血液质谱样本的制备（基于fNIRS与SiPM的脑血氧检测电路设计）

吴 凯，刘 燕，佟宝同，邢晓曼，戴亚康

（中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，江苏 苏州215163）

脑血氧检测作为大脑功能检测之一，是认知神经科学和生物医学领域必不可少的研究工具。其研究方法之一——功能性近红外光谱技术，利用组织中血液的主要成分对近红外光的良好吸收性和散射性，而获得组织内氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况，从而实现对脑血氧的检测。硅光电倍增器件是近几年兴起的光电探测器件，具有尺寸小、增益高、工作电压低、对磁场不敏感等特点。为了检测脑血氧的变化，设计一个基于近红外光谱技术与硅光电倍增管的新型脑血氧检测电路，并通过前臂阻断实验验证了电路设计的性能满足需求。

近红外光谱技术；氧合血红蛋白；脱氧血红蛋白；硅光电倍增器件

中图分类号：TN219

文献标识码：A

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2017.01.025

中文引用格式：吴凯，刘燕，佟宝同，等. 基于fNIRS与SiPM的脑血氧检测电路设计[J].电子技术应用，2017，43(1)：95-98.

英文引用格式：Wu Kai，Liu Yan，Tong Baotong，et al. Design of a circuit based on fNIRS and SiPM in cerebral oxygen detection[J].Application of Electronic Technique，2017，43(1)：95-98.

0 引言

大脑是人体最重要的器官，是人类生存的指挥中心，其重量约占人体重的2%，然而，它的血流量约占心脏血液输出量的15%，耗氧量约占全身耗氧量的20%。因此，人脑组织对于缺血、缺氧十分敏感^[1]。例如，在脑外伤、心脑血管疾病甚至各种外科手术的临床治疗中，如果供血和供氧的检测无法达到要求，则可能造成脑组织神经功能不可逆转的损害^[2]。此外，对大脑功能的检测，使研究人员对大脑各区域功能的了解更加直观。脑血氧检测作为大脑功能检测之一，对认知神经科学和生物医学领域具有重要意义。因此，在临床治疗和科研中，具有一套检测病人大脑血氧浓度的设备是必不可少的^[3]。

功能性近红外光谱技术(Function Near-Infrared Spectroscopy，fNIRS)是认知神经科学和生物医学领域中一种新兴的光学脑成像技术^[4]，对组织血氧的检测便是之一^[5]。然而基于fNIRS的设备一般运用在光强度非常低的场合，因此，该检测器的灵敏度要求极高。传统设备中，fNIRS设备主要使用光电倍增管（PMTs）或光电二极管（APDs）作为检测器。然而，PMTs对过曝光非常敏感，操作电压高且体积大；APDs则降低了灵敏度，并且操作电压同样较高。

针对PMTs与APDs的不足，本文采用了一种近年来引起人们广泛关注的新型光电倍增探测器件——硅光电倍增管（Silicon Photo-Multiplier，SiPM）作为fNIRS设备的检测器。相比于传统PMTs，SiPM具有体积小、稳健性高、偏置电压低以及对磁场不敏感等优点^[6]；相比于APDs，SiPM增益高、灵敏度高、操作电压低，且性能更加优越^[7]。因此，本文选择SiPM作为fNIRS设备的检测器,设计相应电路以检测深层组织中氧合血红蛋白oxy-Hb(oxygenated hemoglobin)与脱氧血红蛋白deoxy-Hb(deoxy-genated hemoglobin)的变化情况，并通过前臂阻断实验对电路的性能进行验证。

1 fNIRS与SiPM的基本原理

1.1 fNIRS的基本原理

近红外光谱技术是利用两束特定波长的近红外光射入大脑组织，被组织中血红蛋白等吸收并经过组织的漫散射作用，少量光子透过头皮被检测器收集，通过特定的算法，计算出大脑组织氧合血红蛋白（HbO₂）与脱氧血红蛋白（Hb）的变化情况。波长在650 nm~900 nm范围内的近红外光，对组织的穿透能力最强，可以穿透头皮、颅骨以及大脑组织深达几厘米。光子进入组织后发生透射和散射，被置于眉骨正上方约2 cm处的检测器收集。利用修正的Beer_Lambert定律(Modified Beer-Lambert Law，MBLL)来计算采集的信号，将光密度的变化转换为组织氧含量变化：

式中，OD为光密度，I_Out表示透射光强度，I_In表示入射光强度，ε表示摩尔吸光系数，C表示吸光物质浓度，L为有效路径长度，G表示背景散射补偿系数。在图1中，ρ为光源到检测器距离（约3 cm~4 cm），其中L为有效路径长度，一般为L=ρ·PDPF。这里的PDPF被称为部分差分路径因子，可以通过蒙特卡罗仿真得到^[8]。

1.2 SiPM的基本工作原理

本文利用SiPM作为检测器，收集透过组织未被吸收的光子。SiPM是由工作在盖革模式下的多个雪崩光电二极管(Avalanche Photo Diode，APD)构成的阵列型光电转换器件^[9]。其中，每个雪崩二极管和大阻值的猝灭电阻串联组成一个像素单元，每个单元相互并联而构成一个面阵列。当为SiPM加上适当的反向偏置电压后，每个单元中的APD耗尽层会形成很高的电场，将半导体中的价电子激发为自由电子，并在电场中加速，从而打出许多的次级电子，实现电子倍增，产生的电流较大，累加起每个单元产生的电流便是器件的输出电流。

2 硬件电路设计

根据近红外光谱技术，利用硅光电倍增管作为检测器，设计一个检测脑血氧的硬件电路，其电路功能结构框图如图2所示。采用了美国德州仪器TI公司的SOC系列芯片CC2540作为电路的微处理器。

2.1 光源LED

电路使用发光二极管（OIS-330）系列作为光源。与激光光源相比，LED光源非相干非准直，可得到的光强度更高^[10]。此外，它的工作电压低，工作电流小，抗震和冲击性非常好。本文选用波长分别为680 nm和850 nm的LED作为光源，其测光功率为13 mW，谱线宽度为30 nm，并通过一款双通道微功耗放大器ADA4505-2以及结型JFET场效应管PMGD400UN来驱动电路。

2.2 检测器SiPM

电路使用SiPM作为设备的检测器，收集未被吸收的光子。实验选用德国KETEK公司的PM3360系列产品来检测自组织表面的出射光，输出微弱光电流信号。其感光面积为(3×3)mm²，像素点面积为(60×60)μm²，共有2 500像素点，其增益可达到10⁷。

2.3 SiPM偏置电压电路

为了硅光电倍增管可以正常工作，需加偏置电压，本文选择偏置电压为30 V。偏量电压电路图如图3所示。电路采用基于NE555的非隔离型直流升压电路将电压升压到35 V，再利用稳压电路将电压稳压到30 V。当系统接通电源后，电源VCC通过R1和R2对电容C1充电。当V_TR小于1/3 VCC时，内部放电管截止，V_q输出高电平，三极管Q1导通，电感L1将储存能量；当V_TR大于2/3 VCC时，内部放电管导通，使得放电端接地，电容C1通过R2对地放电使得V_TR下降，V_q输出低电平，三极管Q1截断，电感一侧将产生高电压脉冲通过二级管整流给电容C7充电，输出放大电压V_out作为硅光电倍增管的偏置电压。当V_TR下降至1/3 VCC时，重复上述过程。

根据电路设计与公式计算可得周期T为31.2 μs，T_H为27.7 μs，如图4所示，图4(a)中V_q电压波形符合计算。同时，由仿真结果可以得到如图4(b)的输出电压V_out为35.4 V，达到设计需求。

2.4 前置跨阻放大电路

为了将SiPM检测的微弱光电流转化为正常范围的电压信号，同时获得最小的电流噪声和电压噪声，电路采用了跨阻型放大器（TIA）接法。设计中采用TI公司OPA656系列芯片作为TIA的运算放大器。为了无失真放大光信号，将电路的带宽设计为100 kHz，根据数据手册OPA656N的增益带宽积（GBP）为230 MHz。为了使放大器稳定工作，放大的倍数则应小于2 300倍。仿真电路如图5所示。

用函数信号发生器代替SiPM作为信号源，并以矩形波输入。根据仿真，选择R_F为510 Ω时，放大器的放大倍数为1 944倍。

当输入幅值为 1 mV、频率为50 kHz的矩形波时，输出信号被放大1 944倍，并且基本无失真。由波特测试仪得到的幅频特性，电路的通频带宽达到了100 kHz，满足电路的设计需要。

3 实验验证及结果

为了验证电路的有效性，根据国外相似系统的验证方法设计了前臂阻断实验。实验中，在正常人前臂连续采集信号700 s，频率为1 Hz。其中，在50～250 s及450～650 s时间段用血压计绷带持续在前臂加压250 mmHg，将所采集的数据读出并用0.1 Hz的数字滤波器进行滤波，最后利用式(3)计算出血红蛋白的含量变化情况。

实验结果如图6所示，在血管阻断期间（50~250 s，450~650 s），血红蛋白的含量发生明显变化。在阻断期间，血管不再与外部进行血流交换。因此，随着组织的新陈代谢，HbO₂含量将持续下降，Hb含量不断上升，分别与图中AD和BC段的变化相吻合；恢复血管畅通后，由于外部血流的快速涌入，HbO₂与Hb含量快速恢复至正常水平，与图中的DE和CF段相吻合；在前臂血管恢复正常后，再次阻断验证，由图MP和NO段发现与之前结果一致。由此得出，本文的电路可以正确测得组织中血红蛋白的变化情况，性能满足设计需求。

4 结论与展望

本文基于fNIRS和SiPM设计了一个脑血氧检测电路，并对电路各模块进行了相应的仿真。通过前臂阻断实验得出本电路设计可以正确测得组织中血红蛋白含量的变化情况，满足本阶段的设计需求。

本研究的最终目的是实现脑血氧的系统设计，在完成电路设计后，下一步将进行脑部信号采集实验与算法处理，并实现与上位机的通信，完成整套系统的设计与测试。

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