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[導讀]生物醫(yī)電信號,如心電信號、血壓信號、腦電信號等等,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患者的心臟狀況進行評估,并做出進一步診斷。而對于一些

生物醫(yī)電信號,如心電信號、血壓信號、腦電信號等等,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患者的心臟狀況進行評估,并做出進一步診斷。而對于一些家用或者醫(yī)用儀器廠商來說,則需要開發(fā)特定的信號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)測產(chǎn)品的研發(fā)過程,由心電數(shù)據(jù)采集、心電信號分析、人機顯示、文件存儲等幾部分組成,通過NI提供的圖形化系統(tǒng)設計平臺,可以覆蓋數(shù)據(jù)采集、信號讀取、心電分析以及報表生成等一系列產(chǎn)品開發(fā)的流程,完成整套系統(tǒng)的開發(fā),提高開發(fā)效率。而在整個開發(fā)過程中,信號分析部分往往是重點,也是各廠商的軟件核心技術所在。本文將重點就心電采集與分析展開討論,介紹如何通過LabVIEW高效實現(xiàn)心電信號的采集及分析算法開發(fā)。

 

圖1 典型的單周期心電圖波形

1  心電信號的數(shù)據(jù)采集

通常來說,ECG信號是通過對若干電極(導聯(lián))感知生物電流,并通過數(shù)據(jù)采集設備將導聯(lián)產(chǎn)生的模擬電信號轉化為數(shù)字信號進行計算機分析。導聯(lián)產(chǎn)生的模擬信號往往較為微弱,幅值在mV左右,需要通過動態(tài)信號采集設備進行采集,或者通過前置預放大之后采集。無論是獨立的ECG導聯(lián)或者集成醫(yī)用式ECG設備,都可以通過NI設備進行數(shù)據(jù)采集。

 

通過30多年的發(fā)展,美國國家儀器(NI)在測試測量領域奠定了領導地位,從便攜式USB設備到高精度PXIe同步采樣設備,可以實現(xiàn)從8位到24位的分辨率,以及48kHz到2GHz的采樣率。同時NI設備將增益誤差、偏移誤差、不確定噪聲等各種誤差值綜合考量之后,提供了絕對精度值,以確保最終測量的準確性。一般來說ECG信號的頻率在幾百赫茲左右,可以通過1k到5k左右的采樣率進行采樣,另外,根據(jù)應用的精度區(qū)別,可以選擇14~16bit采樣精度,基本上NI任何平臺的數(shù)據(jù)采集設備均可以滿足ECG的采樣需求??梢愿鶕?jù)應用的不同,選擇合適的設備,如在便攜式設備中選擇USB數(shù)據(jù)采集,在遠程醫(yī)療的應用中選擇無線采集等。

圖2 從USB到無線的NI數(shù)據(jù)采集方案

無論使用何種NI硬件平臺,都可以通過同一種編程平臺——NI圖形化編程軟件LabVIEW實現(xiàn)開發(fā)。自1986年誕生以來,LabVIEW圖形化開發(fā)平臺一直致力于簡化編程的復雜性,在所有涉及到數(shù)據(jù)采集和控制的領域里,LabVIEW圖形化編程方式都已經(jīng)成為標準的開發(fā)工具。對于醫(yī)療電子設備的開發(fā)團隊來說,LabVIEW提供了將硬件I/O引入算法設計的快捷方式,無縫結合從數(shù)據(jù)采集、算法分析、數(shù)據(jù)存儲以及人機交互等全方面流程,同時不同NI硬件可通過代碼重用,發(fā)布到不同商業(yè)化、嵌入式平臺,簡化構建原型系統(tǒng)的復雜性。

通過LabVIEW以及NI采集設備,ECG信號可以快速的被采集并顯示。圖1顯示了一個典型的心電波形周期。當然,過程中,心電信號會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,并且與心電信號本身有著相似的特性。為了從帶有噪聲的心電信號中提取出有用的信息,我們需要對原始的心電信號進行處理。

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

圖3 典型的心電信號處理流程圖

通過LabVIEW中的信號處理功能,用戶可以方便地創(chuàng)建針對兩個階段的信號處理應用,包括消除基線漂移、清除噪聲、QRS綜合波檢測、胎兒心率檢測等。

接下來將著重討論使用LabVIEW進行典型的心電信號處理的方法。

2  心電信號預處理

 

心電信號預處理可以幫助用戶去除心電信號中的污染。廣義上講,心電信號污染可以分為如下幾類:

•         電源線干擾

•         電極分離或接觸噪聲

•         病人電極移動過程中人為引入的偽影

•         肌電(EMG)噪聲

•         基準漂移

 在這些噪聲中,電源線干擾和基準漂移是最為重要的,可以強烈地影響心電信號分析。除了這兩種噪聲,其它噪聲由于可能是寬頻帶的且復雜的隨機過程,也會使心電信號失真。電源線干擾是以60 Hz (或 50 Hz)為中心的窄帶噪聲,帶寬小于1Hz。通常,心電信號的采集硬件或者通過軟件陷波濾波器可以消除電源線干擾。但是,基準漂移和其它寬帶噪聲通過硬件設備很難抑制。而軟件設計則成為更為強大而可行的心電信號處理方法。用戶可以使用以下方法來消除基準漂移和其它寬帶噪聲。

3  消除基準漂移

基準漂移的產(chǎn)生通常源于呼吸,頻率在0.15 到 0.3 Hz之間,可以通過使用高通數(shù)字濾波器進行抑制。用戶還可以使用小波變換通過消除心電信號的趨勢來消除基準漂移。

3.1 數(shù)字濾波器方法

通過LabVIEW圖形化和交互式的方法,可以高效地設計和實現(xiàn)有限沖擊響應(FIR)或無限沖擊響應(IIR)濾波器。例如,用戶可以使用Classical Filter Design Express VI設計Kaiser窗FIR高通濾波器消除基準漂移。圖4顯示了使用高通濾波器消除基準漂移的實例。

圖4 設計并使用高通濾波器消除基準漂移

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信號的有效方法。LabVIEW 高級信號處理工具包提供了小波去趨勢(Detrend)的函數(shù),它可以消除信號的低頻趨勢。圖5顯示了使用小波消除基準漂移的程序實例。

圖5 使用WA Detrend VI消除基準漂移

實例使用了Daubechies6 (db06)小波,因為這種小波與實際的心電信號相似。

圖6顯示了原始的心電信號,數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號。可以看到處理后的心電信號在保持原有心電信號主要特性的同時,幾乎不含基準漂移信息。還可以注意到基于小波變換的方法更具優(yōu)勢,因為這種方法不引入延時,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

在消除了基準漂移后,得到的心電信號比原來的信號更加清晰和穩(wěn)定。但是,其它類型的噪聲仍然會影響心電信號的特征提取。這些噪聲往往是寬頻帶的復雜隨機過程,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。

通過小波變換將心電信號分解到各個子帶,然后利用閾值或收縮功能調整小波系數(shù),最后重建出消除噪聲后的信號。下圖顯示了通過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的細節(jié)則保持不變。

圖7 UWT小波去噪前及去噪后的心電信號

 
 
 
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