基于智能终端的血氧饱和度测量方法与系统研究

摘要

血氧饱和度是人体的重要生命体征指标，其反应了人体的呼吸循环、心血管系统等生理状况，在临床救护中有着的重要地位。随着老龄化加剧和电子信息技术的快速发展，越来越多的人选择便携式的可穿戴设备供老年人检测血氧饱和度。然而普及这些可穿戴设备还存在一些问题，成本高，普通家庭难以支付；操作繁琐，不便于老年人使用；存在感较强，不利于携带。针对这些问题，本文研究了基于YUV光谱法的血氧饱和度测量方法，提出了基于亮度信号能量谱的血氧饱和度测量方法，实现了基于智能终端的血氧饱和度测量方法。主要成果如下：
　　（1）对在混合光下测量血氧饱和度进行了理论分析。以含氧血红蛋白浓度和还原血红蛋白浓度为变化量，使用YUV视频中的U、V通道信号，推导出基于U、V通道信号映射氧合血红蛋白和还原血红蛋白的变化的理论方法。
　　（2）根据（1）的理论结论，提出了基于YUV光谱的血氧饱和度测量方法，使用U、V通道的波谷及峰峰值为特征点，获得光强的变化，进而求得血氧饱和度。该方法测量数据与专业设备测量数据进行对比，结果显示准确性高，基本达到97％以上，验证了该方法的有效性。
　　（3）根据亮度信号曲线与血液中含氧量的强相关关系，本文提出了基于亮度信号能量谱的血氧饱和度参数回归方法。根据心动周期中含氧血红蛋白和血流容积之间的关系，与含氧变化量和血液色差变化的关系，本文采用当前心动周期的血流视频中亮度信号的能量和亮度变化曲线的峰峰值为特征点，实时的计算出血氧饱和度。将该方法测量数据与专业设备测量数据进行对比，结果显示该方法稳定可靠。
　　（4）结合基于YUV光谱法的血氧饱和度测量方法、基于亮度信号能量谱的血氧饱和度测量方法与智能手机，设计并实现了血氧饱和度检测系统，使得智能手机能够实时连续的测量出人体血氧饱和度值。另外血氧饱和度检测引擎中的核心算法能够跨平台使用，目前已在Android平台和iOS平台调用。此系统模块划分明确，并且把血氧饱和度检测引擎进行封装，可供第三方调用，并已经通过大量测试验证了该系统的实用性及准确度。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.2 研究现状及发展历程

1.3 本文的组织结构

第2章 血氧饱和度研究的理论基础

2.1 光电容积脉搏波理论

2.2 血氧饱和度检测原理基础

2.3 血氧饱和度无创方法研究

2.4 本章小结

第3章 指尖视频信号分析方法研究

3.1 视频数据格式

3.2 视频信号预处理过程

3.3 基于FSM的有效信号检测方法研究

3.4 本章小结

第4章 基于智能手机的血氧饱和度测量方法研究

4.1 基于自适应的波峰波谷检测

4.2 线性回归基本理论

4.3 基于YUV光谱法的测量方法

4.4 基于亮度信号能量谱的测量方法

4.5 本章小结

第5章 血氧饱和度检测系统

5.1 系统框架与流程设计

5.2 血氧饱和度检测引擎具体设计

5.3 系统运行效果及测量数据分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

附录（攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果）