基于智能手机的血压监测技术：采用振荡法测量手指压力，研究脉搏波形（PPG）中的直流分量

《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》：Smartphone-Based Blood Pressure Monitoring via the Oscillometric Finger Pressing Method: Investigation of the DC Component of PPG

通过光电容积描记术（PPG）结合力传感器测量手指按压产生的脉搏波动，构建数学模型分析动脉顺应性曲线与组织压缩效应，证实非振荡性DC PPG分量在特定压力下可检测到拐点，据此开发的算法对收缩压估算精度达r=0.90，误差9.2mmHg。

　　

摘要：

目的：振荡法手指按压是一种基于智能手机的血压（BP）监测的潜在方法。光电容积脉搏波（PPG）-力传感器单元在视觉引导下测量用户施加的逐渐增加的手指压力以及由此产生的可变血容量振荡（“交流PPG”）。然后可以通过振荡高度与手指压力之间的关系来估算血压。本研究还探讨了振荡法手指按压过程中PPG的非振荡成分（“直流PPG”）。方法：使用改进的定制系统测量了志愿者在手指按压过程中的总（交流+直流）PPG波形、手指压力和心电图（ECG）波形，同时测量了手臂袖带血压。开发了一个数学模型，该模型考虑了动脉顺应性和组织压缩效应，以解释测量到的总PPG波形与手指压力之间的关系。该模型预测，直流PPG（每次心跳时总PPG的平均值）与手指压力之间的关系在接近手指收缩压（SP）时会出现一个基准标记（拐点）。开发了一种算法，用于检测这一拐点并根据手指按压测量结果估算手臂收缩压。结果：该模型解释了与血压估算相关的手指压力范围内的总PPG波形与手指压力之间的关系。基于模型的算法得到的相关系数为0.90，精度误差为9.2毫米汞柱（N = 18）。结论：一个易于理解的模型可以解释手指按压过程中的总PPG波形，并且可以从直流（非振荡）PPG与手指压力之间的关系中估算出收缩压。意义：这些发现可能有助于将无处不在的智能手机转化为血压传感器。