可穿戴式設(shè)備心電信號采集與傳輸?shù)腪igbee稀疏采樣系統(tǒng)研究

李 澍，張敬梓，王 權(quán)，任海萍

(1.中國食品藥品檢定研究院醫(yī)療器械檢定所 北京 100050;2.河南省醫(yī)療器械檢驗所 河南鄭州 450003)

可穿戴醫(yī)療設(shè)備是包含醫(yī)療傳感器、無線通信等模塊，具有生理信號檢測、信號特征提取和數(shù)據(jù)傳輸?shù)然竟δ艿尼t(yī)療設(shè)備。穿戴式移動醫(yī)療在未來幾年將得到快速發(fā)展，據(jù)GSM協(xié)會(GSMA)報告預(yù)測，穿戴式移動醫(yī)療市場到2017年的營收將達(dá)230億美元;而我國穿戴移動醫(yī)療市場在未來幾年也可預(yù)計進入高速增長期，到2017年將達(dá)到25億美元的市場規(guī)模。

可穿戴式醫(yī)療一大優(yōu)勢在于突破時間、空間，“隨時隨地”為病人服務(wù)，而這個基礎(chǔ)就是基于無線網(wǎng)絡(luò)，而無線網(wǎng)絡(luò)的帶寬相對受限，同時無線網(wǎng)絡(luò)信號的覆蓋率、穩(wěn)定性、易受各種干擾、惡劣氣候等都會影響網(wǎng)絡(luò)性能，可能在一些區(qū)域或者時間出現(xiàn)無線信號不穩(wěn)定。這些因素的存在，極易造成移動醫(yī)療的服務(wù)質(zhì)量低下，患者治療過程得不到穩(wěn)定性保證［1］。因此，需要選擇合適的在文件壓縮、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)确矫娴募夹g(shù)，讓患者獲得良好的服務(wù)質(zhì)量。

本文通過采用目前短距離通信中使用較為廣泛的Zigbee通信協(xié)議，結(jié)合基于稀疏采樣的壓縮感知技術(shù)［2］，從而實現(xiàn)可穿戴式設(shè)備心電數(shù)據(jù)的快速、壓縮采集和安全傳輸。

1 原理與方法

1.1 Zigbee技術(shù) Zigbee是一種短距離、低功耗、低復(fù)雜度的無線通信模式，基于IEEE 802.15.4無線標(biāo)準(zhǔn)所開發(fā)［3］，主要適用于監(jiān)控與檢測領(lǐng)域，能夠嵌入到各種獨立設(shè)備中，其技術(shù)特點與心電信號的傳輸及工作模式相匹配。

與藍(lán)牙、WIFI等常見的短距離無線通信方式相比，Zigbee最顯著的特點是低功耗，主要通過降低傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量、降低收發(fā)信機的忙閑比及數(shù)據(jù)傳輸?shù)念l率來降低通信開銷，如圖1所示，因此非常有利于心電檢測設(shè)備實現(xiàn)長時間不間斷工作，并且能夠避免設(shè)備的頻繁充電或更換電池。同時，Zigbee模塊具有可靠的工作模式，在介質(zhì)訪問控制中采用了載波偵聽多址/沖突避免(CSMA/CA)的信道接入方式和4次握手協(xié)議，能夠有效地避免多個節(jié)點同時發(fā)送時造成的數(shù)據(jù)沖突，因此有利于實現(xiàn)心電信號的可靠傳輸。Zigbee的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆行切?、網(wǎng)狀及簇樹型等多種模式，對不同類型、不同規(guī)模的用戶均適用。此外，心電數(shù)據(jù)通常為用戶個人的私密數(shù)據(jù)，對通信過程中的安全性有較高要求，而Zigbee提供了數(shù)據(jù)完整性檢查和鑒權(quán)能力，通過協(xié)議中的加密算法使模塊具有良好的安全性能，因此能夠滿足用戶的需求。

圖1 Zigbee傳輸速率與傳輸距離對比圖

Zigbee模塊工作在20～250 kbps的速率，分別提供250 kbps、40 kbps和20 kbps的原始數(shù)據(jù)吞吐率，因此數(shù)據(jù)傳輸速率低，單位時間內(nèi)允許傳送的數(shù)據(jù)量不大。心電信號為一維信號，所需傳送的數(shù)據(jù)量不大，但為了提高單位時間內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸效率，可利用稀疏采樣技術(shù)提高單位時間內(nèi)的數(shù)據(jù)處理量。

1.2 壓縮感知稀疏采樣原理 基于壓縮感知理論(Compressed Sensing，CS)的稀疏采樣技術(shù)具有降低數(shù)據(jù)處理量的優(yōu)越性。壓縮傳感理論指出當(dāng)信號本身或者在某個變換域具有稀疏特性時，可以利用一個與變換基不相關(guān)的觀測矩陣將原高維稀疏信號投影到一個低維空間上，從而通過求解一個最優(yōu)化問題從遠(yuǎn)低于Nyquist采樣率所采集到的信號測量值來實現(xiàn)原信號的重構(gòu)［2，4，5］。

長度為N的離散時域信號x為N×1的列向量，可表示為一組基{ψi}的線性組合，如式(1)所示。

式中Φ為M×N(M＜＜N)的測量矩陣;y是M×1的測量向量;Θ=ΦΨ∈RM×N是由測量矩陣和稀疏基共同決定的矩陣。需要依據(jù)測量向量y重構(gòu)信號x，M＜＜N說明方程(2)為欠定狀態(tài)，無法直接從y的M個測量值中解出x。基于信號的稀疏性，可以通過式(3)所示的優(yōu)化問題得到方程(2)的最稀疏解。

綜上所述，壓縮感知稀疏采樣得以實現(xiàn)的3個重要步驟為信號的稀疏表示、測量矩陣構(gòu)建和信號重建;應(yīng)用壓縮傳感理論的兩個基本條件是信號的稀疏性和矩陣Θ滿足RIP特性。整個過程將采樣與壓縮同時進行，在不影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下大幅度降低數(shù)據(jù)量。

2 結(jié)果

2.1 用于心電信號的壓縮感知處理算法與Zigbee稀疏采樣 心電信號的信號源為心臟，信號特點與心臟的生理功能密切相關(guān)，心電波形反映了心房與心室的細(xì)胞動作電位變化，其波形具有顯著的特點［6-8］。

圖2 心電信號時域波形

設(shè)心電信號為x(n)，圖2所示為一個周期的心電信號時域波形，具有典型的峰谷特性?？蛇x擇一個周期的信號x0(n)作為與x(n)每個周期作自相關(guān)的函數(shù)，由于二者在時域有明顯的相似性，因此相關(guān)輸出為明顯的尖峰，從而可實現(xiàn)時域的稀疏化處理。信號的時域相關(guān)可表示為矩陣形式，則相關(guān)輸出可表式為式(6)。

式中X為心電信號x(n)一個周期的向量表示，設(shè)長度為N×1;Rx為相關(guān)輸出的向量表示，即稀疏后的信號;Ψ(x0，N)是由信號x0(n)形成的(2N－1)×N矩陣，為本文所采用的信號X的稀疏基，數(shù)學(xué)形式如式(7)所示。

式(6)所示的過程即為信號的稀疏化，當(dāng)信號具有稀疏基時，可構(gòu)建測量矩陣Φ與稀疏基Ψ(x0，N)形成測量系統(tǒng)，從而形成數(shù)據(jù)的低維投影，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的稀疏采樣，將采樣與壓縮合為一體。本文采用模擬信息轉(zhuǎn)化測量框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)的低維映射，圖3所示為結(jié)構(gòu)框圖，其中m為小于x(n)維度N的整數(shù)，形成維數(shù)小的觀測序列y(m)，即實現(xiàn)了心電信號的稀疏采樣。

圖3 模擬-信息轉(zhuǎn)化測量系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

在通過測量系統(tǒng)得到觀測值y(m)后，依據(jù)觀測值、測量矩陣Φ與稀疏基Ψ(x0，N)，利用凸集優(yōu)化算法對心電信號x(n)進行重建，即可得到與常規(guī)采樣相同的數(shù)據(jù)形式，但系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理量大幅度減小。

2.2 心電信號的Zigbee稀疏采樣系統(tǒng) 利用本文方法進行稀疏采樣后，獲取相同信息所需要的采集數(shù)據(jù)量大幅度降低，因此傳送到數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量較傳統(tǒng)采樣而言大幅度減小，適合用于Zigbee技術(shù)作為基本通信方式?？蓪igbee通信模塊集成到相應(yīng)的心電檢測設(shè)備中，基本的實現(xiàn)框圖如圖4所示。

首先心電檢測設(shè)備通過稀疏采樣完成區(qū)域用戶的心電信號采集，該過程實現(xiàn)了模擬信號的數(shù)字化，但在采樣中并不是依據(jù)傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理，而是基于本文的壓縮感知稀疏采樣方式，將采樣與數(shù)據(jù)壓縮融為一體，采集到的是少量低維數(shù)據(jù)，但是能夠獲取同樣的信息量;完成數(shù)據(jù)采集后，通過Zigbee通信模塊將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絽^(qū)域的匯聚節(jié)點，該通信過程開銷低、傳輸量小且可靠性高;區(qū)域匯聚節(jié)點具有相對較強的處理能力，并與互聯(lián)網(wǎng)相連，將收集到的用戶低維心電數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，通過Internet發(fā)送到數(shù)據(jù)處理中心;數(shù)據(jù)處理中心具有強的運算處理能力，依據(jù)所設(shè)定的初始條件(包括稀疏基、測量矩陣及重建算法條件等)將獲取的低維心電數(shù)據(jù)實現(xiàn)可靠的信號重建，從而得到完整的用戶心電信號，并對數(shù)據(jù)進行分析與應(yīng)用。

可見，本文系統(tǒng)通過壓縮感知處理的稀疏采樣有效降低了前端(用戶設(shè)備)的采集處理壓力，并利用Zigbee降低了設(shè)備的通信開銷，使用戶設(shè)備具有更高的能效利用率與可靠性。將復(fù)雜龐大的運算有效轉(zhuǎn)移到處理能力強的數(shù)據(jù)處理中心服務(wù)器(后臺)完成，提高了整個系統(tǒng)的效率與生存周期。

圖4 Zigbee系統(tǒng)示意圖

3 討論

本節(jié)通過相應(yīng)的仿真實驗驗證文中壓縮感知稀疏采樣算法的有效性，實驗原始數(shù)據(jù)為實際測量的用戶心電信號，數(shù)據(jù)為隨機抽選的一個周期。

圖5所示為實測心電信號一個周期的時域波形圖，可見信號本身不具有稀疏特性，需要進行變換處理才能夠滿足壓縮感知稀疏采樣的基本條件。圖6所示為利用本文中與特定周期進行時域相關(guān)后實現(xiàn)信號稀疏化的輸出波形，可見通過相關(guān)處理后產(chǎn)生了明顯的峰值，且信號占有的區(qū)間大幅度縮小，與原始信號相比，具有明顯的稀疏特性，說明本文的稀疏化處理方法是有效的。

圖7所示為利用稀疏采樣的低維數(shù)據(jù)進行心電信號重建后的對比波形圖?？梢?，重建曲線的整體趨勢均與原始波形吻合。壓縮比例越小，相應(yīng)的重建誤差會增大，但均可呈現(xiàn)原始波形的時域特點，因此算法具有可行性。

圖5 心電信號時域波形

圖6 時域相關(guān)后的稀疏變換輸出波形

圖7 稀疏采樣下的重建心電信號

圖8所示為隨著數(shù)據(jù)壓縮比例的變化，算法的重建誤差曲線與運算時間曲線。圖中反映出數(shù)據(jù)量越少，重建誤差越大，但誤差均集中在可接受的范圍之內(nèi)。當(dāng)數(shù)據(jù)量為50%時，重建誤差約為0.05，能夠滿足系統(tǒng)的需求。時間曲線在數(shù)據(jù)量很小的情況下，由于采集數(shù)據(jù)過于稀疏，不滿足重建條件，因此消耗時間較多。當(dāng)數(shù)據(jù)量到達(dá)原始數(shù)據(jù)30%時，即可完成信號的重建，但隨著比例的增加，運算時間會上升。

圖8 不同壓縮比例下的重建誤差與運算時間

綜上所述，利用壓縮感知稀疏采樣技術(shù)將采樣與壓縮合為一體，降低了設(shè)備前端的采集壓力，大幅度減小了數(shù)據(jù)傳輸量;利用Zigbee通信模式實現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的可靠傳輸，大幅度降低了通信開銷，能夠解決心電設(shè)備的能耗問題。通過仿真實驗驗證了本文心電信號稀疏處理的有效性，并利用得到的少量觀測數(shù)據(jù)實現(xiàn)了原始信號的可靠重建，在獲得較小重建誤差的前提下，大幅度降低數(shù)據(jù)處理量，為可穿戴式心電設(shè)備提供一種有效的實現(xiàn)方法。

［1］張方奎，張春業(yè).短距離無線通信技術(shù)及其融合發(fā)展研究［J］.電測與儀表，2007，(10):48-52.

［2］Donoho D L.Compressed sensing［J］.IEEE Trans.on Information Theory，2006，52(4):1289-1306.

［3］周武斌.Zigbee無線組網(wǎng)技術(shù)的研究［D］.長沙:中南大學(xué)，2009.

［4］孫金超，曹繼華，黨嬋娟.基于壓縮感知對心電信號的降噪重構(gòu)［J］.計算機應(yīng)用，2013，(S2):325-327.

［5］周微.基于壓縮感知的腦電信號壓縮采樣［D］.南京:南京理工大學(xué)，2011.

［6］蘇麗.遠(yuǎn)程心電監(jiān)護診斷系統(tǒng)心電信號處理方法研究［D］.哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué)，2006.

［7］姚成.心電信號智能分析關(guān)鍵技術(shù)研究［D］.長春:吉林大學(xué)，2012.

［8］杜雷雷.高性能心電信號采集模塊的搭建與應(yīng)用驗證［D］.北京:中國科學(xué)院大學(xué)，2013.