摘 要：给出了一种无创血氧监测系统实现方法。该系统采用ADμC7026产生周期脉冲信号控制驱动电路驱动两个不同工作波长的发光二极管(波长分别为660 nm和940 nm)分时发光，由作为跨导放大器的AD8606将接收到的透射光耦合电流信号转换为电压信号，并经进一步放大后，由AD?滋C7026内部集成的ADC完成数据采集。通过计算两种波长的吸光度比值R，进而确定人体的血氧饱和度。实验表明，该系统的无创血氧饱和度监测效果良好。

关键词：无创测量; 血氧饱和度; 光电转换; 跨导放大器

在生理和临床监测过程中需要持续地采集血氧饱和度的信息，如外科心脏手术和无自主呼吸情况下使用呼吸机的过程中，实时监测病人血氧含量是十分重要的。

传统的血氧饱和度的测量是通过采血测量出人体的血氧饱和度的有创测量方法，由于需要采血，不仅给病人带来痛苦，而且测量间隔时间长，达不到到连续监测的效果。

目前，临床诊断基本上是用血气分析仪测定SaO₂，血气分析仪是直接测定血液中的pH值、氧分压和二氧化碳分压 , 并通过这三个测量数据计算出其他数据。血气分析仪通常价格昂贵、分析周期长，不适合广泛使用且达不到实时监测的效果。过去几十年中，近红外血氧监测测量方法由于响应快、稳定性好而受到人们广泛地关注。笔者根据近红外血氧监测的原理提出一种方便而有效的测量方法。

1 血氧饱和度测量原理

人体在吸气过程中，空气中的氧气进入气管并运输到肺泡中的肺毛细血管。人体内血液通过心脏的收缩和舒张脉动地流过肺部，在此过程中，氧就进入肺毛细血管血液中。大部分氧与血液中的血红蛋白结合成为氧合血红蛋白(HbO₂)，没有与氧结合的血红蛋白分子称为还原血红蛋白(Hb)。正常情况下，大约98%～99%的人体吸入氧气以氧合血红蛋白的形式存在。

足够的氧是生命活动的物质基础，血氧饱和度是反映血氧含量的重要参数。能否充分吸收氧气，使动脉血液中溶入足够的氧，对维持生命至关重要。及时检测动脉中的氧含量是否充分又是判断人体呼吸系统、循环系统是否出现障碍或者周围的环境是否缺氧的重要指标。临床上一般通过测量血氧饱和度来判断人体血液中的含氧量。血氧饱和度是指血液中氧合血红蛋白占血液中的血红蛋白的比例。血氧饱和度的定义为：SaO₂=HbO₂/（HbO₂+Hb）。

在光波长为700 nm～950 nm这段近红外区域内，人体血液对光波的吸收存在一个“光谱窗”，如图1所示。在这个“光谱窗”内，生物组织对光线的吸收作用大大降低，光线可以进入更深的人体组织。人体组织血管中的血红蛋白对光线的吸收能力与血红蛋白的状态有密切关系，氧合血红蛋白(HbO₂)和还原血红蛋白(Hb)对不同波长的光吸收系数差异明显。在红光区(600 nm～700 nm) HbO₂对红光的吸收系数远小与Hb的吸收系数，在红外区(800 nm～1 000 nm)Hb对红外光的吸收系数小于HbO2吸收系数，在805 nm左右为等吸收点，HbO2与Hb吸收系数相等。血液对光吸收程度主要与血红蛋白含量有关，红外光吸光量的变化主要反映氧合血红蛋白含量的变化，红光吸光量的变化主要反映还原血红蛋白含量的变化。这样，通过检测人体组织对光强的吸收情况，便可推测出血液的含氧状况^[1]。因此，近红外光谱法能实时无创监测重要器官和组织中氧合血红蛋白和还原血红蛋白浓度的动态变化。

本文中采用波长660 nm的红光和940 nm的近红外光作为射入光源，测定穿过组织的光传导强度，来计算血氧饱和度。图1所示为还原血红蛋白与氧和血红蛋白的光吸收系数比较。

利用氧合血红蛋白和还原血红蛋白对光的吸收，来计算血氧饱和度SaO₂。它们之间存在以下计算公式^[3]。

(1)式中的λ₁、λ₂表示波长为660 nm的红光和940 nm近红外光；分别表示Hb在λ₁、λ₂波长下的光吸收系数，HbO₂在λ₁、λ₂波长下的光吸收系数，在λ₁、λ₂波长下的吸光度。波长为λ₁=660 nm及λ₂=940 nm的光波的吸收系数

生物组织对光的衰减包括吸收和散射两部分，由于生物组织是强散射介质，因此散射作用大于吸收作用，经典Lambert-Beer 定律不能反映这一现象， D. T Delpy 提出应考虑强散射介质中多次散射及衰减，于是提出用下式来描述光在组织中的传播。

式中，OD、I_o、I_r分别表示吸光度、透射光强和入射光强^[3]。由此可见，测量两组不同的光线经过人体组织吸收后射出的光强度即可计算出吸光度比值R：

2 基于AD?滋C7026系统设计

2.1 系统框架

血氧监测系统包括LED发光管的驱动电路、前端放大电路、信号采集电路以及控制输出电路。LED发光管包括两个不同波长的二极管，每个二极管的工作时间不同，由处理器控制驱动电路驱动分时发光。前端放大电路由跨导放大器和差分放大器构成。系统的主要算法由处理器ADμC7026计算完成。图2是基于ADμC7026处理器的血氧监测系统框架图。

2.2 系统设计

本系统采用的血氧探头是由红光和红外发光管反向并联连接成的，为了让发光管能正常工作，利用H桥电路来驱动发光管，如图3所示。驱动电路由4个三极管（BC856ASMD、MMBT2222各2个）构成。P0.6和P0.7作为驱动电路的选通开关，DAC2、DAC3起着电流控制的作用。在软件中断的配合控制下，产生1 kHz的驱动控制信号。H桥驱动电路驱动两发光管发光的时序是：红光开，红光关，红外开，红外关，发光工作时序如图4所示。

由于采集到的信号极其微弱，为了确保输入信号信噪比满足测量要求，在模拟前端必须采用高性能放大器。AD8606具有非常低的失调电压和优异的噪声性能。本系统采用一片AD8606作为光信号的放大电路。其中OA0为跨导放大器，OA1作为差分放大器。

血氧探头中的接收光管是由光电池组成，光电池将接收的光信号转化成电流信号。电流信号的放大是由跨导放大器将电流信号转化成为电压信号，OA0放大器是跨导放大器的核心部分。跨导放大器的R1、C1与光电池的内阻和内部电容有关，而每个光电池的内阻和电容都有很大的差别且不容易测量，这给设计跨导放大器带来不便，相关器件参数需经实验确定。放大器OA0中两个输入分别连接光电池两端，经过OA0放大后的输出中包括1 V左右的直流分量和峰-峰值为20 mV的交流分量。OA0的输出接到OA1的一个输入端。ADμC7026通过端口ADC7采集被测信号，并经过数字直流跟随滤波器提取直流分量后，通过端口DAC1将该直流分量以电压形式输出作为OA1的另一端输入。差分放大器OA1为系统提供50倍的信号幅度放大增益。模拟前端电路如图5所示，电路原理如图6所示。

2.3 算法分析

透射光信号耦合电流经跨导放大器转换为电压信号后，经过差分放大器OA1的输出信号中仍然存在残余直流分量。因此，该信号在模数转换后，需要进行直流分量的进一步消除，即通过数字方法对信号中的残余直流分量进行跟随提取，并最终将其从被测量信号中去除。该直流分量跟随滤波可采用如图7所示的系统结构。其中，参数K决定了直流跟随过程的收敛速度。

在残余直流分量滤除后，剩余交流信号中仍存在低频噪声，对被测信号干扰很强，这将为计算SaO₂带来较大误差。为此，需要对低频噪声进行抑制。本系统采用的低频噪声抑制滤波器针对6～50 Hz范围内的噪声进行滤波，以改善系统测量精度。系统算法实现架构如图8所示。

本系统被测信号中直流分量的幅值接近1 V，根据(4)式可得:

由式(5)可知，只要测得I_ACλ1、I_ACλ2即可求得R值，并进一步计算出SaO₂。为使测量更为准确，本系统对采集到的透射红光信号和红外信号进行求均方根滤波后，再计算R的值。最后根据公式(4)计算SaO₂。

2.4 血氧饱和度采集软件流程

血氧浓度的测量以及处理的算法框图如图9所示，由定时器TIMER每隔1 ms产生一次中断通过判断参量A的值来分别控制两个发光管分时发光。接着对光信号进行采集和处理。

3 实验结果

在血氧测试过程中，通过示波器采集到两路放大器输出的信号波形，如图10所示，横坐标轴上面的波形为跨导放大器输出信号波形，下面的波形为差分放大后的信号波形，周期是1 ms。

为了验证本系统血氧饱和度测量的实际性能，对正常人做了血氧饱和度测试，测试时间间隔为20 min。测试结果如表1所示。测试的结果表明，本系统血氧测量性能良好。

本系统基于ADI系列芯片，有效利用血红蛋白对红光和近红外光的吸收特征，实现了对人体无创、实时监测功能。探头可以放置在人的手指、耳朵以及大腿等部位，测量方便。可以为临床诊断和治疗提供连续有效的血样监测信息，具有广阔的应用前景。

参考文献

[1] 李良成，李凯扬，秦钊. 新型近红外脑血氧监测设备的研制. 激光与红外，2006(8)：661-664.

[2] MATCHER S J， ELWELL C E， COOPER C E. Performance comparison of several published tissue nearinfrared spectroscopy algorithms.ANALYTICAL BIOCHEMISTRY,1995,227(1):54-68.

[3] 黄岚,田丰华,丁海曙,等. 用近红外光谱对组织氧测量方法的研究.红外与毫米波学报，2003,10(22):279-383.