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[導(dǎo)讀]在現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,生理信號(hào)的精確處理與分析始終是疾病診斷、健康監(jiān)測(cè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的核心支撐。然而,生理信號(hào)具有天然的復(fù)雜性,常常受到噪聲、個(gè)體差異等諸多因素的干擾,這給信號(hào)處理工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是,新型離散周期變換方法的出現(xiàn),宛如一道曙光,為解決這些難題開辟了全新的路徑。尤其是在處理脈搏血氧儀采集的光電容積脈搏波(PPG)信號(hào)方面,該方法展現(xiàn)出了無(wú)可比擬的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。接下來(lái),讓我們深入探究這種方法在處理生理信號(hào)時(shí)的原理、應(yīng)用及其顯著優(yōu)勢(shì)。

在現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,生理信號(hào)的精確處理與分析始終是疾病診斷、健康監(jiān)測(cè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的核心支撐。然而,生理信號(hào)具有天然的復(fù)雜性,常常受到噪聲、個(gè)體差異等諸多因素的干擾,這給信號(hào)處理工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是,新型離散周期變換方法的出現(xiàn),宛如一道曙光,為解決這些難題開辟了全新的路徑。尤其是在處理脈搏血氧儀采集的光電容積脈搏波(PPG)信號(hào)方面,該方法展現(xiàn)出了無(wú)可比擬的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。接下來(lái),讓我們深入探究這種方法在處理生理信號(hào)時(shí)的原理、應(yīng)用及其顯著優(yōu)勢(shì)。

生理信號(hào)處理的困境

生理來(lái)源的信號(hào)極易受到噪聲和運(yùn)動(dòng)偽影的污染,更為棘手的是,這些干擾的通帶常常與信號(hào)本身的通帶相互重疊。同時(shí),生物信號(hào)具有準(zhǔn)平穩(wěn)性,其周期和幅度會(huì)隨著時(shí)間不斷變化。面對(duì)這樣的信號(hào)特性,傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)濾波手段顯得力不從心,難以滿足信號(hào)處理的需求。為了從這些復(fù)雜的信號(hào)中提取有價(jià)值的信息,以往常用的方法是借助與目標(biāo)信號(hào)時(shí)間同步的另一信號(hào)作為時(shí)間參考,進(jìn)而進(jìn)行系綜平均。例如,在處理血氧信號(hào)時(shí),依靠心電圖(ECG)源的外部心臟觸發(fā)信號(hào),系綜平均方法能夠取得一定的效果。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,許多情況下無(wú)法獲取 ECG 源,這就限制了該方法的廣泛使用。

新型離散周期變換方法(DPT)的原理

新型滑動(dòng)離散周期變換(DPT)算法,作為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的有力工具,采用正弦基函數(shù)進(jìn)行周期域分析,從根源上解決了隨機(jī)噪聲和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)處理的難題。它的核心思想是將信號(hào)視為多個(gè)周期信號(hào)的疊加,每個(gè)周期信號(hào)都可以用正弦和余弦函數(shù)來(lái)精確表示。與傳統(tǒng)的傅里葉變換(FFT)不同,F(xiàn)FT 假設(shè)信號(hào)在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)是平穩(wěn)的,而 DPT 能夠充分考慮信號(hào)的非平穩(wěn)特性,允許信號(hào)的周期性特征在時(shí)間上靈活變化。在實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,DPT 在 MATLAB® 中以滑動(dòng)變換的形式巧妙實(shí)現(xiàn),同時(shí)有機(jī)結(jié)合了自相關(guān)與系綜平均,為生物信號(hào)分析提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

在算法設(shè)計(jì)之初,研究人員的目標(biāo)是找到一種即使數(shù)據(jù)具有隨機(jī)性和非平穩(wěn)性,也能精準(zhǔn)確定其潛在基波周期的算法。具體來(lái)說(shuō),該算法需要滿足以下嚴(yán)格要求:能夠準(zhǔn)確確定任何生物醫(yī)學(xué)信號(hào)(如 PPG 信號(hào))的基波周期;具備足夠快的響應(yīng)時(shí)間,以實(shí)時(shí)跟蹤心臟心率周期和幅度的動(dòng)態(tài)變化;在遭遇信號(hào)中斷、噪聲過(guò)大或運(yùn)動(dòng)偽影等惡劣情況時(shí),能夠迅速恢復(fù)正常運(yùn)行;計(jì)算速度要足夠快,不能成為限制采樣速率的瓶頸因素;對(duì)存儲(chǔ)空間的要求較低或適中,以便能夠在低功耗和便攜式設(shè)備中廣泛應(yīng)用。

為了滿足這些要求,DPT 在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中對(duì)傳統(tǒng)算法進(jìn)行了一系列創(chuàng)新改進(jìn)。例如,在方程中,將頻率項(xiàng)替換為周期,并采用逐步增加周期的方式,而不是像傳統(tǒng)算法那樣逐步增加頻率。此外,DPT 中的項(xiàng) N 需要針對(duì)每個(gè)周期進(jìn)行精心修改,因?yàn)橹芷谥g并非簡(jiǎn)單的倍數(shù)關(guān)系,而是相差一個(gè)采樣周期。在實(shí)際操作中,DPT 需要實(shí)現(xiàn)循環(huán)或遞歸緩沖區(qū),用于保存數(shù)量固定的最新樣本。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)為實(shí)數(shù)時(shí),使用一個(gè)緩沖區(qū);而當(dāng)輸入數(shù)據(jù)為復(fù)數(shù)時(shí),則使用兩個(gè)緩沖區(qū)。通過(guò)巧妙設(shè)置緩沖區(qū)的大小,使得每個(gè)基礎(chǔ)周期的起始和終止縱坐標(biāo)值相同,從而從最小周期延伸到所選的最大周期,有效覆蓋采樣數(shù)據(jù)中的所有周期。該實(shí)現(xiàn)利用了一組基函數(shù),這些基函數(shù)代表了復(fù)正弦波的增量相位角,為準(zhǔn)確分析信號(hào)的周期性特征奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

新型離散周期變換方法的應(yīng)用實(shí)例

在脈搏血氧測(cè)定這一重要的醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景中,滑動(dòng)窗口算法與 DPT 的結(jié)合發(fā)揮了巨大作用。為使算法正常運(yùn)行,需要兩個(gè)遞歸數(shù)組,一個(gè)用于存儲(chǔ)紅光歷史記錄,另一個(gè)用于存儲(chǔ)紅外歷史記錄。在完成滑動(dòng)變換時(shí),需根據(jù)相應(yīng)周期的基函數(shù),對(duì)遞歸緩沖區(qū)(其長(zhǎng)度與正在處理的周期點(diǎn)相同)中更新的內(nèi)容進(jìn)行精確旋轉(zhuǎn)。該緩沖區(qū)的長(zhǎng)度決定了整體分辨率,一旦有足夠多的數(shù)據(jù)進(jìn)入處理流程以填充這些緩沖區(qū),變換結(jié)果就會(huì)達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的極限,此后只有幅度或周期會(huì)隨著輸入數(shù)據(jù)的變化而相應(yīng)改變。在實(shí)際的數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,遞歸緩沖區(qū)通常保存最后 10 秒的數(shù)據(jù),以確保能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地反映信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化。

研究人員利用 ADI MAX30101 脈搏血氧儀傳感器收集了 26 名健康成年受試者的數(shù)據(jù),并將其與 Masimo 血氧儀(其中融合了新型信號(hào)提取技術(shù) Signal Extraction Technology®)的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)比較,以此來(lái)全面評(píng)估 DPT 算法的準(zhǔn)確性和精確度。研究對(duì)象涵蓋了 15 名男性和 11 名女性受試者,年齡在 20 至 40 歲之間。通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),DPT 算法在處理生理信號(hào)方面表現(xiàn)出色,能夠準(zhǔn)確提取心率、心率變異性、血氧飽和度等關(guān)鍵生理參數(shù),為醫(yī)療診斷和健康監(jiān)測(cè)提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

新型離散周期變換方法的優(yōu)勢(shì)與展望

新型離散周期變換方法在處理生理信號(hào)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。它能夠有效克服傳統(tǒng)方法在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)的局限性,通過(guò)獨(dú)特的周期域分析和創(chuàng)新的算法設(shè)計(jì),準(zhǔn)確識(shí)別信號(hào)中的周期性特征,從而提高信號(hào)處理的精度和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中,該方法能夠在復(fù)雜的噪聲環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行,快速恢復(fù)因干擾而中斷的信號(hào)處理,并且對(duì)設(shè)備的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間要求合理,非常適合在便攜式醫(yī)療設(shè)備和實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中推廣應(yīng)用。

展望未來(lái),隨著科技的不斷進(jìn)步和研究的深入開展,新型離散周期變換方法有望在生物信號(hào)分析領(lǐng)域發(fā)揮更為重要的作用。研究人員將繼續(xù)優(yōu)化算法,進(jìn)一步提高其對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的處理能力,減少信號(hào)周期性特征的丟失,為醫(yī)療健康領(lǐng)域提供更加精準(zhǔn)、高效的信號(hào)處理解決方案,助力現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)邁向更高的臺(tái)階。

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