心脏和循环系统疾病是人类最常见的致死病因——甚至比癌症还要严重！因此，我们要非常重视心脏的健康。那么该如何重视呢？我们知道，当医生使用心电图(ECG)测试心脏功能时，会观察脉搏上升曲线图。
我们最好在不经意时检查心脏功能，比如早上刷牙的时候。如果一切正常，那最好不过，一旦出现了问题，心脏门诊会接收到设备所检测到的异常情况通知。
一些特殊情况，如胸部烧伤的患者、皮肤极度敏感的早产儿或被困在车辆中的事故受害者，无法使用心电图(ECG)测试时所用的电极。因此，我们有必要使用另一种非接触测试方法来测试心脏功能。
如何在不直接接触的情况下测试心脏功能？答案是激光多普勒振动仪(LDV)，如德国Polytec公司的单点式激光测振仪，测试激光的波长λ = 1550 nm，采用非接触式，人眼安全。LDV测试的不是心脏本身的电信号，而是心脏在体表上引起的机械运动。LDV在有衣物（即使穿的轻薄睡衣）遮盖时难以完成测试，但是可以对胸腔甚至是裸露在外的颈部进行测试。
如果期待心电图测试曲线与测振仪获得的曲线（这里称为心振动图(VCG)）完全一样，那恐怕会失望。图1中的两次测试结果可以说明。心电图显示正常病程，ECG的极值峰清晰可见，分别标记为P, Q, R, S和T，这在VCG中则没有显示。但是，这两种测试方法的极值峰的间距是相同的。这意味着瞬态心率在两种测试数据中是匹配的，这里约1.2 Hz或每分钟72次(bpm)，因此确实可以检测到异常。
窥探振动信号背后的深层意义
心电图是一种电信号，只记录心脏的活动。与之相比，VCG显示的是心脏肌肉的机械运动。如图2所示，VCG频谱显示出三簇谱线：f = 0.25 Hz, f = 1.2 Hz和f = 2.4 Hz。中间的谱线对应心率。由于心跳随着时间的产生细微的变化，测试时间约为2分钟，因此会产生如图所示的谱线簇。在频率的两倍处是第二簇，这是由心跳不是纯正弦信号引起的，从而导致产生谐波。最后，f = 0.25 Hz处的峰值是由呼吸引起的，这也是测振仪检测到的机械信号。所以，除了心脏活动外，测振仪还可以用来检测呼吸！在测振仪的测试信号中设置高通滤波器，提取出心脏机械振动信号，滤波器截止频率fg = 0.58 Hz。
测点的位置越接近心脏，则越适合用于测定心率。如果胸部表面被衣服覆盖，以至于测振仪信号无法穿透，则需要更换测试位置。由于颈部通常是裸露的，颈动脉是一个可选的测试部位。图3显示了9个可能的测试位置。测试信号的质量取决于测试部位和到颈动脉的距离，如图4所示。中间测点和右边测点能获得最佳测试信号。心率需要通过测试信号x[k]而计算出来。为此，有两种方法可用：幅值谱|[X[n]|或自相关函数rXX[κ]估计。
预期心率可用频谱中的最大峰值来表示，也可表示为相关函数中最大值之间距离的倒数。对于图1中的两个测试信号x[k]而言，对应的相关函数如图5所示。测试信号x[k]的周期性也体现在它们的相关函数rXX[κ]中。频谱分辨率以及由此确定的心率的准确性受到采样频率(这里fs = 120 Hz)和样本数量(这里N = 600) 的限制，此时，分辨率Δf = 0.2 Hz。
通过补零方法，可提高分辨率，但代价是牺牲精度。使用相关性方法时，当心率f = 1 Hz或60 bpm时，与频率相关的频谱分辨率为Δf = 8.23 mHz或0.49 bpm。因此，相关性方法是首选方法，尤其是它可以根据相关函数导出的数据来确定最佳测点。图4测试信号所确定的心率如图6所示，其中绿色曲线为上方测点，红色曲线为中部测点，蓝色曲线为下方测点。
确定的心率约为f = 1Hz，其中中间和右边测点最稳定，如图4所示。特别是，正确的测点显示的异常值最少，例如，异常值可能由患者的移动或咳嗽引起。
心脏颤动检测
心脏颤动(更准确地说是心室颤动)中，心率偏离正常值，可升高至f = 5 Hz或300 bpm。这会对心脏造成长期损害，因此这项检测很重要。在心脏受损之前，病人通常感觉不到任何异常。图7为存在心脏颤时的ECG和VCG部分谱图。
图7：心电图(左)与心振动图(右)的房颤信号对比
上：测试信号，下：相关函数
从心电图中极大值之间的变化间隔中，可以看到心脏活动的不规则性。在VCG中，则完全不存在明显的最大值。这导致在相关函数中不能识别出明显的第二个峰值。由此，可以推导出自动检测房颤的标准。通过相关函数计算的心率也可以看出心脏活动的不规则性，如图8所示。
心率波动是典型的心脏颤动，在ECG和VCG中都可以看到，范围为45 bpm至120 bpm。
展望
基于现有的研究，在目前的医疗条件下，非接触式获取心脏参数，如心率和心室颤动，是可达到一定的精度的。此外，通过适当的信号处理，也可以在非接触式情况下测试心音和呼吸。
现在，我们需要合适的医疗技术公司来开发出易于管理和价格实惠的设备，虽然这并非一朝一夕就能实现，但是值得我们去努力，因为它可以防止许多人过早死于心脏病。
Acknowledgements
Contributions to the presented project have been made, among others, by Dr. Laura Mignanelli from KIT, Dr. Armin Luik from the Karlsruhe Municipal Hospital, Dr. Marko Wolfer from Polytec, and Dr. Jürgen Metzler from Fraunhofer IOSB, for which they are thanked. Thanks are due to Springer Verlag for publishing the book Kristian Kroschel, (ed.) Laser Doppler Vibrometry for Non-Contact Diagnostics ISBN 978-3-030-46691-6, Springer Nature Switzerland AG 2020
Images courtesy: Images courtesy of the authors unless otherwise specified. Cover image: Kursad Sezgin/shutterstock.com
