心电信号发生器

关键词：

心电信号发生器（精选九篇）

心电信号发生器 篇1

1 设计要求

本设计主要研究内容为利用ARM芯片控制产生用于医疗器械检测的信号源, 具体为心电图波形信号、正弦信号、三角波信号、锯齿波信号、反锯齿波信号、方波信号等。主要完成的工作如下:

(1) 基于ARM的PWM控制模块的实现;

(2) 利用Matlab提取所需波形数据;

(3) 使用一块2.4英寸240×320的TFT-LCD显示屏对信号的参数进行显示。

2 硬件实现

2.1 总体硬件设计框架

本设计中将ARM LPC1768作为主控芯片, 产生PWM信号, 将其通过一个二阶的RC低通滤波器就能输出所需信号, 通过按键电路, 控制输出信号频率;通过GPIO口连接显示电路, 显示输出信号幅度、频率参数。具体系统硬件结构如图1所示。

2.2 按键部分

本系统中共设计了3个按键, 其中一个是复位按键, 控制整个系统的硬件复位;其余两个按键用来分别控制频率的增加和减少。

2.3 电源部分

电源模块中使用外部9 V直流稳压电源或者USB供电, 当使用外部9 V电源供电时, 先利用电源芯片LM1117-5将电压降为5 V, 然后再利用一片LM1117-3.3将5 V电压变为LPC1768正常工作电压3.3 V;当使用USB供电时, 只需使用跳线连接到LM1117-3.3芯片上, 就能为系统提供正常工作电压。

2.4 LCD显示部分

显示模块的主要功能是将输出信号的参数实时的通过LCD屏显示出来, 便于指示和操作。在显示模块中使用的北京铭正同创科技有限公司生产的Mz T24-2显示器, 它是一块高画质的TFT真彩LCD, 带有丰富的接口、编程使用方便、扩展接口容易等优异性能。Mz T24-2内置专用驱动和控制IC (SPFD5408) , 并且驱动IC自己集成显示缓存, 无需外部显示缓存。

2.5 低通滤波部分

由LPC1768输出PWM信号后, 将其通过一个二阶的无源RC低通滤波器, 滤除高频成分。

3 软件结构

系统的软件设计主要包括PWM处理程序、按键处理子程序和LCD驱动程序这三个主要部分, 程序设计流程图如图2所示。

3.1 集成开发环境LPCXpresso

LPCXpresso开发套件是恩智浦公司推出的基于功能强大的Eclipse集成开发环境 (IDE) 工具, 拥有由恩智浦设计的全新、直观的用户界面、针对Cortex-M优化的编译器和函数库、LPC-Link JTAG/SWD调试探针和目标板, 为用户提供功能丰富的开发工具[7]。本系统的所有软件设计都是在LPCXpresso IDE中用C语言编写、调试完成的, 利用LPC-Link将程序下载到目标板上。

3.2 PWM程序控制

在程序设计中, 为了让PWM信号的占空比按照采样波形变化, 当匹配寄存器MR0发生匹配时, 产生中断, 进入PWM中断处理子程序, 在子程序中, 设置匹配寄存器MR1~MR6的数值, 分别按照采样的数据进行配置, 最后就能输出占空比按波形变化的PWM信号。

3.3 按键程序设计

按键的功能主要是通过改变PWM信号的周期来控制输出信号的频率。在设计按键程序时, 不能忽略按键时的抖动。总的来说去抖动有两种办法:一种是通过硬件电路的方法防止抖动;还有一种是通过软件程序的方法防止抖动。在本设计中采用的是后者。

4 结语

设计完成的多功能心电信号发生器, 从理论和实际两个方面, 研究了PWM原理生成任意波形, 通过测试, 输出波形完整且稳定。能够输出标准的心电图信号, 同时还能输出步进1 Hz, 频率范围10 Hz~1 k Hz的正弦波、三角波、锯齿波、反锯齿波和方波等信号。整个系统高度集成, 随身携带, 显示界面清晰[8], 按键部分和电源部分操作简单, 可满足各种心电图机校准和医学院校教学示范要求。

摘要：设计一个能够输出用于医学上的标准心电图信号, 同时还能输出其他波形信号的发生器。在设计过程中, 首先研究该发生器的设计要求, 再对其硬件的各部分电路进行研究, 最后对其软件的各部分程序进行研究。经过软件调试的结果完全达到其设计要求, 可以满足各种心电图仪器的校准和维护的应用要求。

关键词：心电信号发生器,PWM,ARM,医学应用

参考文献

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[3]冯小平.基于DDS技术的雷达波形发生器的研究[D].西安:西安电子科技大学, 2004.

[4]王征.遥控遥测数字调制解调的软件化设计与实现[D].西安:西安电子科技大学, 2001.

[5]张成伟.宽带高速新型ECM干扰源[J].电子对抗技术, 2002 (6) :71-82.

[6]王群.复杂雷达信号波形设计与仿真[D].西安:西安电子科技大学, 2004.

[7]LPCXpresso.Getting started with NXP LPCXpresso V11[M].[S.l.]:LPCXpresso, 2012.

心电信号发生器 篇2

关键词：USB;心电;数据采集

1引言

心电信号是最广泛的临床检查项目之一。心电信号数据采集系统是心电信号检查的关键部件，它能在较强的噪声背景下，通过电极将0.05～100Hz的微弱心电信号检测出来，然后经放大、A/D转换后送入计算机进行处理。计算机的使用使得该系统在信号分析、储存、打印等方面比传统的心电图机具有明显的优势。但采集系统与计算机的通讯接口都存在插卡插拔麻烦，安全性差，且扩展槽数目有限等不足。为此?本文提出的基于USB接口的心电信号数据采集系统使用了目前最为先进的USB接口技术，能够支持即插即用和热插拔功能。这是其它非USB接口无法比拟的。同时也可以与笔记本电脑相连以构成移动式心电检测分析仪。

2系统的硬件组成

2.1系统组成

图1所示为基于USB接口的心电信号数据采集系统的组成框图。图中?电极传感器检测到的心电信号经输入保护电路进行电压限幅、高频滤波后，再进行前置放大，然后经光电隔离后，再次进行电压放大，最后经干扰抑制电路消除干扰后，在多路模拟开关的控制下将其中某一路信号接入A/D。CY7C64613是带智能USB接口的单片机，通过它可以把A/D转接后的数字信号经USB接口传输到计算机。

下面就数据采集系统的抗干扰措施、信号放大及USB通信等问题进行重点论述。

2.2系统抗干扰

作为医疗器械的心电信号数据采集系统，由于其检测对象是低频、微弱的心电信号，干扰较大，因此?系统的抗干扰能力及安全可靠性至关重要。针对这种情况，本系统采取了多方面措施。图2所示为输入保护电路和高频滤波电路。其中输入保护电路是在每个电极和地之间加入两个并联的硅二极管以进行电压限幅，从而限制输入电压不超过±600mv，确保病人和仪器的.安全。高频滤波电路用于阻止高频干扰信号进入数据采集系统。本设计使用以FX101芯片为核心的低通滤波器。滤波截止频率为：

fc=1/[2p(R1R2C1C2)1/2]

使用光电隔离电路和干扰抑制电路可进一步提高抗干扰能力。干扰抑制电路包括50Hz干扰抑制电路和肌电干扰抑制电路。前者用来滤掉50Hz工频干扰(这是心电信号的主要干扰源)，它是一个无源RC双T网络。后者用来抑制电极与皮肤接触时引进的肌电信号，它是一个高载RC滤波器。

此外，还可采用软件滤波的方法。可通过在软件中设置50Hz干扰滤波和漂移滤波等程序来进一步提高系统的抗干扰能力。

2.3放大电路

放大电路也是设计重点之一。一般情况下，心电信号必须进行放大才能送往计算机进行处理。由于极化电压的影响，放大器的增益不能太高，因而本系统采用了前置放大电路和电压放大电路两级放大的方法。对前置放大电路的要求是：输入阻抗高、失调温漂小、共模抑制比高、输入噪声小。为此笔者选用了INA121芯片。INA121是TexasInstrumentsBB公司生产的低功耗仪器放大电路，性能优越，它的差模输入电阻为1012Ω，共模抑制比为106dB，输入失调电压为±200μv，输入失调温漂为±2μv/℃，输入噪声为20nV?Hz?1/2。前置放大电路的放大倍数设置为50。较小的前置放大倍数可以避免极化电压的影响。电压放大电路的放大倍数设置的较高(取为100倍)，则可以保证总的放大倍数。

2.4USB专用芯片的选择

目前各个厂商推出的USB芯片类型众多，功能各异。本系统选用Cypress半导体公司推出的EZ-USBFX全速系列中的CY7C64613-128NC芯片。EZ-USBFX系列芯片是带智能USB接口的单片机，它以8051为核心。对于复杂与繁琐的USB通信，该器件可提供EZ-USB固件函数库与固件架构，从而可大幅度地降低编写固件程序代码的困难程度。CY7C64613支持USB协议1.1，同时可支持12Mbps的全速传输。此外，它还带有增强版的8051核心和4kB或8kB的RAM，端点数量为32个，可采用智能型的USB核心程序。

3软件设计

爱的信号灯与心电图 篇3

李春良再一次见到菜菜是在诊疗室里。李春良是医生，菜菜是病人。

菜菜说：“不舒服。”

“怎么不舒服？”

“就是难受，想哭，心里堵得慌，经常想莫名其妙地发脾气。”

“做个心电图吧！”李春良说。

心电图出来，一切都正常得很。菜菜的小心脏，非常有序又强壮地蹦跳着。那条上下起伏的线，看起来非常平衡。

于是，李春良开了个单子给她。病症：缺爱症候群。药方：找一个靠谱的男朋友谈一场全心全意的恋爱。

菜菜拿着药方看了半天，对李春良说：“你这医生真是的。我要是找不到男朋友，我这病不是治不好了？”

李春良笑：“嗯。有可能。”

菜菜气急败坏地往外走，走了几步又回来，伸手跟李春良要电话：“你现在有女朋友吗？没有的话我拿你当备胎啊。”

李春良好脾气地说：“我不当任何人的备胎。”

菜菜手握拳敲在桌子上：“必须给我当！”

李春良立刻蔫了，乖乖地送上电话号码。

菜菜走了很久，他还不能从与菜菜的这场重逢中走出来。4年没见，她竟然一点没变，模样脾气都还是那样，令人心生怜惜。不像他，胖了20斤了。

时间于他来说，真的就像一把杀猪刀，—刀刀地下去，催人老。

如果能回到4年前，一切重新开始，该多好。李春良深深地叹了一口气。

那些年他喜欢的她

4年前，菜菜是李春良的备胎。那时，她是油画专业的大学生，而李春良正准备毕业。

他们在同一个校园里擦肩而过很多次。有时，你得承认气场这种东西，它会在不知不觉问影响你。也许就是因为见得多了，总之到后来，他们爱上了。

或许不应该说爱，只是喜欢，很深的喜欢，并且菜菜喜欢得更多些。

在两人第10次约会时，那天给李春良惊喜的，除了菜菜主动献上的吻，还有菜菜亲手画的一幅画。画并不大，50×70cm的规格。素白的油画纸上，只有一排信号灯。绿灯亮。

如菜菜所说的那样，那幅画代表着她的心意。他李春良在她蔡同舞的世界里，会一路绿灯，畅通无比。不管他做什么，她都会支持他，理解他。她会站在他的身边，在他们的爱情道路上，披荆斩棘，最后一路通向婚姻的殿堂，再携手老去直至百年之后。

这是多么浪漫且富有深意的一幅画，然而对李春良来说，却好像是一双眼睛，时刻提醒着他自己是个脚踩两条船的坏蛋。

李春良有女朋友，两个人从高中时候就谈恋爱，到大学毕业，已经有了5年。情窦初开时的爱情，自然无比珍惜，虽然两人分隔两地，但未有过隔阂。当然，这是在菜菜出现之前。

菜菜和女朋友，对李春良来说，就像是红玫瑰和白玫瑰。他无法割舍与女友5年如水一般的情谊，也不舍得从菜菜身上所体验到的那种久违的激情和心动。

如果说更心动，当然是菜菜。但如果说以后在一起结婚生孩子，自然是女友。相似的家庭背景，家乡也在一起，彼此的父母都熟识知根知底，这让李春良感觉很安全又稳妥。而菜菜呢，菜菜漂亮，浪漫也多情。她像是火，她能燃烧李春良，也可以燃烧别的人。

无法确定下来选择菜菜，其实是李春良的自卑感在作祟。他没有勇气也不相信自己可以把菜菜一生都留在身边。所以，最后，他伤害了她。

李春良还记得很清楚，那天的菜菜不哭不闹，只要回了她送他的那幅画，一句话也没说地转身拿走了。

4年过去了，李春良并没有娶得女友回家，就在他与菜菜打得火热的时候，女友也有了新欢。但女友比他有勇气，毫不犹豫地提了分手。之后他就一直单身了4年。奇怪的是，这4年间，他想得更多的不是在一起5年的前女友，竟是在一起只3个月的菜菜。

就在他们重逢后的那个午夜，他躺在床上无法入眠，回忆起与菜菜的第一次亲吻，竟然心惊肉跳起来。

绿灯灭了，红灯亮了

重逢后的第8天，李春良接到了菜菜的电话：“备胎，出来给我埋单。我忘记带钱包了。”

备胎立刻屁颠屁颠地去了。欠她的吗？嗯对，欠她的。李春良就这么一问一答地上了路。

过去一看，李春良就被那场景吓呆了，一桌子七八个女孩子，自助餐188元一位。还好钱包今天够厚实，否则，真要丢脸。

付钱的时候，一个女孩子扯着菜菜的手问：“这男的是谁啊？”

菜菜很鄙视地看了李春良一眼：“我备胎。”

女孩子笑得前仰后合，凑到李春良面前：“你能也当我的备胎吗？”

李春良说：“行行行。”

他回头又看了一下身后的几个女孩子，说：“你们还需要备胎吗？我可以当所有人的备胎。”

大家都笑，只有菜菜一人没笑。她气冲冲地往外冲。李春良拿了零钱就去追，一把拽住她，问她怎么了。她瞪着他，目光凶狠，一句话不说。

就是在那个片刻，李春良发现，其实菜菜也变了。曾经的她目光如水般温柔多情，而现在她的眼睛里却多了别的内容。比如寂寞，比如恼怒，比如坚硬面具下的软弱。

李春良的心痛也是在那片刻间开始的，心里像有个锤子一样，在不停地敲打不停地骂：都是因为你李春良，都是因为你！

他把她紧紧地拉在怀里，就算这只是重逢后的第二次见面，就算他们已经在熟悉中陌生了很长时间。他抱着她，对她承诺：“我只做你一个人的备胎，你一个人的，好吗？好吗？”

在菜菜家里的客厅墙壁上，李春良一眼就看到了那幅《信号灯》油画。他哑然失笑，绿灯灭了，红灯亮了。

要多少个对不起，才能换得她的原谅和相信呢？

也许一个就够了，也许无数个也不够。

菜菜把他一个人留在客厅里，径自去洗澡，洗完了就回了卧室，也不理他。他不知道是走还是不走。他很想留下来，但似乎不妥，于是，他在客厅里喊了一声：“那我先走了。

刚走到门口，就听到菜菜喊：“回来！”

于是那晚，他就顺理成章地留了下来。他搂着她睡，她却像鱼一样滑开了。最后好歹捉住她的一根手指，握了整整一晚。

李春良想起墙壁上挂的油画，心想，两人都这样了，算是绿灯重新亮了吗？第二天一早，他又屁颠屁颠地做好了早餐，把她吻醒，期许着她醒来后的惊喜。结果自己又失望了。菜菜围着餐桌转了一圈，只说了一句：“我最讨厌吃煮的鸡蛋了。”

李春良只觉得一头恶汗。

菜菜的缺爱症候群痊愈了

这样，算是和好了吗？李春良在网上问菜菜。他在她家时偷偷开了她的电脑，自动登录了她的QQ，在黑名单那一栏轻而易举地找到了自己的名字，并重新加回了好友。

菜菜回他：你觉得呢？

李春良说：我觉得是。

菜菜说：你一个备胎而已。充当角色就是钱包、ATM、接送工具、暖床床品，还有小保姆。明白？

李春良赶紧回：嗯嗯，明白。我愿意！让我备胎多久转正？

菜菜说：看心情。

李春良发出一个乖巧的鹌鹑状表情：我等你！

他也不知道为什么重遇后在她面前会姿态这么低，用张爱玲的话说，那真是低到了尘埃里。是欠她的吗？嗯对，就是欠她的。

其实菜菜在被李春良甩了后，就一直在关注着他。当然，她愤恨过，也能感觉到自己被玩弄的羞耻。但她依然想念他，也很多次看到他徘徊在她的宿舍楼下，站一会儿就走开的那种落寞。

其实他不坏，他只是在不具备某种资格的时候，不由控制地爱上了她。并在警醒后，很快做出了选择，遗憾的是没选择她。这更说明他不坏。抛弃相恋5年一直守候的女友，不是负责任的表现。

网络是个好东西，虽然她黑掉了他的QQ，但她用别的小号关注了他别的东西。微博，博客，人人网。他并不怎么上网更新心情，但她知道，他一直没有女朋友。

去医院看病也是她的一次试探，他写好病历开出单子的那一刻，她想给他们曾经的爱情一个机会。

她伙同一群闺密一起吃饭，喊他来付钱时他的毫不犹豫让她感动。他的拥抱好像在告诉她，他也很心疼。他在她家第一次过夜洗澡的时候，她翻开了他的钱包，看到他一直收着的那张自己的心电图。他在心电图的一角写着几个字：她的心跳。

爱情，在很多细节之中若隐若现。她看得到，但她得摆出姿态做出惩罚。

她让他做了整整3个月的备胎才转正。

之后，李春良再去菜菜家，就看到墙壁上的油画变了样子，信号灯从红灯变成了黄灯。

黄灯代表准备，代表过渡，代表警示。李春良觉得菜菜真是蕙质兰心。他不会再轻易放开她的手了，好不容易才转正，这次一定不会再跳槽。

他期待，信号灯再变绿的那一天。

他这样想着，偷偷看菜菜。菜菜刚刚假装冷漠转过去的脸，在窗玻璃反射出的镜像里，却在偷偷地笑。

心电信号发生器 篇4

关键词：EFM32,心电信号发生器,USB

引言

心电信号反映的是心脏兴奋的产生和传导以及恢复过程中生物电的变化, 在临床研究上具有重要的意义。随着各种心电诊断设备的出现, 心电图机、心电监护、动态心电记录仪等医疗设备的热销, 人们对心电的研究更加深入。而在研发过程中, 从人体采集心电信号作为设备的输入端存在着一些不便, 这时就需要一种可以模拟人体心电信号的设备。本文设计的心电信号发生器, 选择EFM32LG332F64单片机作为主处理器, 与PC机配合利用单片机的USB与DAC功能, 可以模拟输出心电信号和一些常用的检测信号, 如正弦波、方波、三角波、常规或异常心电波形。方便了心电设备的研制, 同时也给一些科研院所的项目科研或者医院设备科对设备的日常维护与检测带来了方便。

系统结构

该信号发生器主要由三个部分组成, 首先由PC机选择所要输出的波形以及输出波形的导联, 通过USB数据线将导联命令和波形数据包 (正弦波、三角波、方波或心电波形) 传输到主处理器EFM32LG332F64端, 然后通过EFM32的DAC模块, 将波形数据转换为模拟信号输出到电压跟随器1, 以提高信号的带负载能力, 再由电压跟随器将波形数据输出到模拟开关电路, 最后通过单片机控制模拟开关电路, 选择输出波形的导联。系统所需电源由PC机的USB提供, USB数据线提供的5V经过LDO稳压为3.3V, 其中3.3V电压经过分压再由电压跟随器2跟随, 为RL和LL提供1.65V的基准电压, 其中电压跟随器1和电压跟随器2为一个双运放芯片。系统结构框图如图1所示。

硬件电路设计

本文所用USB座选择爱特姆公司的MICRO USB 5P座, 该USB座尺寸较小, 节省空间, 5pin引脚方便与单片机相连接。只需要将USB座的DM与DP引脚连接到单片机的相应USB引脚即可。为了节省资源, 整个心电发生器的电源部分, 由PC机通过USB数据线和硬件电路中的USB座连接, 将其中的5V电通过一个电压转换芯片AMS1117转换成3.3V, 为整个硬件电路供电, 其中USB_IN连接单片机的GPIO口, 用来检测USB和PC机的连接状态。供电电路如图2所示。

主处理器EFM32单片机是挪威的Energy Micro最新推出的超低功耗单片机, 功耗只有现有同类内核单片机的四分之一, 且具有丰富的外设接口。本文选用EFM32LG332F64, 具有64K的FLASH和32K的RAM, 该型号芯片最大FLASH可以达到256K。EFM32单片机含有2个12位的DAC数模转换通道, 满足系统的要求。选用TLC2252双路运算放大器作为电压跟随器, 其中一路作为DA转换后的跟随, 以提高信号的带负载能力, 另一路与分压电路配合搭建成基准电路, 为RL和LL提供1.65V的基准电压, 基准电压电路如图3所示。模拟开关电路部分选取芯片CD74HC4051PWR, 通过单片机的PA0-PA2三个GPIO口控制芯片的通道选择, 实现不同导联的波形切换输出。模拟开关部分电路如图4所示。

软件设计

该心电信号发生器软件设计中重要的工作是初始化模块、导联切换控制, 针对系统各项功能的要求, 设置相应的参数使得系统可以稳定地工作。主处理器EFM32LG332F64的初始化, 包括对GPIO口的初始化、时钟的初始化、DA的初始化等等。主处理器EFM32LG332F64通过USB数据线接收PC机发送的波形和导联命令数据包, 并对波形数据进行DA转换, 控制输出时间。单片机控制模拟开关电路实现输出导联波形, 从而达到信号模拟的效果。软件流程图如图5所示。

总结

系统的主处理器EFM32LG332F64单片机是低功耗、低噪声、具有CortexM 3内核的3 2位单片机, 其高达48MHz的主频可以提高系统的性能和运算速度。通过P C机的数据输入, EFM32LG332F64单片机完成数据解包、定时发送、导联切换等功能, 实现了不同导联的心电信号以及检测波形信号的模拟, 由于采用USB供电、EFM32LG332F64内置DAC模块, 本文设计的心电信号发生器具有运算速度快、低功耗、体积小等特点, 功能齐全, 携带方便, 对心电信号的研究与心电相关医疗器械的研发具有较大的意义。

参考文献

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[3]狄国伟, 唐晓英, 刘伟峰.心电信号实验研究系统设计[J].生命科学仪器, 2007, (5) :23-26

[4]周文芳.多道心电信号发生器的设计[J].潍坊学院学报, 2009, 9, (6) :29-30

远程心电医疗信号监测系统设计 篇5

HHCE(Home Health Care Engineering)这门学科正随着人类对健康的重视和远程医疗的发展而逐渐走进人们的生活,它提倡的是一种“在家就医,自我保健,远程诊断”的理念,把高科技与医疗结合起来。HHCE的出现符合21世纪社会老龄化、医疗费用日益高涨以及人们生活健康质量高要求的趋势,同时可实现医疗资源共享,提高边远地区的医疗水平,因此具有特别旺盛的生命力。

HHCE系统提供一种对于家庭、社区医疗、出诊医生有效便捷的医疗监测解决方案,具有心电信号监测功能的监测器是HHCE系统的重要组成部分。就国内而言,该类产品的研究也属于刚起步阶段,远程网络也只是简单的完成数据库医疗数据的存储和传输,还没有真正完成将网络与医疗器械相结合。在国际方面,世界各国在此的研究均投入大量资金,但依然主要是使用价格昂贵的仪器完成医疗数据采集,然后依托PC/internet网络完成数据采集以及网络诊断。

本设计采用了Altera公司的NiosⅡ软核处理器作为CPU,并移植了当今主流的μClinux操作系统。该系统具有系统稳定、便携式、功能可升级扩展、面向用户、远程控制等特点。一方面,它将家庭保健和远程医疗结合起来,主要面向用户终端设计,使个人能够方便的对自身心电信号的进行自我检测与分析,实时了解自己的身体健康状况;另一方面,采集到的数据还可以通过存储卡存储,以便对数据进行长期分析处理和诊断;除此之外,系统还可以通过网络等远端通讯设施与医疗保健服务端(如医院、私人医师、监护中心、保健中心等)快速建立连接,将测量数据传递给远程数据库或医生。有利于医疗信息的数据库管理和远程实时监护、诊断,使用户不用出门就能得到最及时有效的诊断。

2 系统介绍

远程心电医疗信号监测系统主要由心电信号的前端采集与调理模块、心电信号处理与存储模块、数据显示模块和远程传输控制模块等4个关键模块组成,系统功能结构如图1所示。

该监测系统的硬件平台采用Altera公司CycloneⅡ 2C35 FPGA芯片,采用SOPC(片上可编程系统)技术将NiosⅡ软核处理器、存储器、功能接口和扩展I/O口等集成在一块FPGA芯片上,外围扩展心电数据采集板、网络、LCD屏、触摸屏/键盘、SD存储卡等硬件来实现系统的硬件架构,且带有可扩展的I/O接口,便于以后系统功能升级与扩展。

3 系统关键模块的设计

3.1 NiosⅡ嵌入式软核处理器简介

NiosⅡ系列嵌入式处理器是Altera公司推出的软核处理器。用户可以获得超过200 DMIPS的性能,而只需花费不到35美分的FPGA逻辑资源。NiosⅡ支持MicroC/OS-Ⅱ、μClinux等多种实时操作系统,支持轻量级TCP/IP协议栈,允许用户增加自定义指令和自定义硬件加速单元,无缝移植自定义外设和接口逻辑,在性能提升的同时,方便了用户的设计。

NiosⅡ处理器采用Avalon交换式总线,该总线是Altera开发的一种专用的内部连线技术。Avalon交换式总线由SOPC Builder 自动生成,是一种用于系统处理器、内部模块以及外设之间的内联总线。Avalon交换式总线使用最少的逻辑资源来支持数据总线的复用、地址译码、等待周期的产生、外设的地址对齐、中断优先级的指定以及高级的交换式总线传输[1]。

3.2 心电信号采集调理模块设计

对ECG信号采集采用模块化的设计方式,主要由前端的导联传感器、信号滤波放大调理电路和A/D采样电路组成。人体心电信号的主要频率范围为0.05～100 Hz,幅度约为0～4 mV,信号十分微弱。同时心电信号中通常混杂有其他生物电信号,加之体外以50 Hz工频干扰为主的电磁场干扰,使得心电噪声背景较强,测量条件比较复杂。为了不失真地检测出有临床价值的心电信号,信号滤波与放大调理部分主要由一下几个电路组成:前置放大电路、高低通滤波电路、陷波电路与A/D转换电路,电路原理图如图2所示。

首先心电导联采集过来的微弱心电信号通过前置放大电路进行放大,此部分包括右腿驱动以抑制共模干扰、屏蔽线驱动以消除引线干扰,增益设成10倍左右。设计前置放大采用美国模拟器件公司生产的医用放大器AD620。AD620由传统的三运算放大器发展而成,为同相并联差动放大器的集成。其具有电源范围宽(±2.3～±18 V),设计体积小,功耗低(最大供电电流仅1.3 mA) 的特点,因而适用于低电压、低功耗的应用场合。此外还具有有较高的共模抑制比,温度稳定性好,放大频带宽,噪声系数小等优点。放大后的信号经滤波、50 Hz陷波处理后再进行二次放大,后级增益设成100倍左右。由于ECG信号幅度最大就几mV,而A/D转换中输入信号的幅度要求在1 V以上,所以总增益设成1 000倍左右。其中,滤波采用压控电压源二阶高(低)通滤波电路,用于消除0.05～100 Hz频带以外的肌电等干扰信号,工频中的其余高次谐波也可被滤除掉。同时,采用有源双T带阻滤波电路进一步抑制50 Hz工频干扰。

A/D采样芯片采用TI公司的8位串行芯片TLC549,该芯片采用SPI接口,仅用三条线即可实现采集控制和数据传输;具有4 MHz的片内系统时钟和软、硬件控制电路,转换时间小于17 μs,采样速率达40 kS/s;采用差分基准电压技术这个特性,TLC549可能测量到的最小量值达1 000 mV/256,也就是说0～1 V信号不经放大也可以得到8位的分辨率。

3.3 数据采集控制器设计

为了得到经过前端TLC549芯片转换的心电信号,必须设计一个数据采集控制器,实现对AD芯片的控制与数字化心电数据的获取。该控制器根据TLC549芯片的工作时序[2]与后端数据处理的需要,采用Verilog HDL自行设计。该控制器具有多路采集的特点。

在自TLC549的I/O CLOCK端输入8个外部时钟信号期间需要完成以下工作:读入前次A/D转换结果;对本次转换的输入模拟信号采样并保持;启动本次A/D转换。则一路采集时间为:0.5 μs×(3+8×2+1)=10 μs,而芯片转换时间小于17 μs,则整个过程时间花费为27 μs。为了有效的利用该控制器,在一路A/D转换期间,同时进行另外一路A/D采样,这样就可以在40 μs时间内完成对四路信号的采集,大大提高了工作效率。同时,设计中还加入了一个FSM信号来控制采样时间,从而适应不同频率信号的采样频率。AD芯片的时序仿真图如图3所示。

Din为采集数据的串行输入,时钟由系统时钟通过分频系数得到。设计中,设置了fsm作为采样控制时钟,这样可以根据需要来调整采样速率。由于进行一次AD采样的时间很短,无论采用查询还是中断直接读取都是不现实的,这就需要利用缓冲设计,通过把N次转换的数据暂存在缓冲存储器中来降低中断次数。为了取得连续和正确的采集数据,实现无缝缓冲,鉴于FPGA设计的灵活性,本设计采用了双缓冲存储的乒乓操作结构。本设计通过将AD采样时序控制器交替存储在两个512 B的双口RAM(DPRAM)中实现数据的缓存,当其中一个DPRAM1存储满后即转为存储到另一个DPRAM2中并产生一次中断,这样在控制器写数据到DPRAM2中时系统将有非常充足的时间将DPRAM1中的数据取出。

3.4 显示模块设计

为了能够直观地显示出采集的心电波形,需要显示设备的支持。本设计采用的LCD面板是TFT 320*240 LCD。该LCD模块没有显示控制器,因此需要设计显示控制器IP核来驱动LCD面板。本设计实现的显示控制器IP核采用Verilog HDL设计,支持多种颜色模式,包括18bpp,16bpp,8bpp和自定义模式。图像存储器lcdfifo是采用片内FIFO,可以根据需要进行调整。256色的颜色查找表采用片内RAM来存储。图像信息能够通过Avalon总线主端口写入的突发块传输方式进行传输,利用DMA从内存中自动读取,在SDRAM图像存储器imageram与片上图像数据缓存器lcdfifo之间建立了一条专用DMA通道,该控制器结构如图4所示。

该LCD控制器IP核主要由4个模块组成:接口模块、内存模块、颜色转换模块和时序模块。

接口模块 主要是NiosⅡ处理器对LCD控制器进行控制及状态读取。接口模块主要是以寄存器方式存在的,其中寄存器有:控制寄存器、状态寄存器、DMA地址寄存器和中断寄存器。

内存模块 是Avalon总线的主接口部分,在系统启动之后,利用DMA传输模式,通过Avalon总线主端口写入的突发块传输方式,完成图像数据存储器imageram中的图像数据到片上图像数据缓存器lcdfifo的独立读取。采用DAM传输方式是为了把NiosⅡ软核处理器从频繁地进行数据读取操作的工作中解脱出来,这样可以大大提高系统的工作效率。

颜色转换模块 将读取后的数据根据4种颜色模式不同进行数据读取的转换,其中8bpp和自定义模式由于颜色不足,需要接入颜色查询表处理。自定义模式可以手动对调色板的地址进行预设来定义输出的颜色。

时序模块 严格按照LCD的时序编写,其中LCD时钟为5 MHz。通过控制数据使能信号启动lcdfifo数据输出,逐行扫描显示。同时,设计该模块时,在数据有效信号(DE)有效前,须检查lcdfifo中是否存有数据,以确定是否进行数据读取和传输;须进行调色板模式设置,在帧传输过程中需要进行模式锁定,以免出现传输错误;须根据不同bpp模式,确定不同的读取时间段,18bpp每次都读取,16bpp间隔1次读取,8bpp间隔4次读取。

3.5 数据存储模块设计

本设计选用SD卡作为外接存储硬盘。SD存储卡具有大容量、高性能、安全性好等特点的多功能存储卡,被广泛用于数码相机、掌上电脑和手机等便携式设备中。SD卡上所有单元由内部时钟发生器提供时钟,接口驱动单元同步外部时钟的DAT和CMD信号到内部所用时钟。SD卡有两种通信协议,即SD通信协议和SPI通信协议,与SPI通信协议相比,SD通信协议的最大优点是读写速度快,单根数据线理论上可以达到25 MB/s,四线传输可以达到100 MB/s,本设计采用的是四线SD通信协议。

本设计中对SD卡的协议采用软件编写:首先在SOPC Builder里定义了6个I/O口:SDCMD,SDDAT0-DAT3,SDCLK,分别对应SD卡的命令、数据、时钟端口,然后在NiosⅡ IDE上按照SD卡的传输协议编写C程序来对6个I/O口进行操作,以此来实现SD卡的传输协议。在完成SD卡数据块的读写基础上移植了文件系统FAT16,这样在不影响读写速度的条件下节省FPGA的资源。

3.6 数据传输模块设计

为了实现远程的数据交换,本系统采用以太网络进行数据传输。设计采用DM9000A作为以太网控制芯片。DM9000A是DAVICOM公司的一款高速网络控制器,具有通用处理器接口、一个10/100M PHY和4 kB的SRAM。为了实现数据的网络传输,设计需要完成的任务有:在NiosⅡ上移植了μClinux操作系统、完成网络底层驱动程序的设计、基于网络协议的应用程序开发。其中在NiosⅡ上移植了μClinux操作系统的工作已经完成[3],因此本设计的关键任务是完成网络驱动程序设计与应用程序开发。

基于DM9000A的HAL设备驱动设计主要分为两步:首先是DM9000A的Avalon总线接口逻辑设计;其次DM9000A的读写驱动程序设计;最后按照HAL的驱动模式将DM9000A的驱动程序移植进HAL。DM9000A是作为Avalon总线的从外设与NiosⅡ进行通信。DM9000A的Avalon总线接口逻辑主要完成芯片信号与Avalon总线接口信号的对接。

DM9000A不允许直接访问芯片内部的寄存器,需要通过数据端口和索引端口来读写。而这两个端口由CMD管脚控制:当CMD接高电平时为数据端口,CMD接低电平为控制端口。

创建HAL设备驱动包括:创建设备实例和登记设备。设计中针对LWIP的结构,定义一个结构体作为DM9000A设备的altdev结构:

typedef struct

{

altlwipdevlist lwipdevlist;

int baseaddr;

int irq;

uchar hwaddr[6];

int indexoffset;

int dataoffset;

int dm9ktxspace;

int dm9klinked;

syssemt arpsemaphore;

syssemt txsemaphore;

} altavalondm9kif;

在NiosⅡ启动时,将在altsysinit()中对设备初始化,初始化程序如下:

#define ALTERAAVALONDM9KINSTANCE(name,dev)[JY/*对设备实例化*/

altavalondm9kif dev=

{

{

ALTLLISTENTRY,

{

0,

name##NAME,

altavalondm9kinit,

altavalondm9krx,

},

},

name##BASE,

name##IRQ,

{ 0x00,0x90,0x00,0xAE,0x00,0x01},

0,1,2

}

#define ALTERAAVALONDM9KINIT(dev) altlwipdevreg(dev) //初始化设备,注册驱动到HAL中

应用程序设计采用TCP/IP、HTTP协议,把监测器作为Web服务器端,远程PC端作为客户端通过网页显示采集到的心电波形。

4 实验结果

系统对人体心电信号进行了采集,通过LCD面板进行实时显示。通过SD卡存储数据,同时采用以太网网络将数据发送到远程的PC端上,以下是对系统功能的验证与测试结果。

4.1 信号采集调理模块

心电信号采集调理模块是自行设计的采集板,主要测量参数为前置放大器的通道带宽、放大能力和陷波特性。经测试,测试信号在1～1 kHz的频带带宽内放大增益基本稳定在12.1 dB,即其通道带宽能≥1 kHz;在频率为20 Hz和50 Hz时,放大器对40～800 mV信号的放大能力增益并无明显变化,基本稳定在11.7～13.1 dB;同时,陷波器在对50 Hz信号滤波时能将放大增益控制到0.5 dB以下。因此,基于心电信号的特点所设计的采集调理模块能稳定地获得人体的心电信号。

4.2 信号显示模块

图5是采集后的心电信号通过本地的LCD面板实时显示。从显示结果看,心电信号的PQRST五个特征点明显,波形平滑,并且在实际测量中稳定无干扰,能真实反映出采集后的心电信号。

4.3 网络传输模块

在设计中,网络接口功能的实现使采集到的心电信号通过以太网发送到远程PC端,实现数据的远程传输。根据TCP/IP协议与HTTP协议,信号经过打包处理后发送到网络上。在远程PC端,通过网页浏览器就可以观看到服务器端采集到的心电波形。图6是心电信号在远程PC端的网页浏览器上显示结果。该测试结果显示其与本地的LCD面板显示波形基本一致,实现了远程传输功能。

实验表明,该心电监护系统能实时准确的实现数据的采集、显示、存储和传输功能。

5 结 语

本文描述了一种基于NiosⅡ软核处理器的远程心电医疗信号监测系统的设计,该设计已完成了系统平台的搭建,并通过了EDA软件仿真验证和在DE2开发板上板级验证,能够实现对心电信号的采集调理、信号波形和数据的LCD显示、数据的存储、网络传输。

设计中采用了SOPC技术与IP核复用技术,缩短了系统开发周期,同时使系统具有便携式、灵活性、功能可扩展等功能。通过移植μClinux操作系统,使系统具有了强大的网络功能与更加强健的系统稳定性。

摘要：随着HHCE(家庭医疗保健工程)的兴起与远程医疗的不断发展,提出一种面向用户终端使用的远程心电医疗信号监测系统的解决方案。该方案在硬件设计上以SOPC(片上可编程系统)技术为基础,在单片FPGA上实现整个系统构建,系统采用Altera公司的NiosⅡ软核处理器进行开发,平台关键模块使用硬件描述语言和Altera公司的EDA软件Quar-tusⅡV7.0进行设计,最终完成RTL级仿真与板级验证。着重阐述了整个系统关键模块的设计流程,并给出了关键技术的设计思路与重要步骤。

关键词：HHCE,SOPC,FPGA,心电信号

参考文献

[1]李兰英.NiosⅡ嵌入式软核SOPC设计原理及应用[M].北京:北京航空航天大学出版社,2006.

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[3]蒋巍泉,王前,吴淑泉.基于NiosⅡ的μClinux研究与应用[J].科学技术与工程,2006,4(6):1 069-1 075.

[4]Glykas,Michael,Chytas,et al.Next Generation of Methodsand Tools for Team Work-based Care in Speech and Lan-guage Therapy.Telematics and Informatics,2005,22(3):135-160.

[5]Ogawa,Hidekuni,Yonezawa,et al.Morton A Web-basedHome Welfare and Care Services Support System[C].An-nual International Conference of the IEEE Engineering inMedicine and Biology-Proceedings,2002.

[6]Figueredo M V M,Dias J S.Mobile Telemedicine System forHome Care and Patient Monitoring[C].Annual Internation-al Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biol-ogy-Proceedings,v 26 V,Conference Proceedings-26th An-nual International Conference of the IEEE Engineering inMedicine and Biology Society,EMBC 2004:3 387-3 390.

[7]Warren,Steve(Sandia Natl Lab),Craft,et al.DesigningSmart Health Care Technology into the Home of the Fu-ture.Annual International Conference of the IEEE Engi-neering in Medicine and Biology-Proceedings,1999.

[8]ALTERA.NiosⅡDocumentations[EB/OL].http://www.altera.com.

动态心电信号干扰的识别研究 篇6

常规心电图是病人在静卧情况下由心电图仪记录的心电活动。它是在心动周期内由心脏电位变化而引起的体表几个点上记录数秒至十余秒的电位差随时间变化的图形(ECG),对心律失常等疾病的发现率有限[1]。心脏工作受诸多因素影响,特别是环境和人的精神状态都会诱发潜在的心脏病的发作。因此需要动态心电图(Dynamic electrocardiography)来记录病人处于正常生活、工作、活动条件时的心电变化,从而捕捉到初级的潜在的心脏疾病的心电信息。自Holter成功地研制出了第一台动态心电监护系统后,动态心电监护技术成为检出定量心律失常、心肌缺血的重要而有效的诊断方法,也使部分心脏病的早期诊断和治疗成为可能。

1 动态心电信号的干扰

随着滤波器技术的发展,信号中的噪声和干扰能尽可能多地被滤除,有效信号得以突出。然而,无论技术怎样发展,要同时保证算法的简单和有效比较困难,须以应用为背景,对算法的速度和效果进行综合考虑以进行取舍。实时监护中可能引入各种各样的噪声和干扰,要在短时间内将它们全部滤除非常困难。为了使算法达到一定的可靠性,必须能够在实时监护中识别各种噪声、干扰,并利用多导联分析的优势,丢弃由噪声、干扰产生的错误结果。

以往噪声、干扰都是根据产生原因分类,如生理方面的干扰有:呼吸引起的基线漂移和肌电干扰;技术方面的干扰有:电源工频干扰、电极接触噪声以及动作矫作物等[2]。这种分类法有利于对干扰本质的认识,然而对于计算机自动识别,从干扰的形态特点及统计特点进行分类更加具有指导实践的意义。本文主要把干扰分类为高频噪声、短时间内某导联上无信号引起的噪声、低平心电波形上的噪声和基线突然大幅抖动造成的噪声。

2 识别方法

2.1 高频噪声

高频噪声一般是由于肌电干扰、电极接触噪声或移动产生的[3],其典型形态如图1所示(图中的心电波形皆经过Notch滤波)。图1中所示的各种形态的高频噪声其共同特点是频率较高,且各导联上均有分布,但噪声水平不同。一般而言,噪声水平越高,QRS复波识别出错可能性越大,故可根据噪声水平的大小评价各导联计算结果的可靠性。噪声水平过高的导联,将被弃用。

由于此时真实心电信号并未分离出来,噪声水平大小只能通过某些方法进行初步的估计。可以采用平滑滤波之后的结果作为参考信号以替代真实心电信号,累加各采样点实际信号大小与参考信号大小的偏差作为噪声水平的估计[4]。假设共有采样点N,则噪声水平:

其中,xi为采样点i的实际信号大小,为采样点i的参考信号大小。参考信号由21点最小二乘抛物线拟合平滑滤波得到,该滤波器利用某采样点前后各10点的数据进行平滑。设采样点为n,加上前后各10点采样数据共有21个采样数据分别为:x(n-10)、x(n-9)…x(n-1)、x(n),x(n+1)、x(n+2)…x(n+9),x(n+10),令21点滤波器后数据为,则:

当采样频率为500Hz时,该平滑滤波器作用相当于低通,截止频率为25Hz左右,对高频信号具有较好的滤除效果且保证了QRS复波形态不失真,用其作为对高频噪声水平NoiseHigh估计的参考信号可行。根据估计出的噪声水平大小可知不同导联短时间内高频噪声的整体水平。

2.2 短时间内某导联上无信号

由于移动等原因可能使心电信号超出放大器的线性范围或AD采样的范围,致使某导联上无心电信号。若不考虑这种情况,仅按照式(1)进行判断,则会得到II导联上噪声最小、最可靠的结果,而实际上用II导联进行判断会漏检2个心搏,I导联可靠性最高。

经观察,无信号的波形各采样点的大小均在±15.0以内,可在用式(1)分析时增加一阈值Thresholdsig,若实际信号大小在阈值以内的点有连续m个,当m超过250(500ms)时,则将这m个连续点视作无信号,这些点不进行噪声水平判断,式(1)中采样点大小变为N-m。用这种方法可避免某导联无信号时对噪声水平判断造成影响。

2.3 低平心电波形上的噪声

当各导联心电波形上高频噪声水平相当时,波形较低平的导联其信噪比相对其他导联而言较低,如图2所示,I导联和III导联的噪声水平相当,而III导联的信噪比较低[5、6]。故若简单的以高频噪声水平来进行判断在某些情况下将有失准确,应进行信噪比的估计,并以此判断各导联计算结果的可靠性。

由于此时真实信号并未分离出来,只能采取一些方法进行信噪比的估计,本文给出二种方法。

方法一,以每导联信号的最大值与最小值之差作为有效信号的估计,则每导联信噪比的估计为(N为采样点大小):

该方法的物理意义比较直观,近似于每采样点的平均噪声与信号峰峰值之比。然而这里的噪声并非真实噪声,是采样值与平滑滤波之后的值之差,而平滑滤波相当于低通,对于高频信号有衰减作用,故峰峰值较大的真实信号经过平滑滤波后,一部分有效信号当作噪声被滤除,相应的计算出来的噪声水平比真实噪声水平要高。因此采用该方法进行估计叠加了相同水平噪声的低平心电波形计算出来的噪声水平NoiseHigh将比高耸波形要低。为了使信噪比估计更为实用,必须对该方法进行一定的修正,而且计算量不能增加很多,于是给出了修正后的信噪比估计方法。

方法二,计算出每导联信号的最大值与最小值之差作为该导联有效信号的估计,记为PP(i);找到有效信号的最大值,记为PPmax;用最大值比上每导联的有效信号所得的商作为比例因子对噪声水平进行修正,则每导联信噪比的估计为(N为采样点大小):

该方法对噪声水平进行线性扩大,修正不同形态的波形其噪声水平计算方法上的系统误差。经实践验证,该方法对信噪比进行估计更加灵活有效。

2.4 基线突然大幅抖动

由于电极接触,某些导联的基线可能产生瞬时大幅抖动,如图3所示,其频率一般较呼吸产生的基线漂移要高,不宜用高通滤波滤除[7]。这种干扰对于式(4)的信噪比估计公式有较大影响,致使有效心电信号的峰峰值估计出现较大偏差。

为了尽可能的避免这种干扰产生的影响,增强算法的抗干扰能力,在有效信号峰峰值估计中引入自适应学习机制。由于干扰总是随机的,其大小和出现的时刻不确定,而真实心电信号一般具有周期性和稳定性的特点,若所估计的峰峰值大小的当前值PPcur与前次PPlast相比变化较大,则以前次峰峰值为基础,用当前值对峰峰值估计进行修改;若峰峰值大小连续几次稳定在一定范围内,则根据该范围确定峰峰值估计的标准参考值PPref,标准参考值PPref在峰峰值修改公式中所占权重最大。引入自适应学习机制后,算法可学习、记忆波形稳定时的状态,由于对PPcur权重m和PPlast权重n的两套不同取值,使得干扰发生时算法能保证一定的稳定性,干扰消失后估计值能快速回到真实值附近。

3 讨论

本文总结了四种不同形态的干扰及其对实时监护算法的不利影响,分析讨论出各导联信噪比的实时估计方法,有助于在监护系统中及时抛弃计算错误的导联,充分有效地利用多导联的信息得到准确的分析诊断结果,为心电参数的进一步准确计算打下基础。

参考文献

[1]何军.动态心电监护系统的发展和现状浅析[J].中国医疗器械信息,1997,3(6):11-12.

[2][美]Willis J.Tompkins.生物医学数字信号处理[M].林家瑞,等译.武汉:华中科技大学出版社,2001:143-159.

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[4]姜苇,李刚,虞启琏.抑止准周期干扰的自适应相干模板法[J].中国生物医学工程学报,2004,23(1):61-65.

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[6]张开滋,刘海祥,吴杰.心电信息学[M].北京:科学技术文献出版社,1998:529-568.

植入式增幅电路可监测微弱心电信号 篇7

日本东京大学染谷隆夫教授和大阪大学关谷毅教授领导的一个研究小组,成功开发出一种具有良好生物相容性的凝胶有机增幅电路。该电路使用对人体排斥和炎症反应极小的新型导电凝胶材料作为电极,用极薄的高分子胶片制作有机晶体管增幅电路并集成化,由此形成的传感器能长期植入体内。研究证实,使用这一技术,对心脏患病部位十分微弱的心电信号也能稳定进行测量。

该传感器的主要特点是使用了柔软和高导电性且适应人体的凝胶电极,可以长期埋入体内,使微弱的心电信号实现有机增幅,也可在手术时作为下一代医疗设备的一次性感应器。由于使用了可在体内长期工作的薄板型生物电位测量传感器,即使将其直接贴附在人体器官上也极少引起炎症反应,使患病器官在最小负荷情况下实施检查。研究人员认为,该研究成果对疾病的早期发现与治疗以及下一代医疗设备在各个领域的应用具有重要意义。

随着科学技术的飞速发展,传感器已应用在日常生活的各种信息测量中。特别是近年来,以可穿戴式传感器为代表的生理信息测量活动迅速增加,已进入到保健、医疗和护理等行业。在医疗领域,植入式传感器越来越受到重视。将传感器植入体内,不仅可以帮助身体正常工作,还能提前发现和预防疾病。目前,心脏起搏器、人工内耳等体内植入型电子设备已广泛使用,但由于人体免疫系统对外来物会出现排斥,长期植入人体的电子设备要持续稳定工作非常困难。现在,植入式电子设备大都由高硬度的硅材料制成,研究者正在开发新一代对身体有更高亲和性和更柔软的有机材料作为替代。

心电信号发生器 篇8

HRV的分析是通过提取出心电信号中的R波,在排除了异位节拍和干扰后,对心率或RR间期的时间序列进行分析。由于HRV是对RR间期进行测量,所以它的测量局限于某些病人,如窦性心律的,异位节拍很少的病人。在这种意义上来说,大约有20%-30%的高危心梗后病人以及15%-30%的充血性心力衰竭病人无法进行HRV分析,这是因为他们的心电信号中有频发的房性心律失常,尤其是房颤所引起的异位节拍[3]。在进行HRV分析过程中,需要对R波的标注进行手工校正,并排除异位节拍和干扰。这些前期工作的准确性对分析结果会有很大影响。校正的工作会耗费大量人力物力,使得分析工作的周期延长。另外,HRV分析一般需要较长时间的心电信号记录,这在进行小动物心电信号记录时会存在困难。因此,有必要寻求一种可以通过对短时间的心电信号进行分析,简易的,可快速得到的,无需进行波形检测即能反映生理病理状态的指标。

近年来对心脏动力学问题的研究表明[4],心脏具有分形的结构,是一个复杂的非线性动力学系统,心脏运动具有混沌的动力学规律。应用混沌理论来进行心脏活动的研究符合心脏系统的非线性本质。混沌理论能使人们对许多杂乱无序的貌似随机的现象认识其内在有序机制。当一个非线性系统非常敏感地依赖于其初始值时,它就表现为混沌。混沌状态出现时运动轨道不稳定,它们随机但密致地逐渐汇集于一个整体日益减小但局部指数分离的区域。这就是奇异吸引子(strange attractor),它具有奇特的非整数的空间维数。混沌系统由相空间(phase-space)中的奇异吸引子来描述。相空间是指由系统中独立变量构成的空间。通过在相空间中显示刻画吸引子,并对它进行分析,可以了解系统的动力学特性。一个实际系统的相空间是无法知道的,人们所能知道的是系统输出的响应信号,一般表现为时间序列。因此需要利用已知的时间序列进行相空间的重建,从而刻画吸引子的状态。

目前大多数心电信号非线性分析指标的计算都是以对心电信号时间序列进行相空间重建为基础的,如李氏指数、关联维数以及非稳定周期轨道等。这些指标有个共同特点,即需要非常大量的数据点才能进行运算。有研究者从相空间吸引子形状的统计学分析角度进行研究。Povinelli等[5]曾重建了0.5 s、1.0 s、1.5 s、2.0 s、2.5 s及3.0 s的6段心电信号的相空间,以相空间中描述吸引子的点的标准差为指标,对心律失常进行分类。Fahoum等[6]对5 s的心电信号进行相空间重建,依据吸引子的分布形状不同来区分正常窦性心律,房颤、室颤以及室速状态。Herreros等[7]通过重建65 s心电信号的相空间来检测P波的特征点。因此从描述吸引子几何形状的角度来刻画吸引子是从短时程数据中提取心电信息的简单而有效的途径。

本研究通过对吸引子几何形状的描述,建立分析短时程(数拍几秒)心电信号的新指标。

1 方法

1.1 动物实验

将体重在30 0 0 g±20 0 g的11只雄性家兔,使用2 5%乌拉坦麻醉,结扎冠状动脉后形成心肌梗塞(Myocardial Infarction,MI)模型,施加程序电刺激诱发室颤。心电信号记录电极放置在动物的两个前肢。

1.2 心电信号记录

采用北京微信斯达公司的PCLAB生理信号记录仪,截止频率为40 Hz的低通滤波器,采样频率为1000Hz。连续记录从NSR、MI后、VT以及VF时的家兔体表心电信号,每段信号时长在5 min以上。

1.3 心电信号相空间分析

对观察值进行重建m维的相空间是研究一个系统的动力学行为的经典方法。使用时间延迟技术可以重建一个信号的与原始相空间拓扑等价的状态空间表示。相空间重建原理如下。

由系统某一个可观察测量的时间序列{Xk|K=1,2,,N}重建相空间,得到一组相空间矢量:

Xi={xi,xi+t,…,xi+(m-1)n｝

其中：i=1,2,…,M,XεRm

式中,τ是时间延迟,m是重建的相空间嵌入维数,M小于N,并与N有相同的数量级。相空间重建的关键是时间延迟τ和嵌入维数的选择。尽管依据文献[8]中的理论,使用任何的时间延迟τ都可以重建一个拓扑等效相空间,提供了一些选择延迟时间τ的方法,但在实际应用中最广泛的做法是通过观察吸引子,寻求一个能够使吸引子尽可能地打开而不是折叠的时间延迟τ[9]。需要选取合适的相空间嵌入维数以保证重构的相空间可以真实地反映系统状态空间的特性。确定最佳嵌入维数的依据是TAKENS定理,即如果嵌入维数m≥2 d+1,d是关联维数,则在这个重建相空间里可以恢复吸引子的相空间结构。具体可以依据伪近邻分析法[10]等算法或研究经验来确定[7]。依据大量文献中对心电信号相空间重建的研究经验[11,12,13],本研究中选m=2。尽管该选项低于TAKENS定理的标准,但是实践证明所重构的相空间也足以反映心电信号特性[14,15]。

图1中的图A为两拍家兔的正常心电信号,图B至图G为取不同的时间延迟τ重建的两维相空间,其中图B、C为τ=6 ms,图D、E为τ=10 ms,图F、G为τ=14 ms。图C、图E与图G分别为两维相空间加上时间轴的三维图。从图中可以看出如果τ取的太小,ECGS(t)就会靠近ECGS(t+τ),吸引子就会被压缩,靠近相空间的对角线(图B),从图C所示的进程图中,可以看出吸引子被压扁,随时间而变的层次感小。因此吸引子就无法充分展开。如果τ取的太大,吸引子就会产生折叠,从而使相空间产生变形(图F)。图G中的进程图表明了吸引子具有层次,但是变形严重。相比较而言,图D、图E所示的吸引子得到了充分的展开而且具有适当的层次感。根据上述原则,对于本实验中11只家兔的心电信号进行相空间重建时,均取τ=10 ms。图C中标出了心电图各个波在相空间进程图中的相应位置。在图E中,将吸引子层叠中P波与T波所形成的柱形定义为PT柱,将整个吸引子随时间变化立体形状定义为吸引子柱(图中竖直箭头所指)。

将两维相空间图中的每一个点与坐标原点相连,成为坐标系中的一个矢量。则可以得到表征图中每一个矢量的两个指标,矢量模指数(Vector Module Index,VMI)和矢量幅角指数(Vector Angle Index,VAI)。其计算公式如下:

其中,n是相空间中点的总数,mi是相空间中每一个数据点与坐标原点连线的长度(矢量模),M是矢量模的平均值。式(1)表示矢量模指数,是相空间中n个数据点矢量模的均方根,表示相空间中每一个矢量模相对于所有矢量模平均值的离散程度。θi是相空间中每一个数据点与坐标原点连线与横坐标的夹角(矢量幅角)。式(2)表示矢量幅角指数,是相空间中n个数据点矢量幅角与45度之差的平均值,表示n个数据点矢量幅角大小偏离45度角的程度。

1.5 统计分析

所有11只家兔的心电分析结果均以均值±标准误差的形式给出,使用双边t检验来检测不同状态下分析结果的差异。p值小于0.05时认为具有显著性差异。

2结果

图2所示为11只家兔在NSR、VT与VF状态下,对心电信号进行两维相空间重建后吸引子随时间变化的进程图形表示。在NSR状态的心电信号相空间进程图(图A)中可以看出,NSR状态的吸引子随时间变化的层次分明,各个波位置整齐,分界明显,即PT柱形状整齐。

VT时(图B)的吸引子变化层次依然可辨,层次比NSR时增加,表示心率加快。心电信号各波的对应关系略显杂乱。PT柱显示出变粗且杂乱的状态。VF时(图C)的吸引子随时间变化则无明显规律,层次与波形对应关系均不明显,看不出PT柱。吸引子进程图可以显著地区别NSR、VT与VF状态的心电信号。

图3为上述吸引子变化过程中对11只家兔心电信号进行分析的两个定量指标的结果。图中黑色柱形表示矢量模指数VMI,空白柱形表示矢量幅角指数VAI。VMI的变化趋势为,从NSR到VT到VF状态,VMI数值呈现逐渐地显著上升(p<0.05),其数值从NSR的18.27±1.39上升到39.20±3.12再上升到V F的54.55±4.4 0。VA I的变化趋势为,V T状态数值(89.22±5.30)和VF状态数值(73.48±4.50)均比NSR时数值(97.14±7.81)显著降低(p<0.05)。VT与VF状态的两个数值之间均有显著性差异。因此可知,VMI与VAI在不同的生理状态下的表现是不同的。

3 讨论

本研究对短时程的家兔心电信号进行了相空间重建,对吸引子变化进程进行了描述,定义了矢量模指数与矢量幅角指数两个新指标。

相空间是由法国数学家Henri Poincare提出的概念,它是一个虚构的数学空间,表示给定动力学系统所有可能的运动。相空间中的坐标可以是系统中所有变量的值,相空间中的图形是一族表示从所有可能的初始条件出发的所有可能行为的盘旋曲线。

在本研究中,通过对NSR、VT与VF状态时1s的心电信号进行相空间重建,得到了能表现吸引子随时间变化进程的进程图,以及对两维相空间分析的定量指标。从实验结果可知,相空间进程图和两维相空间定量指标VMI和VAI均能明显地区别NSR、VT以及VF这三种混沌状态。

一个指标计算所需数据点的多少以及计算方法的简易程度对该指标的计算效率影响很大。进行HRV分析时,尤其是计算HRV的李氏指数、关联维数等非线性指标时,需要成千上万个数据点,则必须具有较长时程(5min以上)的心电信号。计算VMI与VAI所需的采样点要少得多,而且计算方法简单,使得计算速度会相应加快许多,减少了占用的系统资源。计算HRV需要心电信号中提取出R波,并对R波的标注进行手工验证,标注的准确性会直接影响分析结果。这个提取校验波形标注的过程会耗费大量人力物力。而VMI与VAI是直接对数字心电信号进行分析,无需对心电图中的波形进行标注和校正。这些都可以极大地提高研究者的工作效率。VMI与VAI对计算点数如此低的要求,还为心电信号记录与分析带来很大便利。在记录动物心电信号时,不必再考虑采取各种措施来保证长时间的稳定心电信号的采集。人体心电信号不存在其他动物心电信号难于采集的问题,但是人体心电信号分析处理有快速诊断的需求。实验中人体心电信号来自于MIT-BIH心律失常数据库,记录于上个世纪80年代,采样频率比较低。若以人体心电信号采样频率为1000Hz计算,则需要2.6s,3.25拍的心电信号就可以得到稳定的VMI结果。

心电信号奇异性检测的几种情况比较 篇9

关键词：小波变换,心电信号,奇异点,信号检测

1 小波分析理论

设x (t) 是平方可积函数, 则x (t) 的小波变换定义为[1]

其中是基小波。可以看出, 当a较小时, 时宽自动变窄, 频宽增大, 在频域上相当于用较高的频率作分辨率较高的分析, 即用高频小波作细节观察;当a较大时, 时宽自动变宽, 频宽变窄, 在频域上相当于用低频小波作概貌观察。调解a的大小, 就可以对信号低、高频部分作概貌或细致的观察[2]。

心电信号中的P, Q, R, S和T波都是瞬变点, 它们反映了心脏运动的不同状态。如何将心电信号中的这些波准确的描述出来是心电处理的重要内容。由于小波变换具有在时间、频率上突出信号局部特征的能力, 因此能够自动检测出信号的各种特征[1]。

2 利用奇异性对心电信号检测

所谓信号的奇异点, 是指信号本身或信号的某阶导数在该点存在突变, 突变点的位置有时是由小波变换的过零点来反映, 有时则是由其极值点来反映。一般而言, 根据过零点作检测不如根据极值点, 因为过零点容易受到噪声的干扰, 而且有时过零点反映的不是突变点, 而是信号在慢变化区间的转折点[3]。

设θ (t) 是一低通函数, 并具有高阶导数[3], 有

用对x (t) 做小波变换, 得, 其零点反映了x (t) 的极值, 可实现零极点的检测, 因而可确定信号的边缘;用对x (t) 做小波变换, 得, 其零点反映了x (t) 的转折点, 因而可确定信号的尖峰脉冲[3～4]。

数学上用Lipschitz指数描述信号的奇异性, 这是表征函数局部特征的一种度量[5]。设x (t) 在t0处具有李氏指数a

由Lipschitz指数的定义可知该指数有如下性质:

函数x (t) 的Lipschitz指数a描述了该函数在t0处的光滑程度:a值越大, 函数越光滑, 奇异性越小;a值越小则表明x (t) 在t0处的变化越尖锐, 奇异性越大。

3 心电信号奇异性检测仿真

心电信号的时域图可看作是一段光滑曲线, 处处存在着奇异性。这些奇异点蕴藏着心电信号内在丰富的信息。由于haar小波具有一阶消失矩, 因此可以检测出心电信号中的R波。

选取一段R波心电图, 利用小波变换的奇异点作检测, 目的是通过确定R波尖峰的位置来判断心脏的工作状况。图1左上图是

a:x (n) 的haar小波变换;b:s (n) 的sym2小波变换

原始心电信号s (n) 及混有白噪声的心电信号x (n) 的R波形, 右上图是信号s (n) 的haar小波变换结果, 左下图是信号x (n) 的haar小波变换, 从图中可以清楚的看到每个R波的位置, 因此利用奇异性可以很准确的检测出R波来, 而且噪声对结果的准确性不会有太大的影响。右下图是使用sym2小波对s (n) 的小波变换结果, 结果显示不如右上图清晰, 如果对上述三种小波结果作周期性分段分析, 会发现使用sym2小波时小波变换的模极大值不好定位。

4 结语

小波变换被誉为分析信号的显微镜, 能精确刻画信号在小波变换下的局部奇异性。实验仿真结果表明小波变换在信号奇异点检测是可行的, 尤其是心电信号的各种波的检测;结果还说明对于诸如P, Q, R, S和T波, 使用haar小波是最合适的;图1左下是白噪声下的结果, 如果是脉冲噪声, 显然小波变换结果中会混有噪声的奇异点, 该方法就不适用了。

实验表明, 利用心电信号的奇异性可以将心电R波明晰地辨认开来。这种检测法为医疗诊断提供了便利。

参考文献

[1]丁玉美, 等.数字信号处理--适于离散随机信号处理[M].西安电子科技大学出版社, 2002.

[2]张佃昌.小波技术在信号重构及去噪中的应用研究[D].山东大学硕士论文, 2007.

[3]胡广书.数字信号处理--理论、算法与实现[M].清华大学出版社, 2003.

[4]成礼智, 王红霞, 罗永.小波的理论与应用[M].北京:科学出版社, 2004.