許永峰， 賀玉成， 周林

(1. 華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 福建 廈門 361021;2. 廈門市移動(dòng)多媒體通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 福建 廈門 361021)

軟件濾波的示波血壓測(cè)量算法及Android實(shí)現(xiàn)

許永峰1,2， 賀玉成1,2， 周林1,2

(1. 華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 福建 廈門 361021;2. 廈門市移動(dòng)多媒體通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 福建 廈門 361021)

提出軟件濾波與示波法相結(jié)合的改進(jìn)算法.利用三重軟件濾波處理，針對(duì)傳統(tǒng)示波法血壓測(cè)量中脈搏振蕩波提取和波形突變點(diǎn)選擇的困難，從混合壓力信號(hào)采樣數(shù)據(jù)中有效提取出特征明顯的脈搏振蕩波，通過幅度系數(shù)法確定脈搏振蕩波中突變點(diǎn)的幅值范圍，利用波形判別法僅在該幅值范圍內(nèi)選取突變點(diǎn)，完成舒張壓和收縮壓的測(cè)量.在Matlab中進(jìn)行仿真，并在Android移動(dòng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn).Matlab仿真結(jié)果表明：該算法具有較強(qiáng)的可靠性和準(zhǔn)確性. 關(guān)鍵詞： 血壓測(cè)量； Android； 示波法； 軟件濾波

血壓是反應(yīng)人體生理狀態(tài)的一個(gè)重要參數(shù).大量調(diào)查表明，采用便攜式電子血壓計(jì)進(jìn)行日常血壓監(jiān)護(hù)，是預(yù)防心血管等疾病的重要手段之一[1].臨床上血壓測(cè)量主要包括直接法和間接法.直接測(cè)量法的測(cè)量精確度高，但有一定的創(chuàng)傷性，不適合日常測(cè)量.間接法主要包括柯式音法和示波法[2-3]等.相比于有創(chuàng)法，無創(chuàng)測(cè)量方法具有安全、方便等特點(diǎn)，在臨床上得到廣泛的應(yīng)用.李雪情等[3]通過確定振蕩波包絡(luò)線的最佳擬合曲線，尋找包絡(luò)線的最大值，并以積分公式確定舒張壓和收縮壓的位置.侯功等[4]將幅度系數(shù)法和波形特征法結(jié)合起來，提高了血壓測(cè)量的準(zhǔn)確性.王維維等[5]采用簡(jiǎn)單的非線性形態(tài)濾波器，得到脈搏振蕩波，并結(jié)合波形特征法和S判決法實(shí)現(xiàn)血壓測(cè)量.本文提出軟件濾波與示波法相結(jié)合的血壓測(cè)量算法.

圖1 基于脈搏振蕩波的示波法的血壓測(cè)量原理Fig.1 Blood pressure measuring principle of oscillometric method based on oscillation wave

1 示波法血壓測(cè)量原理

示波法主要基于袖帶內(nèi)氣體振動(dòng)波的變化，對(duì)振蕩波進(jìn)行檢測(cè)和分析，獲得收縮壓和舒張壓等生理參數(shù)[2].最常用的示波法血壓測(cè)量法可分為兩類：幅度系數(shù)法和波形特征法[2-4].示波法已經(jīng)成為便攜式血壓計(jì)中最流行的測(cè)量方法之一[3-6].MATLAB仿真過程中所獲得的經(jīng)過濾波處理的脈搏振蕩波采樣圖，如圖1所示.圖1中：n為采樣序號(hào)；D(n)為振蕩波幅值；C(n)為靜壓力值.

幅度系數(shù)法通過識(shí)別振蕩波的最大幅度來確定收縮壓和舒張壓[3-4].令A(yù)(MP)為振蕩波的最大波幅，其對(duì)應(yīng)的靜壓力即為平均壓[6]；令A(yù)(SP)和A(DP)分別表示收縮壓和舒張壓所在波峰的幅度值，其對(duì)應(yīng)的靜壓力分別為收縮壓和舒張壓.A(SP)和A(DP)的位置將分別由下述比例關(guān)系確定，即

(1)

(2)

式(1)～(2)中:x1和x2稱為幅度系數(shù)，取值范圍為0.3

波形特征法通過識(shí)別振蕩波的波形特征確定收縮壓和舒張壓[3-4].波形特征法認(rèn)為收縮壓和舒張壓對(duì)應(yīng)的波峰幅度值將發(fā)生較大的突變.最大波幅A(MP)左邊最大差值對(duì)應(yīng)的左波峰點(diǎn)為收縮壓的位置(圖1中突變點(diǎn)1)；最大波幅A(MP)右邊最大差值對(duì)應(yīng)的右波峰點(diǎn)為舒張壓的位置(圖1中突變點(diǎn)2).波形特征法的缺點(diǎn)是容易受外界干擾而缺乏穩(wěn)定的測(cè)量精度[3-4].

2 血壓測(cè)量算法設(shè)計(jì)

血壓測(cè)量中，首先，需要從混合壓力信號(hào)中提取出脈搏振蕩波；然后，用一定的血壓判定準(zhǔn)則對(duì)脈搏振蕩波進(jìn)行特征分析.因此，文中考慮采用軟件濾波器實(shí)現(xiàn)混合壓力信號(hào)的處理.軟件濾波法因節(jié)省了硬件設(shè)計(jì)、具備可移植性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，而得到了廣泛地應(yīng)用[7].

2.1 軟件濾波算法

適合血壓測(cè)量的濾波算法主要包括均值濾波和中值濾波，它們常用于去除圖像噪聲.

均值濾波主要采用鄰域平均法，就是針對(duì)每一個(gè)當(dāng)前待處理數(shù)據(jù)點(diǎn)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的模板，對(duì)該數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍位于模板中的所有鄰域數(shù)據(jù)求取算術(shù)平均值，再把該均值賦予當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn).用公式可表述為

(3)

式(3)中：xi為模板中鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的值；R為模板的半徑，即濾波半徑.

中值濾波是一種基于排序統(tǒng)計(jì)理論的非線性信號(hào)處理技術(shù)，能夠有效地抑制噪聲.其實(shí)現(xiàn)原理也是基于預(yù)先設(shè)定的模板，將信號(hào)中某個(gè)數(shù)據(jù)的鄰域數(shù)據(jù)按大小進(jìn)行排序，然后，選擇該序列的中間值替代當(dāng)前數(shù)據(jù)，從而消除孤立的噪聲點(diǎn).其排序公式為

(4)

式(4)中：x1

混合壓力信號(hào)包括靜壓力信號(hào)、振蕩波信號(hào)以及外界干擾信號(hào).其中,振蕩波信號(hào)和干擾信號(hào)相對(duì)于靜壓力信號(hào)來說很小.因此，為了從混合信號(hào)中提取靜壓力信號(hào)，將振蕩波信號(hào)和干擾信號(hào)當(dāng)作噪聲，對(duì)混合信號(hào)采用均值濾波算法進(jìn)行順滑處理，即可得到標(biāo)準(zhǔn)的靜壓力信號(hào).

混合壓力信號(hào)和經(jīng)均值濾波處理的標(biāo)準(zhǔn)靜壓力信號(hào)，分別如圖2，3所示.將混合信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)靜壓力信號(hào)相減，即可提取出含有噪聲的振蕩波信號(hào)，如圖4所示.再經(jīng)過中值濾波處理，即可去除振蕩波所含隨機(jī)噪聲，如圖5(a)所示.圖2～5中：n表示采樣序號(hào)；H(n)表示混合壓力信號(hào)幅值；D(n)為振蕩波幅值；C(n)為靜壓力值.

圖2 混合壓力信號(hào)的采樣數(shù)據(jù) 圖3 標(biāo)準(zhǔn)靜壓力信號(hào) 圖4 帶噪的振蕩波信號(hào) Fig.2 Mixed pressure Fig.3 Standard Fig.4 Oscillation wave signal sampling data pressure signal signal with noise

(a) 中值濾波后 (b) 二次均值濾波后圖5 中值濾波后和二次均值濾波后的脈搏振蕩波信號(hào)Fig.5 Pulse oscillation wave signal after median filtering and second mean filter

由圖5(a)可知：振蕩波在去噪后，其峰值點(diǎn)會(huì)被削平，不利于波形特征分析.因此，又引入一次均值濾波處理，以改善振蕩波波形的順滑度，最后，獲得具有明顯波形特征的純凈脈搏振蕩波，如圖5(b)所示.經(jīng)過三重濾波處理得到的振蕩波，有利于應(yīng)用示波法確定收縮壓和舒張壓的突變點(diǎn).

2.2 突變點(diǎn)選擇算法

在示波法中，幅度系數(shù)法的個(gè)體適應(yīng)性比較差，而波形特征法容易受外界干擾而缺乏穩(wěn)定的測(cè)量精度.為了克服以上兩種測(cè)量方法的缺陷，將兩者結(jié)合起來，通過幅度系數(shù)法選取振蕩波最大波幅A(MP)周圍的若干個(gè)峰值，再根據(jù)波形特征法對(duì)這些峰值進(jìn)行差分運(yùn)算，尋找突變點(diǎn).這樣不僅能提高突變點(diǎn)判斷的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)抗外界干擾能力，還可以降低運(yùn)算量.

在脈搏振蕩波中尋找峰值點(diǎn)，令脈搏振蕩波與靜壓力信號(hào)的離散數(shù)據(jù)序列分別表示為D(n)=(d0,d1,…,dn-2,dn-1),C(n)=(c0,c1,…,cn-2,cn-1).通過對(duì)D(n)中每個(gè)數(shù)據(jù)與前一位數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算得到標(biāo)志序列M(n-1)=(m0,m1,…,mn-3,mn-2).mk(0≤k≤n-2)的取值為

(5)

顯然，標(biāo)志序列M(n-1)通過取值+1和-1分別描述脈搏振蕩波的上升和下降過程.

對(duì)標(biāo)志序列M(n-1)中的每個(gè)數(shù)據(jù)與前一位數(shù)據(jù)進(jìn)行相減，可得差值序列P(n-2)=(p0,p1,…,pn-4,pn-3).其中，pk(0≤k≤n-3)的取值為

(6)

此時(shí)，若pk=-2，則對(duì)應(yīng)于離散數(shù)據(jù)D(n)中第k+1個(gè)數(shù)據(jù)為一個(gè)峰值點(diǎn).因此，差值序列p(n-2)中取值為-2的元素有f個(gè)，表示脈搏振蕩波有f個(gè)峰值點(diǎn).

令峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的樣點(diǎn)序號(hào)和幅值分別表示為Q(f)=(q0,q1,…,qf-2,qf-1),E(f)=(e0,e1,…,ef-2,ef-1).其中：qk表示第k個(gè)峰值點(diǎn)的采樣序號(hào)，即在D(n)中的位置;ek為第k個(gè)峰值點(diǎn)的幅值.

比較E(f)中各峰值幅度的大小，找出最大值，即圖1中對(duì)應(yīng)脈搏振蕩波的最大幅值A(chǔ)(MP).根據(jù)幅度系數(shù)法中的式(1)與式(2)，分別在E(f)中取定用于尋找突變點(diǎn)的范圍{ea,eb}與{ec,ed}，即

(7)

式(7)中： a

設(shè)在[ea,eb]區(qū)間內(nèi)的峰值點(diǎn)序列為Y(i)=(y0,y1,…,pi-2,yi-1).其中：y0=ea；yi-1=eb；i=b-a.通過對(duì)序列Y(i)中的每個(gè)數(shù)據(jù)與前一位數(shù)據(jù)進(jìn)行相減，可得差值序列為Z(i-1)=(z0,z1,…,zi-3,zi-2).其中：zk=yk+1-yk(0≤k

3 Android端算法的實(shí)現(xiàn)

Android操作系統(tǒng)是Google于2007年發(fā)布的一個(gè)基于Linux平臺(tái)的開源操作系統(tǒng)[8].近幾年，Android手機(jī)逐漸應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中[9-10].文中血壓測(cè)量算法在Android移動(dòng)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，并采用MVC(Model-View-Controller)模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層與表示層的分離[11].

3.1View層的設(shè)計(jì)

View層主要負(fù)責(zé)接收從Controller層傳來的數(shù)據(jù)并更新用戶界面.用戶界面包含一個(gè)“Start”按鈕和兩個(gè)文本編輯器，“Start”按鈕用于啟動(dòng)子線程執(zhí)行算法，文本編輯器用于顯示舒張壓和收縮壓.

3.2Model層的設(shè)計(jì)

Model層包括濾波函數(shù)、突變點(diǎn)選擇函數(shù)以及數(shù)據(jù)讀取函數(shù)，完成數(shù)據(jù)的讀取以及處理.Model層主要包括FilterAlgorithm.java，ReadData.java和Oscillography.java三個(gè)實(shí)現(xiàn)類.

1)ReadData.java類.實(shí)現(xiàn)從SDcard上讀取數(shù)據(jù).根據(jù)文本路徑“filePath”，聲明一個(gè)輸入流Filefile=newFile(filePath),FileInputStreamfis=newFileInputStream()，通過一個(gè)while循環(huán)讀取數(shù)據(jù).

2)FilterAlgorithm.java類：負(fù)責(zé)濾波處理，包括如下兩個(gè)函數(shù)(其中，filterContent為待濾波的離散數(shù)據(jù)，filterWidth為濾波半徑).a)meanFilter(double[]filterContent,intfilterWidth)：通過一個(gè)for循環(huán)根據(jù)濾波半徑不斷對(duì)所得數(shù)據(jù)取均值以代替當(dāng)前值.b)medianFilter(double[]filterContent,intfilterWidth)：通過嵌套的for循環(huán)計(jì)算濾波半徑范圍內(nèi)的中值，以替代當(dāng)前值.

3)Oscillography.java類.完成突變點(diǎn)選擇算法，主要包括函數(shù)oscillography(double[]pulseData).該函數(shù)返回值為收縮壓所對(duì)應(yīng)的樣點(diǎn)序號(hào)值systolicX.舒張壓突變點(diǎn)選取的實(shí)現(xiàn)代碼與此相類似.通過這兩個(gè)突變點(diǎn)的序號(hào)，即可在靜壓力數(shù)據(jù)中找到對(duì)應(yīng)的值，該值分別為收縮壓和舒張壓.

3.3Controller層的設(shè)計(jì)

Controller層是算法實(shí)現(xiàn)的核心控制層，主要體現(xiàn)在主線程對(duì)程序的整體控制.該層通過初始化UI控件、配置參數(shù)與信息、啟動(dòng)相關(guān)服務(wù)，以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外部事件控制整個(gè)流程的實(shí)現(xiàn).

圖6 Android端子線路實(shí)現(xiàn)流程Fig.6 Thread implementation flow chart of Android

設(shè)計(jì)中，主線程通過向UI界面?zhèn)鬟f數(shù)據(jù)，控制界面的刷新與顯示；通過監(jiān)聽按鈕的觸發(fā)事件，開啟新線程執(zhí)行算法.考慮到一次性要處理的數(shù)據(jù)比較多，如果算法放在主線程中執(zhí)行有可能導(dǎo)致主線程阻塞并出現(xiàn)異常，所以開啟子線程執(zhí)行算法.但是,Android系統(tǒng)中更新UI界面只能在主線程中完成，在子線程中更新UI界面是很危險(xiǎn)的.因此，在主線程中聲明Handler函數(shù)接收子線程的數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)排入到主線程的隊(duì)列中，更新UI界面[12].在主線程中，根據(jù)語(yǔ)句new Thread(new Mythread()) start開啟子線程.子線程通過調(diào)用Model層中的函數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并返回最后結(jié)果.子線程的設(shè)計(jì)流程圖,如圖6所示.

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

用于仿真的原始數(shù)據(jù)均來自于BP Pump2型無創(chuàng)血壓監(jiān)護(hù)測(cè)試儀(美國(guó)FLUKE公司).該儀器通過用戶自定義模擬功能提供動(dòng)態(tài)血壓模擬，可提供的收縮壓模擬范圍為2.67～33.33 kPa，舒張壓模擬范圍為1.33～26.67 kPa.

4.1 濾波半徑影響的仿真分析

在脈搏振蕩波提取過程中，設(shè)第一次均值濾波半徑為R1，中值濾波半徑為R2，第二次均值濾波半徑為R3.3組數(shù)據(jù)選取不同濾波半徑時(shí)的Matlab仿真結(jié)果，如圖7～12所示.圖7，8中:ps為收縮壓；pd為舒張壓；R2=R3=10.圖9，10中：R1=30；R3=10.圖11，12中：R1=30；R2=10.

由圖7，8可知：當(dāng)R1在區(qū)間[20,50]時(shí)，收縮壓取值平穩(wěn)并較為準(zhǔn)確；當(dāng)R1≥30時(shí)，舒張壓的取值準(zhǔn)確并且趨于平穩(wěn).由圖10，11可知：當(dāng)R2在區(qū)間[4,10]時(shí)，收縮壓取值平穩(wěn)并較為準(zhǔn)確；當(dāng)R2在區(qū)間[2,10]時(shí)，舒張壓的取值準(zhǔn)確且趨于平穩(wěn).由圖11，12可知：當(dāng)R3≥8時(shí)，收縮壓取值平穩(wěn)并較為準(zhǔn)確；當(dāng)R3≥6時(shí)，舒張壓的取值準(zhǔn)確并且趨于平穩(wěn).

圖7 R1對(duì)收縮壓的影響 圖8 R1對(duì)舒張壓的影響 圖9 R2對(duì)收縮壓的影響Fig.7 Influence of R1 on Fig.8 Influence of R1 on Fig.9 Influence of R2 on systolic blood pressure diastolic blood pressure systolic blood pressure

圖10 R2對(duì)舒張壓的影響 圖11 R3對(duì)收縮壓的影響 圖12 R3對(duì)舒張壓的影響 Fig.10 Influence of R2 on Fig.11 Influence of R3 on Fig.12 Influence of R3 on diastolic blood pressure diastolic blood pressure systolic blood pressure

綜上所述，文中在算法實(shí)現(xiàn)中采用的濾波半徑為R1=30， R2=10， R3=8.

4.2 軟件濾波仿真結(jié)果的比較分析

基于以上濾波半徑的選取，分別對(duì)12組來自BPPump2的模擬血壓數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，并分別與基于幅度系數(shù)法和突變點(diǎn)選擇法的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖13所示.圖13中:pms為測(cè)量收縮壓；pss為模擬收縮壓；pmd為測(cè)量舒張壓；psd為模擬舒張壓；幅度系數(shù)法的系數(shù)取x1=0.5，x2=0.65.

(a) 收縮壓 (b) 舒張壓圖13 收縮壓和舒張壓仿真對(duì)比圖 Fig.13 Simulation comparison chart of systolic blood pressure and diastolic blood pressure

由圖13(a)可知：經(jīng)過Matlab仿真測(cè)量，基于突變點(diǎn)選擇法測(cè)量的收縮壓與pss的平均歐氏距離為1.40 kPa；基于幅度系數(shù)法測(cè)量的收縮壓與pss的平均歐氏距離為0.65 kPa；基于三重軟件濾波法測(cè)量的收縮壓與pss的平均歐氏距離則為0.60 kPa.由圖13(b)可知：經(jīng)Matlab仿真測(cè)量，基于突變點(diǎn)選擇法測(cè)量的舒張壓與psd的平均歐氏距離為1.20 kPa；基于幅度系數(shù)法測(cè)量的舒張壓與psd的平均歐氏距離為0.65 kPa；基于三重軟件濾波法測(cè)量的舒張壓與psd的平均歐氏距離則為0.45 kPa.

對(duì)比圖13(a)，(b)的仿真結(jié)果可知：相比于突變點(diǎn)選擇法與幅度系數(shù)法，三重軟件濾波法仿真結(jié)果與原始模擬血壓的平均歐氏距離均有所降低，和理論分析的結(jié)果是相符合的.

5 結(jié)束語(yǔ)

在示波法血壓測(cè)量的基礎(chǔ)上，提出軟件濾波法與示波法相結(jié)合的算法，并在Android平臺(tái)上實(shí)現(xiàn).理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明：1) 用軟件濾波代替?zhèn)鹘y(tǒng)的硬件濾波確實(shí)可行，且可簡(jiǎn)化電路設(shè)計(jì)；2) 將幅度系數(shù)法和波形判別法相結(jié)合，在保證所需精度的同時(shí)，可降低突變點(diǎn)誤判的概率和計(jì)算量；3) 算法執(zhí)行簡(jiǎn)單有效，利于在Android移動(dòng)平臺(tái)的算法移植實(shí)現(xiàn)，具有良好的實(shí)用價(jià)值.但是，文中測(cè)量采用的數(shù)據(jù)均是模擬測(cè)量的數(shù)據(jù)，該方法應(yīng)用于人體的數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果是下一步要研究的內(nèi)容.

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(責(zé)任編輯： 黃曉楠 英文審校： 吳逢鐵)

Software Filter Based Algorithm for Oscillometric Blood Pressure Measurement and Its Android Implementation

XU Yongfeng1,2， HE Yucheng1,2, ZHOU Lin1,2

(1. College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen 361021, China;2. Xiamen Key Laboratory of Mobile Multimedia Communications, Xiamen 361021, China)

To overcome the difficulties of conventional oscillometric blood pressure measurement in the extraction of pulse shock wave and the selection of waveform mutation point, an improved algorithm is presented that incorporates software filter into oscillometric method. In the software filter based algorithm, the pulse oscillation wave with distinguishable feature points is effectively extracted by a concatenated processing of software filter from the hybrid pressure signal samples, the mutation points are selected using the feature point method in a certain amplitude range determined by the amplitude characteristic ratios method, and the systolic and diastolic pressures are finally measured. The algorithm is simulated in Matlab, and implemented in intelligent mobile platform of Android. Simulation results in Matlab show that the algorithm can provide more reliable and accurate measurements of blood pressure.

blood pressure measurement; Android; oscillometric method; software filter

10.11830/ISSN.1000-5013.201704023

2016-12-30

賀玉成(1964-)，男，教授，主要從事無線通信和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的研究.E-mail:he_yucheng@163.com.

福建省自然科學(xué)基金計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014J01243)； 華僑大學(xué)科研基金資助項(xiàng)目(13Y0384)

TP 274.2

A

1000-5013(2017)04-0567-06