臺灣博碩士論文加值系統

就如同心電圖一般，可協助連續血壓訊號進行心臟方面疾病之診斷。在臨床應用上，侵入性血壓量測裝置可提供連續血壓訊號，雖精準卻不可能在一般例行性檢查中進行。非侵入性血壓量測計可應用於一般檢查或居家環境中，卻僅能提供收縮壓與舒張壓兩個特徵值，無法呈現完整血壓訊號的資訊。
本研究建構之系統主要包括血壓校正量測系統、穩定之恆定壓力控制迴路及LabVEIW即時訊號處理程式。以單晶片MSP430為核心，搭配PI(比例-積分)控制器進行電動幫浦電壓調控，將氣囊內壓維持於39~41mmHg之間以進行長時間的連續血壓訊號量測。
本研究針對10位無心血管疾病之正常年輕男女的自願受測者，利用憋氣實驗以改變人體生理狀態，並以自製的非侵入式連續血壓波型量測裝置。於憋氣前、憋氣中與憋氣後量測手臂及手腕兩部位的連續血壓波型訊號，即時推導出周邊血管模型與周邊血管特性之關係，藉此探討正常受測者在周邊血管特性之間的差異性。同時評估系統訊號處理程序的有效率以及準確度。
在每一個連續血壓訊號區段進行特徵值分析之前，會先判斷訊號是否會因電動幫浦的充氣動作或是達到飽和狀態，而導致結果偵測錯誤；因此，血壓有效訊號之評估主要可分為整體有效率、手臂有效率以及手腕有效率，其平均有效率分別為：70.62%、73.88%、94.34%。接著比較在相同的頻率範圍下，手臂及手腕的血壓特徵值之間的相關性；將手臂及手腕原始訊號經過相同的頻率濾波後，以人工的方式來檢查各特徵點之偵測結果是否正確。由結果得知，手臂及手腕訊號在每個對應心搏的血壓特徵之平均偵測率，分別為：90.96%、83.13%及45.87%；另外，訊號經過整體平均處理後的血壓特徵平均偵測率，分別為：99.76%、85.93%及53.12%。在每個對應的心搏或是經過整體平均處理的所有血壓特徵之相關度，並沒有呈現出相同的趨勢變化，因此大部份的相關度均不高；其中，有兩位受測者部份的血壓特徵(血壓振幅及增大指數)分析，則是呈現負相關。
本研究尚有許多值得探討與需要改良的地方，如增大指數(AIx)特徵點P1之偵測方法：雖已有學者提出方法，但實際結果還是會有誤差，若能找出更好的方法，對於增大指數分析是非常受用。

Just like electrocardiogram (ECG), the continual blood pressure signal can assist the diagnosis cardiac diseases. In clinical practice, invasive blood pressure measurement devices provide accurate continual blood pressure signal. However, it can't apply to routine inspection. In ordinary circumstances, noninvasive blood pressure measurement devices must be used. Nevertheless, most of them provide only two value, systolic pressure and diastolic pressure, with on additionally information.
The proposed system consists of one blood pressure calibration sub-system、stable constant pressure control mechanism and a LabVIEW real time signal processing program. The system uses the microprocessor (MSP430) to implement proportional-integral (PI) controller and maintain the pressure in the cuff between 39-41mmHg such that continuous blood pressure measurement is possible.
Ten normal young male and female without cardiovascular disease were recruited, breath holding maneuver was used to change the physical condition. Continuous blood pressure waveforms of brachial and ulnar arteries were measured during the experiment using the proposed system. Real time computation of peripheral vessel model and the peripheral vessel characteristic before breath holding, during breath holding and after breath holding were used to discuss the difference between normal subjects in peripheral vessel characteristic. At the same time, to evaluate the effective rate and accurate rate of signal process procedure of the proposed system.
Before analyze each continual blood signal section, inspection was made to identify detection error caused by electric pump activation or signal saturation. The evaluation of blood pressure efficacy is separated into total efficacy, brachial efficacy, and ulnar efficacy. The average efficacy rates are 70.62%, 73.88%, and 94.34%, respectively. Comparisons were also made for same frequency range, the correlation between brachial and ulnar blood signal. The original signal from brachial and ulnar arteries were filtered at the same frequency and inspected manually to exam the correctness of detyection for each characteristic points. The results indicate the average beat to beat detecting rate for total, brachial and ulnar arteries blood pressure signals are 90.96%, 83.13% and 45.87%, respectively. In addition, after ensemble average processing the detecting rate improved to 99.76%, 85.93% and 53.12%. For beat to beat correlation, there is no similar tream on avery blood pressure characteristic, thus the correlations are low. In two subject, negative correlations for blood amplitude and augmentation index appear.
In this study, there are a lot of improvement can be made, such as the detection method of augmentation index characteristic point P1. Although there are some methods proposed by other research, but the actual result still had some error. If one can find a better method it will make a great improvement in the analysis of augmentation index.

目錄
摘要 I
英文摘要 III
謝誌 V
目錄 VII
圖索引 IX
表索引 X
第一章 序論 1
1-1 前言 1
1-2 研究目的 2
1-3 論文架構 3
第二章 研究背景與理論 4
2-1 文獻回顧 4
2-2 血壓訊號特徵點的定義及其生理意義 11
2-2.1 連續血壓波型 12
2-3 血壓量測法之分類及其工作原理 14
2-3.1 侵入式量測 14
2-3.2 聽診法 14
2-3.3 振盪法 16
2-3.4 低壓式量測法 17
2-4 恆定壓力控制原理 18
2-4.1 PID控制理論 18
第三章 系統架構與方法 21
3-1 硬體架構 22
3-1.1 非侵入訊號量測系統 22
3-1.1.1 類比訊號處理線路 22
3-1.1.2 恆定壓力控制迴路 29
3-1.2 周邊系統 32
3-1.2.1 微控制器 33
3-1.2.2 快閃記憶體 35
3-1.2.3 液晶顯示器與觸控面板 36
3-1.3 電腦端 37
3-2 軟體架構 38
3-2.1 LabVIEW 38
3-2.2 連續血壓即時分析處理流程 39
3-2.3 血壓校正分析 54
3-2.4 ECG訊號分析 57
3-3 實驗設計 60
3-3.1 研究對象之量測 60
第四章 結果與討論 62
4-1 硬體線路及系統整合 62
4-1.1 類比訊號處理線路 62
4-1.2 恆定壓力控制迴路 65
4-1.3 系統整合 66
4-2 軟體測試結果 67
4-2.1 連續血壓即時分析結果 69
4-2.2 血壓校正分析結果 74
4-2.3 ECG分析結果 75
4-2.4 資料分析 76
4-2.4.1 ECG及血壓校正量測結果 76
4-2.4.2 連續血壓量測結果 77
4-2.4.3 系統效能評估 98
4-3 討論 100
第五章 結論與未來展望 102
5-1 結論 102
5-2 未來展望 105
參考文獻 107
附錄A 109

圖索引
圖 2 1 硝化甘油對血壓訊號的影響 5
圖 2 2 在硝化甘油作用前後所建立之臂動脈與橈動脈轉換函式 6
圖 2 3 相關度分析：量測的周邊與主動脈血壓訊號(上)估算之主動脈與量測之主動脈血壓訊號(下) 7
圖 2 4 實際與估算血壓訊號之比較 7
圖 2 5 大主動脈與周邊血管求增大指數(AIx)之定義 8
圖 2 6 模擬血管模型之電路 8
圖 2 7 由腕動脈波型所求得心臟舒張之曲線擬合結果 9
圖 2 8 由上述數學式所求得的血管模型元件之相關結果 10
圖 2 9 血壓脈波與心電圖在時間上的關係 11
圖 2 10 人體中不同測量點的血壓波型 13
圖 2 11 依年齡、血管硬化程度等因素，造成波型的不同 13
圖 2 12 聽診法示意圖 15
圖 2 13 Cuff作用示意圖 15
圖 2 14 振盪法示意圖 16
圖 2 15 PID控制結構圖 20
圖 3 1 系統架構圖 21
圖 3 2 非侵入訊號量測系統方塊圖 22
圖 3 3 血壓連續量測線路方塊圖 23
圖 3 4 血壓校正量測線路方塊圖 23
圖 3 5 心電圖量測線路方塊圖 23
圖 3 6 壓力感測器 Electrical connection 24
圖 3 7 壓力感測器 Bottom view 24
圖 3 8 INA128 功能腳位圖 25
圖 3 9 減法線路圖 26
圖 3 10 Butterworth低通濾波的頻率響應特性 26
圖 3 11 四階Butterworth濾波器的參數值 27
圖 3 12 二階低通的基本電路 27
圖 3 13 實現之四階butterworth低通濾波器之電路圖 29
圖 3 14 電動幫浦迴授控制圖 30
圖 3 15 控制電動幫浦電壓流程圖 31
圖 3 16 達林頓放大電路 31
圖 3 17 類比訊號處理線路(白)及恆定壓力控制迴路(綠) 32
圖 3 18 周邊系統架構圖 33
圖 3 19 MSP430系統方塊圖 33
圖 3 20 MSP430微控制器記憶體配置圖 34
圖 3 21 K9F1G08U0A之系統區塊圖 35
圖 3 22 K9F1G08U0A之儲存陣列結構圖 36
圖 3 23 LCD系統架構圖 37
圖 3 24 LCD電源供應圖 37
圖 3 25 軟體系統架構圖 38
圖 3 26 連續血壓即時分析處理方塊圖 39
圖 3 27 原始血壓訊號(上)及經過不同頻率數位濾波之血壓訊號(下) 40
圖 3 28 LabVIEW軟體內建的FIR數位濾波器方塊 41
圖 3 29 血壓訊號擷取以及使用FIR數位濾波器程式流程 41
圖 3 30 當血壓訊號的電壓值全部低於0V則不進行處理 42
圖 3 31 電動幫浦訊號微分訊號(紅色)正、負脈衝個數超過3(左)或脈衝位址符合判斷條件範圍(右)則不進行處理 42
圖 3 32 連續血壓特徵值(SBP、MBP、DBP) 44
圖 3 33 利用cubic spline差分法求出三次雲形曲線 44
圖 3 34 將原始訊號減去三次雲形曲線之結果 45
圖 3 35 BB即為第二個零交越點與特徵點P1的對應線 46
圖 3 36 一次微分增大指數特徵點P1之偵測結果 47
圖 3 37二次微分增大指數特徵點P1之偵測結果 47
圖 3 38 四次微分增大指數特徵點P1之偵測結果 47
圖 3 39 血壓波型振幅與Dicrotic notch特徵點之偵測結果 48
圖 3 40 心臟舒張波型振幅(黑)及最低點 49
圖 3 41 LabVIEW 軟體內建的線性回歸分析方塊 49
圖 3 42 系統模型建立方塊圖 51
圖 3 43 FFT與IFFT之轉換關係圖 51
圖 3 44 將每段訊號做ensemble average之結果 52
圖 3 45 30Hz之重建訊號(Y’) 52
圖 3 46 手腕原始訊號及重建訊號之結果 53
圖 3 47 連續血壓每5秒即時分析處理流程 53
圖 3 48 電動幫浦控制流程圖 54
圖 3 49 血壓校正處理流程 56
圖 3 50 血壓校正偵測 57
圖 3 51 ECG處理流程 57
圖 3 52 R波偵測流程 58
圖 3 53 訊號做微分及取絕對值結果 59
圖 3 54 對上圖結果做移動平均及偵測波峰結果 59
圖 3 55 ECG訊號偵測R波結果 59
圖 3 56 連續血壓訊號量測時程圖 60
圖 4 1 類比訊號處理線路 62
圖 4 2 血壓量測線路四階Butterworth低通濾波器 63
圖 4 3 血壓量測線路濾波器頻率響應實測結果 63
圖 4 4 心電圖量測線路 64
圖 4 5 心電圖量測線路頻率響應實測結果 64
圖 4 6 血壓量測系統主要電路 65
圖 4 7 手臂(上)及手腕之電動幫浦控制曲線 65
圖 4 8 系統外觀正面(左)及背面(右) 66
圖 4 9 系統應用 66
圖 4 10 訊號量測線路方塊圖 67
圖 4 11 ECG與血壓校正量測執行介面 68
圖 4 12 連續血壓量測執行介面 68
圖 4 13 連續血壓訊號儲存及顯示執行界面 69
圖 4 14 兩通道原始血壓訊號(上)及經過數位濾波器處理結果 70
圖 4 15 原始血壓訊號 71
圖 4 16 紅線的部份是以cubic spline差分法求出的三次雲形曲線 71
圖 4 17 去除基線漂移後之血壓訊號 71
圖 4 18 增大指數特徵點P1之偵測結果 72
圖 4 19 兩通道血壓特徵之各別結果(左)及平均結果 72
圖 4 20 原始訊號(左)及經過ensemble average處理結果 73
圖 4 21 重建輸出訊號及MSE結果 73
圖 4 22 血壓校正量測介面 74
圖 4 23 血壓校正實際量測波形及特徵值結果 75
圖 4 24 ECG訊號做微分、取絕對值結果(左)及R波偵測結果 75
圖 4 25 10Hz(紫)與40Hz(藍)手臂訊號之血壓振幅折線分析圖 79
圖 4 26 10Hz(紫)與40Hz(藍)手臂訊號之增大指數折線分析圖 80
圖 4 27 10Hz(紫)與40Hz(藍)手臂訊號之時間常數折線分析圖 80
圖 4 28 10Hz(紫)與40Hz(藍)手腕訊號之血壓振幅折線分析圖 81
圖 4 29 10Hz(紫)與40Hz(藍)手腕訊號之增大指數折線分析圖 81
圖 4 30 10Hz(紫)與40Hz(藍)手腕訊號之時間常數折線分析圖 82
圖 4 31 使用四種頻率偵測手臂增大指數特徵點之結果，分別為(左上)10 Hz、(右上)20 Hz、(左下)30 Hz及(右下)40Hz 86
圖 4 32 使用四種頻率偵測手臂時間常數特徵點之結果，分別為(左上)10 Hz、(右上)20 Hz、(左下)30 Hz及(右下)40Hz 87
圖 4 33 使用四種頻率偵測手腕增大指數特徵點之結果，分別為(左上)10 Hz、(右上)20 Hz、(左下)30 Hz及(右下)40Hz 88

圖 4 34 使用四種頻率偵測手腕時間常數特徵點之結果，分別為(左上)10 Hz、(右上)20 Hz、(左下)30 Hz及(右下)40Hz 88
圖 4 35 手臂(上)及手腕訊號(下)在憋氣前所偵測的血壓特徵點 89
圖 4 36 手臂(上)及手腕訊號(下)在憋氣中所偵測的血壓特徵點 90
圖 4 37 手臂(上)及手腕訊號(下)在憋氣後所偵測的血壓特徵點 90
圖 4 38 手臂(藍)及手腕(紫) 相對應血壓訊號之血壓振幅折線分析圖 91
圖 4 39 手臂(藍)及手腕(紫) 相對應血壓訊號之增大指數折線分析圖 92
圖 4 40 手臂(藍)及手腕(紫)相對應血壓訊號之時間常數折線分析圖 92
圖 4 41 手臂(藍)及手腕(紫)相對應血壓訊號經過整體平均處理後之血壓振幅折線分析圖 93
圖 4 42 手臂(藍)及手腕(紫)相對應血壓訊號經過整體平均處理後之增大指數折線分析圖 93
圖 4 43 手臂(藍)及手腕(紫)相對應血壓訊號經過整體平均處理後之時間常數折線分析圖 94
圖 4 44 血壓波型之心臟舒張結構不明顯(左)及不存在心臟舒張結構部份(右) 96
圖 4 45 受測者A之系統脈衝響應函式結果 99
圖 4 46 受測者B之系統脈衝響應函式結果 99


表索引
表 2 1 動脈血壓波型及其生理意義 12
表 4 1 血壓量測系統之血壓校正結果 76
表 4 2 床邊監測儀之血壓校正結果 77
表 4 3 血壓量測系統與床邊監測儀之相關度結果 77
表 4 4 血壓有效訊號之評估結果 78
表 4 5 手臂訊號在不同頻率的血壓特徵值之相關度分析 80
表 4 6 手腕訊號在不同頻率的血壓特徵值之相關度分析 82
表 4 7 十位受測者手臂40Hz_10Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 83
表 4 8 十位受測者手臂40Hz_20Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 83
表 4 9 十位受測者手臂40Hz_30Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 84
表 4 10 十位受測者手腕40Hz_10Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 84
表 4 11 十位受測者手腕40Hz_20Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 85
表 4 12 十位受測者手腕40Hz_30Hz的血壓特徵值相關度之分析結果 85
表 4 13 手臂及手腕訊號在憋氣前、中、後的血壓特徵值平均之結果 91
表 4 14 手臂及手腕相對應血壓訊號相關度及偵測率之結果 92
表 4 15 手臂及手腕相對應血壓訊號經過整體平均處理後之相關度及偵測率 94
表 4 16 十位受測者手臂及手腕訊號在每個心搏的血壓特徵偵測率 95
表 4 17 十位受測者手臂及手腕訊號經過整體平均處理的血壓特徵偵測率 95
表 4 18 十位受測者手臂及手腕訊號在每個心搏的血壓特徵之相關度 97
表 4 19 十位受測者手臂及手腕訊號經過整體平均處理的血壓特徵之相關度 97
表 4 20 十位受測者之MSE結果 98

[1]行政院衛生署，http://www.doh.gov.tw
[2]J. C. Joseph, M. B. John, “Introduction to biomedical equipment technology”, Prentice hall, fourth edition, 2001
[3]K. Yamakoshi, A. Kawarada, A. Kamiya, H. Shimazu, H. Ito, ”Long-term Ambulatory Monitoring of Indirect Arterial Blood Pressure Using a Volume-Oscillometric Method”, Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 23, pp.459-465, 1996
[4]A. Kawarada, H. Shimazu, H. Ito, K. Yamakoshi, “Ambulatory Monitoring of Indirect Beat-to-Beat Arterial Pressure in Human Fingers by a Volume-Compensation Method”, Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 29, pp.55-62, 1991
[5]H. Shimazu, H. Ito, A. Kawarada, H. Kobayashi, A. Hiraiwa, K. Yamakoshi, “Vibration Technique for Indirect Measurement of Diastolic Arterial Pressure in Human Fingers”, Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 27, pp.130-136, 1989
[6]M. Karamanoglu, M. O’Rourke, A. P. Avolio, R. P. Kelly, “An analysis of the relationship between central aortic and peripheral upper limb pressure waves in man”, Euro. Heart J., vol. 14, pp. 160–167, 1993
[7]S. Harold, S. H. Christopher, P. Ursula, P. K. Raymond, J. K. Paul, D. S. Tim,” Heritability of Central Systolic Pressure Augmentation A Twin Study”, Hypertension. 35:pp. 574-579, 2000
[8]J. O. James, J. W. David, “Noninvasive Assessment of Arterial Stiffness and Risk of Atherosclerotic Events”, Arterioscler Thromb Vasc Biol.23:pp. 554-566;2003
[9]C. M.Sandrine, J. P. Sundip, R. R. Simon, M. R. James, J. C. Philip, “Pressure Wave Reflection Assessed From the Peripheral Pulse Is a Transfer Function Necessary?”, Hypertension. 41:pp .1016-1020, 2003
[10]S. Patrick, Q. Ahmad, D. B. Tine, C. Stephane, V. Pascal, A. Albert, ”Peripheral “Oscillatory” Compliance Is Associated With Aortic Augmentation Index”, Hypertension.37:pp. 1434-1439, 2001
[11]R. Goldwyn, T. Watt, “Arterial pressure pulse contour analysis via a mathematical model for the clinical quantification of human vascular properties”. IEEE Trans Biomed Eng.14:pp. 11–17, 1967
[12]B. W. Ian, R. C. John, “Increased Central Pulse Pressure and Augmentation Index in Subjects With Hypercholesterolemia”, Journal of the American College of Cardiology, Vol. 39, No. 6, pp. 1005_1011, March 20, 2002

[13]J. G. Webster, “Medical Instrumentation – Application and Design, 3rd edition”, John Wiley & Sons, Inc., pp.309, 1998
[14]K. Mustafa, “A System for Analysis of Arterial Blood PressureWaveforms in Humans”, Computers and Biomedical Research Volume: 30, Issue: 3, pp. 244-255, June, 1997
[15]E. S. Michel, B. Athanase, “The shape of the blood pressure curve and genetic hypertension”, Trends in Cardiovascular Medicine Volume: 5, Issue: 3, pp. 96-102, May 6, 1995
[16]J. G. Webster, “Medical Instrumentation – Application and Design, 3rd edition”, John Wiley & Sons, Inc., pp.317-328, 1998
[17]L. A. Geddes, “The Direct and Indirect Measurement of Blood Pressure”, Year Book Medical Publishers, 1970
[18]陸坤池, “以低壓實現之非侵入式連續血壓波型量測系統”,中原大學碩士論文 民國89年6月
[19]D. Shapiro, L. D. Jamner, J. D. Lane, K. C. Light, M. Myrtek, Y. Sawada, A. Steptoe, “Blood Pressure Publication Guidelines”, Psychophysiology, Vol. 33, pp.1-12, 1996
[20]T. F. H. Schmidt, J. Wittenhaus, T. F. Steinmetz, P. Piccolo, H. Lüpsen, “Twenty-Four-Hour Ambulatory Noninvasive Continuous Finger Blood Pressure Measurement with PORTAPRES：A New Tool in Cardiovascular Research”, Journal of Cardiovascular Pharmacology, Vol. 19, pp.S117-S145, 1992
[21]SenSym Company, “SCC Series Pressure Sensors Data Sheet”, 2004
[22]Burr-Brown Company, “INA128 Data Sheet”, 1996
[23]張峰碩,”建構非侵入式連續血壓量測系統以評估血管系統之數學模型”,中原大學碩士論文 民國94年6月
[24]Texas Instruments, “MSP430x1xx Family User Guide”, 2000
[25]Samsung Electronics, “K9F1G08U0A Flash Memory”
[26]Microtips Technology, “MTG-F32240NRWHS”
[27]惠汝生,”LabVIEW 8.X圖控程式應用”,全華科技圖書, 2006
[28]林傳生, ” Matlab之使用與應用”,儒林圖書, 2004
[29]R. Kelly, C. Hayward, A. Avolio, M. O’Rourke, “Noninvasive Determination of Age-Related Changes in the Human Arterial Pulse”, Circulation, Vol. 80, No.6, pp. 1652-1659, December 1989