基于LabVIEW的心電信號(hào)采集與分析設(shè)計(jì)方案

生物醫(yī)電信號(hào)，如心電信號(hào)、血壓信號(hào)、腦電信號(hào)等等，都表征了一定的病理特征，以心電為例，通常以心電圖來(lái)記錄心臟產(chǎn)生的生物電流，臨床醫(yī)生可以利用心電圖對(duì)患者的心臟狀況進(jìn)行評(píng)估，并做出進(jìn)一步診斷。而對(duì)于一些家用或者醫(yī)用儀器廠商來(lái)說(shuō)，則需要開(kāi)發(fā)特定的信號(hào)處理算法并部署到嵌入式處理器上，完成醫(yī)電特征的提取。通常整套心電監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的研發(fā)過(guò)程，由心電數(shù)據(jù)采集、心電信號(hào)分析、人機(jī)顯示、文件存儲(chǔ)等幾部分組成，通過(guò)NI提供的圖形化系統(tǒng)設(shè)計(jì)平臺(tái)，可以覆蓋數(shù)據(jù)采集、信號(hào)讀取、心電分析以及報(bào)表生成等一系列產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的流程，完成整套系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，提高開(kāi)發(fā)效率。而在整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，信號(hào)分析部分往往是重點(diǎn)，也是各廠商的軟件核心技術(shù)所在。本文將重點(diǎn)就心電采集與分析展開(kāi)討論，介紹如何通過(guò)LabVIEW高效實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的采集及分析算法開(kāi)發(fā)。

圖1 典型的單周期心電圖波形

1  心電信號(hào)的數(shù)據(jù)采集

通常來(lái)說(shuō)，ECG信號(hào)是通過(guò)對(duì)若干電極（導(dǎo)聯(lián)）感知生物電流，并通過(guò)數(shù)據(jù)采集設(shè)備將導(dǎo)聯(lián)產(chǎn)生的模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析。導(dǎo)聯(lián)產(chǎn)生的模擬信號(hào)往往較為微弱，幅值在mV左右，需要通過(guò)動(dòng)態(tài)信號(hào)采集設(shè)備進(jìn)行采集，或者通過(guò)前置預(yù)放大之后采集。無(wú)論是獨(dú)立的ECG導(dǎo)聯(lián)或者集成醫(yī)用式ECG設(shè)備，都可以通過(guò)NI設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

通過(guò)30多年的發(fā)展，美國(guó)國(guó)家儀器(NI)在測(cè)試測(cè)量領(lǐng)域奠定了領(lǐng)導(dǎo)地位，從便攜式USB設(shè)備到高精度PXIe同步采樣設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)從8位到24位的分辨率，以及48kHz到2GHz的采樣率。同時(shí)NI設(shè)備將增益誤差、偏移誤差、不確定噪聲等各種誤差值綜合考量之后，提供了絕對(duì)精度值，以確保最終測(cè)量的準(zhǔn)確性。一般來(lái)說(shuō)ECG信號(hào)的頻率在幾百赫茲左右，可以通過(guò)1k到5k左右的采樣率進(jìn)行采樣，另外，根據(jù)應(yīng)用的精度區(qū)別，可以選擇14～16bit采樣精度，基本上NI任何平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備均可以滿(mǎn)足ECG的采樣需求?？梢愿鶕?jù)應(yīng)用的不同，選擇合適的設(shè)備，如在便攜式設(shè)備中選擇USB數(shù)據(jù)采集，在遠(yuǎn)程醫(yī)療的應(yīng)用中選擇無(wú)線(xiàn)采集等。

圖2 從USB到無(wú)線(xiàn)的NI數(shù)據(jù)采集方案

無(wú)論使用何種NI硬件平臺(tái)，都可以通過(guò)同一種編程平臺(tái)——NI圖形化編程軟件LabVIEW實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)。自1986年誕生以來(lái)，LabVIEW圖形化開(kāi)發(fā)平臺(tái)一直致力于簡(jiǎn)化編程的復(fù)雜性，在所有涉及到數(shù)據(jù)采集和控制的領(lǐng)域里，LabVIEW圖形化編程方式都已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)工具。對(duì)于醫(yī)療電子設(shè)備的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，LabVIEW提供了將硬件I/O引入算法設(shè)計(jì)的快捷方式，無(wú)縫結(jié)合從數(shù)據(jù)采集、算法分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及人機(jī)交互等全方面流程，同時(shí)不同NI硬件可通過(guò)代碼重用，發(fā)布到不同商業(yè)化、嵌入式平臺(tái)，簡(jiǎn)化構(gòu)建原型系統(tǒng)的復(fù)雜性。

通過(guò)LabVIEW以及NI采集設(shè)備，ECG信號(hào)可以快速的被采集并顯示。圖1顯示了一個(gè)典型的心電波形周期。當(dāng)然，過(guò)程中，心電信號(hào)會(huì)被噪聲和人為引入的偽影所污染，這些噪聲和偽影在我們感興趣的頻段內(nèi)，并且與心電信號(hào)本身有著相似的特性。為了從帶有噪聲的心電信號(hào)中提取出有用的信息，我們需要對(duì)原始的心電信號(hào)進(jìn)行處理。

從功能上來(lái)說(shuō)，心電信號(hào)的處理可以大致分為兩個(gè)階段：預(yù)處理和特征提取(如圖3所示)。預(yù)處理階段消除和減少原始心電信號(hào)中的噪聲，而特征提取階段則從心電信號(hào)中提取診斷信息。

圖3 典型的心電信號(hào)處理流程圖

通過(guò)LabVIEW中的信號(hào)處理功能，用戶(hù)可以方便地創(chuàng)建針對(duì)兩個(gè)階段的信號(hào)處理應(yīng)用，包括消除基線(xiàn)漂移、清除噪聲、QRS綜合波檢測(cè)、胎兒心率檢測(cè)等。

接下來(lái)將著重討論使用LabVIEW進(jìn)行典型的心電信號(hào)處理的方法。

2  心電信號(hào)預(yù)處理

心電信號(hào)預(yù)處理可以幫助用戶(hù)去除心電信號(hào)中的污染。廣義上講，心電信號(hào)污染可以分為如下幾類(lèi)：

•         電源線(xiàn)干擾

•         電極分離或接觸噪聲

•         病人電極移動(dòng)過(guò)程中人為引入的偽影

•         肌電（EMG）噪聲

•         基準(zhǔn)漂移

 在這些噪聲中，電源線(xiàn)干擾和基準(zhǔn)漂移是最為重要的，可以強(qiáng)烈地影響心電信號(hào)分析。除了這兩種噪聲，其它噪聲由于可能是寬頻帶的且復(fù)雜的隨機(jī)過(guò)程，也會(huì)使心電信號(hào)失真。電源線(xiàn)干擾是以60 Hz (或 50 Hz)為中心的窄帶噪聲，帶寬小于1Hz。通常，心電信號(hào)的采集硬件或者通過(guò)軟件陷波濾波器可以消除電源線(xiàn)干擾。但是，基準(zhǔn)漂移和其它寬帶噪聲通過(guò)硬件設(shè)備很難抑制。而軟件設(shè)計(jì)則成為更為強(qiáng)大而可行的心電信號(hào)處理方法。用戶(hù)可以使用以下方法來(lái)消除基準(zhǔn)漂移和其它寬帶噪聲。

3  消除基準(zhǔn)漂移

基準(zhǔn)漂移的產(chǎn)生通常源于呼吸，頻率在0.15 到 0.3 Hz之間，可以通過(guò)使用高通數(shù)字濾波器進(jìn)行抑制。用戶(hù)還可以使用小波變換通過(guò)消除心電信號(hào)的趨勢(shì)來(lái)消除基準(zhǔn)漂移。

3.1 數(shù)字濾波器方法

通過(guò)LabVIEW圖形化和交互式的方法，可以高效地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有限沖擊響應(yīng)(FIR)或無(wú)限沖擊響應(yīng)(IIR)濾波器。例如，用戶(hù)可以使用Classical Filter Design Express VI設(shè)計(jì)Kaiser窗FIR高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移。圖4顯示了使用高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移的實(shí)例。

圖4 設(shè)計(jì)并使用高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移

3.2  小波變換方法

除了數(shù)字濾波器，小波變換也是一種消除指定頻帶內(nèi)信號(hào)的有效方法。LabVIEW 高級(jí)信號(hào)處理工具包提供了小波去趨勢(shì)(Detrend)的函數(shù)，它可以消除信號(hào)的低頻趨勢(shì)。圖5顯示了使用小波消除基準(zhǔn)漂移的程序?qū)嵗?/p>

圖5 使用WA Detrend VI消除基準(zhǔn)漂移

實(shí)例使用了Daubechies6 (db06)小波，因?yàn)檫@種小波與實(shí)際的心電信號(hào)相似。

圖6顯示了原始的心電信號(hào)，數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號(hào)?？梢钥吹教幚砗蟮男碾娦盘?hào)在保持原有心電信號(hào)主要特性的同時(shí)，幾乎不含基準(zhǔn)漂移信息。還可以注意到基于小波變換的方法更具優(yōu)勢(shì)，因?yàn)檫@種方法不引入延時(shí)，而且比數(shù)字濾波器的方法失真更小。

圖6 基于數(shù)字濾波器和基于小波變換的方法比較

4  消除寬帶噪聲

在消除了基準(zhǔn)漂移后，得到的心電信號(hào)比原來(lái)的信號(hào)更加清晰和穩(wěn)定。但是，其它類(lèi)型的噪聲仍然會(huì)影響心電信號(hào)的特征提取。這些噪聲往往是寬頻帶的復(fù)雜隨機(jī)過(guò)程，所以不能使用傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器，但可以利用LabVIEW中小波去噪(Wavelet Denoise)的功能。

通過(guò)小波變換將心電信號(hào)分解到各個(gè)子帶，然后利用閾值或收縮功能調(diào)整小波系數(shù)，最后重建出消除噪聲后的信號(hào)。下圖顯示了通過(guò)LabVIEW中非抽樣小波變換(UWT)，寬帶噪聲被極大地抑制而心電信號(hào)的細(xì)節(jié)則保持不變。

圖7 UWT小波去噪前及去噪后的心電信號(hào)