第２５卷２００６年 第１ ｍ２月北京生物医学工程 Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂｉｏｍｅｄｉｕａｌ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶＦｏｅ１ｈ．２．探５一种挠动脉脉搏信号的自动检波算法刁越吴水才刘有军张松杨益民摘要现有的基于挠动脉脉搏波的心血管功能参数检测仪能够无创地检测心血管参数，但要求使用者具 备一定的医学知识，需人工判断用于检测心血管功能参数的脉搏波波形，从而降低了仪器的普适性。本文利用小波变换对脉搏波进行分析，实现了一种新的基于连续小波变换的挠动脉脉搏波检波算法。实验结果表明：该算法准确性好，能有效提高心血管功能参数检测的智能化程度．降低操作难度，有利于心血管功能检测仪在家庭医疗保健中的推广使用 脉搏波波形检测关键词中图分类号８３１ ８．０４小波分析文献标识码Ａ文章编号１００２－３２０８ （２００６） ０１－００５９－０４Ａｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ａｗｔｏｍａｔｉｃａｌｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ Ｒａｄｉａｌ Ａｒｔｅｒｙ ＤｆＡ０ Ｙｕｅ。ＷＵ Ｓｈａ，ｗｃｕ，打盯Ｙｏｔｙｕｎ，ＺＨＡＮＧ Ｓａｎｇ， ＹＡＮＧ Ｙｉｍｉｎ． Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ， Ｂｅｉｎｇ Ｕｎｉｍｃｖｉｃｙ ｏｆ Ｔ ｈｗｌａｇｙ， Ｂｅｔｌｉｎｇ １（１（１０２２［ Ａｂｓｔｒａｃｔ） Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ， ｔｈｅ ｈａｎｒｗｌｙｎａｍｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｓｒｃ ｈａｎ ｅ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｗｉｄｅｌｙ ｂｙ。，ｇ ｔｈｅ ｉａｓｍｎｍｅａｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｕｌｓｅ＊。。ｏｆ ｒａｄｉａｌ．：ｎａｒｙ， ｈｏｗｅｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｏｒｓ ａｒｃ ｄｅｍａｎｄｅｄ ｗ ｈａｖｅ ｖｅｒｍｉｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｋｎｏｗｆｅｄｇｅ ｔｏ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｌｙ ｄａｔ，ａｓ ａ ｗ－ｆｏｒｍ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｍｐｕｔｅ ｈｓｍ＋ｌｙｎｍｏｌｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓ， ｔｈａｔ ｌｉｍｉｔｓ ｔｈｅ ｉｎｓｔｒｍｏｅｎｔ＇ ｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉａ ｆａｃｔ． Ａｓ ａ ｍｓｕｆｔ， ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｎａｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ｍａｋｉｎｇ ｕｓｅ ｏｆ ｔ ａｌ－ｅｖａｗｎａｌｙｓｉｓ， ｔｏ ｄｅｔａｎｉｐｕｌｓｅ ｗｗｅｆｏｍ ｏｆ ｒａｄｉａｌ ａｒｔｅｒｙ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｇｗｄ －．ｙ， ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｏｆ ｉｍａｏｕｏａｎｔ ｄｅｔｅｒｒｉｎｇｈｅｍｏｄｙｎｅｍｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ， ａｎｄ ｅｍｒ ｓｉｍｐｌｉｆｙ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｒｉｒｘｔｉｏｎ ｏｆ ｃ ｉｍａｎｙｄ－ｅｈｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｆａｍｉｌｙ ｈｅａｌｔｈ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ ｐｕｌｓｅ ｗａｖｅ －ｅｆｏｒｒｒｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏａ ｗａｖｅｌｅｔ ａｎａｌｙｓｉｓ利用挠动脉脉搏波实现心血管功能参数的无创 检测已成为一项比较成熟的技术。它需要从采集到的脉搏波信号中选择一个代表病人健康状况的单搏波形（称为单搏波形提取），然后从中提取特征值（或称指脉）的波形检测。容积脉搏波是由光学传感器采集，信号稳定性高。对容积脉搏信号进行差分运算，找出差分序列的最大值，可将此最大值适当降低（如乘以系数０．７）作为一个阑值。差分序列中比此阂值大的点均在每个脉搏波的第一个上升阶段上，这样就能很好地检测出脉搏信号的每一个波形。而挠动脉脉搏信号是由压力传感器采集的，采集时，脉搏压力传感器的压力感受器部分必须贴在挠动脉跳动的最强处才能采集到稳定的脉搏信号。因此采集到的挠动脉脉搏波往往会出现相对长的不稳定信号，这就使得差分１４１值法不能发挥作用。相对长的不稳定信号会使差分序列变得凌乱，导致用七述方法找到的阂值不能用于波形的检测。对一个挠动脉脉搏信号进行差分运算，由于原始信号存在不稳定阶段，因此其差分序列与稳定信号的差分序列无明显差异。而且差分序列在同一点附近计算心血管功能参数「’」。由于挠动脉脉搏波信号由压力传感器采集，稳定性比较差，因此检波过程一般靠手动完成。这就要求操作者具备一定的相关知识，由此带来操作不便，不利于这项技术的普及应用。为此，本文提供出了一种基于连续小波变换的算法，可自动完成挠动脉脉搏波的检波，提取待分析的单搏脉搏波形，使心血管功能参数的无创检测技术趋于实用化，便干在家庭和社区中普及使用算法基础 传统上稳定的周期信号常用差分闭值法进行波形检测，如心电信号Ｒ波的检测ｌｙｌ和容积脉搏波会出现多个局部极大值，使得差分阂值法难以准确ａ金项目：北京市教委基金项目１１０２ （ＫＢ） ００３７５１资助检测波形。出现这种现象的根源在于差分运算相当于用一个大小固定的窗函数作用于信号，而这种分辨率不可调的窗函数不能适合挠动脉脉搏信号。小作者单位：北京工业大学生命科学与生物工程学院（北京１０００２２作者简介：刁越（１９７８－），男．硕士研究生北京生物医学工程第２ｓ卷波函数是分辨率可调的，用它可以很好地分析这种不稳定的挠动脉脉搏信号，小波分析具有时域和频域局部化性质，其特点 是能够根据处理对象调整分辨率以取得最满意的效 （３）统计筛选在小波变换域中筛选出大小相近的极小值点，再用同样的方法在时域中进一步筛选，可检测出一组相近的脉搏波的位置。 （４）波形检测利用以上步骤检测出一组脉搏波的面积，找出与平均面积最接近的波形作为检测结果。果［３，ａ。连续小波变换的表达式如下：ＷＴｆ（ａ，二）＝＜ｊ（ｔ），巩＞二六｝＿ｍｆ（ｃ）｝Ｙ）ｄｔ，ａ＞０（１）其中ｆ（，）是原始信号，，（ｔ）是小波函数，ａ为尺度因子，?为平移因子?由Ｔ．， ＝．ＴａＹ｀（ｔ ａ ｒ）可这为准确地检测挠动脉脉搏波奠定了良好的基础。以看出，小波变换有多分辨率性质，尺度因子ａ越大相当于分辨率越低。这样，选择适当的分辨率就可以适应待处理的信号。ＷＯ）二２．１连续小波变换（ＣＷＴ）选取Ｈａ ａｒ小波函数，对挠动脉脉搏信号进行１６阶的连续小波变换。其结果如图１所示，可见小波变换波形突出了脉搏波的变化，降低了干扰，Ｈａａｒ小波函数表达式如下：－一２ ０ 乙盛 岌 ＜ｌ洲（２）２挠动脉脉搏的小波检波经过对大量挠动脉脉搏信号的分析，提出了一 种基于连续小波变换的检波算法，具体步骤如下：（１）挠动脉脉搏波的连续小波变换通过变换 域的值能反映时域脉搏信号的特征 （２）闭值法检测检测小波变换域中的极小值点，每个极小值点对应时域中脉搏波波形第一个上升段的最大斜率处。（ ０其它ＨＯａｒ小波在一定程度上与差分运算作用相当，可以反映信号的突变程度ｆｓ７。同时可以通过调整小波函数的分辨率得到满意的变换结果。实验结果表明：使用尺度因子为１６的Ｈａａｒ小波对挠动脉脉搏信号进行变换可以得到满意的效果。之恻理１０ ｉｓ ２０时间／ ｓ２ｓ ３０（ａ）挠动脉脉搏波翻峪刘令时间／ Ｉｓ（ｂ） １６阶Ｈ－小波变换系数图Ｉ侥动脉脉搏彼及其小波变换波形 Ｆｉｇ １ Ａ ｐｕｌｓｅ ｓｉｇｎａｌ ．，ｔ ｒａｄｉａｌ ａｒｔｅｒｙ ａｎｄ ｉｎ ＣＷＴ －，．Ｉ，２．２闭值法检测极小值点了所有脉搏波波形第一个上升段的斜率最大值点。闭值的确定可以通过将变换域的最小值乘以一个系数（通常为。．５一０．７）得到。实验结果表明：绝大在小波变换域中确定一个阐值，检测所有小于 此闹值的极小值。这些极小值所对应的时域值包括第１期一种挠动脉脉搏信号的自动检波算法多数的挠动脉脉搏波用同一个固定ｍ值（如一１．５）也可以达到很好的检测效果。对上述小波变换系数进行阂值法检测的结果如图２所示。图中用星号标识的点就是被检测出来的极小值，一条值为负的水平线标识了检测所用的阂值。２．３统计筛选用阂值法检测出来的极小值大多数都对应着脉 搏波第一个上升段，但也有少数对应无效信号。稳定的脉搏信号中，每一个波形上升段斜率应大体相等，它们对应的小波系数极小值也应基本一致。因此，保留那些基本一致的小波系数极小值点而去除那些变化较大的极小值点就是统计筛选的目的。其基本思想是分类，将所有极小值中相差小于一个固定阐值的极小值分为一类，然后统计每一类中极小值的个数，将个数最多的极小值点保留，其余的去２．４利用波形面积法检出待分析单搏波形将图３中统计筛选出来的点与图２中阐值法检 测出来的点进行对比，若在闺值法检测出来的点中有连续的点没有被统计筛选去除掉，就记录这些连续的点作为搜索基准。分别以这些基准在小波变换摇喊溺，勺时何沁图２阂值法检测结果 Ｆｉｇ ２ Ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ａ，ｉａｉ．ａａａ，．，ｄｅｔ ｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ除。这个固定阂值通过实验的办法确定，对于绝大多数挠动脉脉搏信号，用１６阶Ｈｅｒ小波进行变换，此阐值取０．１即可达到检测要求。通过此法对上述小波系数极小值进行筛选，可以选出一组脉搏波第一个上升段斜率最大处的点，再对这组点的时域数值进行同样的统计筛选，得到的结果如图３所示。图中星号标识了被选中的脉搏波第一个上升段，其数量比图２中用阑值法检测出来的极小值少了许多。可见，经过筛选后的脉搏波去除了那些杂波和基线漂移的波形。赶划辉－６ ｏ图３统计筛选结果 ２０ ２５ ３０Ｆｉｇ ３ Ｒ－ｈ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ域中向前搜索，找到的第一个零点的位置就是对应时域中脉搏波波形起始点的位置，并且每个相邻起始点之间就是一个脉搏波波形。用上述方法可以找到一组脉搏波波形，求出这 些波形的面积。由于脉搏波波形面积可以反映波形
一种桡动脉脉搏信号的自动检波算法
