基于指端脉搏波的心血管参数无创检测系统研究

摘要

随着生活水平的提高以及日益严重的人口老龄化问题，心血管疾病已经成为严重危害人们身体健康的重大问题。血压、血氧和心率等作为心血管疾病预防和诊断的重要体征参数，其无创检测可以帮助人们随时了解自身身体状况，但是目前心血管参数检测技术通常存在功能单一、精度不高、操作复杂等缺点。针对以上背景和意义，本文提出了一种基于指端脉搏波的心血管参数无创检测系统，实现人体血氧、血压、心率、呼吸频率、血流灌注指数等生理指标的无创检测。 首先，对于脉搏波信号采集后的噪声干扰问题，本文提出了一套较为完整的预处理滤波算法，包括五点递推平均滤波算法、基于SPA的Detrend去基线漂移算法、基于改进三次样条差值的EMD去噪算法。经预处理后的脉搏波很好的去除了高、低频噪声及基线漂移干扰，为之后心血管参数计算奠定了基础。 其次，根据预处理得到的PPG信号，设计了高精度的心血管参数检测算法，实现血氧、血压、心率、呼吸频率、血流灌注指数等生理指标无创检测。在计算血氧值时，采用了两种血氧特征值提取算法：基于线性回归的血氧特征值提取算法与基于移动平均的血氧特征值提取算法，并通过标定试验分析择取最优算法；在计算血压值时，首先利用基于加速脉搏波的PWTT提取算法建立PWTT与收缩压线性关系模型，然后采用多参数舒张压拟合算法改善舒张压计算方法，并在PWTT基础上结合多元个体特征（性别、年龄、身高、体重、心率）作为神经网络的输入，设计了一种多参数的BP神经网络血压估计算法，对收缩压和舒张压做进一步优化；在计算呼吸频率和心率时，通过FFT-BHR算法提出一种呼吸频率及心率计算方法；在计算血流灌注指数时，通过PPG信号包络线算法设计一种血流灌注指数（PI）检测方法。 最后，重点阐述了整个心血管参数无创检测系统的实现方案，介绍了脉搏波信号采集前端的硬件电路以及数据分析算法系统的设计。首先简要介绍了检测系统的硬件系统，包括PPG信号采集处理模块和整体电路搭建；然后在软件方面，介绍了基于MATLAB系统编写的GUI信号分析软件，功能包括波形显示、生理参数计算和数据通信。