时域差分提取法在动态光谱检测中的应用

时域差分提取法在动态光谱检测中的应用

检测血液生化指标的研究进展近年来，血液中的无创伤检测日益成为生物医学工程领域的热点。光学检测因其清洁、方便和信息量大等优点备受广大研究人员重视,而在众多光学无创血液成分检测方法中又以近红外光谱法的研究最具潜力。针对阻碍近红外光谱技术临床应用的背景组织干扰问题,科研工作者做出了很多的努力并取得一定的进展。国内学者陈星旦等提出了“血流容积差光谱相减法”,并进行一系列理论验证。徐可欣等提出利用“浮动基准检测理论”来消除组织背景干扰,虽在人体组织模拟液中验证了径向基准位置或基准波长的存在,但考虑到人体组织复杂性质,在体确定基准点可能会面临较大困难。日本学者Yamakoshi等借鉴脉搏血氧原理研制了“脉搏血糖计”,采用了高性能的实验设备,建模预测取得了较好的数据处理效果,但在光谱信息提取方法上仍存在不足。作者所在课题组提出“动态光谱”血液成分无创检测方法,并在DS提取方法上先后实现了DS频域提取法和时域单拍提取法,后者比前者在提高DS精度上表现出更好的性能,但仍存在光谱提取精度不够高、数据利用率低、处理速度较慢等缺点。为此,提出基于统计方法的DS差值提取法,以期克服单拍提取法的不足,进一步改善DS提取的精度和速度。1dns理论和实现方法1.1动态光谱的概念动态光谱的定义为“顺序提取各单波长对数光电脉搏波上对应相同脉动血液容积变化的吸光度变化值组成的光谱即为动态光谱”。根据动态光谱的基本理论,在脉搏搏动过程中,除脉动部分的动脉血液外其他人体组织几乎保持不变,因而动脉血液充盈程度的变化与光电脉搏波吸光度的变化具有一致性。1.2动态光谱的获取DS单拍提取法利用所有波长下对数脉搏波的叠加平均效应获得对数PPG模板,以该模板为基础获取整个PPG中有效沿;以模板有效沿校正各波长PPG对应有效沿并以此计算吸光度差分值,进而得到单拍DS;然后利用3σ准则优选得到一组有效单拍动态光谱并进行叠加平均作为最终动态光谱输出。DS单拍提取法利用统计方法,通过对数PPG和单拍DS的平均效应分别实现各波长对数PPG的波形误差校正和含有粗大误差单拍DS的有效剔除,降低异常干扰波形对DS谱线质量的影响。1.3单波长差值的提取DS的基本思想是利用各波长对数PPG的峰峰值来实现对全部脉动动脉血液的吸光度光谱的提取,而利用各波长对数PPG上对应时刻的差值同样可获取DS,实质为部分脉动动脉血液的吸光度光谱。峰峰值DS为差值DS的一个特例。在理想状态下峰峰值DS可实现最大限度获得血液成分信息;然而,在实际检测中有限的采样率导致难以检测到真正的峰值,所采集到的脉搏波的峰值还很可能是各种噪声或外界干扰所致,因而直接用各波长对数PPG的峰峰值构成DS将引入较大噪声,为此课题组在DS的频域提取法和时域单拍提取法的基础上,为进一步提高DS的提取质量,提出通过提取各单波长对数PPG上对应时刻两采样点的差值来获取DS;为了确定最佳差值间隔、差值位置及有效筛选高质量DS,在具体实现时依次分别采用不同差值间隔顺序滑动提取各个位置的差值DS,对各差值间隔下得到的差值DS利用统计方法进行筛选得到相应的一组有效的差值DS,选取其中离散程度最小的DS组进行叠加平均得到一个与该个体对应的DS结果来参与后续的建模和预测等数据分析。以上基本思想即构成所谓的基于统计方法的动态光谱差值提取法,其具体实现过程将在DS差值提取数据处理步骤中详细介绍。2数据收集和处理2.1数据采集和处理实验数据采集装置主要由光源、光谱仪、PC机构成,如图1所示。光源采用飞利浦36W的溴钨灯,波长范围463～1356nm;光谱仪采用美国海洋公司QE65000型光谱仪,探测波长范围为200～1200nm,信噪比大于1000∶1,波长分辨率约为0.81nm。光源直接照射手指,手指透射光经光纤传输进入光谱仪采集,光谱仪采集得到的光谱数据通过USB传至PC机,进行数据的保存和后续处理。数据采集时受试者将手指前端轻轻覆盖光纤测头并保持接触压力基本恒定,设置光谱仪积分时间tint为50ms,在tint内完成对由1044个波长对应吸光度所组成光谱的同步采集,连续采集光谱数量M为512。对48名年龄在5～86岁之间的志愿者在上述条件下完成数据的采集,共采集到48组数据。综合考虑光源和光谱仪性能参数,仅对波长在588～1147nm波段内的PPG数据进行处理。图2所示为实验系统采集的典型PPG,由图2(a)可知同一个体的不同波长的PPG具有同步一致性;由图2(b)和(c)可知同一波长下不同样本的PPG在周期和峰峰值的大小上存在着较大的差别,该差异的产生主要由于不同个体在心率和手指组织成分含量上存在较大差异。2.2等级分析常用的差值归一化差值基于动态光谱理论和DS差值提取法的原理,设计了DS差值提取法的具体实现步骤如下:(1)对某个体各波长下PPG取对数获取对数PPG;设置合理差值间隔范围,根据人体脉率范围(大约1～2Hz)和PPG数据采集系统的采样率,确定差值间隔范围S为4～10个采样点。(2)选取初始差值间隔S0为4,顺序滑动地计算各波长差值PPG上相隔初始差值间隔的两个采样点的绝对差值ΔODi(i=1,2,3,…,M-S0)获取各波长下的差值序列。如图3所示为一个对数PPG周期内进行差值运算的示意图。(3)对各波长差值序列对应时刻的差值进行叠加平均得到差值序列模板,设置合理的差值阈值范围,对所述差值序列模板中的差值进行优选,其目的在于剔除数值过小和异常的差值,如图3中所示的ΔOD3。(4)根据差值PPG模板中优选后剩余有效差值的位置,提取各波长差值序列的对应时刻差值可得到k个初始差值DS,对各初始差值DS进行归一化获取归一化差值DS。光谱归一化是基于短时间内脉动血液成分构成不变的前提,最终消除因不同时刻血液容积变化不同引起的光谱光程长的差异。(5)用欧式距离来描述各归一化差值DS(Xi,i=1,2,3,…,k)与平均差值DS(ˉX)(X¯¯¯)之间的相似程度,计算每个差值DS与平均差值DS的欧氏距离D(Xi,ˉX)D(Xi,X¯¯¯),计算D(Xi,ˉX)D(Xi,X¯¯¯)的平均值ˉDD¯¯¯,残差νi,标准差σ。计算公式如下D(Xi,ˉX)=(Ν∑λ=1|Xi,λ-¯Xλ|)12,(i=1,2,3,⋯,k)(1)ˉD=1ΝΝ∑i=1D(Xi‚ˉX)(2)νi=D(Xi‚ˉX)-ˉD(3)σ=√Ν∑i=1ν2iΝ-1(4)(6)采用更严格的2σ准则判断所述各归一化的差值动态光谱是否存在粗大误差;如果残差|νi|>2σ则认为该差值DS含有粗大误差予以剔除;否则予以保留;将含有粗大误差的归一化差值DS全部剔除后最终得到一组与初始差值间隔相对应的有效差值DS组。(7)按照步骤(2)—(6),依次提取差值间隔范围S中5～10的差值间隔对应的有效差值DS组;选取其中离散性最小即σ最小的一组进行叠加平均作为DS输出,其对应差值间隔为最佳差值间隔。3数据处理结果评估对实验装置采集的48组数据分别采用差值提取法和单拍提取法进行DS提取。根据数据处理的方法的不同,将差值提取法和单拍提取法提取的结果分别作为实验组和对照组。从三个方面对两种方法的数据处理结果进行评估:(1)同一样本DS去噪效果对比;(2)DS提取的有效性和稳定性对比,分别以同一样本中筛选得到有效DS组中DS的数量和离散程度作为对比指标,其中离散程度以均方误差值作为数据指标;(3)DS提取速度对比。3.1实验组与对照组杂散散液去噪效果对比对实验组和对照组中对应DS进行对比,结果显示实验组DS与对照组DS可实现较好的谱线重合,并且实验组在去噪方面效果稍好,出现以下两种典型情况:(1)实验组相较于对照组具有更好的去噪效果,杂散尖峰有所减少,如图4为第29例样本的对比曲线。在48例样本中有6例为此情况,占到样本总数的12.5%;(2)实验组和对照组的DS良好重合,谱线去噪程度相近,如图5所示为第36例样本的对比谱线。在全部样本中有42例呈现此类情况,占总样本数的87.5%。3.2同一样本有效ds的均方误差对于同一个体可获取有效DS的数量越多且均方误差值越小则说明其DS有效性和稳定性越强,实验数据利用率越高且去除测量干扰的能力越强。实验组和对照组中同一样本有效DS的数量的对比结果如图6所示,同一样本有效DS间的均方误差值对比如图7所示。由图6和图7可以看出:差值提取法可提取DS的数量整体多于单拍提取法,同一样本有效DS间的均方误差则远低于单沿提取法。而第29例样本为一个例外,其单拍提取法的均方误差为0,其原因在于该样本通过单沿提取法获取有效DS数量仅为两个。两种方法总体对比结果如下:与单拍提取法相比,DS差值提取法可提取有效DS的平均个数由48个改善为130个;有效DS之间的均方误差的平均值由0.39改善为0.006。表明DS差值提取法能更充分利用采集到的实验数据,改善了DS提取的有效性和稳定性,有效提高了信号提取的精度。3.3提取法所需时间在同一台PC机上分别采用单拍提取法和差值提取法对48组数据进行数据处理并记录数据处理所需的时间,结果显示:单沿提取法所用时间为26min,而差值提取法所用时间为75s。对比数据表明差值提取法的信号处理速度相比于单拍提取法提高了约20倍,显著提高了动态光谱处理的效率。4ds差值提取法的应用针对DS单拍提取法在提取动态光谱过程中出现的实验数据利用不充分、DS稳定性和一致性较差和数据处理效率低等缺陷,从动态光谱的基本原理出发,