本文關(guān)鍵詞：基于光電容積脈搏波描記法的無創(chuàng)血紅蛋白濃度檢測技術(shù)的研究　出處：《北京理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：無創(chuàng)血紅蛋白濃度檢測在手術(shù)、輸血、獻血、營養(yǎng)普查等方面具有重要的意義。傳統(tǒng)血紅蛋白濃度檢測方法需要進行破皮取血,不僅給受測者造成了生理及心理上的負(fù)擔(dān),且無法連續(xù)、實時地監(jiān)測血紅蛋白濃度的變化情況。尋找無創(chuàng)、連續(xù)監(jiān)測血紅蛋白濃度變化趨勢的理論、方法和技術(shù)實現(xiàn)是一個至今尚未解決的難題。本文旨在研究一種能夠連續(xù)、無創(chuàng)、實時地監(jiān)測血紅蛋白濃度的新技術(shù)及其實現(xiàn),主要工作與成果包括:介紹基于光電容積脈搏波描記法(PPG)的無創(chuàng)血紅蛋白濃度檢測技術(shù)的光學(xué)與生理學(xué)的相關(guān)基礎(chǔ)知識。并根據(jù)修正的Lambert-Beer定律提出了基于多路PPG信號的無創(chuàng)血紅蛋白濃度測量的數(shù)學(xué)模型。建立多路PPG信號采集系統(tǒng)平臺,主要包括:傳感器探頭的設(shè)計與制作、模擬前端信號采集和處理模塊設(shè)計與實現(xiàn)、上位機數(shù)據(jù)采集存儲模塊的實現(xiàn)。利用該系統(tǒng)平臺完成了324例臨床數(shù)據(jù)的采集,為后續(xù)PPG信號處理和血紅蛋白濃度值預(yù)測提供了真實可靠的數(shù)據(jù)。研究PPG信號的信號處理算法,包括:濾除高頻噪聲、消除運動偽跡、基線漂移去除以及PPG信號特征信息提取算法等。降噪處理采用有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波、無限脈沖響應(yīng)(IIR)濾波以及滑動平均濾波算法,通過對含有高頻噪聲的PPG信號進行處理實驗,表明三種方法都能有效濾除高頻噪聲。針對運動偽跡消除的問題,提出獨立成分分析與自適應(yīng)濾波相結(jié)合的方法和基于梳狀濾波器濾波的方法,通過對仿真數(shù)據(jù)與真實PPG信號進行處理實驗,證明此兩種方法均能夠有效濾除運動偽跡。針對基線漂移問題,采用中值濾波、小波分解以及希爾伯特-黃變換方法進行處理,通過對含有基線漂移的PPG信號進行處理分析,證明三種方法均能夠在一定程度上濾除基線漂移成分。采集實驗數(shù)據(jù),并對樣本數(shù)據(jù)進行回歸建模研究。以PPG信號的特征信息作為輸入,以血細(xì)胞分析儀檢測到的血紅蛋白濃度結(jié)果作為目標(biāo)值進行回歸建模。分別利用偏最小二乘(PLS)回歸算法和主成分分析(PCA)與反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的方法進行建模分析。通過利用PLS算法得到的回歸模型對153例樣本進行預(yù)測,得到均方根誤差(RMSE)為1.56 g/dL,相關(guān)系數(shù)為0.56(p0.01)。通過利用PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的方法得到的回歸模型對62例樣本進行預(yù)測,得到均方根誤差為1.49 g/dL,相關(guān)系數(shù)為0.61(p0.01)。結(jié)果表明,所建立的回歸模型能夠較好地預(yù)測血紅蛋白濃度。證明了通過本文設(shè)計的基于多路PPG信號的無創(chuàng)血紅蛋白濃度檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)血紅蛋白濃度的無創(chuàng)檢測。
[Abstract]:Noninvasive hemoglobin concentration detection is of great significance in the operation, blood transfusion, blood donation, nutrition survey and so on. Traditional hemoglobin concentration detection method needs skin and blood collection, which not only causes physiological and psychological burden to the subjects, but also cannot monitor the change of hemoglobin concentration continuously and in real time. It is a difficult problem to find the theory, method and technical realization of non-invasive and continuous monitoring of the change trend of hemoglobin concentration. This paper aims to study a kind of new technology can be continuous, non-invasive and real-time monitoring of hemoglobin concentration and its implementation, the main work and achievements include: introduction of optical plethysmography (PPG) based on the relevant basic knowledge of Optics and physiology of noninvasive hemoglobin concentration detection technology study. Based on the modified Lambert-Beer's law, a mathematical model of non invasive hemoglobin concentration measurement based on multiple PPG signals is proposed. A multi-channel PPG signal acquisition system platform is established, which mainly includes the design and fabrication of sensor probes, the design and implementation of analog front-end signal acquisition and processing module, and the realization of data acquisition and storage module of host computer. 324 cases of clinical data were collected by using the system platform, which provided real and reliable data for the follow-up PPG signal processing and the prediction of hemoglobin concentration. The signal processing algorithms of PPG signal are studied, including filtering high frequency noise, eliminating motion artifacts, removing baseline drift and extracting feature information of PPG signals. The finite impulse response (FIR) filtering, infinite impulse response (IIR) filtering and moving average filtering algorithm are adopted for noise reduction. Experiments on PPG signal with high frequency noise show that the three methods can effectively filter high frequency noise. Aiming at the problem of motion artifact elimination, a method combining independent component analysis with adaptive filtering and comb filter based filtering is proposed. Through the processing experiments of simulated data and real PPG signals, it is proved that all two methods can effectively remove motion artifacts. For the baseline drift problem, median filter, wavelet decomposition and Hilbert Huang transform are applied to deal with the baseline drift. By processing and analyzing the PPG signals with baseline drift, it is proved that the three methods can filter baseline drift components to a certain extent. The experimental data are collected, and the regression modeling of the sample data is studied. The characteristic information of PPG signal was used as input, and the result of hemoglobin concentration detected by blood cell analyzer was used as the target value for regression modeling. The method of partial least squares (PLS) regression and principal component analysis (PCA) and backpropagation (BP) neural network algorithm are used to model the modeling and analysis respectively. The regression model obtained by PLS algorithm is used to predict 153 samples, and the root mean square error (RMSE) is 1.56 g/dL and the correlation coefficient is 0.56 (P0.01). A regression model based on PCA and BP neural network algorithm is used to predict 62 samples. The root mean square error is 1.49 g/dL and the correlation coefficient is 0.61 (P0.01). The results show that the established regression model can predict the hemoglobin concentration better. It is proved that the noninvasive hemoglobin concentration detection system based on multiple PPG signals based on this paper can achieve noninvasive detection of hemoglobin concentration.
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R446.1;TN911.7

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本文編號：1343269