實驗分為四組，每組進行連續測量25次，一共測量100次，測量結果如圖11所示。

圖11 同一被測試者的測量實驗數據Fig.11 Experimental data from same person

通過分析自動測量數據與人工測量數據的誤差情況，結果如表1所示，可看出誤差小于3 mmHg的舒張壓測量值所占比例大約在91%以上，誤差小于3 mmHg的收縮壓測量值所占比例大約在96%以上，可以表明該血壓計的測量數據與人工聽診法的測量數據十分接近，相比于±10～20 mmHg相對誤差的示波法電子血壓計，該血壓計有非常高的準確特性。在本實驗中，人工測量時有些人為操作也可能會對此測量結果產生影響，如果排除了人工測量所產生的誤差干擾，那么可以證明此血壓計的實際測量精度將高于上述統計值。

為分析研究該血壓測量方法的穩定度，我們假設被測者在一段時間內血壓值是相對穩定不變的，分別計算人工測量與自動測量值的標準差來反映測量數據離散程度，從而能在一定程度上體現出這兩類方法的穩定性[11,12]。與舒張壓對比計算的結果是，人工測量值的標準差為3.05 mmHg，自動測量值的標準差為2.76 mmHg；對比收縮壓，自動測量值的標準差為 3.67 mmHg，人工測量值的標準差為3.88 mmHg。由此可見，人工測量值的標準差是大于自動測量值的標準差的，可以證明此血壓計測量的穩定度要高于人工測量的穩定度。

表1 誤差統計Tab.1 Error statistics

3 結論

通過以上分析，得出如下結論：

（1）文中所設計的新型血壓測量系統和相應的測量過程以及信號處理方法是可行的并且十分有效的。

（2）柯氏音法與示波法結合的血壓測量方法能夠顯著提高自動血壓測量的準確性和穩定性。

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A New Blood Pressure Measurement System Based on Oscillographic and Korotkoff-sound Method

HU Xin-yu, WANG Xin-bo, ZHAO Zhao-long, CHEN Xiang-fu
(Shanxi Agricultural University, Taigu, Shanxi, 030801)

This paper presented a new blood pressure measurement method based on Korotkoff-sound and oscillographic method, and studied the comprehensive processing method of Korotkoff-sound signal.The adaptive thresholding denoising method, time-domain window function denoising method and Korotkoff-sound recognition method based on spectrum pattern matching designed in this paper played a significant role in depressing background noises and random intensive noises of Korotkoff-sound signal.The real-time extraction algorithm of effective feature reduced the amount of information storage.The combination between rough measurement of oscillograph method and precise measurement of Korotkoff-sound method ensured stability and accuracy of the measured value.Finally, blood pressure measurement experiments were carried out, and the new blood pressure measurement system was used to measure human blood pressure automatically.The measurement results were compared with the manual measurement method, the standard deviation of manual measurements was greater than the standard deviation of automatic measurements, which proved high accuracy of the system.

Korotkoff-sound method; Oscillographic method; Adaptive thresholding; Window function of timedomain; Background noises; Blood pressure measurement

R318.6

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.03.016

教育部產學合作專業綜合改革項目(20150107)；山西農業大學科技創新基金項目(2015YJ09)

胡欣宇，男，博士，山西農業大學副教授，研究方向為可穿戴健康監護、物聯網；趙召龍，女，山西農業大學軟件學院，軟件工程大三學生；陳相福，男，山西農業大學軟件學院，軟件工程大三學生；王昕波，男，山西農業大學軟件學院，軟件工程大三學生。

本文著錄格式：胡欣宇，王昕波，趙召龍，等.基于柯氏音法與示波法結合的新型血壓測量系統[J].軟件，2017，38（3）：78-81