脑血流中的血红蛋白有两种: 氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)。 这两种血红蛋白在脑血流中浓度的变化可以反应脑部神经活动, 提取其浓度变化信号可以为如癫痫病灶定位、 抑郁等相关疾病的诊断和治疗提供依据和参考。 目前, 使用近红外光谱提取脑血流信号的算法有EEMD-ICA法主成分分析法(PCA)、 独立成分分析法(ICA)、 相干平均法、 自适应滤波等, 这些算法在对近红外脑神经活动信号提取时都有各自的特点和优势, 但都重视如呼吸、 眼动等各种生理干扰, 忽视了测量过程中符合高斯分布的测量干扰, 如仪器精密度、 信号传输中的串扰等。 为了提取脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号, 设计了功能性近红外光谱(fNIRS)的脑血流参数采集装置, 选择波长为750和830 nm的二极管近红外光源采集脑部血流变化信号, 采用扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法, 把生理干扰和测量干扰建立对应的数学模型, 使用基于误差平方和最小的原理进行递归计算, 通过对下一时刻系统的初步状态估计以及测量得出的反馈相结合, 得到该时刻无限逼近真实值的状态估计, 结合修正的朗伯比尔定律(Lambert-Beer law), 将光密度信号的变化转换为氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号。 结果表明: 所提方法可以有效去除符合高斯分布的测量干扰, 在Valsava实验和视觉诱发实验中, 可以提取出脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化曲线, 和主流的EEMD提取脑信号算法比对其RMSE值提高了0.96%, r值提高了0.6%, 表明提出的方法有一定的优越性。 所提方法为相关脑部疾病诊断等提供了有效的脑神经活动探测方法。

循环血量(CBV)作为主要的血流动力学参数, 在心血管疾病的病情评估和手术监护中具有重要的临床应用价值。 将吲哚菁绿色素（ICG）作为示踪剂的脉搏色素谱法, 通过建立ICG稀释排泄的色素谱曲线, 实现CBV的在体无创测量。 在实际临床应用中, 由于受到血氧波动和环境背景光等干扰因素的影响, 脉搏色素谱法测量CBV的准确度低于预期值。 为解决这一问题, 研究了一种基于修正脉搏色素谱的循环血量检测方法。 具体操作是, 在患者的肘静脉处注入吲哚菁绿试剂, 利用光电传感器分别采集特征波长点的透射光谱信号和背景光电信号, 采用差分算法消除血氧波动和环境背景光的干扰影响, 建立准确的ICG色素谱曲线, 从而计算CBV等血流动力学参数。 与131I同位素“金标准法”相比较的试验结果表明, 该研究提出的基于修正脉搏色素谱的循环血量检测方法, 将CBV测量的平均相对误差从6.85%降低为4.53%, 显著提高了其测量准确度。