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可修正外层组织影响的组织血氧参数检测方法技术

技术编号:2592661 阅读:236 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
可校正外层组织影响的组织血氧参数检测方法,包括用近红外双波长光谱方法检测生物组织中的合氧及还原的血红蛋白的变化量,其特征在于:它使用三个各自能分别发射波长为λ↓[1]的红光和波长为λ↓[2]的红外光的发光管与位于一侧的光电接收管组成传感器,三个发光光与光电接收器的中心距d至少为30mm,40mm和50mm,检测时根据外层组织的类型从中选取具有能够的中心距的发光二极管,并只命令此发光二极管发光,根据检测到的波长分别为λ↓[1]、λ↓[2]的光密度OD↑[λ↓[1]],i=1,2,来分别计算两个相邻采样时刻的合氧血红蛋白浓度的和还原血红蛋白浓度的改变量ΔCHbO2、ΔCHb,再考虑外层厚度的影响,把所计算得到的ΔCHbO2、ΔCHb除以小于1的校正因子,便可得到修正外层组织厚度影响后的ΔCHbO2、ΔCHb的值;以上所述的方法依次有以下步骤:    (1)根据测试的对象和测试的部位,用超声方法测定外层组织厚度根据外层组织的厚度择定一个与光电接收管的距离d的发光二极管;    (2)检测在已选定的发光管的光电接收管的中心距离下光密度值OD↑[λ↓[1]]i=1,2;    OD↑[λi]=log↑[I↓[入]↑[λi]]/I↓[出]↑[λi]    其中,I↓[入]为光源功率,I↓[出]是入射光经过生物组织散射之后,光电接收管收到的光功率;    (3)检测血氧状态随时间变化过程中,两个相邻采样间隔的光密度OD↑[λ↓[1]]之差OD↓[k]↑[λ↓[i]]    ΔOD↓[k]↑[λi]=OD↓[t+1]↑[λi]-OD↓[t]↑[λi]    其中,OD↓[t]↑[λ↓[i]]和OD↓[t+1]↑[λ↓[i]]分别为波长为λ↓[i]时,在t时刻及其后的t+1时刻的光密度之差;    (4)血氧状态随时间变化过程中,两个相邻采样时刻下,合氧血红蛋白的浓度变化是ΔCHbO2和还原血红蛋白浓度变化是ΔCHb,可用以下公式算出:    ΔCHbO↓[2]=α↓[1]ΔOD↓[k]↑[λ↓[1]]-α↓[2]ΔOD↓[k]↑[λ↓[2]]    ΔCHb=α↓[3]ΔOD↓[k]↑[λ↓[1]]-α↓[4]ΔOD↓[k]↑[λ↓[2]]    其中α↓[1]-α↓[4]为常数但与波长有关的,    波长为λ↓[1]下,    α↓[1]为-1.6~-2.5,    α↓[3]为2.6~3.85    波长为λ↓[2]下    α↓[2]为-2.5~-3.6,    α↓[4]为0.6~1.6    (5)考虑外层组织厚度的影响,对上述ΔCHbO2、ΔCHb的值进行修正,即对其除以小于1的因子y:    y=ax↑[2]+bx+c    其中,x为外层组织的厚度,x≥1mm;a、b、c可分别根据外层组织的饿类型取值。(*该技术在2023年保护过期,可自由使用*)

【技术实现步骤摘要】

属于生物医学工程领域。
技术介绍
用近红外双波长光谱方法检测生物组织中的合氧(及还原)血红蛋白的变化量,这本身是国内外成熟的技术。但由于存在外层组织的影响(外层组织是指覆盖在待测组织之外的组织,如脂肪对肌肉的覆盖,头皮、颅骨和脑脊液对脑皮质的覆盖),因此极大地影响了检测的精度。对这个问题,国外没有相关专利的文献,国内已公开的三个相关专利(其公开号分别为CN1333001A,CN1331953A,CN1365649A)都是采用在一条直线上排列的与光源不等距离的多个光敏二报管的方法,认为离光源近处的信号仅与外层组织有关,而与距光远距离的信号中既包括外层组织和深层待测组织的信息,并用两个检测器接收的光强相减的方法以消除外层组织的影响,如图1所示,其中a为一个光源,b为检测器,c为探头,d为检测器,e为深层待测组织,f为外层组织。这种做法使系统结构复杂、信号弱灵敏度降低。本专利技术则采取另外一条思路。即是以外层组织的厚度为参数,推导出对测试结构进行修正的校正系数。以达到修正的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种修正外层组织影响的组织血氧检测方法而且检测系统的结构简单,检测精度也较高。本专利技术的特征在于它使用三个各自能分别发射波长为λ1的红光和波长为λ2的红外光的发光管与位于一侧的光电接收管组成传感器,三个发光光与光电接收器的中心距d至少为30mm,40mm和50mm,检测时根据外层组织的类型从中选取具有能够的中心距的发光二极管,并只命令此发光二极管发光,根据检测到的波长分别为λ1、λ2的光密度ODλ1,i=1,2,来分别计算两个相邻采样时刻的合氧血红蛋白浓度的和还原血红蛋白浓度的改变量ΔCHbO2、ΔCHb,再考虑外层厚度的影响,把所计算得到的ΔCHbO2、ΔCHb除以小于1的校正因子,便可得到修正外层组织厚度影响后的ΔCHbO2、ΔCHb的值;以上所述的方法依次有以下步骤(1)根据测试的对象和测试的部位,用超声方法测定外层组织厚度根据外层组织的厚度择定一个与光电接收管的距离d的发光二极管;(2)检测在已选定的发光管的光电接收管的中心距离下光密度值ODλIi=1,2;]]> 其中,I入为光源功率,I出是入射光经过生物组织散射之后,光电接收管收到的光功率;(3)检测血氧状态随时间变化过程中,两个相邻采样间隔的光密度ODλ1之差ODkλiΔODkλi=ODt+1λi-ODtλi]]>其中,ODtλi和ODt+1λi分别为波长为λi时,在t时刻及其后的t+1时刻的光密度之差;(4)血氧状态随时间变化过程中,两个相邻采样时刻下,合氧血红蛋白的浓度变化是ΔCHbO2和还原血红蛋白浓度变化是ΔCHb,可用以下公式算出ΔCHbO2=α1ΔODkλ1-α2ΔODkλ2]]>ΔCHb=α3ΔODkλ1-α4ΔODkλ2]]>其中α1-α4为常数但与波长有关的,波长为λ1下α1为-1.6~-2.5,α3为2.6~3.85波长为λ2下α2为-2.5~-3.6,α4为0.61.6(5)考虑外层组织厚度的影响,对上述ΔCHbO2、ΔCHb的值进行修正,即对其除以小于1的因子yy=ax2+bx+c其中,x为外层组织的厚度,x≥1mm;a、b、c可分别根据外层组织的饿类型取值。当外层组织为头皮、颅骨、脑脊液的情况下,在测成人脑氧时,d至少为50mm;在测婴儿脑氧时,d至少30mm。当外层组织为肌肉的脂肪层厚度的情况下,在检测肌肉血氧参数而脂肪厚度大于15mm时,d值至少为50mm,否则至少为40mm。当外层组织为头皮、颅骨和脑脊液时,在校正因子y的计算公式中,a的取值为0.0015-0.0018,b取值为-0.08--0.093,c取值为1.01-1.05。在检测肌肉血氧参数时,在校正因子y的计算公式中,a的取值为0.0012-0.0014,b取值为-0.093--0.097,c取值为1.01-1.05。实验证明本专利技术提出的方法把外层组织对深层的信号影响减小,同时还提高了光信号的强度,有利于提高检测精度,而且检测系统的电路也得到简化。附图说明图1现有检测方法示意图。图2本专利技术检测方法示意图。图3传感器外观布置图。图4本专利技术提出的组织血氧参数检测中修正外层组织影响的的程序流程图。图5硬件装置结构图。图6为人体前臂阻断测试图。图7全阻断的血氧变化和校正结果。具体实施例方式为将外层组织对检测精度的影响减到最少。本专利技术首先要求根据待测对象外层组织的类型和厚度适当地确定传感器上的光源到检测器距离d。外层组织的厚度可由常规的超声技术获得。当外层组织愈厚,则距离应取较大的值,以保证光子能深入到待测的组织,根据经验和实验结果,当测成人脑氧,d取50mm,测婴儿脑d取30mm。当测肌肉而脂肪厚度大于15mm时,d取50mm,否则取40mm为宜。多层组织结构如图2所示。在图2中1是与光学传感器OPSU相距距离为r1的光源LS1,2是与光学传感器OPUS相距距离为r2的光源LS2,3是与光学传感器OPUS相距距离为r3的光源LS3,4是光学传感器OPSU,5为第1层组织并用T1表示,6为第2层组织并用T2表示7为第3层组织并用T3表示,在人体肌肉组织血氧测定的组织模型中,T1为皮肤,T2肌肉皮下组织,T3为肌肉组织;在人体脑血氧测定的组织模型中,T1为皮肤,T2为颅骨,T3为脑组织(灰质和白质)。b1、b2、b3为光子迁移的轨迹。要检测不同深度的组织,将LS放在与光传感器OPUS的不同距离上,LS3发光由OPUS检测的主要是T1层的信息,LS2发光由OPUS检测的是T1和T2层的信息,LS1发光由OPUS检测的主要是T1、T2层和T3层的信息。光源LS1、LS2、LS3到OPUS的距离为r1,r2,r3。如图3所示,传感器上的三个发光管1LED1、2LED2、3LED3与4光电接收管OPUS的中心距分别为50mm,40mm和30mm。在使用时根据肌肉的脂肪层厚度或脑部表皮和颅骨的厚度择定这三个距离中的一个距离并令此发光二极管发光,其余两个发光二极管则不发光。每个发光管应能分别发射两种波长的光。波长分别为红光及近红外光,下边以λ1,λ2表示不同波长。通过两波长对应的光密度OD的改变量计算出氧合血红蛋白变化量ΔHbO2与还原血红蛋白变化量ΔHb。由于存在外层组织影响,因此计算所得的ΔCHbO2和ΔCHb都要小于实际的值。为此要除一个小于1的系数y。y的值取决于外层组织的厚度,其关系可以由仿真计算得到,也可以由实验得到。本专利技术认为它可以用二次曲线来进行表示。方程中的系数由实验事先决定。本专利技术实施之后带来的效果可归纳为(1)将使得不同外层组织厚度的受试者其测得的参数具有可比性,因而据此得出的结论才是可靠的,为正确的确定本专利技术经验公式中的a、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:黄岚王广志丁海曙田丰华赵军
申请(专利权)人:清华大学
类型:发明
国别省市:

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