常甜甜，霍旭陽

(1.西安郵電大學(xué) 理學(xué)院，陜西 西安 710121；2.吉林醫(yī)藥學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程系，吉林 吉林 132013)

人體成分分析描述人機(jī)體各組分的構(gòu)成比例，反映機(jī)體生長(zhǎng)發(fā)育、衰老以及疾病過程中的動(dòng)態(tài)變化和對(duì)機(jī)體功能造成的重大影響。在人體成分分析過程中，將人的機(jī)體分為脂肪組織和去脂組織，分析肌肉、脂肪、無機(jī)鹽和蛋白質(zhì)等在人體中的分布情況。通過人體成分分析能夠更直接地了解人體的能量代謝和評(píng)估全面營(yíng)養(yǎng)情況，能夠?yàn)槎喾N疾病的診療提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)[1-2]。人體成分比例與脂肪肝[3]、營(yíng)養(yǎng)狀況[4]、肥胖[5-6]、肝腎功能水平[7-8]、肺部疾病[9]及II型糖尿病[10]等多種代謝性臨床疾病具有顯著相關(guān)性，監(jiān)測(cè)和檢查人體成分對(duì)多種疾病的早期診斷、輔助檢測(cè)以及心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)具有重要意義。

人體成分的測(cè)量方法包括人體測(cè)量估算法、水下稱重法、空氣置換法、皮褶厚度法、總鉀量推算法、稀釋法、超聲波法、雙能量吸收法、核磁共振法和計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography, CT)等多種方法，但是，這些方法要么成本較高；要么便攜性較差，不便于日常應(yīng)用[11]。

生物阻抗分析(Bioelectrical Impedance Analysis, BIA)方法正是由于低成本、便攜以及結(jié)果準(zhǔn)確且重復(fù)性高等特點(diǎn)成為一種相對(duì)應(yīng)用比較廣泛和方便的人體成分分析方法[12-13]。目前主流的BIA技術(shù)采用人體5段多頻率生物電阻抗測(cè)量法測(cè)量人體不同部位的生物電阻抗[14-15]，即將人體分為右上肢、左上肢、軀干、右下肢和左下肢5個(gè)部分，并假設(shè)這5個(gè)節(jié)段均為圓柱體，采用多個(gè)不同的頻率分別在5個(gè)節(jié)段部分測(cè)量節(jié)段的阻抗。在測(cè)量過程中，采用8個(gè)電極接觸點(diǎn)，測(cè)試1 kHz、5 kHz、50 kHz和250 kHz、500 kHz、1 000 kHz等6個(gè)頻率下的電壓和電流值，從而得到各節(jié)段水分和肌肉量等測(cè)量值[16-17]。該類方法只采用8個(gè)電極，導(dǎo)致測(cè)量精度還有待進(jìn)一步提高，此外，該類方法通常基于性別和年齡對(duì)人群分組，由于人群具體情況不同，按照性別和年齡等參數(shù)分組存在一定的不合理性，這就影響了測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。

為了提高人體成分分析的精度，擬在8電極測(cè)量系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，再在腹部增加一個(gè)電極，以增加測(cè)量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。另外，基于數(shù)據(jù)本身特征采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)分組方法，以保證對(duì)受試分組的合理性。

1 人體成分分析模型

人體成分分析模型(Body Composition Model, BCM)利用生物電阻抗測(cè)量人體在不同頻率電流激勵(lì)下的邊界測(cè)量電流和電壓值，從而推斷人體的體成分。

1.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

生物電阻抗數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由在雙手、雙腳各設(shè)置一個(gè)激勵(lì)電極和一個(gè)測(cè)量電極的方式實(shí)現(xiàn)，可以測(cè)量得到左右上肢、左右下肢、軀干整體、腹部、胸部等部位的電阻抗信息。

在模擬電路前端，采用4電極測(cè)量法[18]，去除電極皮膚接觸阻抗的影響。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)測(cè)量原理如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)測(cè)量原理

圖1中，Z表示被測(cè)組織的電阻抗，Z1、Z2、Z3和Z4分別表示4個(gè)測(cè)量電極與皮膚的接觸電阻抗。當(dāng)電流I通過Z1和Z3兩個(gè)激勵(lì)電極施加到人體時(shí)，電流流過Z1、Z和Z3，被測(cè)組織Z的電流與施加的電流相同，不受激勵(lì)電極Z1和Z3接觸阻抗的影響。被測(cè)組織Z兩端的電壓通過測(cè)量電極Z2和Z4進(jìn)入電壓測(cè)量電路時(shí)，由于電壓測(cè)量電路的輸入阻抗較大，可以認(rèn)為幾乎沒有電流流經(jīng)Z2和Z4，此時(shí)，兩個(gè)測(cè)量電極的接觸阻抗上沒有壓降，被測(cè)組織Z兩端的電壓與測(cè)量電路兩端的電壓相同，不受測(cè)量電極Z2和Z4接觸阻抗的影響。

1.2 人體5段模型

在人體成分分析過程中，通常將人體分為5個(gè)部分。通過在身體各個(gè)部位之間切換電流，測(cè)量相應(yīng)的電壓即可活動(dòng)相應(yīng)的阻抗值。人體5段模型示意圖如圖2所示。

圖2 人體5段模型示意圖

如圖2所示，測(cè)量時(shí)在手和腳分別通過注入相應(yīng)頻率的電流，同時(shí)測(cè)量電壓，可以得到右手Z1和左手Z2間的阻抗值z(mì)12，右手和右腳的阻抗值z(mì)13，以此類推，采用該方法，測(cè)量包括身體軀干、右腿、左腿、右臂、左臂等身體各個(gè)部位的阻抗值。

1.3 8電極系統(tǒng)的測(cè)量與激勵(lì)模式

8電極法的測(cè)量模式示意圖如圖3。其中兩個(gè)圓點(diǎn)代表測(cè)量點(diǎn)，折線代表電流，折線的兩個(gè)端點(diǎn)代表激勵(lì)，其中一個(gè)端點(diǎn)輸入電流，另一個(gè)端點(diǎn)輸出電流。其中：LH表示左手；LF表示左腳；RH表示右手；RF表示右腳。

圖3 8電極法測(cè)量模式示意圖

采用8電極法測(cè)得阻抗值與人體各部分的阻抗值之間的關(guān)系，激勵(lì)、測(cè)量模式及測(cè)量部位如表1所示。

表1 8電極法激勵(lì)、測(cè)量模式及測(cè)量部位

通過求解表1中的方程組，可得分段阻抗值分別為

(1)

2 SVM-BCM9

為提高體成分分析模型的準(zhǔn)確度，在8電極測(cè)量系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加一個(gè)電極，即在腹部增加一個(gè)電極z5。

2.1 9電極系統(tǒng)的測(cè)量與激勵(lì)模式

采用9電極法增加腹部電極z5后，新增加的測(cè)量模式示意圖如圖4所示，其中B(belly)表示腹部。

圖4 9電極法新增加的測(cè)量模式示意圖

9電極法增加的激勵(lì)、測(cè)量模式及測(cè)量部位如表2所示。

表2 9電極法增加的激勵(lì)、測(cè)量模式及測(cè)量部位

求解表2中的方程組可得分段阻抗值分別為

(2)

2.2 人體成分指標(biāo)

阻抗指數(shù)與人體成分中的細(xì)胞外液、人體總水分含量、非脂肪組織含量等參數(shù)存在顯著相關(guān)，可以通過測(cè)量這些參數(shù)對(duì)人體成分進(jìn)行相應(yīng)評(píng)估[6,11]。根據(jù)不同頻率下體成分敏感度不同，通過測(cè)量不同頻率下各部分阻抗值，能夠獲取人體總水重(Total Body Weight, TBW)質(zhì)量mECW、細(xì)胞外液(Extra Cellular Water, ECW)質(zhì)量mTBW和瘦體重(Fat Free Weight, FFW)質(zhì)量mFFM的計(jì)算表達(dá)式分別為

(3)

(4)

(5)

其中：B0,B1,…,B8分別表示經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，其值隨不同人群取值不同[11]；H表示身高；W表示體重；Z50、Z250、Z500分別表示在50 kHz、250 kHz和500 kHz頻率下測(cè)量的阻抗值。

2.3 基于SVM的人群分類

主流的BCM方法基于性別、年齡等特征對(duì)人群數(shù)據(jù)分組，針對(duì)各組數(shù)據(jù)獨(dú)立建模，該方法沒有針對(duì)數(shù)據(jù)本身特點(diǎn)進(jìn)行分組，導(dǎo)致測(cè)量缺乏針對(duì)性，影響了測(cè)量精度。為此，提出基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)的分組建模方法[17-18]。SVM采用極大間隔分類超平面的思想，得到線性可分支持向量。SVM原始問題可以描述為[19-20]

(6)

其中：xi表示人群樣本i(i=1,…,l)的相關(guān)測(cè)試數(shù)據(jù)，l為樣本總數(shù)；yi為樣本i的對(duì)應(yīng)類別標(biāo)記；w和b分別表示超平面的參數(shù)。

為使得分類問題可以引入核函數(shù)來處理非線性問題，將原始問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題進(jìn)行研究，式(6)的拉格朗日函數(shù)可以表示為

(7)

其中，αi表示樣本i的拉格朗日乘子。

利用Wolf對(duì)偶原理，求解拉格朗日函數(shù)關(guān)于w,b的偏導(dǎo)數(shù)，可以得到

(8)

2.4 SVM-BCM9算法步驟

基于SVM的9電極人體成分分析模型具體的算法步驟如下所示。

輸入獲取的人群樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)包括生物電阻抗測(cè)量數(shù)據(jù)和性別、年齡、職業(yè)和身高等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

步驟1在n維實(shí)數(shù)空間Rn中，將人群基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xl,yl)}和測(cè)試集兩個(gè)部分，其中，xi表示第i個(gè)訓(xùn)練樣本，yi表示第i個(gè)訓(xùn)練樣本標(biāo)記，設(shè)置懲罰參數(shù)大于0。

步驟2采用SVM方法對(duì)人群基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，得到對(duì)應(yīng)的組別；

步驟3利用多元線性回歸方法構(gòu)造每個(gè)組別對(duì)應(yīng)的人體成分參數(shù)。

輸出人體成分參數(shù)。人體總水重質(zhì)量mECW、細(xì)胞外液質(zhì)量mTBW和瘦體重質(zhì)量mFFM等。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析

3.1 數(shù)據(jù)獲取及測(cè)量

采用目前國(guó)際上公認(rèn)的人體成分金標(biāo)準(zhǔn)雙能X線(Dual Energy X-ray Absorptiometry, DEXA)方法測(cè)量人體生物電阻抗譜，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

在早上空腹?fàn)顟B(tài)下，首先測(cè)量受試者DEXA的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后立即進(jìn)行阻抗數(shù)據(jù)測(cè)量。測(cè)試樣本中年齡段從20～65歲，包含男性和女性數(shù)據(jù)總共17例。另外，由于不同年齡和性別的人體成分模型經(jīng)驗(yàn)參數(shù)取值范圍不同，因此，還需記錄所有受試者的性別、年齡、身高等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)的輸出及回放

數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果如圖5所示，3條曲線自上而下分別為電壓通道、電流通道和電阻通道。

圖5 數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)果

電壓通道即兩個(gè)測(cè)量電極之間的電壓差。電流和電壓通道，由設(shè)備測(cè)量得到，從而能夠計(jì)算出電阻通道值R。

電壓電流通道中顯示值的范圍為-32 767～+32 767之間的數(shù)，對(duì)應(yīng)著模數(shù)轉(zhuǎn)換器的顯示結(jié)果。硬件電路使用了恒流驅(qū)動(dòng)，在電極皮膚貼合較好的情況下，電流通道的波形近似一條直線。

3.3 人體實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析

體脂率(Body Fat Ratio, BFR)表示人體脂肪占人體體重的比率，其計(jì)算表示式為

(13)

其中：G表示脂肪重量；W表示人的體重。

式(5)包含B6,B7和B8等3個(gè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，在所提的9電極模型中，設(shè)置B7=0.01，B8=0.1，將原先的3個(gè)參數(shù)降為一個(gè)參數(shù)B6。B6的回歸計(jì)算公式為

B6=0.486 5-0.671 8s+0.001 1a+
0.016 2H+0.035W

(14)

其中：s表示性別；a表示年齡；H表示身高，W表示體重。

將所提的SVM-BCM9方法與歐姆龍(OMRON)8電極體成分分析儀、金標(biāo)準(zhǔn)DEXA和采用SVM分組后建模的8電極體成分模型(SVM-BCM8)進(jìn)行對(duì)比，不同方法測(cè)量的受試者體脂率(Body Fat Ratio, BFR)結(jié)果如表3所示。其中，ID表示受試者編號(hào)。

表3 4種方法測(cè)量受試者體脂率結(jié)果/%

通常認(rèn)為，只要是體脂率測(cè)量結(jié)果與金標(biāo)準(zhǔn)DEXA一致，即可認(rèn)為測(cè)量方法有效。從表3可以看出，相較于OMRON方法，SVM-BCM9和SVM-BCM8方法的測(cè)量結(jié)果與DEXA更加接近，相對(duì)而言，測(cè)量結(jié)果更加準(zhǔn)確。采用SVM-BCM8方法需要估計(jì)更多的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算系數(shù)。經(jīng)驗(yàn)計(jì)算系數(shù)隨著不同人群的性別、年齡、身高、體重的變化而變化，如實(shí)測(cè)人群中有長(zhǎng)期健身者，也有年輕人不注重身體管理者，導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)計(jì)算系數(shù)難以被有效估計(jì)，更多地依靠測(cè)試者的經(jīng)驗(yàn)。一般認(rèn)為，模型中需要估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算系數(shù)越多，則模型的可靠性越差。相較于SVM-BCM8方法，SVM-BCM9模型需要估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算系數(shù)較少，且可以采用回歸模型來確定經(jīng)驗(yàn)系數(shù)B6，使得模型自適應(yīng)性更強(qiáng)，穩(wěn)定性更高。

4 結(jié)語

采用9個(gè)電極測(cè)量人體阻抗數(shù)據(jù)，并基于人群數(shù)據(jù)本身特點(diǎn)利用SVM方法對(duì)人群進(jìn)行分組建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于OMRON方法，所提的SVM-BCM9方法的測(cè)量結(jié)果更加準(zhǔn)確。另外，模型自適應(yīng)性更強(qiáng)，穩(wěn)定性更高。人體模型比較復(fù)雜，在后期的研究中，應(yīng)該加大數(shù)據(jù)測(cè)試的量和范圍，測(cè)量具有不同職業(yè)、不同生活人群，將數(shù)據(jù)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，以增加提出方法的適用性。