脉搏波监测

2024-06-27

脉搏波监测（精选7篇）

脉搏波监测篇1

1引言

步入2013年,穿戴式设备,智能手表市场方兴未艾,各种产品充斥着市场。但是,大多数产品都存在价格昂贵,实用性低的缺点。针对这种现象,我们提出一种基于蓝牙技术的低成本智能手表。

由于社会的发展,生活水平的提高,人们对自身的健康越来越重视,为了迎合消费者的保健意识,提高消费者的健康水平,我们在智能手表上,利用PPG技术,实时监控用户的脉搏。人们可以在手表上实时观看自己的脉搏,当脉搏异常时候,手表会发出报警,提醒用户,对用户的健康提供有力保障。

同时,我们在PC上开发配套软件,用户可以通过手表将脉搏数据传递到PC上,软件通过数据分析,评估用户的健康情况。用户可以通过软件的数据分析,及时调整自己的保健计划。

2系统的主要硬件部分

2.1系统框架(图1)

2.2蓝牙模块

蓝牙模块采用台湾创杰科技(ISSC)的IS1681SM,该模块是蓝牙3.0。在功耗方面,比蓝牙4.0差,但是在稳定性方面,比现在市场上大部分蓝牙4.0要好(蓝牙4.0与手机相连经常会出现断线情况,此外,暂时大部分手机没有蓝牙4.0)。另外,此芯片待机电流可低至2m A,满足便携式产品低功耗的要求。与蓝牙4.0相比,此芯片在价格上有绝对的优势。

2.3 PPG模块

光电容积脉搏波描记法(Photo--Plethysmo Graphy,PPG),是利用光束照射到活体组织表面,光束进入体内后通过反射或者透射的方式返回到光电传感器,通过信号处理得到了人体脉搏参数,具有无创性、便捷性、抗干扰能力强等特点。

传统的光电脉搏波描记方法分为透射式和反射式,测量时都是需要紧贴皮肤表面的,这给使用者带来不便。特别在冬天衣服厚重的情况下,测量者需要除去衣服,露出皮肤,测量脉搏波就显得更加困难

采用改进型PPG技术,利用红外反射光检测方式,通过差分放大器、滤波器、程控放大器后实现PPG信号采集,得到用户的实时脉搏信号。PPG模块流程如图2。

2.4主控MCU

本次系统采用的主控芯片是Silicon公司的Sim3U164芯片,该芯片是32位的Cortex-M3内核。芯片自带时钟管理,最高时钟为80M,满足高速运行;在休眠模式时可以将时钟调整到2.5M,满足便携式产品低功耗的要求。

此外,该芯片自带ADC、PWM、DAC、两路串口、两路SPI、RTC、中断管理、低功耗模式,完全满足蓝牙手表的设计要求。

利用该公司提供的App Builder软件,方便代码生成,提高了开发效率。Appbuilder是专为Openbiz Cubi平台而设计的元数据集成开发环境。具有交互性图形界面。它包含了两个功能强大且简单易用的生成向导以及直观的元数据编辑器。加入ucos II系统,使系统更加完善。

3系统工作流程图

图3为系统工作流程图。

手表只设置了两个按键,通过左键短按、右键短按、左键双击、右键双击、左键长按、右键长按、左右按键同时按下在各个模式间进行切换。正常模式下,OLED显示时间,电池电量,蓝牙是否连接,音乐是否播放还有音量值。在无任何操作(按键操作或者蓝牙返回指令)时间达到15s时,进入休眠模式。休眠模式下,只有串口接收到蓝牙数据和按键才可以唤醒MCU,唤醒后返回正常模式。此外,手表还有关机模式,设置模式,秒表模式,更新模式等。

4系统测试

图4是我们在测试板上测试整体系统架构的照片。

为了便于观察PPG模块工作情况,测试时我们将程控放大器的输出端接入数字示波器辅助观察。对直接紧贴皮肤检测后的滤波结果进行分析。如右图,是测试对象在紧贴皮肤,没有间隔衣服的情况下,测试手腕位置的脉搏波。可以看出脉搏波被清晰的描记出来。

4.1功耗分析

所有穿戴式产品都要面对一个关键问题——功耗,如何降低产品的功耗,是穿戴式产品能否取得成功的关键。

为了节省功耗,做了以下设计:(1)设置了睡眠模式,在睡眠模式下关闭处理串口外的其他外设,将OLED设置为休眠模式;(2)电机震动采用震动2s停止2s的方式间隔震动;(3)在手机没有播放音乐或者不需要语音报号时,关闭喇叭,在播放音乐或者语音报号时,才开启喇叭。

4.2关机模式下断开蓝牙供电

经过一年的努力,我们完成了最终的智能手表成品,手表基于蓝牙3.0与智能手机通信,实现电话接听、拨打、电话本同步、MP3等功能,并实现人体脉搏波信号的可穿戴设备监测,通过改进PPG探头,实现信号非接触检测,提高用户使用舒适度。

5结语

本课题自2014年5月正式开始,我们利用课余空闲时间,在课题计划的指导下,学习新知识,并将知识付诸于实践当中。

在不断的调试过程中,我们遇到许多不同种类的问题,屏幕无法显示,程序没有按照我们的预想进行;硬件知识不足够,无法制作出合适的滤波电路;器件意外烧毁,一次次的失败虽然打击我们,也给了我们战胜它的决心。

在和指导老师的不断沟通中,我们对我们遇到的问题进行了总结,和组员重新思考了整体程序结构,在这个过程中,既锻炼了我们的沟通能力,又让我们的专业技能得到了明显的提升,我们每个人也学会了如何从整体出发设计一个定制的应用系统。

从去年开始课题,除寒假中断了一段时间外,我们一起合作,共同克服困难,不断进步不断飞跃。进行至今,我们已经完成了生理监护蓝牙智能手表的整体设计,论文撰写,实物制作,调试通过。

参考文献

[1]Jean J.Labrosse著.《uC/OS-II-源码公开的实时嵌入式操作系统》.劭贝贝译.北京:中国电力出版社,2001.

[2]任哲.嵌入式实时操作系统uC/OS-II原理及应用.北京:北京航空航天大学出版社,2005.

[3]Joseph Yiu著.《Cortex-M3权威指南》.宋岩译.2008.

[4]崔波,高博,龚敏.基于红外反射光容积脉搏波的血管阻力研究.光散射学报,Vol.23 No.4.Dec,2011.

脉搏波监测篇2

脉搏波是由心脏的周期性收缩与舒张产生的, 心脏有节律地间歇性射血, 产生的波动从主动脉根部出发沿着动脉血管系传播, 从而产生的周期性波动就是脉搏波, 脉搏波在血管内传播的速度就是脉搏波速度PWV (Pulse Wave Velocity) 。国外多年临床实验表明, PWV是动脉弹性的指示剂, 并被视作反映血管损伤的表征, PWV检测已成为世界各国学者公认的动脉僵硬度的评价方法[1]。动脉弹性越好, 血管僵硬度就越低, 那么脉搏波的传播速度也就越慢, 对应的PWV值也就越小, 其原理可由Moens-Korteweg方程得出[2]:

$Ρ W V = \sqrt{\frac{E \cdot h}{2 p \cdot R}}$ (1)

式中, E-Yong氏弹性系数;h-血管壁厚度;p-血液粘度;R-平均血管半径。理论上, PWV可以简单地通过计算两个波形记录探头间的相对距离△d和两个波形间的时间延迟△t而获得, 其计算公式为:

PWV=△d/△t (2)

由脉搏波信号采集系统采集到的数据中往往夹杂各种噪声干扰, 这些干扰可以使脉搏波信号变形, 造成对信号分析和计算时的困难, 降低了测量精度, 甚至产生错误的计算结果, 从而容易导致医生的误诊。要从脉搏波信号中提取出有效的波形, 就必须对脉搏信号进行预处理。模式识别、参数估计、自适应滤波和自学习神经网络等数字信号处理方法, 算法复杂, 在数据处理过程中需要消耗大量的计算时间, 对软件和硬件都提出了更高的要求, 增加了设备的研发与生产成本, 阻碍了产品的推广应用[3]。本文提出的一种基于小波变换的脉搏波去噪算法, 实现波形的平滑重构, 为找出波形标示点打下基础。由于脉搏波的波形极易被受测者身体条件以及外界环境的影响, 使得准确提取波速参考点变得非常困难。脉搏波波形周期的初始段受干扰相对较小, 但是脉搏波周期起始点易受上个脉搏周期末端的干扰而无法识别, 针对上述问题, 本系统利用二次差分峰值点作为波速参考点。基于这种方法的动脉脉搏速度测量系统, 数据处理量小, 软件编程简单, 使脉搏波速度的无创测量技术趋于实用化。

1 脉搏波信号的波形重构

由计算机采集到的脉搏波数据主要有两种干扰:第一, 由于采集到的信号为离散数字信号, 在波形的采集过程中, 不可避免地存在了舍入误差。由于这些舍入误差的存在, 采集到的数据波形呈不平滑的锯齿状, 甚至出现多个数据同值。第二, 人为身体抖动、肌电干扰、以及系统本身的工频等各种高频噪声干扰。因此在计算波形时间延迟前, 必须除去这些不利因素, 对信号平滑重构, 提高信号的稳定性。本文利用小波变换实现波形的去噪重构。

1.1 方法介绍

小波分析方法是一种窗口大小固定, 但是形状可以改变 (时间窗和频率窗都可以改变) 的时频局域化分析方法, 即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率, 而在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。这种特性, 使小波变换具有对信号的自适应性。因此, 非常适合处理脉搏波这类非平稳生理信号。

小波变换是把一个称为基本小波的函数ψ (t) 做位移τ后, 再在不同尺度a下与待分析信号x (t) 做内积:

$W Τ_{x} (a, τ) = \frac{1}{\sqrt{a}} \int_{- \infty}^{+ \infty} x (t) ψ^{*} (\frac{t - τ}{a}) d t a$ >0 (3)

等效的频域表示是:

$W Τ_{x} (a, τ) = \frac{\sqrt{a}}{2 π} \int_{- \infty}^{+ \infty} X (t) Ψ^{*} (a ω) e^{j ω τ} d ω$ (4)

式中, X (ω) 、ψ (t) 分别是x (t) 、Ψ (t) 的傅立叶变换。信号的噪声消除就是小波分析理论的重要应用之一。对于含噪的脉搏波信号, 我们可表示为如下形式:

c (k) =a (k) +σ·b (k) k=0, 1, …, n-1 (5)

其中, c (k) 为含有噪声信号的脉搏波信号, a (k) 为不含噪声的脉搏波信号, b (k) 为噪声信号。b (k) 表现为高频信号, 而a (k) 则表现为低频信号或者称为比较平稳的信号。因此, 我们可以按如下的方法对脉搏波进行降噪处理。

首先, 利用基于多分辨率分析的Mallat算法对脉搏波信号进行N层小波分解。一般地, 噪声信号多包含在具有较高频率的细节中。从而, 可利用门限阈值形式对所分解的小波系数进行处理, 然后对信号进行小波重构即可达到对信号降噪的目的。信号降噪实质上是抑制信号中的无用成分, 恢复保留信号中有用部分的过程。

1.2 一维离散信号的小波降噪

一维离散信号的消噪过程可分为以下三步:

(1) 信号的小波分解。选择一个小波并确定小波分解的层次N, 然后进行N层分解计算。其分解方式可由如下公式得出:

S=a1+b1=a2+b2+b1=a3+b3+b2+b1=…… (6)

其中ai为分解的近似部分, bi为分解的细节部分, i=1, 2, 3, …, 则噪声部分通常包含在b1, b2, b3, …中。

(2) 小波分解高频系数的阈值量化。对各个分解尺度下的高频系数选择一个阈值进行软阈值或硬阈值量化处理。如何选择阈值及如何进行阈值量化, 是小波去噪的关键, 在很大程度上决定了信号降噪的质量。

(3) 一维小波重构。将消噪后的各层细节信号重新整合, 构成重构信号。其过程实际上是小波分解的逆。

1.3 小波去噪的MATLAB实现

本文所使用的脉搏波信号的采样频率为128Hz。正常人平静状态下的脉搏跳动次数范围为60-100次/分, 呼吸次数范围大约为16-20次/分, 考虑到呼吸对脉搏跳动频率的影响 (即在吸气和呼气的时候, 心率不同) , 待分析的一段数据应该至少为一个完整的呼吸周期, 至少为6个脉搏跳动周期, 即离散数据点数至少应为1200个点, 我们考虑小波变换端点效应的影响, 采集的数据点数为1500个, 采集到的上下肢脉搏波波形如图1所示。

选择不同的小波函, 数以及不同的分解层数对去噪的效果会产生很大的影响。脉搏波信号分解后的分解信号主要集中在前5层上[4]。在本文中, 利用db5小波, 对脉搏波信号进行5层分解。分解得到的细节信号如图2所示。

一维小波分析进行信号的降噪处理, 通过函数wden来实现。其格式为[XD, CXD, LXD]=wden (X, TPTR, SORH, SCAL, N, ‘wname’) 。在本课题中信号噪声去除的目的是为了精确的找出脉搏波斜率最大值点, 所以尽量保持信号的细节。因此在阈值选取上, TPTR=‘minimaxi’, 它所产生的是一个最小均方差的极值[5]。其计算公式为:

由于降噪的信号可以看做是与未知回归函数的估计式相似, 这种极值估计器可以给定的函数中实现最大均方差最小化。采用硬阈值, 同时在阈值调整上SCAL的值为‘mln’, 对各层噪声分别进行估计调整。最终, wden函数返回经过对原始信号X进行降噪处理后的信号XD。经过降噪处理后的脉搏波图形如图3所示。

2 计算波形时间延迟并确定脉搏波速度

在利用消噪后的脉搏波信号求波形的时间延迟过程中, 为了提高测量精度和降低计算量, 一般选择波形奇异点作为标示点。常用的奇异点有波形最低点 (波足) 、峰值点, 以及波足和波峰之间的斜率最大值点, 也可以同时利用两个奇异点 (切线法) 来计算延迟[6]。由于本文采用的是基于压力波的信号采集系统, 上升支的初段受干扰的影响相对较小[7,8]。但是实际上, 脉搏波周期起始点往往被上一个周期的末端干扰而不可辨识, 针对上述问题, 我们找出一个新的标示点即二次差分峰值点。这个点位于波形上升支的初段, 受干扰影响较小, 计算机识别算法又相对简单。因此, 二次差分点就是需要确定的脉搏波标示点。

脉搏波速度定义为两脉搏测量点间的距离△d与脉搏传播时间△t的比值, 即计算脉搏速度的关键在于脉搏波传导时间延迟△t的计算。由于脉搏波的采样频率是固定的, 所以只要正确地找出两个脉搏波的延迟点数就可以计算出脉搏波的时间延迟。所求的二次差分最大值点的范围限定在脉搏波的前沿升支范围内, 因此对于每一个脉搏波只需从波足和波峰之间的数据点中搜索二次微分峰值点即可。在实际判定中, 第i个脉搏波上升沿中二次差分峰值点可通过对数据连续求差分两次, 然后通过阈值法找出。在求差分的过程中, 采用的为中心差商法, 其计算公式为:

$f^{'} (x) \approx \frac{f (x + h) - f (x - h)}{2 h}$ (8)

为选择合适的步长h, 根据f (x±h) 在x处的Taylor展开式得出步长越小, 计算结果越准确, 但是步长太小, 将会增加波形的不稳定因素, 对阈值的选取造成困难, 根据实验结果分析, 步长为2较合适。

上下肢脉搏数据为同步采集数据, 所以脉搏波的波形延迟可以通过两个标示点的延迟点数△x=x-x′得出。脉搏波波形中包含n个周期, 我们分别对其做差比较, 若第一对脉搏周期的时间差为△x1, 第二对的时间差为△x2, …, 第n对的时间差为△xn , 最终△x可以由如下的方法确定:

(1) 求序列△x1, △x2, …, △xn 的平均值△x, 即:

$△ x = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} △ x_{i}$ (9)

(2) 求序列的绝对偏差p (i) 。

p (i) =|△xi-△x| (10)

(3) 求序列△x1, △x2, …, △xn 的标准偏差σ△t为:

$σ_{△ t} = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} (△ x - △ x [i])^{2}}{n (n - 1)}}$ (11)

(4) 剔除误差较大的时间差。

若|△p (i) |>3σ△t则认为偏差过大, 剔除△xi, 回到第一步重新计算。

若 $| △ p [i] | \leq 3 σ_{△ t}$ 则进入下一步。

(5) 确定最终的△xf, 最终剩余时间差序列为△x1, △x2, …, △xm , 则:

$△ x_{f} = \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} △ x_{i}$ (12)

根据最终得到的延迟点数△xf和采样频率就可以计算出时间延迟△t, 由△t和两脉搏测量点间的体表距离△d, 即可求出:

PWV=△d/△t

3 实验结果及误差分析

利用脉搏波信号采集系统对同一受测者进行了实验, 测得10组左侧上肢和下肢的脉搏波波形, 并根据以上方法计算出波形延迟。计算这10组数据的相对误差以及均方差, 分析本测量计算方法的稳定性和可重复性, 其测量结果如表1所示。

从表1可以看出, 重构前的数据延迟点数的相对误差波动范围较大, 重构后的数据相对误差波动范围明显变小;小波重构前的10组数据的均方差为σ=0.5904, 重构后的均方差为σ=0.1231, 由以上可知通过小波平滑重构, 可以明显提高数据的稳定性。受测者的上下肢脉搏波波形延迟平均值为1.8595。通过分析发现, 在重构后的数据中, 有一组值的相对误差明显较大, 为3.59%, 其原因可能是受测者在测量过程中由于紧张或者其它因素导致的上下肢抖动, 呼吸急促, 心跳加快等, 影响了测量精度。通过以上数据可得出本方法具有较高的稳定性以及可重复性。

4 结论

本文选用了db5小波对采集到的脉搏波信号进行去噪重构处理, 并首创了利用二次微分点作为脉搏波标示点。在脉搏波受干扰的相对较小的脉搏周期初段又找到了一个新的测量点。由于医学上对于脉搏波速度并没有一个统一的定义, 不同检测方法对脉搏波速度的定义和算法各不相同, 使得目前市面上各种仪器测得的脉搏波速度之间可比性不大。在这种情况下, 稳定性和测量的可重复性便成为了评价检测方法好坏的重要指标。通过对10组测量数据的分析, 证明了本方法具有较高的稳定性, 为方便、快速检测大数量人群的PWV提供了条件。但是, 本文进行的研究是初步的, 所得的结论也是在小样本的情况下得到的, 在应用于临床医学方面, 还需进行大量的实验和医学证实。

参考文献

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[6]张石, 杜恺, 董建威.基于小波变换的脉搏波标志点检测方法[J].数据采集与处理, 2006, 21 (12) :40-43.

[7]Chen Y K, Wu H, Chi C, et al.Anewdual channel pulse wave velocitymeasurement system[C]//Proceedings-Fourth IEEE Symposium onBioinformatics and Bioengineering, San Francisco.2004:17-21.

脉搏波监测篇3

1资料与方法

1.1 研究对象及纳入标准

选择2011年1月1日-7月25日在福建省第二人民医院体检中心接受全自动动脉硬化测定仪检查的体检者778例, 年龄19～87岁。选择对象须符合以下条件: (1) 体重指数小于30kg/m2; (2) 无心、脑血管疾病; (3) 无糖尿病; (4) 无肝、肾功能损害; (5) 无精神障碍; (6) 30d内未服用影响心血管系统药物; (7) 妊娠期及哺乳期不纳入研究。共分为四组, 18～39岁组97例, 40～54岁组370例, 55～69岁组232例, 70～87岁组79例;组间性别构成比差异无统计学意义。

1.2 检测方法

1.2.1 一般项目:

所有人员都经过详细询问病史, 并进行血糖及肝肾功能、心电图检查, 测量血压、身高、体重。BMI=体重 (kg) /身高 (m2) 。

1.2.2 baPWV的测量方法:

采用日本欧姆龙BP-203RPEⅢ全自动动脉硬化检测仪进行检测。检测前输入受检者的身高、体重及出生年月, 自动计算出BMI。在室温23～25℃下, 受检者休息5min后去枕仰卧, 双手心向上置于身体两侧, 于双侧上臂、脚踝各绑一血压袖带, 胸骨左缘第4肋间处放一心音图传感器。启动脉搏传导速度测定装置, 待屏幕显示波形稳定、实时测定变异率<5.0%后, 点击确定键采集baPWV、心率、血压等数据, 分别检测2次, 取2次的平均值。取左、右的baPWV、血压均值进行分析。

1.3 统计学方法

数据采用SPSS17.0软件包分析, 各组数据均进行正态性检验和方差齐性检验, 计量资料以均数±标准差 $(\bar{x} \pm s)$ 表示, 计量资料比较方差齐则采用t检验, 方差不齐则采用校正t检验, 计数资料构成比采用χ2检验, 相关性分析采用Pearson相关分析, P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1 臂踝脉搏波传导速度与年龄等指标的相关性分析

通过Pearson相关分析表明, baPWV与年龄、BMI、SBP、DBP、HR呈正相关, 相关性系数r分别为0.629、0.182、0.737、0.586、0.289, P均<0.01, 具有统计学意义。

2.2 比较不同年龄段的baPWV及其他指标的情况

各年龄组之间的baPWV数据进行比较, P均<0.01, 差异有统计学意义;各组间的SBP进行比较, P均<0.01, 差异有统计学意义;各组间的DBP进行比较, 40岁以上各组与18～39岁组相比较, P均<0.05, 差异有统计学意义, 40岁以上各组之间相比较, 差异无统计学意义;各组的BMI进行比较, 40岁以上各组与18～39岁组相比较, P均<0.05, 差异有统计学意义, 40岁以上各组之间相比较, P均>0.05, 差异无统计学意义;各组的心率进行比较, 70～87岁组与70岁以下各组比较, P均<0.05, 差异有统计学意义, 而70岁以下各组之间的心率相比较, P均>0.05, 差异无统计学意义。见表1。

注:*P<0.01;#P<0.05;ΔP>0.05。

3讨论

脉搏波传导速度 (PWV) 是评价主动脉僵硬度并预测心、脑血管病发生和死亡的经典指标, 可以反映动脉弹性的早期改变, 实验和临床研究证实, 及早发现动脉硬化并采取治疗, 可减缓甚至逆转其发生和发展[1]。

随着年龄的增长, 人体血管壁中层出现退行性变, 血管壁中层物质和胶原纤维含量增加, 导致弹力层随着年龄的增长而断裂, 并伴有中层纤维化和钙化。血管内皮逐渐出现功能紊乱, 一氧化氮、前列环素等扩血管物质释放减少, 内皮素、血栓烷素等缩血管物质释放增加, 导致血管重塑。以上病理、生理过程导致了血管僵硬度的增加, 从而使PWV增快。本文分析了778例体检者臂踝脉搏波传导速度的情况, 通过Pearson相关分析, baPWV与年龄的相关系数r=0.629, P<0.01, 两者呈正相关, 且不同年龄组之间的baPWV之间相比较, P均<0.01, 说明baPWV随着年龄的增长而增高。同时, 分析了baPWV与其他指标的相关性, 结果提示baPWV与BMI、HR、SBP和DBP之间呈正相关, 即BMI、HR、SBP、DBP数值越高, 脉搏波传导速度越快, 动脉僵硬度增加, 说明年龄、体重指数、心率、收缩压和舒张压均是baPWV的影响因素。国内韩萍等在研究baPWV的影响因素时亦发现年龄与baPWV呈正相关, 收缩压、舒张压与baPWV大小呈高度相关性, 但其研究发现BMI并不是导致baPWV升高的危险因素[2]。贺礼荣在分析健康人群PWV的影响因素时发现年龄、血压、心率、体重指数均与baPWV呈正相关, 且随着年龄增大, baPWV值逐渐增大[3]。本文同时分析了不同年龄段之间的BMI、SBP、DBP、HR的情况, 结果表明, SBP随着年龄的增长而增高。而40岁以上的BMI与DBP均明显高于18～39岁组, 70岁以上的心率明显快于70岁以下各组。

PWV增高是动脉弹性降低的标志, 也是血管损害的亚临床表现, 受多重危险因素的影响, 不仅本文中提到的年龄、BMI、SBP、DBP、HR等对其有影响, 血糖、低密度脂蛋白等因素与动脉弹性的减低亦是密切相关, 本文未对其他因素进行分析, 今后将对其他相关指标与baPWV的关系进一步探讨。

对人群进行baPWV检测, 可以发现动脉的硬化程度, 临床上通过干预上述除年龄外的危险因素可以延缓动脉硬化的发生, 从而降低心脑血管事件的发生率, 提高人民群众的健康水平, 改善生活质量。

参考文献

[1]Kang S, Wu Y, Li X.Effecfs of statin therapy on the progres-sion of carotid atherosclerosis:a systematic review and meta-analysis (J) .Atherosclerosis, 2004, 177 (2) :433-442.

[2]韩萍, 谢燕, 胡坤, 等.14929份baPWV/ABI检测结果的分析及影响因素与动脉血管弹性降低的相关性研究 (J) .中国疗养医学, 2010, 19 (12) :1067-1068.

脉搏波监测篇4

脉搏波[1]是由心脏有规律的收缩所形成的,心脏每收缩一次,动脉内的压力就发生一次周期性波动,而这种周期性的压力变化引启动脉血管发生波动,称此为动脉脉搏。动脉脉搏波沿着动脉管壁向外周血管传播,这种在空间上传播的波动称为动脉脉搏波。动脉脉搏波有两个组成部分,左心室收缩时所产生的前进波及从血管末端折射回来的反射波,分别形成了脉搏波的主波,重博波。

脉搏波包含着人体健康状况的丰富信息,无论是中医脉诊还是西医心血管疾病检查,都要从脉搏波的压力与波形变化中提取各种生理、病理信息。通过脉搏波可以了解病的属性是寒还是热,机体正气是盛还是衰,以及测知病因、病位和判断预后。脉搏波的时域特征[2]直接关系到心脏各项指标,标准脉冲波(如图1所示)具有明显的主波,潮波以及重博波,但每个人的心脏功能有别,脉搏波的形状也不尽相同。例如,主动脉硬化[3]患者脉搏波的特征是主波幅度降低,重博波存在不明显,这种情况下,在原始波形的基础上进行特征点的识别准确度降低且难度加大。因此,准确识别脉冲波的特征点至关重要。

文中阐述的基于二阶导数的极值点识别法主要依据脉搏波这类正弦波原始波形与二阶导数的相关性,其中二阶导数能反映原始波形的凹凸性的重要特征能助原始波形快速准确的识别极值点。

2 基于二阶导数脉搏波极值点识别法

关于研究脉搏波极值点的识别,人们提出了很多方法,其中最常用且简洁的方法是极值法。

2.1 常规极值法[4]

极值法的基本思想是利用原始波形的一阶导数为0的方法,把脉搏波信号的所有极大值点一次性提取出来,再在极大值点中分离出脉搏波的时域特征点。依据脉搏波所提取的数据主要是极大值点,极值法较传统的特征点提取方法更加准确简明,但是极值法的前提是所采集的脉搏波需要满足两个条件(1)脉搏波必须有三个极大特征点;(2)三个特征点必须明显且准确。对于脉搏波不完整且有抖动和噪声,心脏功能不强的脉搏波用极值法不能准确的区分特征点,所以存在一定的缺陷。

2.2 基于二阶导数的极值点识别法

为了获取的脉搏波的时域特征更加准确,该文引入基于二阶导数极值点的识别方法,其基本思想是二阶导数是反应原始波形斜率变化的快慢,通过研究计算,在正弦函数中得出二阶导数的极值点对应于原始波形的极值点。

已知脉搏波属于正弦函数[5],假设一阶正弦函数

对正弦函数求一阶导数得

对正弦函数求二阶导数得

以此类推:y"'=-(a cosx-b sinx)

由上述正弦函数的原始函数与二阶导数比较得出,原始函数与二阶导数相移相等,一阶函数与三阶函数为零的点相等,都为即原始函数与二阶导数的极值点意义对应,且原始函数的极大值等于二阶导数的极小值,原始函数的极小值等于二阶导数的极大值。

依据数学理论,对于高阶正弦函数仍然满足上述规律,其根本原因是正弦函数的二阶导数曲线只改变幅度,不改变相移。脉冲波属于正弦波自然也满足上述规律。

具体算法流程如下:

对所采样的脉搏信号设为x(n),

n为采样点,找出采集脉搏波得起点。

求出原始波形的一阶导数以及二阶导数。

对二阶导数进行平滑去噪处理。

识别二阶导数极值点并标记。

标记原始波形极值点。

1)首先进行波形起点的区分,其目的是获得完整的脉搏波。假设脉搏传感器[6]的采样频率为f HZ,在所有的采样点x(n)中寻找最大值,取阈值yu为最大值max的1/4,设计算法使x(i)yu的x(i)为波形起点,同时用count计数为波形个数,实现区分波形的目的。

2)函数的一阶导数与二阶导数的数学算法为y'=∂y/∂x,等效于y'=Δy/Δx,假设Δx为1,则y'=Δy=y(i+1)-y(i),(其中i为采样任意点)二阶导数同理得y"=Δy'=y'(i+1)-y'(i),就此便得出一阶与二阶导数。

3)由抖动引起的信号采集可能引入信号噪声[7],使局部信号发生变形失真,从而引起错误的特征提取。为了避免此类情况,要对所采信号进行噪声去除,去噪的目的是为去除一个周期内多个相同特征的提取情况(如一个周期内出现3个主波峰),或者一些根本不是特征点的点被提取了出来,去噪原理为相邻脉搏主波峰的间距要大于最小间距差D或者相邻波峰高度之差要小于最小高距差H。

4)设x"(i)是二阶导数曲线图上的点循环比较x"(i),x"(i+1),x"(i-1),其中若(x"(i)>x"(i+1))(x"(i)<(x"(i-1)),则用da保存i点,是二阶导数的极大值也是原始波形的极小值;若(x"(i)>x"(i-1))(x"(i)

3 实验结果与分析

本文采用合肥华科电子研究所设计的HK-2000C集成化数字脉搏传感器,依据上述原理用C++[8]编写程序,对人体脉搏进行测试,心脏脉搏采样经过程序分析处理,波形如图3所示。

具体实验数据如下:

从实验结果中各取6个极大值点与6个极小值点,由表1及表2可得,对于属于正弦波的脉搏波而言,通过基于二阶导数的理论识别原始波形的极值点基本上是符合的,根据物理实验理论[9],极大值的误差比率期望为,其中在本例中n为5,得出误差比率期望为0.0095<0.05;方差为0.8448,同理,得出极小值的误差比期望为0.00552<0.05,方差为2.78。

如图3一阶导数图形,将此与采集波形比较,利用上述同样方法求出极大值误差比率期望为0.0197,方差为5.664;同理极小值误差比率期望为0.01292,方差8.764。

从上表得出,基于二阶导数极值点识别法较利用一阶导数为零的方法求极值点误差比率期望更小,误差方差也较小,证明基于二阶导数极值点识别法准确度更高,且稳定度更高。由一阶导数的曲线图可以得出,由于原始波形的抖动以及噪音的问题,一阶导数为零的点(或零附近的点)有很多,不利于区分,加大了识别的难度与工作量,而基于二阶导数拐点极值点识别法的极值点则误差更小,且利于区分,极值点的判断更加明显。

4 结束语

脉搏波波形的极值点识别的过程中,最常见的问题是波形的抖动以及噪声所产生的本来不属于极值的点被提取出来,常用极值法便是如此,故极值法需要对每一个识别出来的极值点进行计算判断。而基于二阶导数极值点识别方法则很好的解决了这个问题,它将出现误判的比率大大缩小,基本上与原始波形的极值点对应,故而减少了提取的极值点繁琐的判断过程,且准确度更高,更加稳定。

本文从研究极值点识别过程的常见问题出发,提出了基于二阶导数极值点识别的一种新的算法,介绍此种方法的原理以及分析实验结果,进一步验证本文所提出的新算法的可行性。

参考文献

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[5]王金金.高等数学[M].北京:清华大学出版社,2007.

[6]合肥华科电子研究所.HK2000系列集成化传感器[EB/OL].http://www.hfhuake.com/xiazai.asp,2009.04.23.

[7]王艳芬.数字信号处理[M].北京:人民邮电出版社,2012.

[8]梁建武.Visual C++程序设计[M].中国水利水电出版社,2007.

脉搏波分析用多路正弦恒流源设计篇5

1 系统原理及组成

系统主要由三大部分组成：PC机用户接口、总控AVR单片机及正弦恒流源模块。其中，PC机提供良好的用户接口，方便用户进行参数的设定和计算，减少下位单片机的运算负荷。总控AVR单片机一方面和PC机通过RS232总线通信，接收数据，另一方面，通过TWI总线和下位正弦恒流源模块中的AVR单片机通信，传输每路参数，具体如图1所示。

2 正弦恒流源

正弦恒流源模块提供频率可变(本设计要求10kHz～100kHz)，电流幅度峰值可调(1mA～5mA)的低噪声正弦恒流源，其原理图如图2所示。

2.1 DDS正弦波发生器

DDS技术的原理是在ROM中存储一个周期的正弦曲线采样点表，每一个存储单元存储的样点数据和地址之间的关系与正弦波的正弦幅值和时间轴的关系是一致的。这样，当按顺序逐单元读出ROM的样点数据时，就能得到量化了的正弦曲线，若周期地重复这一过程，并将数字量经D/A转换与平滑滤波后输出，就可以得到连续的正弦波信号。

AD9833是一块完全集成的DDS电路，所需外部分立元器件少。AD9833的内部电路主要有数控振荡器(NCO)、频率和相位调节器、正弦幅值表、数模转换器(DAC)、电压调整器。

AD9833有3根串行接口线，与SPI、QSPI、MI-CROWIRE和DSP接口标准兼容。在串口时钟SCLK的作用下，数据是以16位的方式加载到设备上的。FSYNC引脚是使能引脚，低电平有效。进行串行数据传输时，FSYNC引脚必须置低，要注意FSYNC有效到SCLK下降沿的建立时间的最小值，具体编程须参照手册[3]上的时序来操作。本设计AD9833正弦波发生电路图如图3所示。

AD9833的输出正弦波信号(即图3中Vout)频率fOUT由公式(1)计算：

式中：fCODE表示频率控制字，理论上其值可以是1～(228-1)，由单片机通过模拟SPI接口写入;FMCLK表示时钟频率，在本设计中FMCLK=10MHz。AD9833的频率控制字是28位，所以当时钟采用10MHz时，理论上的最大输出频率为5MHz(实际输出大概是参考时钟的40%)，输出分辨率可达0.037Hz。

2.2 数字幅度控制电路

由于AD9833输出信号的幅度是固定的(峰-峰值为0.7V左右)，因此，为了改变恒流源电流大小，还需增加幅度控制电路。PC机通过RS232接口将每一路的幅度数据(通过读取控制面板上各个通道电流值，进行转换后得到)发送给总控AVR单片机,再由总控AVR单片机通过TWI总线发送给每路恒流源模块中的单片机,然后，恒流源模块内单片机将得到的幅度码输出给幅度控制电路。幅度控制电路根据得到的幅度码调整信号的幅度。幅度控制电路的原理图如图4所示。

AD7524为ADI公司的8位数模转换器，当信号作为数模转换器的参考输入时，数模转换器就可以看作为一个信号衰减器。

从AD7524的数据手册上可知，AD7524的数据建立时间最大不到200ns，因此对于100kHz的参考输入信号，其响应速度满足要求。

该电路输入和输出关系为：

式中，code为幅度码(D7～D0)。

2.3 电压-电流转换电路

电压-电流转换电路是基于Howland电流泵。Howland电流泵的原理电路如图5所示。

当满足平衡条件：

时，负载电流IO可表示为：

此时电流泵的输出阻抗RO=∞，电压柔量(即输出电压的可摆动范围)|VL|燮|VSAT|-R2B×(IO+IS)。式中，VSAT为运放的饱和电压输出值。

基于Howland电流泵的改进型电压-电流转换电路[2]如图6所示，正弦波发生电路产生的正弦电压信号经过滤波和幅度控制之后转换为恒定的正弦电流信号。

图6中，当满足平衡条件：

时，负载电流IO仍维持式(4)的关系，输出阻抗RO=∞。图6所示电路一方面使R2B从式(3)的平衡条件制约中解脱出来，仅仅调节R2B即可改变输出电流IO，也不会破坏电路的平衡条件;另一方面也使电路输出电压VL的电压柔量比图5中的Howland电流泵的电压柔量更宽，此时的电压柔量|VL|燮|VSAT|-(R29+R30)IO。原因是运放A、C使得电阻R29和R30流过的电流仅仅是输出电流IO(TL072的偏置电流最大为200pA，相对于输出电流1mA～5mA是可以忽略的)。

2.4 滤波器设计

DDS输出的模拟信号必须经过低通滤波器滤除附加在所需频率信号上的高频数字伪信号。由于本设计所需频率范围为10kHz～100kHz，因此，除了滤除高频噪声信号外，低频噪声信号，尤其是工频50Hz干扰噪声也要滤除。所以，DDS输出后需要一个带通滤波器。

本带通滤波器采用运算放大器来组成有源滤波器[4]。由于带通频带宽，故采用低通滤波器和高通滤波器级联而成。为了提高滤波器对噪声的抑制能力，低通和高通滤波器都采用8阶巴特沃思有源滤波器电路[4]。滤波器运放采用J-FET输入型运放TL072,它具有高转换速率(SR典型值为16V/μs)、低噪声、高输入阻抗、低偏置电流和高单位增益带宽(典型值为4MHz)等特点。滤波电阻采用精度为1%的金属膜贴片电阻(0805封装)，滤波电容采用温度系数好，高频特性好的独石电容。为了保证在10kHz～100kHz内信号无衰减，低通滤波器的截止频率设置为260kHz，高通滤波器的截止频率为1kHz。高频噪声低通滤波则是为了滤除AD7524进行数模转换时引起的高频噪声，也采用运算放大器组成的有源滤波器。滤波器设计采用Filterlab软件来完成各参数的选择，最终通过实际电路测试满足设计要求。

3 数据通信

数据通信包括两部分：一是PC机和总控AVR单片机的通信，通信方式采用串口通信[5]，硬件芯片采用常用的MAX232集成芯片;二是总控AVR单片机和各个交流正弦恒流源模块内的AVR单片机的通信，通信方式为内部集成的TWI总线。

3.1 串口通信

PC机提供良好的用户接口。用户可以通过PC机设置每个通道的具体参数。同时，利用PC机强大的数据处理能力，下位单片机可以更加高效快速地运行。PC机和总控AVR单片机采用RS232串行总线通信，采取软协议方式。数据帧格式说明如下：

数据帧的第一个字节为控制字节，每位的定义如下：

D1～D0:

00：频率寄存器0;01：相位寄存器0;10：幅度寄存器11：保留。

D7～D2:

000000：通道1;000001：通道2;……111111：通道64。

每个控制字节后面紧接着就是相应的数据，数据流结构如图7所示。

其中，控制字中D1-D0=00时，数据为4个字节;控制字中D1-D0=01时，数据为2个字节;控制字中D1-D0=10时，数据为1个字节。因此可以根据控制字识别紧跟其后的数据位数。总控AVR单片机将接收到的数据再发送给下位单片机。图8为八通道恒流源PC机用户界面。

3.2 TWI总线

AVR系列的单片机内部集成了TWI总线。该总线具有I2C总线的特点，即接线简单，外部硬件只需要两个上拉电阻，使用时钟线SCL和数据线SDA就可以将128个不同的设备互连到一起。而且支持主机和从机操作，器件可以工作于发送器模式或接收器模式，数据传输率高达400kHz，其连接图如图9所示。具体可参阅ATmega16的数据手册[6]。

本生物阻抗测量用正弦恒流源采用了DDS和Howland电流泵技术，增加了相应的滤波电路。最终生成的恒流源频率稳定，信号幅度数字可调且噪声小。利用TWI总线和RS232接口，本设计可以连接多达128路恒流源模块，并可以方便地在PC机上设置各路运行参数，能满足脉搏波分析中对多路测量的要求。通过实验，该系统运行稳定，性能良好。

参考文献

[1]YANG Yu Xiang,WANG Jue.A design of bioimpedance spectrometer for early detection of pressure ulcer[C].Proceedings of the2005IEEE Engineering in Medicine and Biology27th Annual Conference.2005:6602-6604.

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[4]冈村迪夫.OP放大器电路设计[M].王玲,徐雅珍,李武平,译.北京:科学出版社,2004.

[5]谭思亮,邹超群.Visual C++串口通信工程开发实例导航[M].北京:人民邮电出版社,2003.

脉搏波速度在健康体检中的开展篇6

1 资料与方法

1.1 一般资料

本院于2007年10月至2009年10月健康体检者随机选出349例, 其中男298例, 女51例, 年龄20~88岁。

1.2 检测原理与方法

原理:无创检测PWV的方法主要是应用自动脉搏波速度测定仪, 对体表某一节段脉搏波传导速度进行测定作为评价动脉缓冲功能的指标。

方法:采用法国康普乐全自动动脉硬化检测系统。PWV测定系统采集颈-股脉搏波传导速度 (C-FPWV) 数值。受试者去枕仰卧体位, 双手手心向上置于身体两侧, 选择右侧颈总动脉和股动脉作为测量部位, 沿动脉的体表走形位置探查动脉搏动最明显处, 将压力感受器置于颈动脉和股动脉搏动最明显处, 启动脉搏波传导速度测定装置, 待屏幕显示的波形稳定、实时测定的变异率小于5%后, 点击确定键采集数据, 并测量这两点的体表距离输入计算机。获得C-FPWV数值[2]。

2 结果

C-FPWV正常值范围有189例 (54.15%) ;C-FPWV异常值范围160例 (45.84%) , 其中有53例 (15.18%) 有中度血管硬化, 11例 (3.15%) 有重度血管硬化。

3 讨论

应用康普乐全自动动脉硬化测定仪检测时间只需要5min, 这种测定是一种无创性检测, 可以用于普通健康人群的健康检查, 发现血管壁的硬度和弹性改变, PWV不仅可以在已有明显症状的心脑血管疾病患者中应用, 了解这些患者的血管特征, 也非常有必要在那些有心血管病危险因素的人群中应用, 如高血压、糖尿病等。更重要的是PWV检测为血压尚处于正常高值范围或糖调节受损的人群提供了有效的危险分层手段, 使我们能够筛选出其中的高危人群, 进行及时、有效的干预治疗。预防严重致死性心脑血管疾病的发生。另外对人群的PWV进行测定, 它可以作为相关的流行病学调查指标, 也可以通过临床常规检测, 评价高血压治疗过程中动脉硬化程度发生的变化过程。因此, 开展动脉硬化早期检测, 加强群众健康知识的普及教育以及对自身健康情况关注, 指导其进行改变生活方式、降脂、降压、戒烟等疾病的一般预防, 对疾病危险因素早期控制。降低心脑血管事件的发生, 提高人民群众的健康水平。

摘要：脉搏波速度 (PWV) 是脉搏波在动脉的传导速度, 它是目前比较成熟经典的衡量大动脉弹性, 是一种无创、简单的早期评估动脉血管硬化的检测方法。PWV可独立预测心血管事件的发生和死亡。

关键词：脉搏波速度,健康体检,开展

参考文献

[1]王宏宇.血管病学[M].北京:人民军医出版社, 2006:1～6.

脉搏波监测篇7

1 资料与方法

1.1 一般资料

收集2008年1月至2009年6月住院治疗的老年高血压患者(60岁)91例,年龄60～92岁,平均年龄(79.45±5.85)岁。按ABI不同分为两组:A组为ABI正常组(ABI>1.0)患者54例(男43例,女11例),平均年龄(78.46±5.89)岁;B组为组ABI异常组(ABI≤1.0)患者37例(男25例,女12例),平均年龄(80.89±5.55)岁。除外继发性高血压、严重肝肾功能不全、免疫系统疾病、脑血管意外、急性创伤等疾病。

1.2 方法

(1)ABI测定:应用日本Colin公司生产的全自动动脉硬化测定仪VP-1000,单侧ABI的计算为该侧踝动脉(即胫后动脉或足背动脉)收缩压与双侧肱动脉收缩压的最高值之比,最后取左右两侧ABI的低值作为该患者的ABI进行统计学分析。(2)PWV测定:应用上述仪器,患者取去枕仰卧位,测量上臂-脚踝间脉搏波传导速度(brachial-ankle PWV,baPWV),仪器自动分析得到左右两侧的baPWV值,取左右两侧的baPWV高值作为该患者的baPWV进行统计学分析。(3)AI测定:应用荷兰Pie Medical公司生产的测量仪测定,通过动脉波形分析仪获得中心增强压力和中心脉压,计算出AI。由于AI易受心率影响,仪器软件会自动将测定出的AI通过标准的75beat/min心率进行校正AI。

1.3 统计学处理

采用SPSS 10.0统计软件进行统计分析,计量资料均用x-±s表示计数资料以百分率表示。2组计量资料间比较等方差采用t检验,异方差采用t′检验。2组计数资料间比较采用χ2检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

(1)A、B2组的年龄分别为(78.46±5.89)岁、(80.89±5.55)岁体重指数分别为23.71±3.07、23.44±5.13,总胆固醇分别为(4.47±1.26)mmol/L、(4.52±1.07)mmol/L,低密度脂蛋白分别为(5.74±1.70)mmol/L、(2.84±0.86)mmol/L,空腹血糖分别为(5.89±2.66)mmol/L、(5.52±1.28)mmol/L,2组比较均无统计学意义(P>0.05)。2组尿素氮分别为5.74±1.70、6.73±2.58,尿酸分别为(320.01±96.12)mmol/L、(366.38±109.74)mmol/L,2组比较,B组高于A组,差异具有统计学意义,P<0.05。

(2)A、B2组男性构成比、合并冠心病、糖耐量减低、空腹血糖受损患者比例比较,A组分别为79.63%、55.56%、18.52%、1.85%,B组分别为67.57%、70.27%、10.81%、0,经统计学分析,2组均无显著性差别(P>0.05)。A、B2组合并2型糖尿病比例比较,A、B2组分别为31.48%、56.76%,经统计学分析,具有显著性差别,P=0.016。A、B2组比较,随着ABI降低,baPWV值明显增加,分别为(1778.87±248.09)cm/s、(1981.16±434.95)cm/s,差异具有统计学意义,A组

3 讨论

老年高血压患者以收缩压增高、脉压增加为主要特征,这主要与大动脉血管平滑肌细胞增殖,动脉粥样硬化形成有关,导致大血管弹性降低、僵硬度增加。ABI不仅仅是一个评估外周动脉疾病的指标,而且与动脉僵硬度有关。baPWV可以良好反映大动脉的扩张性,脉搏波速度越快,动脉的扩张性越差,僵硬度越高,成为预测心血管死亡率的独立危险因子。有研究表明[3],AI与baPWV有很好相关性,但也有一些研究提示AI在评估动脉僵硬度方面并不十分敏感[4],这可能是因为在模拟动脉僵硬度增加过程中,中心增强压力和脉压作为分子和分母同时增加,这种数学转换方法并不准确,动脉僵硬度未得到真实的反映。

本研究发现,在年龄、体重指数、总胆固醇、低密度脂蛋白、空腹血糖、性别构成比、合并冠心病、糖耐量减低病史患者比例、空腹血糖受损比例等均没有统计学差异的前提下,随着AB I降低,b a PW V值明显增加,差异具有统计学意义,这提示ABI和baPWV均可作为反映动脉硬化程度、大动脉顺应性的指标。随着ABI降低,合并2型糖尿病患者比例增加,再次证实高血压合并2型糖尿病更容易出现动脉顺应性下降。两组之间比较,AI值无明显统计学差别,说明AI在评价动脉僵硬度方面敏感性较低。两组比较,尿素氮、尿酸有升高趋势,提示肾功能减退是加重动脉粥样硬化的危险因素。在老年高血压患者中,广泛进行ABI和PWV测量,对有效防治高血压及其靶器官损害具有重要的临床意义。

摘要：目的探讨老年高血压病患者踝臂指数(ABI)与脉搏波传导速度(PWV)、反射波增强指数(AI)的关系。方法将91例老年原发性高血压病患者按照ABI的不同,分为2组:A组54例(ABI>1.0),B组37例(ABI≤1.0),分别测定ABI、PWV、AI。结果随着ABI值降低,PWV增加,A组<B组(P<0.05);AI未见统计学差异。结论ABI与PWV可作为评价老年高血压患者大动脉顺应性的无创指标,AI不如前两者敏感。在老年高血压患者中,广泛进行ABI和PWV的测量,对有效防治高血压及其靶器官损害具有重要的临床意义。

关键词：老年,高血压,踝臂指数,脉搏波传导速度,反射波增强指数

参考文献

[1]Aboyans V,Lacroix P,Ferrières J,et al.Ankle brachial index:an essential component for the screening,diagnosis and management of peripheral arterial disease[J].Arch Mal Coeur Vaiss,2004,97(2):132～138.

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