皮肤组织容积脉搏波400~1000 nm光谱特性仿真研究

根据皮肤组织解剖结构特性建立了六层层状模型,并给出了皮肤组织各层的特性参数;考虑了氧合血红蛋白和还原血红蛋白的吸收特性,依据皮肤组织各层的水、血、脂肪、血氧饱和度含量以及血管大小给出了皮肤组织各层的光谱吸收系数;对不同波长散射系数做了适当简化,给出了皮肤组织各层的光谱散射系数。利用蒙特卡罗方法仿真血管组织在收缩与舒张两种状态下, 400~1 000 nm波长光在皮肤组织多层模型中的传输过程,并通过统计大量光子的分布特性,获得了皮肤组织光谱反射系数,并利用模拟所得的两种状态下的反射系数计算得到了光谱容积脉搏波幅度。仿真结果表明,当入射光强一定时,绿光的容积脉搏波幅度优于红光和蓝光。通过计算不同波长光沿皮肤组织深度方向光能流率衰减为1/e时对应的皮肤组织深度,获得了皮肤组织光谱穿透深度。结果显示,血管舒张状态下蓝光和绿光的穿透深度较小,蓝光大部分只能达到表皮层,绿光能到达微循环层,红光可直达真皮层。考虑到光在皮肤组织中传播包含了一个从收缩到舒张的动态过程,基于此,根据穿透深度定义了脉搏波信号产生深度,利用血管舒张与收缩两种不同状态下的穿透深度计算得到了光谱产生深度。结果表明,不同波长光产生深度大于其穿透深度,蓝光产生深度较浅,且其受到的血液吸收调制较小,因而其获得的脉搏信号易受噪声干扰;红光的容积脉搏波产生深度较大,但是相比于绿光其受血液吸收调制较小,且绿光产生深度足够达到真皮血管层,因而红光容积脉搏波的幅度小于绿光。上述仿真结果明确了皮肤组织部分光谱特性,为皮肤组织多光谱容积脉搏波的精确获取及其他相关研究提供了一定的理论基础。

基于指尖视频图像的自适应脉搏信号提取算法研究

针对手指视频图像R分量饱和失真现象,本文提出了一种基于迭代的阈值分割算法,自适应生成R分量待检测区域,通过计算待检测区域灰度均值,从而提取出人体脉搏信号。原始脉搏信号存在基线漂移及高频噪声,结合脉搏信号特征,设计了零相位数字滤波器来滤除噪声干扰。在不同智能手机上采集了指尖视频图像,利用本文提出的算法提取出了待检测区域。考虑到每次测量时指尖压力会有所不同,本文对不同压力下提取的脉搏信号做了对比分析。为了验证本文提出的算法在心率检测方面的准确性,做了心率检测对比实验。结果表明,本文提出的算法能准确提取出人体心率信息,同时具备一定的可移植性,为进一步在智能手机平台上开发生理监测应用提供了一定的理论帮助。