一種基于脈搏波法的腕式血壓計的設計

孫煜，馮秀麗

天津普仁萬合信息技術有限公司 研發一部，天津 300457

引言

據世界衛生組織2013年發布的《高血壓全球概要》顯示，每年大約有1700萬人死于心血管疾病，其死亡率已儼然超過傳染性疾病，成為世界第一[1]。我國形勢同樣嚴峻，據《中國心血管病報告2016》報告，全國有心血管病患者約2.9億，其中高血壓患者有2.7億。然而，18歲以上高血壓的知曉率、治療率和控制率僅有46.5%、41.1%和13.8%[2]。我國每年由于血壓升高而導致過早死亡的人數高達200萬[3]。這表明很多人都沒有重視高血壓所帶來的健康隱患，缺乏對血壓的日常監控。

大量研究發現，血壓的連續測量有利于高血壓及其并發癥的防治和診斷工作[4]。其優點主要表現在：① 可以有效避免因緊張等原因產生的“白大衣現象”；② 可以反映一段時間內的血壓變化趨勢，及時發現隱性高血壓；③ 可以提高高血壓的預測和診斷能力；④ 可以驗證降壓藥的藥效性，便于醫生做出劑量調整。

目前，臨床上使用的動態連續血壓計的原理多數是基于示波法的。該方法操作簡單，測量方便。但由于需要加壓，會造成嚴重的不適感；較長的測量間隔，不利于夜間血壓監測。這些缺點，使得該類血壓計的臨床效果并不理想。

本文主要介紹了我們自主研發的一種基于脈搏波波速和脈搏波波形特征參量法的腕式血壓計。該血壓計使用壓電薄膜傳感器采集橈動脈脈搏波，提取脈搏波形相關特征，借助心電信號，通過回歸建模，測量血壓值。將傳感器置于手腕橈動脈搏動最強處采集脈搏波，可以有效代替袖帶加壓過程，實現24 h血壓的連續監測。該血壓計理論上可以通過將測量間隔縮小至2 min，更為靈敏地觀測血壓的變化情況。

1 基于脈搏波的血壓測量方法

近些年，越來越多的人開始研究基于脈搏波的連續血壓測量方法[5-7]。該方法突破了袖帶加壓的限制，極大地提升了測量時的舒適度。其方法主要有兩種，一種是脈搏波速法，該方法通過獲得脈搏波波速或脈搏波傳導時間來測量血壓；另一種是脈搏波波形特征參量法，該方法通過分析脈搏波波形特征與血壓的關系來進行血壓測量。

1.1 脈搏波速法

該方法通過獲得脈搏波波速或脈搏波傳導時間（Pulse Wave Transit Time，PWTT）來測量血壓[8-9]。Puke等[10]設計了一個放置于胸前的可穿戴設備，該設備可以同時獲取心電信號和脈搏波信號，將計算得到的PWTT用于血壓的測量。

我們對采集得到的心電信號進行R波識別，確定每一時間段的R波位置。其次，根據相鄰兩個R波點截取出單周期脈搏波信號，通過識別脈搏波起始點，計算得到R波與脈搏波起始點間的距離。該距離對應的時間即為脈搏波傳導時間，見圖1。

圖1 脈搏波傳導時間

1.2 脈搏波波形特征參量法

該方法主要通過提取脈搏波的時、頻域特征來測量血壓[11-12]。脈搏波的時域特征包括波形、時間等。波形特征主要包括主波高度、重搏波高度等。時間特征主要包括主波上升時間、收縮期時間、舒張期時間等[13]。脈搏波的頻域特征主要包括主波以及各諧波的幅度與頻率。

脈搏波所呈現出的波形、波速、幅度和周期等方面的綜合信息很大程度上反映了人體心血管系統中許多生理和病理的血流特征。因此，我們分別對脈搏波提取了時域和頻域的特征。時域特征有：快速射血期（t1），能反映出心臟的射血能力；心率（hr），能反映出心動周期；主波寬度（width），取主波高度80%的兩點間距離作為主波寬度，能反映射血能力和血管彈性。頻域特征有：從單周期脈搏波的頻譜圖中提取前四個峰值的幅度和頻率作為特征。

結合上述兩種方法，我們提取了12個特征，即脈搏波傳導時間PWTT；時域特征：射血期t1、心率hr、主波寬度width；頻域特征：頻譜圖的前四個峰值的幅度H1、H2、H3、H4以及前四個峰值的頻率F1、F2、F3、F4作為構建血壓計模型的參數，記為[p1, p2, …, p12]。

1.3 血壓計模型

血壓是一個非常復雜的人體指標，而且受多種因素影響。不同血管的舒張功能隨年齡增長逐漸增加，到壯年期首先出現阻力血管舒張功能的下降，引起血壓不同程度的升高。而身體質量指數（BMI）作為衡量身高、體重的指標，同樣影響著血壓水平[14]。BMI是高血壓發病的一個獨立危險因素，動態監測BMI的變化可以有效預測高血壓發病的危險。因此，建立血壓模型時，除了考慮脈搏波外，也將用戶的個人特性，如性別、BMI、年齡等因素考慮在內。

通過簡單的線性擬合并不能很好的預測血壓。因此，我們依據性別和BMI參數將模型進行細化，以PWTT為主，結合脈搏波形特征參量，并引入年齡參數等13個特征，以水銀血壓計得到的血壓測量值為目標值，建立以隨機森林為內核的非線性血壓計算模型，模型原理圖，見圖2。隨機森林是由Leo Breiman在2001年提出的，該算法通過使用自舉重采樣法生成N個訓練樣本集，并將N個決策樹集成起來，共同決定結果[15-16]。單個決策樹的預測能力可能不足，但通過多個決策樹共同預測后，往往能得到更好的結果。該方法的優點在于每個樹都只用到部分特征和樣本，增加了決策樹之間的特異性，在一定程度上避免了過擬合現象。

圖2 血壓計模型原理圖

2 基于脈搏波腕式血壓計的測試

針對脈搏波腕式血壓計的測量準確性，設計了實驗進行測試。

2.1 實驗設備

本實驗涉及到的儀器有腕式血壓計、魚躍牌水銀血壓計。腕式血壓計的核心器件主要包括脈搏傳感器和脈感TM芯片。

脈搏傳感器是自主研發的一種便攜式無源傳感器，屬于壓電薄膜傳感器（圖3）。該傳感器具有頻帶寬、靈敏度高、抗沖擊性能良好、重量輕等特點。使用壓電薄膜的優勢在于，對其縱向施加一個很小的力，在橫向上會產生很大的應力，適合用來獲取微弱的脈搏波信號。并且，相比于壓電和光電傳感器，壓電薄膜傳感器具有更好的抗干擾能力和靈敏性。

圖3 壓電薄膜脈搏傳感器

自主研發的脈感TM技術芯片，集成了心電信號測量模塊和脈搏波信號調理模塊以及核心處理器。心電信號模塊包含心電傳感器、兩級心電放大器以及高低通濾波器。考慮到心電信號的微弱性，我們經過兩級放大，將毫伏級的心電信號放大至伏級。我們采用AD8232放大器，實現了1000倍的放大。心電信號的頻率范圍在0.05～100 Hz，其中主要能量集中在0.05～35 Hz之間。我們選用OPA2376進行高低通濾波，其截止頻率分別為100 Hz、0.05 Hz。脈搏波信號模塊，我們同樣選用了AD8232進行兩級放大。由于脈搏波信號的頻譜能量主要集中在40 Hz以內，因此，我們選用100 Hz的低通濾波器進行濾波。

2.2 實驗方法

我們先后兩次招募了524名志愿者。將第一次采集的340人數據作為建立模型的樣本（男性有136人，女性有204人，年齡分布為28～85歲）。第二次采集的184人數據作為血壓計實驗測試樣本（男性有61人，女性有123人，年齡分布為29～93歲）。數據采集步驟如下：

首先，受試者在溫度為25℃的房間內休息15 min；然后，佩戴腕式血壓計采集橈動脈的脈搏波形和心電信號波形，單次采集時間為1 min，采集次數至少為3次，之后采用水銀血壓計測量受試者的血壓，作為參考值。

通過篩選初步去除了質量較差的信號，得到了1405個樣本。之后根據檢查R波識別結果后又去掉了3個樣本。我們最終得到了1402個樣本集，其中建立模型樣本集有999個，血壓計實驗測試集有403個，其樣本分布，見表1。

表1 樣本收縮壓分布（%）

3 實驗結果及分析

3.1 心電R波識別結果及分析

計算PWTT需要用到R波峰值點，我們對1405個樣本的心電信號進行了R波峰值點的識別。該識別算法采用的是小波濾波以及改進的高寬比識別算法。通過人工篩查，其中有1402個樣本的R波識別正確，識別率為99.8%。心電R波識別結果，見圖4。

圖4 心電R波識別結果

3.2 血壓計測試結果及分析

血壓計測試結果如表2、表3所示，腕式血壓計的計算結果與水銀血壓計測量結果的偏差的均值分別為0.030 mmHg/-0.965 mmHg（收縮壓/舒張壓），遠小于行業標準規定的5 mmHg的上限；偏差的標準差為5.364 mmHg/5.618 mmHg（收縮壓/舒張壓），小于行業標準規定的8 mmHg的上限。

表2 血壓測試結果

表3 血壓測試結果

更進一步，我們通過使用Bland-Altman法，定量的分析了測試血壓與參比血壓之間的比較，如圖5、圖6所示。從圖中可以看出，兩種血壓計收縮壓和舒張壓差值的均值都小于1 mmHg，這一現象表明兩種測量方法的一致性程度較高。并且，從圖中還可以看出95%置信區間（虛線）也都在10 mmHg附近。

圖5 收縮壓與水銀血壓計收縮壓差值與平均值關系散點圖

圖6 舒張壓與水銀血壓計舒張壓差值與平均值關系散點圖

4 總結與展望

以往的無創連續血壓測量方法都不能很好地滿足連續性、穩定性、精度、舒適度等技術要求。本文設計了一種腕式血壓計，該血壓計使用壓電薄膜傳感器代替傳統的袖帶，通過采集心電信號和脈搏波信號，提取特征，建立血壓計算模型，從而得到血壓值。該血壓計擺脫了袖帶加壓的限制，極大地提升了測量時的舒適感，適用于長時間的血壓監測。從精度上來看，腕式血壓計和水銀血壓計之間的測量誤差滿足AAMI SP-10的美國標準，并且在95%的置信區間內誤差小于5%，具有較好的一致性。

在未來的研究中，可以引入一些血管生理參數，如血液粘稠度、血管彈性等，這些參數同樣也是影響血壓的重要因素。通過提取更多與血壓相關的有效特征以及使用基于大數據的深度學習算法建模，相信在不久的將來，該血壓計可以為測量者提供準確的血壓信息，并輔助醫生及時地發現潛在的病患。