例的PPG-評估:多波長相關性。多波長相關性被發(fā)現(xiàn)反應外周灌 注的水平和靜脈血氧飽和度。如果血壓低(在ROSC之前），則由于不足的氧供應，在皮膚表面 的微血管灌注低并且靜脈血氧飽和度低，這得到"紅" PPG信號（660nm)相對于"紅外" PPG信 號（890nm)的明顯偏移(延遲）。血液微灌注在ROSC之后一增加，紅和紅外PPG信號就變得高 度相關。該方法因此可以甚至利用PPG信號中的按壓偽影的形狀（圖12中的性能的范例，其 示出多波長相關性的策略的性能的范例(虛線曲線））。
[0226] 在下文中，提供對高級譜脈沖分析的一個實施例的更詳細的描述，其對應于過程A 的實施例。
[0227] 高級譜脈沖經(jīng)由自適應閾值化技術，分析檢測PPG譜中的周期性分量，并隨后通過 分析檢測到的周期性分量之間的關系，識別檢測到的周期性分量中的脈搏率(PR)分量。高 級譜分析包括步驟：
[0228] 1、首先對PPG信號應用帶通濾波，以去除基線和較高頻分量。PPG信號的基線能夠 由于組織血容量的大的變化而強烈波動，并且因此能夠掩蔽譜中的周期性分量。圖4示出當 心臟的機械活動已經(jīng)恢復時，在胸部按壓期間的經(jīng)帶通濾波的PPG信號的典型時間蹤跡。 [0229] 2、隨后，確定PPG信號的譜并對其進行均衡化以有助于檢測周期性分量。對譜的均 衡化例如能夠通過將譜通過其基線進行歸一化來完成，基線能夠通過對譜應用滑動窗口中 值濾波器來確定。中值濾波器的適當窗口長度例如能夠為胸部按壓頻率。圖5示出圖4的經(jīng) 帶通濾波的PPG信號的譜(實線），以及其如通過中值濾波獲得的基線(虛線）。
[0230] 3、然后通過選擇大于閾值的全部頻率分量，檢測經(jīng)均衡化的PPG譜中的周期性分 量，閾值隨時被適配到每個特定的譜。檢測閾值例如為關于優(yōu)化標準最優(yōu)的，優(yōu)化標準試圖 識別具有最小類別中方差和最大類別間方差的兩種類別(例如，參考在參考文件"〇tsu，N.A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms(IEEE Transactions on Systems ,Man,and Cybernetics，SMC_9( I)，62_66( 1979))" 中描述的方法，通過引用將該參 考文件整體并入）。優(yōu)化標準被應用于感興趣頻率范圍（例如〇.5Hz-15Hz)和感興趣幅度范 圍（例如，大于一）。此外，首先將幅度范圍轉化成對數(shù)尺度，以防止來自異常值的太大影響。 如此確定的最佳閾值將幅度頻率譜中的強周期性分量與全部較弱的分量分開。圖6示出經(jīng) 均衡化的譜(實線）、最佳檢測閾值(虛線），以及全部識別到的周期性分量(圓）。在備選的實 施方式中，經(jīng)由主成份分析和獨立成份分析并使用加速度計信號或經(jīng)胸阻抗信號，能夠在 PPG信號中識別到按壓分量，并在后續(xù)分析中忽略該按壓分量。
[0231] 4、能夠經(jīng)由被應用于后續(xù)譜的形態(tài)學運算，部分地去除在前面步驟中已經(jīng)被檢測 到的虛假峰。這些方法能夠被用于移除由譜分析的窗口效應引起的虛假峰，并移除不隨時 間持續(xù)的或具有太窄的譜寬而不能為脈搏率分量的峰。識別到的剩余周期性分量被視為PR (脈搏率)候選的集合。
[0232] 5、分析如此獲得的PR(脈搏率)候選的集合，以識別PR分量。在自動CPR的情況中， 胸部按壓頻率及其諧波是已知的，并且因此能夠在PR候選的集合中被直接識別出。額外的 加速度計或經(jīng)胸阻抗信號也能夠被用于獲得關于按壓頻率以及可能的按壓暫停的信息。加 速度計或經(jīng)胸阻抗信號此外還能夠與PCA或ICA組合以識別PPG信號中存在的按壓頻率。通 過圖6中的十字交叉指示候選的集合中與胸部按壓相關的全部分量。接下來，分析剩余PR候 選之間的關系。針對每個候選，確定在集合中存在多少諧波，以及能夠找到多少在潛在PR與 胸部按壓頻率之間的交互項。交互項為潛在PR與胸部按壓頻率以及它們的諧波的和頻和差 頻。每個PR候選都接收一評分，該評分等于在候選的集合中找到的關系的數(shù)目。具有最高評 分的周期性分量被選為PR。在圖6中，（由星形指示的)PR分量具有為7的評分，該評分從在PR 候選的集合中存在的三個諧波、兩個和交互項和兩個差交互項得到。
[0233] 6、如果多個PR候選具有相同的最大評分，則能夠通過隨后應用以下步驟識別PR:
[0234] a、嘗試選擇具有和與差交互項兩者的PR候選。
[0235] b、否則，嘗試選擇在優(yōu)選頻率范圍（例如IHz到3Hz)內(nèi)的PR候選。
[0236] c、否則，通過選擇譜中具有最強信號的PR候選，即，其全部相關聯(lián)的譜分量的（經(jīng) 歸一化的）幅度的和最大的PR候選。
[0237] d、否則，選擇具有最低頻率的PR候選。
[0238] 7、弱的自主脈搏可能在PPG譜中不具有諧波或交互項。這些將具有為零的評分，但 是如果評分是在這樣的若脈搏的速率已經(jīng)在許多個隨后的譜中被一致地檢測到時被分配 的，則能夠被檢測到。
[0239] 涉及過程A和C的示范性實施例1
[0240] 本范例涉及采用過程A和過程C的示范性實施例。我們將PPG信號中的自主脈搏定 義為從心臟收縮得到的(準)周期性特征。在這里，自主脈搏可以為可察覺或難以察覺的。算 法開發(fā)基于來自[20]的臨床前數(shù)據(jù)。使用無按壓PPG信號和PPG信號的基線來檢測自主脈搏 的征兆。包含對自主脈搏波形的估計的無按壓PPG信號是通過去除通過諧波級數(shù)建模的按 壓分量來獲得的。該級數(shù)的基波按壓速率和相位來源于經(jīng)胸阻抗(TTI)信號。TTI信號已經(jīng) 在除顫器中常用的除顫墊片之間測量到。PR是根據(jù)無按壓PPG信號的頻譜確定的。也能夠根 據(jù)大概是由血容量到外周的重新分布引起的PPG信號的基線的減小來檢測到心跳的恢復。 當檢測到PR或基線的減小時，算法指示自主脈搏的征兆。應指出，本范例在文獻引用，以及 對表格和附圖的引用方面為自包含的，其中本范例中提到的附圖對應于附圖列表中具有編 號大12的圖號的附圖。
[0241 ] Π.方法 [0242] A.實驗測量結果
[0243]在16頭豬上進行自動CPR研究[20]。所有動物接收符合荷蘭動物實驗法(Dutch Animal Experimentation Law)和在其中進行該實驗的瑞德邦大學內(nèi)梅亨醫(yī)學中心 (Radboud University Nijmegen Medical Center)的中心動物實驗室的標準操作流程。瑞 德邦大學動物倫理委員會(Radboud University Animal Ethical Committee)批準該協(xié) 議。在[20 ]中詳細描述實驗、協(xié)議和物理數(shù)據(jù)。
[0244] 在IOmin基線記錄之后，經(jīng)由電擊誘發(fā)心臟驟停，跟隨有由兩個通氣交替的三十次 按壓的節(jié)奏的20min的CPR(30:2節(jié)奏）。胸部按壓是由自動CPR設備以IOOmirT 1的速率來遞送 的。在20min的CPR之后，發(fā)起2分鐘周期以實現(xiàn)R0SC，每個在適當?shù)那闆r下以除顫開始，跟隨 有30:2CPR。如果在周期中的一個之后實現(xiàn)R0SC，則CPR停止并且測量結果持續(xù)20min后 R0SC。否則，實驗在第四周期之后結束。在實驗結束之后使動物安樂死。
[0245] 通過心電圖（ECG)、二氧化碳圖和脈搏血氧計并且通過測量動脈血壓(ABP)和頸動 脈血流監(jiān)測所有動物。在主動脈弓中測量ABP。使用由定制的光體積描記器所控制的前額反 射脈搏血氧計探頭(Nell cor?0xi sensor Π RS-10，Cov id ienNe IlcorTM，都柏林，愛爾蘭)獲 得近紅外(900nm)PPG信號[V]。探頭被定制為使得能夠通過鼻孔之間縫合來放置，因為該部 位在運動方面相對穩(wěn)定，并且允許探頭到皮膚的緊密固定。經(jīng)由HeartStart MRx監(jiān)測器/除 顫器（Phi lips，Andover，MA，USA)記錄成人加多功能電極極板 M3713A( Phi lips，Andover， MA，USA)之間的經(jīng)胸阻抗(ΤΤΙ)[ Ω ]。
[0246] 使用16位數(shù)字信號采集卡(DAQ) (NI USB-6259，國家儀器，奧斯丁，TX，USA)同時記 錄PPG和ABP波形。DAQ是通過在Lab VIEW? (國家儀器，奧斯丁，TX，USA)中實施的專用軟 件來控制的。
[0247]在fs = 250Hz處對所有波形進行采樣。通過重新采樣并將TTI信號轉化來使TTI信 號與PPG信號同步，使得相關性在TTI信號與ABP信號中的基本按壓頻率分量之間是最大的。 以采用0.0 lHz的步長的249.91Hz與250.09Hz之間的速率進行重新采樣。
[0248] B.算法概覽
[0249] 圖1概述指示在CPR期間的自主脈搏的征兆的算法。主要輸入是具有樣本指數(shù)η的 原始PPG信號ppg[n]。經(jīng)由具有12Hz截止的一階巴特沃斯低通濾波器和具有0.3Hz截止的四 階巴特沃斯低通濾波器來獲得經(jīng)帶通濾波的PPG信號ppg ac[n]。通過使用根據(jù)輔助TTI信號Z [η]所確定的按壓速率和相位(節(jié)段Π -C)，從ppgac[n]移除按壓分量以獲得無按壓PPG信號 ppgcf [η](節(jié)段Π -D) C3PPgcf [η]的頻率譜是經(jīng)由自回歸(AR)模型來確定的（節(jié)段Π -E)。如果 光譜包含具有足夠高頻率的含量的信號，則在光譜中識別PR(節(jié)段Π -F)。并行地，PPG信號 的基線ppgbi_d[n]是通過在0·5Ηζ處的低通濾波來獲得的。可以根據(jù)ppgbi_d[n]的減小來檢測 大概的血容量到外圍的重新分布(節(jié)段Π -G)。當檢測到PR或基線的減小時，算法指示自主 脈搏的征兆(節(jié)段Π -H)。
[0250] C.對按壓特性的確定
[0251]根據(jù)在之前已經(jīng)使用其的TTI信號來確定瞬時按壓頻率[21]。為了提取基本按壓 頻率分量，TTI信號Z[n]首先是通過具有在IHz與4Hz之間的通帶的一階巴特沃斯濾波器來 進行帶限的。為了促進檢測單獨的按壓，接下來利用正弦脈搏響應來應用濾波器：
[0253] 其中，Nm= 100,因此3-dB截止頻率在大約IHz和3.3Hz處。這容納在臨床實踐中觀 察到的大約ΘΟπ?ιΓ1與ISOmirT 1之間的人工胸部按壓頻率的范圍[21]、[22]。
[0254] 由Zf[n]所指示的濾波器^[11]的輸出具有正弦形狀，其中，局部最大值在按壓的末 尾處發(fā)生。通過識別局部最小值(m, Zfminl)、局部最大值(n。,Zfmax。)和局部最小值(nr, Zfminr ) 的連續(xù)序列來檢測按壓。根據(jù)Zf[n]的時間導數(shù)的零交點找到局部極值。要求Zfminl,r<0并且 Zfmaxc^ 0。為了避免檢測通氣、運動偽影或噪聲，三個局部極值的序列必須滿足待與按壓相 關聯(lián)的四個準則：
[0255]幅度處于指定范圍內(nèi)：
[0257] 其中，范圍 Zib = 0.2Q 并且 Zub=IOQ [15]。
[0258] m與nr之間的距離處于針對60min-1與200min-1之間的按壓速率所期望
[0259] 的范圍內(nèi)：
[0260] 0.3s · fs < nr-ni < Is · fs (3)
[0261 ]頻率在時間方面是足夠對稱的：
[0263]其中，參數(shù)kT>l設定允許的非對稱性。
[0264]頻率在幅度方面是足夠對稱的：
[0266] 其中，參數(shù)kA>l設定允許的非對稱性。僅在Zfmini+Zfminr<0的情況下滿足該準則。
[0267] 在識別單獨的按壓之后，第一，根據(jù)兩個連續(xù)的局部最大值之間的距離來確定與 按壓i相關聯(lián)的瞬時胸外按壓頻率Lu。如果其至多相隔ls，則
[0269]如果局部最大值不在Is內(nèi)的另一局部最大值之前，則假定胸部按壓的新序列已經(jīng) 開始。在這種情況下，與序列的第二按壓相關聯(lián)的按壓頻率還與序列的第一按壓相關聯(lián)。這 隱含至少兩個按壓的算法中的固有延遲。忽略與這兩個相鄰按壓相隔超過Is的按壓。
[0270]第二，按壓i的開始η。, 4皮確定為：
[0272]第三，通過在按壓i的開始處開始，按壓相位Un] [rad]被確定為：
[0274]按壓相位Φ%[η]在Orad處初始化，并且當新按壓序列開始時被重置為Orad。
[0275]第四，構建平滑包絡函數(shù)A[n][_]，其指示按壓的存在，在不是序列的第一個的按 壓期間，A[n]等于1。對于序列的第一按壓而言，A[n]經(jīng)由下式在Ν〇4 = Γ〇ιιη(1(?ν(4?·。。,：!）；^ 本中從0平滑地增加到1:
[0277]在其之后，在剩余按壓周期期間，A[n]等于1。在序列的最后的按壓之后，A[n]經(jīng)由 下式在N。, i樣本中從1平滑地減小到0:
[0279]否則，A[n]等于 0。
[0280]基于所測量的TTI信號，kT=kA=l. 5被用于所有動物。由于較低質(zhì)量TTI信號，所以 僅僅針對一個動物使用k τ = k a = 2.5。這僅僅是其中已經(jīng)針對單獨的動物調(diào)節(jié)參數(shù)值的情 況。這可以通過使用將參數(shù)值適配到所測量的TTI信號的算法來防止。然而，這在本工作的 范圍之外。
[0281] D.對按壓分量的移除
[0282] 為了估計能夠在檢測ROSC中支持臨床醫(yī)師的自主脈搏波形，諧波級數(shù)被用于建模 并且移除PPG信號中的胸部按壓分量。諧波級數(shù)先前已經(jīng)成功地被用于建模并且移除ECG信 號中的胸部按壓分量[21]_[23]。
[0283]按壓移除級的主要輸入是經(jīng)帶通濾波的PPG信號ppgac[n]，我們假定其是以下各項 的和：自主脈搏分量SP [η]、按壓分量cmp [η]和剩余分量r [η] [ 20 ]:
[0284] ppgac[n] = sp[n]+cmp[n]+r[n] (11)
[0285] 此處，r[n]包含噪聲和可能地來源于自主心臟活動與按壓之間的交互的頻率分量
[20]。包含自主脈搏分量的估計的無按壓PPG信號ppgcf [η]是通過減去按壓分量的估計 Cmpest [η]來獲得的：
[0286] ppgcf [n] =ppgac[n]-cmpest[n] (12)
[0287] 通過具有根據(jù)TTI信號確定的基本頻率同相和正交相的諧波級數(shù)來對估 計cmpest[n]進行建模[22]、[23]:
[0289] 其中，相應地，包絡函數(shù)A[n](節(jié)段Π -C)、按壓相位Φα[η](等式(8))和第k個諧波 的同相和正交相的幅度ak[n]和bk[n][V]。在按壓的中斷期間，A[n]迅速地迫使cmpest[n]為 〇,使得輸入ppg ac[n]在這些中斷中保持不受影響。幅度ak[n]和bk[n]是經(jīng)由最小均方(LMS) 算法來估計的[23]-[26] :
[0290] ak[n+l] =ak[n]+2yA[n]ppgcf [n]cos(k Φ cc[n]) (14)
[0291] bk[n+l] = bk[n]+2yA[n Jppgcf [η] sin (k Φ cc[n]) (15)
[0292] 針對k = l，'"，K，并且具有步長參數(shù)μ。
[0293] ppgac[n]與ppgcf [η]之間的LMS濾波器的轉移函數(shù)能夠通過具有集中在kf cc處的陷 波的K陷波濾波器的級聯(lián)來近似，k= 1，…，K，當按壓頻率的估計在f。。處是穩(wěn)定的時，A[n]= 1，并且步長參數(shù)μ<1[24]、[26]:
[0295]每個陷波具有關于[23]、[24]的3_(^帶寬1[抱]
[0297]而且，μ經(jīng)由下式將收斂時間Tct[ s ]確定為針對ak和bk的目標值的分數(shù)0 < V< 1:
(
[0299] 通過設置μ = 0·002，[ lOmin-1 并且Tc0.95?6s。
[0300] 最后，K = 9在等式(13)中被用于移除在ppgac；[n]中剩余的按壓分量的所有諧波。 [030 1] E.頻譜估計
[0302] 1)自回歸(AR)模型:經(jīng)由AR模型隨時間確定無按壓PPG信號ppgcf [η]的頻率譜。因 為ppgcf[n]是不穩(wěn)定的，所以僅僅能夠根據(jù)短時間窗口估計頻譜。AR模型提供與快速傅里葉 變換相比較更好的在短時間窗口上的頻率分辨率[27]-[29]。
[0303]在確定AR模型之前，ppgcf [η ]被降采樣到f s_d = 31.25Hz。降采樣增加數(shù)據(jù)中的極性 的相位角，從而得到AR系數(shù)的更可靠的估計[30]。在三個連續(xù)步驟中進行降采樣以避免數(shù) 值問題。第一，應用具有12Hz截止的三階巴特沃斯低通濾波器，跟隨有降采樣到125Hz。第 二，應用具有12Hz截止的六階巴特沃斯低通濾波器，跟隨有降采樣到62.5Hz。第三，應用具 有12Hz截止的六階巴特沃斯低通濾波器，跟隨有降采樣到f s_d = 31.25Hz。
[0304]然后，根據(jù)經(jīng)降采樣的無按壓PPG信號ppgc；f_d[n]來估計AR模型[27]:
[0306]其中，AR系數(shù)為αΡ，模型階數(shù)為P，并且預測誤差為e[n]。如果P是足夠大的，則數(shù)據(jù) 中的所有相關性通過等式（19)中的線性預測來描述，并且預測誤差e[n]是白噪聲[27]。對 于每個AR模型而言，功率譜密度(PSD)被獲得為頻率f的連續(xù)函數(shù)[27 ]:
[0308] 其中，預測誤差功率為。使用向前向后方法從Tw = 5的時間窗口獲得AR系數(shù)αρ
[27]。通過將這些窗口平移ls，每秒計算AR系數(shù)一次。在ImirT1分辨率上評價PAR(f)。
[0309] 2)模型階數(shù):AR模型階數(shù)P應當足以捕獲存在于ppgcf_d[η]中的最強的頻率分量。 使用預測誤差功率以經(jīng)驗為主地確定Ρ。根據(jù)模型階數(shù)，相對于根據(jù)其估計AR模型的窗口的 總信號功率來確定預測誤差功率。P被選擇為是在其以上平均相對預測誤差功率保持相當 恒定的階數(shù)。
[0310] 考慮增量為2的2與50之間的模型階數(shù)。根據(jù)具有4s重疊的Tw=5s滑動窗口來估計 AR模型。對于具有ROSC的所有動物而言，在成功除顫與CPR的末尾之間的2分鐘周期中估計 AR模型。因此，對于每個模型階數(shù)而言，平均相對預測誤差功率是根據(jù)115AR模型來獲得的。 在[31]中，Ulrych和Ooe提出在模型階數(shù)不超過可用的數(shù)據(jù)點的1/3到1/2的情況下常常獲 得滿意的結果。通過以f s_d = 31.2