用光纤聆听“心声”，举手投足间守护健康 | 赵前程、严金印

在当今世界，人口老龄化问题日益凸显，心血管疾病成为老年人健康的重大威胁。鉴于此，心血管的健康监测显得尤为重要。今天，我们就来深入了解一种极具创新性与前瞻性的生命体征监测方法——光纤传感监测。

首先从一个日常现象说起：当我们站在水边，水面会清晰映出自己的倒影。为什么会这样呢？因为空气与水的折射率不同，当光从一种介质传播到另一种介质时，在两种介质的交界面处，光的传播方向会发生改变，一部分光返回原介质，一部分光进入新介质，这就是反射和折射。在光纤内部也有这样一个交界面，光纤里有折射率较高的纤芯和折射率较低的包层（图1（a））。光从纤芯射向包层时，起初有折射光和反射光。随着入射角增大，折射光变弱，反射光变强。当入射角达到一个临界角时，光就不再折射进包层，全被反射回纤芯。这种只有反射光的现象就叫做全反射，光借此在光纤里实现无衰减的传输，正如图1（b）的光路所示。

图 1（a）光纤结构 （b）全反射原理

光在光纤里传输的时候，会和外面的环境发生相互作用，环境的变化会使光的一些特性发生改变。光纤传感技术就是利用了这一点，可以感知温度、振动、压力、应变和折射率等各种物理参数，具有高灵敏度、低成本、小体积和抗电磁干扰等优点。

下面我们就来介绍一种监测心率的新方法。心率作为一项关键的人体生命体征信号，在反映心脏健康状况方面发挥着不可替代的作用。在多数心脏疾病的早期，心率监测都可发现异常。

说到心率监测，你首先想到的也许是心电图（Electrocardiogram, ECG）。它确实是一种常用的无创伤性心率监测方式。但心电图监测需要使用专业的大型设备，患者需要前往正规的大型医院或体检中心，由专业医护人员操作。并且这种方式需要将电极贴片与患者的皮肤直接接触，不适宜居家长时间佩戴。

因此，早在2014年，新加坡通信研究院研究人员，首次采用光纤马赫-曾德尔干涉仪（Mach-Zehnder Interferometer，MZI）检测心冲击信号（Ballistocardiogram, BCG）的方式获取心率。它无需电极与皮肤粘贴，消除了传统方式因接触带来的不适与隐患。同时这种方式也可以满足长期监测心率的要求，这对于老年人或长期卧床病人意义重大。这里有两个主要因素，光纤MZI和BCG。下面我们来分别解释它们。

首先来看光纤MZI。为了实时监测人体的生命体征信号，科学家们下了不少功夫，开发出了许多基于光纤传感技术的方法。它们主要是通过一些特殊的光纤结构来实现的，如光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Gratings）、长周期光纤光栅（Long-Period Fiber Gratings）、光纤微弯（Fiber Optic Microbend）以及光纤干涉仪（Optical Fiber Interferometers）等等。

MZI就是一种重要的干涉仪，它观测的是从同一光源发射的光束被分裂成两道准直光束后，在经过不同路径与介质相互作用后产生的相对相移变化。马赫-曾德尔干涉仪的结构原理如图所示，其中图2（a）是传统的MZI，图2（b）是新的基于光纤的马赫-曾德尔MZI。两者都是基于光的干涉原理，区别在于传导介质不同。相比于传统MZI，光纤MZI利用光纤作为介质，有准确度高、搭建方便和损耗小等诸多优点。

图 2（a）传统的马赫-曾德尔干涉仪 （b）光纤马赫-曾德尔干涉仪

一般而言，光纤 MZI 由一个激光器、两个耦合器、一条光纤参考臂、一条光纤传感臂以及三个光电探测器（PD）构成，制造工艺较为简单。当激光器发射出光后，光在经过第一个耦合器时，会被平均分成两束强度相同的光。其中一束光是参考光，它沿着光纤参考臂进行传输，在传输过程中需要与外界环境保持相对隔离，确保它不受到外界因素的干扰。另一束光作为信号光，沿着光纤传感臂传输，能敏锐地感知外部环境的变化。当人体的压力等因素作用于传感臂时，传感臂的长度便会发生改变。两束光走过的路程不一样了，就会产生相位差。当应用到监测生命体征信号时，这个相位差主要是由于心脏跳动相关的物理量变化引起的。最后，这两束光在第二个耦合器中再次相遇，发生干涉现象，就像两列水波相遇时相互叠加或者抵消。通过检测干涉条纹或者干涉光强的变化，我们就能获取人体生命体征信息。

光电探测器采集到的原始信号，我们还不能直接利用。因此，我们需要对信号进行解调，可以理解为相位差信号提取的过程。图3给出了详细的解调流程图。

图 3 光信号解调原理图

在光纤MZI中，我们采用具有三个输出的耦合器，信号分别由三个光电探测器接收，然后由电路进行处理，并通过数据采集卡存储在计算机中。这里面涉及到一些公式和算法。其中，最主要的一部分就是通过微分交叉相乘算法（红色框）提取相位差信号。微分交叉相乘解调算法可以通过对待测信号的微分、交叉相乘和积分处理，以及滤波器的使用来提取出待测信号中的相关信息，实现信号的解调。

我们可以把微分交叉相乘解调算法想象成一个筛选宝藏的机器，它是提取有用信息的工具。原始信号就像是从地里挖出来的一堆混合着泥土、石头和宝藏的东西。这个机器（算法）要做的第一件事是 “微分”，好比把这堆东西按照某个特征先初步分类。然后 “交叉相乘”，就像是把初步分类后的不同类别东西进行组合，看看能不能产生新的有用的线索。比如，把小的金粒和小的银粒组合在一起，看看能发现什么关于宝藏分布的新线索。最后 “积分和滤波” 就像是把这些组合后的线索进行整理和筛选，把有用的信号累积起来（积分），把没用的石头（噪声）去掉（滤波），留下真正的宝藏信息（相位差信号）。

此外，干涉信号经光电探测器转化为电信号时，产生了一些可能会影响信号准确度的量。第一个是直流量，它是由于光探测器自身特性及背景光所引起的，因此，需要去除直流量（黄色框）。第二个是交流量，激光光源强度的波动和偏振状态的变化会产生一个交流量。为了消除该量的影响，我们通过三个输入信号平方求和得到带有交流量的L2信号，让L1除以这个数就可消除交流量（蓝色框）。消除这些分量可提升信号纯净度与稳定性，使处理后的信号更精准反映心脏跳动特征，增强测量可靠性。

现在可以来解释心冲击信号了。从光纤MZI经过一系列处理后，解调得到的相位差信号，就是心冲击信号（BCG），如图4（a）所示。图4（b）是我们熟知的心电图（ECG）。

图 4（a）BCG信号和（b）ECG信号

那BCG这个指标是怎么来的呢？它可以追溯到1877年，英国生理学家戈登（J.W. Gordon）发现（见参考文献 [5]），当人站在弹簧秤上时，指针会在每次心跳时在刻度盘的两侧偏转。BCG是心脏在泵血过程中产生的机械振动，通过身体组织的传导，最终在体表产生一系列微弱的振动信号。这个现象充分反映了它与心脏跳动的密切关系。不过，当时因为技术条件有限，没有得到很好的应用。在最近二十年里，随着电子信息技术的快速发展，对BCG的研究迅速兴起，并为BCG数据收集设计了基于各种原理的测量设备。

观察图4（a）所示的BCG信号，能够发现它存在多个峰，将它们分别标记为HIJK峰。在对BCG信号展开分析时，一般以J峰作为基准。借助MATLAB的“find peaks”函数，便可检测出J峰。在此处，BCG信号的J-J峰间隔，也就是心跳间期，依据该间隔能够计算出心率，还能进一步分析心率的变化情况，进而可将其应用于心率变异性分析，以此来了解心脏功能的动态变化。

与传统的心电图信号（ECG）和阻抗心电图（impedance cardiography，ICG）等其他心血管检测技术相比，BCG信号具有检测方便和无直接接触的优势。对 ECG 信号同样可以使用“findpeaks”函数检测出心电图R峰，通过分析 ECG 信号的R-R峰间隔也能计算心跳间期，从而分析心率变化。

BCG和ECG之间有什么样的关系呢？对上图中的4（a）和（b），BCG的心跳间期与ECG的心跳间期相关性高达0.9862 ± 0.0139。简而言之，ECG能告诉你什么，BCG就能告诉你什么，两者几乎是等价的。这也从侧面证明了BCG信号用于生命体征信号监测的准确性和可行性。

不仅如此，科学家还发现了一个与心脏健康密切相关的重要信息：心肌梗死和心力衰竭等疾病与射血前期（pre-ejection period，PEP）有关。PEP是三个基本收缩时间间隔之一，定义为从心电图Q波到阻抗心电图 (ICG) B波的时间间隔。它反映了与心率相关的心肌收缩力。然而，传统的测量PEP的方法需要复杂的ICG测量设备和多个电极，非常不方便。不过，研究和实验发现，心电图R峰和心冲击信号J峰之间的时间间隔（称为RJ间隔），可以代替PEP变化，作为心肌收缩力的评估标准。

为了更方便、更长期地对人体健康信号进行监测，科学家们想出了一个很巧妙的办法，就是把传感器嵌入到床垫和座椅等家具里面。心脏跳动产生的微小压力，会被床垫或座椅的传感臂精准捕捉，随即引发光纤长度改变，致使光相位变化产生相位差，实现对人体生命体征的测量。当我们晚上躺在床上休息，或者白天坐在椅子上办公的时候，光纤传感器就能悄悄地对我们的生命体征信号进行监测和采集。通过这种方法，我们就可以对人体健康进行长期、非侵入式的监测，就好像有一个 “隐形的健康卫士” 一直在默默守护着我们，正如图5所示的那样。

图 5 生命体征监测系统

最后，图6给大家展示了一个已投入市场使用的智能床垫，它可以对人体生命体征进行长期和连续的监测，具有成本低、柔软舒适、制作简单等优点，为家庭医疗保健和医院健康监测提供了一种便捷、可靠的方式。它就像一座 “健康的桥梁”，用“光纤传感”这一纽带连接着我们的日常生活和健康监测，让我们可以更轻松地关注自己的健康状况。

图 6（a）智能床垫 （b）测试方法

■ 参考文献

[1] Perezcampos Mayoral, Christian, et al. "Fiber optic sensors for vital signs monitoring. A review of its practicality in the health field."Biosensors 11.2 (2021): 58.

[2] Lyu, Weimin, et al. "Non-invasive measurement for cardiac variations using a fiber optic sensor." IEEE photonics technology letters 33.18 (2021): 990-993.

[3] Wang, Senmao, et al. "Noninvasive monitoring of vital signs based on highly sensitive fiber optic mattress." IEEE Sensors Journal 20.11 (2020): 6182-6190.

[4] Lyu W, Chen S, Tan F, et al. Vital signs monitoring based on interferometric fiber optic sensors[C]//Photonics. MDPI, 2022, 9(2): 50.

[5] Gordon J W. Certain molar movements of the human body produced by the circulation of the blood[J]. Journal of anatomy and physiology, 1877, 11(Pt 3): 533.

■ 参考文献

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■ 作者简介

赵前程

2012年本科毕业于武汉理工大学，2012年先后赴英国伯明翰大学和澳大利亚新南威尔士大学攻读硕士和博士学位，2020年获“香港政府博士后奖学金”赴香港理工大学担任博士后研究员工作，现任重庆大学光电工程学院副教授，至今以第一作者身份发表SCI论文20余篇。主要研究方向为光纤生物传感，特种有源光纤，近红外光纤放大器、激光器。

严金印

2024年本科毕业于大连海事大学。目前就读于重庆大学光电工程学院电子信息专业。主要研究方向为光纤传感监测人体生命体征。