基于近红外光谱的抗扰动脑血氧分析仪

2016-10-10刘光达曹泽元周晓宇查雨彤千承辉

光学精密工程 2016年8期

关键词：血氧光源波长

刘光达，曹泽元，周　葛，周晓宇，蔡　靖，查雨彤，千承辉

(吉林大学仪器科学与电气工程学院，吉林长春130061)

基于近红外光谱的抗扰动脑血氧分析仪

刘光达，曹泽元，周葛，周晓宇，蔡靖*，查雨彤，千承辉

(吉林大学仪器科学与电气工程学院，吉林长春130061)

研究了一种近红外光谱抗扰动脑血氧分析仪，用于解决常规脑血氧测试方法检测过程复杂、抗干扰措施繁琐等问题。分析与探讨了影响脑血氧检测精度的因素，选择了合适的三波长近红外探测光源(735 nm/805 nm/850 nm)用于该系统。利用氧合血红蛋白和还原血红蛋白在近红外光波段的吸收特性，得到这两种物质的浓度变化量，推算出了影响血氧检测精度的源端干扰表达式。同时，在检测端同步检测环境光，消除了漏光干扰。最后对上位机得到的原始数据与干扰数据进行处理，实现对大脑前额叶脑血氧波动的实时监测。设计了屏气实验以及源端干扰实验，检验了仪器实验结果的正确性。结果表明：本文所设计的脑血氧分析仪可以有效地检测血红蛋白的变化并能通过源端校正算法抑制源端干扰，干扰抑制比可达70%以上，基本实现了对人体无创、实时、准确监测的目的。

脑血氧分析仪；近红外光谱；抗扰动；干扰模型；屏气实验

*Correspondingauthor,E-mail:caijing1979@jlu.edu.cn

1　引　言

近红外光谱技术(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)作为一项非侵入式光学监测手段,其应用越来越广泛,目前主要用来观察皮层区域氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)的浓度变化,脑血流(Cerebral Blood Flow ,CBF)以及脑血容量(Cerebral Blood Volume ,CBV)的变化。

1977年，Jobsis首次将NIRS用于动物头部的测量，开辟了光学技术测量无创血氧的先河[1]。但由于脑部皮肤、颅骨、肌肉等各种组织对近红外血液光谱的严重干扰，致使近红外脑血氧饱和度检测技术至今未能应用于临床。尽管Somanetics公司推出了商业化的脑血氧计[2-3]，但由于在使用中存在个体差异大、重复性差以及测量准确度受到质疑等诸多负面因素，迄今效果并不理想。1995年，日本欧姆龙公司开发了一款便携式血氧检测系统[4]。2002年，宾夕法尼亚大学B.Chance小组开发了一个由三波长光源和8个探测器组成的FNIR检测系统[5]。2003年，英国伦敦大学Delpy研究小组开发了一套针对前额叶皮层的血氧检测探头[6-7]。2006年，国内李良成等提出了同时检测双侧脑组织血氧含量变化的新方法及设备[8]。华中科技大学的骆清铭等研发了便携式的FNIRS仪器，用于研究有关认知学习的脑功能[9-10]。但上述检测方法复杂，测试时测试人员必须保持静止并采取相应的遮光措施方能保证测试的准确性，因此实际效果并不理想。

在生物信号的NIRS测量方法中，测量信号的信噪比及抗干扰性对测量结果起着至关重要的影响[11]。本文设计了一种脑血氧功能分析仪，通过全面地分析与探讨影响脑血氧检测精度的因素，建立了一个针对源端干扰与环境漏光干扰的干扰模型，选取三波长(735 nm/805 nm/850 nm)检测光源并结合推导的源端干扰表达式修正测试数据，达到了合理准确检测脑血氧的目的。该脑血氧功能分析仪通过检测大脑前额叶的血氧参数变化来反映大脑前额叶的活动状态，具有安全无创、体积小、可穿戴、连续监测等特点。

2　基本原理

2.1脑血氧检测的基本原理

NIRS可对血氧含量进行无损测量的理论基础在于：

(1) 生物组织对近红外谱段(700～900 nm)的光具有散射度高、吸收度低的特点，因此该波段的光被称为组织的“光学窗”，处于该波长范围内的光易于穿过生物组织[12]。

(2) HbO2与HbR的浓度变化可表征组织血氧饱和度的变化，反映组织的功能活动状态。这为组织功能活动的研究提供了前提条件[13]。

HbO2与HbR的含量变化会引起组织的吸收光谱的变化，故穿过脑组织后透射出的光子的波长分布及能量携带了反映脑组织活动状态的信息。

NIRS脑血氧检测基于朗伯-比尔定律(Lambert- Beer' s law)[14]，根据生物组织中HbO2与HbR的近红外吸收光谱，利用两种物质在近红外光谱区等吸光点(805 nm)两侧吸光度的不同，可以有效地检测HbO2与HbR的浓度变化。

图1　氧合血红蛋白与还原血红蛋白近红外吸收谱Fig.1　Absorption spectra of HbR and HbO2

根据Lambert-Beer' s law可以得到：

(1)

式中：I0,I分别表示入射光强和接收光强，c表示待测均一无散射性介质的浓度，ε代表该介质的吸光度，L表示光穿过该介质的路径长度，OD为光密度。

由于光子在生物组织内传播存在无规律性和随机性，1988年Cope M等提出了修正的朗伯比尔定律[15]。根据该定律,当入射光强为I0，并以波长为λ的平行光通过厚度为D、浓度为c的均匀介质，以光强I出射时，光密度为：

(2)

式中：ODλ为波长为λ的光密度，ελ为介质的吸光系数，DPFλ为波长为λ的路径差分因子，Gλ为背景引起的光损耗。

由式(2)可知，当探测波长λ以及探测距离D一定时，ελ，DPFλ，Gλ均为常数，因此可通过选取等吸光点两侧的两个不同波长，通过测定光密度的变化量(ΔOD)来反映前额叶的HbO2和HbR含量的变化[16]。本文选用EPITEX公司的三波长集成光源(L735/805/850-40C32P)作为系统的探测光源。

(3)

利用克莱姆法则求解线性方程组得到[17]：

(4)

2.2脑血氧检测模型

该脑血氧仪的基本检测模型如图2所示，该设备依据光子在哺乳动物组织中的传播模型。一般来说，光子在哺乳动物组织中的传播是散射传播，呈现随机性，但从概率意义上来讲，近红外光在进入大脑前额叶后，光子近似以香蕉型光路在颅内传播。光线经吸收、散射后在与光源一定距离处透过头皮出射，穿透深度相当于探测器与光源距离的1/4[18-20]。

图2　脑血氧仪检测原理Fig.2　Principle of cerebral oxygen analyzer

2.3干扰检测模型的建立

在脑血氧测量过程中必然会存在接触不稳定、漏光等情况，从而影响检测的准确性与精度。

图3　干扰模型示意图Fig.3　Schematic diagram of interference model

图3为干扰模型示意图。干扰主要来源于两个方面:一是接收器接收到无关检测光的环境光干扰，该干扰可以通过在检测端同步检测环境光来消除;二是发射器与皮肤接触的程度受呼吸带来的源端漂移干扰，其主要体现为入射光强I0的变化。

根据式(2)可以得到：

(5)

(6)

令

(7)

则根据式(5)和式(7)得到：

(8)

根据式(6)和式(7)得到：

(9)

令

(10)

根据式(8)和式(9)相等，并且结合式(10)可以得到：

(11)

在实际应用中，通常认为不同波长的DPF值近似相等[21]。故将式(7)代入式(11)，可以得到:

mOD850+nOD735-OD805=mG850+nG735-G805.

(12)

将式(2)代入式(12)可得:

(13)

令

C=mlnI850+nlnI735-lnI805,

(14)

并且设

(15)

对式(14)求全微分并结合式(15)，可以得到:

(16)

根据式(16)可以得到:

(17)

将式(17)用差分方式表示:

(18)

式中λ表示735,805,850 nm中的任意波长。令:

(19)

将式(19)代入式(18)可得:

(20)

由式(20)可得:

(21)

光密度的变化量表示为:

(22)

而传统的双波长脑血氧测量方法并未考虑初始入射光强I0的变化，即光密度的变化量为[22-24]：

(23)

因此根据式(23)所得到的测量结果必然存在源端干扰误差。这里通过引入805 nm(等吸收点)测量波长可以间接获得初始光强I0的变化，因此将式(21)代入式(22)即可修正因源端干扰带来的误差，修正后的光密度变化量为：

(24)

3　系统设计

如图4所示，本设备系统由光源驱动电路、三波长光源探头、光电接收器、放大滤波电路、主控制器及上位机组成。

图4　脑血氧仪的硬件功能框图Fig.4　Hardware block diagram of proposed celebral oxygen analyzer

微控制器通过控制光源驱动电路实现对三波长光源的分时驱动，控制三波长光源分时发光照射大脑前额叶。近红外光经大脑前额叶吸收、散射后被光电接收器接收，光电接收器输出的电信号经放大、滤波后再经AD转换由微控制器上传至上位机。上位机负责原始数据的滤波处理以及HbO2浓度变化量的计算。

非平稳的NIRS信号含有白噪声、心跳(～1.1 Hz)、呼吸(～0.25 Hz)和Mayer wave(～0.1 Hz)等成分；而在研究脑功能的实验中，所关注的信号成分是任务诱发的血液动力学响应信号，其频率通常低于0.1 Hz，因此，这里应用高阶数字滤波器消除生理信号成分[25]。

4　实　验

4.1屏气实验

为了验证本分析仪对HbO2浓度反应的正确性，对测试人员进行屏气实验，分析其cHbO2和cHbR的变化情况。

实验1 被测者为21岁成年女性大学生，身体健康，无心血管疾病、糖尿病及神经科病史。被测者正常呼吸1 min,然后屏气1 min，动作完成后恢复正常呼吸。实验前将自制的双通道血氧探头固定至前额，并对探头采取必要的遮光措施，整个测试过程被测者保持直立坐姿，无情绪波动。

图5显示是被测者一次检测中两个通道的HbO2和HbR的浓度变化情况。可以明显看出，在前1 mincHbO2与cHbR变化稳定；1 min后开始憋气，前额叶原有HbO2的含量经消耗后未得到及时的补充，致使cHbO2降低，前额叶HbR的含量增加。实验进行至2 min后被测者恢复正常呼吸，cHbO2与cHbR迅速恢复至原先水平。

图5　被测者的屏气实验曲线Fig.5　Variation curves of HbO2 and HbR concentration in breathlessness experiments

4.2源端干扰消除实验

为了验证源端抗干扰算法的正确性和评价源端抗干扰算法的质量，将脑血氧检测探头固定，通过调整探头上的可调电位器来控制三波长光源的发光光强模拟源端干扰。由于血氧探头固定并不进行血氧检测，因此,理论上实验结果表现为cHbO2与cHbR无变化。

图6　源端干扰校正前后实验曲线Fig.6　Concentration curves before and after correcting source interference in different channels

实验2将脑血氧探头固定，分别于5～20 s与45～60 s调节电位器降低脑血氧探头的出射光强，之后再恢复至初始光强。图6反映了抗干扰算法校正前后cHbR与cHbO2的变化趋势，可见校正前实验结果受到入射光强变化的影响很大。校正前算法将入射光强的变化错认为是被测物质的变化而得到了错误的结果，而抗干扰算法则能有效识别出源端干扰，校正后cHbR与cHbO2的变化已经趋于稳定。

根据校正前后HbO2与HbR与理论值的绝对误差(Absolute Error，AE)以及已校正的相对误差(Corrected Relative Error，CRE)来定量描述源端干扰校正算法的准确度。

AE=|x′-x|,

(25)

(26)

式中：x′表示实验中血红蛋白的变化量，x表示理论血红蛋白的变化量，AE**表示经过源端校正算法校正后的绝对误差，AE*表示未经过源端校正算法得到的绝对误差，CRE表示经校正的绝对误差相对于校正前绝对误差的百分比。计算结果如表1所示。

表1　源端干扰消除结果

为了验证抗干扰算法的可重复性，检验抗干扰算法在不同情况下的准确度，增加抗干扰实验的组数，根据实验结果计算每组实验的CRE。利用CRE来定量评价抗干扰算法的准确度。实验方法与实验2相同，实验结果如图7所示，CRE评价实验结果见表2。

(a) 第1组源端干扰校正前后的实验曲线　　　　　　　(b) 第2组源端干扰校正前后的实验曲线(a) Concentration curves before and after correcting 　　　(b) Concentration curves before and after correcting 　　　source interference in test 1　　　 source interference in test 2

(c) 第3组源端干扰校正前后实验曲线　　　　　　　　　　 (d) 第4组源端干扰校正前后实验曲线 (c)Concentration curves before and after correcting 　(d)Concentration curves before and after correcting 　　　source interference in test 3　　　the source interference in test 4图7　抗干扰算法验证实验结果Fig.7　Results of verification experiment of anti-disturbance algorithm

表2　多组源端干扰消除实验测试结果

注：t1,t2分别为实验过程中干扰出现时CRE最小值对应的时间点

实验结果表明，抗干扰算法可以修正至少70%的源端干扰，有效消除了由源端入射光强I0变化引起的误差。

5　结　论

本文建立了源端干扰和环境光干扰的干扰模型，详细介绍了脑血氧检测系统的基本原理以及源端干扰的消除方法。实验结果证明：该脑血氧分析仪能够实时监测人脑前额叶的血红蛋白浓度的变化，且可通过源端校正算法抑制源端干扰，干扰抑制比可达70%以上。实验结果与理论值相符，基本上达到了对人体无创、实时、准确监测的目的。该设备可以辅助医生更加直观、具体地掌握病人的基本情况，具有一定的使用价值和社会效益。

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蔡靖(1979-)，男，吉林长春人，博士研究生，讲师，2012年于吉林大学获得硕士学位，主要从事人体生理信号检测方面的研究。E-mail:caijing1979@jlu.edu.cn

A anti-disturbance cerebral oxygen analyzer based on near-infrared spectra

LIU Guang-da, CAO Ze-yuan, ZHOU Ge, ZHOU Xiao-yu,CAI Jing*,ZHA Yu-tong,QIAN Cheng-hui

(CollegeofInstrumentScienceandElectricalEngineering,JilinUniversity,Changchun130061,China)

A sort of anti-disturbance cerebral oxygen analyzer based on near-infrared spectroscopy was researched to improve conventional test methods in complex measuring process and tedious anti-jamming treatment. Some effect factors on cerebral oxygen measuring accuracy were analyzed and a proper three-wavelength near-infrared detection light source (735nm/805nm/850nm)was selected to use in the system. On the basis of the absorptivities of HbO2and HbR in the near- infrared spectra, the variation of the two substance's concentration was received, and a source interference expression resulted from the impact of oxygen detection accuracy was calculated. Meanwhile, the ambient light was detected in the terminal simultaneously to eliminate the interference from leaked light. Finally, the original data from a upper computer and the interference data were processed to realize the real-time monitoring of the blood-oxygen fluctuation in the prefrontal lobe of the brain. A breathlessness experiment and a source interference experiment were performed and the correctness of instrument was verified. The experimental results show that the cerebral oxygen analyzer designed in this paper detects the changes of hemoglobin and eliminates the interference of the source effectively by the proposed anti-disturbance algorithm, and the correcting interference error is about 70% or more, which implements noninvasive, real time and correct monitoring for human body.

cerebral oxygen analyzer; Near-infrared Spectra (NIRS); anti-disturbance; interference model; breathlessness experiment

2016-02-20；

2016-04-10.

吉林市科技计划资助项目(No .2015313013)；吉林大学研究生创新研究计划资助项目(No.2015001) ；吉林大学大学生创新创业训练计划资助项目(No.2015650949)

1004-924X(2016)08-1846-08

TH773；O657.33

10.3788/OPE.20162408.1846