脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀本發明涉及醫療器械領域，尤其涉及一種在低灌注情況下脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀。
目前，通過光學方法實現無創檢測血氧飽和度及心率的技術在醫療領域已得到廣泛使用。隨著技術的不斷進步及發展，這種檢測血氧飽和度的設備不斷小型化，便攜式的血氧儀正得到越來越廣泛的應用。
現有的脈搏式血氧儀所採用的計算方法很多，例如採用紅外光譜光電法等。但無論採用何種計算方法來獲得血氧飽和度和心率，其最基本的問題是脈搏波信號的噪聲去除。
關於脈搏波信號的噪聲去除，目前主要採用以下兩類方法：1.僅在時域內進行簡單降噪處理，即採用低通、帶通、高通等常規的濾波方法對脈搏波信號進行濾波去噪，這類方法處理比較簡單，運算量較小，對硬件平臺要求較低。2.利用傅立葉變換、小波變換、自適應濾波等相對較為複雜的算法進行去噪處理，這類方法運算量較大，對硬件平臺要求相對較高。目前，由於血氧儀小型化的需求，同時還要保證性能規格保持較高水準，因此對算法提出了較高要求，即，要求算法簡捷同時又能實現較高的性能規格。而對於上述第1類方法，由於其沒有針對不同心率進行針對性的濾波去噪，因而難以實現低灌注(脈搏搏動比較弱)下血氧飽和度和心率的準確測量。此外，對於上述第2類方法，其算法相對比較複雜，即使實現了低灌注下血氧飽和度和心率的較準確測量，但由於其對硬件平臺的要求較高，故血氧儀小型化存在很大難度。
因此，目前亟須一種算法簡單同時能在低灌注度情況下實現準確測量的小型血氧儀(譬如指夾式血氧儀)。
本申請的一目的在於提供一種算法簡單同時能在低灌注度情況下實現準確測量的脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀。
為了實現上述目的，本申請提供一種脈搏波信號的去噪處理方法，包括如下步驟：a．將通過對生物體組織透射光後得到的脈搏波時域信號進行歸一化；b．利用歸一化後的脈搏波時域信號的平均梯度來估算心率；c．根據所估算的心率對脈搏波時域信號進行去噪處理。
優選地，在步驟b中，可以在歸一化後的脈搏波時域信號的波形內任意採樣多個脈搏波數據點，並可以利用如下公式來估算心率PR：
其中，t為脈搏波數據點的採樣週期，單位為毫秒，N1、N2分別為歸一化後的脈搏波時域波形的幅值的最小值和最大值，為脈搏波數據點的平均梯度。
優選地，可以利用如下公式來計算平均梯度：
其中，M為所採樣的脈搏波數據點的數目，Xi為第i個脈搏波數據點的值，i為大於零小於等於M的整數。
優選地，在步驟a之前還可以包括對脈搏波時域信號進行低通或帶通濾波處理和基線漂移處理的步驟。
優選地，步驟c中的去噪處理可以包括對脈搏波時域信號進行低通或帶通濾波處理。
本申請還提供一種脈搏波信號的去噪處理裝置，包括：歸一化模塊，對通過對生物體組織透射光後得到的脈搏波時域信號進行歸一化；心率估算模塊，利用歸一化後的脈搏波時域信號的平均梯度來估算心率；去噪處理模塊，根據所估算的心率對脈搏波時域信號進行去噪處理。
優選地，該心率估算模塊可以在歸一化後的脈搏波時域信號的波形內任意採樣多個脈搏波數據點，並利用如下公式來估算心率PR：
其中，t為脈搏波數據點的採樣週期，單位為毫秒，N1、N2分別為歸一化後的脈搏波時域波形的幅值的最小值和最大值，為脈搏波數據點的平均梯度。
優選地，該平均梯度可以利用如下公式來計算：
其中，M為所採樣的脈搏波數據點的數目，Xi為第i個脈搏波數據點的值，i為大於零小於等於M的整數。
優選地，該去噪處理裝置還可以包括在歸一化之前對脈搏波時域信號進行低通或帶通濾波處理和基線漂移處理的預處理模塊。
優選地，該去噪處理模塊可以對脈搏波時域信號進行低通或帶通濾波處理。
本申請還提供一種脈搏式血氧儀，包括：光電傳感器，向生物體組織發射光，接收透射過該生物體組織後的光強，並將接收的光強轉換為電信號；A/D轉換器，將該電信號轉換為數字化的脈搏波時域信號；以及數據處理模塊，從該A/D轉換器接收該脈搏波時域信號，並對該脈搏波時域信號進行處理以得到血氧飽和度和心率，其中該數據處理模塊包括如上所述之脈搏波信號的去噪處理裝置。
本申請具有如下的優點：其算法簡單，同時能在低灌注度情況下實現準確測量。
1‧‧‧脈搏式血氧儀
11‧‧‧光電傳感器
12‧‧‧A/D轉換器
13‧‧‧數據處理模塊
131‧‧‧歸一化模塊
132‧‧‧心率估算模塊
133‧‧‧去噪處理模塊
S01、S02、S03‧‧‧步驟
圖1是脈搏波時域信號去噪處理的流程圖。
圖2是歸一化後的脈搏波時域波形圖。
圖3a和圖3b分別示出了原始脈搏波時域信號和根據本申請的實施例處理後的脈搏波時域信號的波形圖。
圖4是示出根據本申請的一實施例的脈搏式血氧儀的配置圖。
圖5是示出根據本申請的一實施例的數據處理模塊的配置圖。
體現本案特徵與優點的一些典型實施例將在後段的說明中詳細敘述。應理解的是本案能夠在不同的態樣上具有各種的變化，其皆不脫離本案的範圍，且其中的說明及圖示在本質上係當作說明之用，而非架構於限制本案。
下面將詳細描述本申請的實施例。應當注意，這裏描述的實施例僅用於舉例說明，並不用於限制本申請的範圍。
首先，將參考圖1描述對脈搏波時域信號進行去噪處理的具體流程。
在步驟S01中，將通過對生物體組織(例如，人的手指)透射光後得到的脈搏波時域信號進行歸一化；接著，在步驟S02，利用在步驟S01中歸一化後的脈搏波時域信號的平均梯度來估算心率；最後，在步驟S03中，根據在步驟S02中所估算的心率對脈搏波時域信號進行去噪處理。
接著，將參考圖4詳細描述根據本申請的一實施例的脈搏式血氧儀的配置。
如圖4所示，脈搏式血氧儀1包括：光電傳感器11，向生物體組織發射光，接收透射過該生物體組織後的光強，並將接收的光強轉換為電信號；A/D轉換器12，將該電信號轉換為數字化的脈搏波時域信號；以及數據處理模塊13，從該A/D轉換器接收該脈搏波時域信號，並對該脈搏波時域信號進行處理以得到血氧飽和度和心率。
然後，將參考圖5詳細說明根據本申請的一實施例的數據處理模塊13的配置。
如圖5所示，數據處理模塊13包括：歸一化模塊131，對通過對生物體組織透射光後得到的脈搏波時域信號進行歸一化；心率估算模塊132，利用歸一化後的脈搏波時域信號的平均梯度來估算心率；以及去噪處理模塊133，根據所估算的心率對脈搏波時域信號進行去噪處理。
下面將詳細描述根據本申請的一實施例對脈搏波時域信號進行去噪處理的過程。
首先，將通過對生物體組織透射光後得到的脈搏波時域信號進行第一次低通或帶通濾波處理(即，高頻去噪)和基線漂移處理。上述低通或帶通濾波處理可以消除脈搏波時域波形中的高頻噪聲，即消除脈搏波時域波形中的毛刺；而基線漂移處理可以消除脈搏波時域信號的直流波動。通過第一次低通或帶通濾波和基線漂移處理，可以使其後的粗略評價心率步驟更為準確。
然後，將上述經高頻去噪和基線漂移處理後的脈搏波時域信號歸一化在一個範圍[N1,N2]之內，歸一化後的脈搏波時域信號如圖2所示。在圖2中，橫軸為歸一化後的脈搏波時域信號的波形的採樣點，縱軸為歸一化後的幅值(最大值為N2，最小值為N1)。
接著，從採樣點中任意選取M個脈搏波數據點，這M個數據點的值為Xi(0<i M)，並依次計算每兩個相鄰的數據點之間的梯度|Xi+1-Xi|，從而可以利用如下公式(1)計算這M個脈搏波數據點的平均梯度如下：
設脈搏波數據採樣點的週期為t毫秒，則1分鐘內包含的數據點個數為60000/t。如圖2所示，在一個完整的脈搏波週期所包含的採樣點中，相鄰採樣點之間梯度的總和大約為2(N2-N1)，故一個完整的脈搏波週期所包含的採樣點個數大約為：2(N2-N1)/。因此，心率PR與脈搏波數據點平均梯度存在如下公式(2)的關係：
最後，根據上述粗估算的心率進行針對性的低通或帶通濾波，以盡可能消除當前脈搏波數據的噪聲。
下面將參考圖3a和圖3b來描述採用本申請的脈搏波時域信號去噪處理的效果。圖3a示出了灌注度為0.1%且心率為60的脈搏波時域信號，可以看出，該脈搏波時域信號毛刺多且起伏大。圖3b示出了經過上述具有針對性的脈搏波時域信號去噪處理過程之後的脈搏波時域波形，可以看到，利用本申請處理後的脈搏波時域波形已經較平滑，以這樣的脈搏波時域波形來準確實現血氧飽和度和心率的計算相對較容易。由此可見，通過上述的本申請的脈搏波時域信號去噪處理後，在小型化血氧儀(譬如指夾式血氧儀)中實現灌注度0.1%的準確測量是可行的。
上述實施例中的數據處理模塊、去噪處理裝置、歸一化模塊和心率估算模塊可以設計在單片機中，也可以集成在其它半導體芯片中。
儘管上面以示例性實施例的方式對本申請進行了詳細描述，但本申請的範圍不限於上述實施例，本領域的技術人員可以對本申請進行各種改進和變型，這些均不脫離本申請的範圍和構思。
S01、S02、S03‧‧‧步驟