目的:准确提取脉搏血氧信号特征值R是计算脉搏血氧饱和度的关键.传统的R值提取算法大多采用脉搏波的峰谷值法,需要多个周期的平均来提高精度,存在移动步长难以确定、实时性差等缺点.本文提出一种动态实时的R值提取算法.方法:基于近红外光谱技术(Near infrared spectroscopy,NIRS)的测量原理,建立了红外光(IR)和红光(RD)两束透射光强信号的线性回归模型,并确定回归系数b与特征值R之间的定量关系.以纯数字医用放大器为实验平台,搭建了光源驱动电路和光电检测电路,采集的光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号由蓝牙USB接口传输至计算机,然后进行线性相关性分析及提取算法验证.结果:分析发现IR和RD两束透射光强信号之间具有很强的相关性(r＞0.9),运用线性回归法提取的特征值R可以准确的反映正常血氧饱和度值以及在主动闭气过程中血氧饱和度的下降过程.结论:初步验证结果表明,线性回归算法可以有效的进行脉搏血氧信号特征值的动态估算.
作者：石波；刘胜洋；陈建方；曹阳
来源：中国医学物理学杂志 2013 年 30卷 1期
