基于AD8232的心電實時監(jiān)測及分析系統(tǒng)設計

陳嘉緒,周 穎

(上海理工大學 醫(yī)療器械與食品學院，上海 200093)

基于AD8232的心電實時監(jiān)測及分析系統(tǒng)設計

陳嘉緒,周 穎

(上海理工大學 醫(yī)療器械與食品學院，上海 200093)

為了方便對患者心電信號進行實時監(jiān)測，實現(xiàn)對心臟疾病的及時預防及診斷，利用一款基于ATmega328p微控制器的Arduino開發(fā)板、一塊心電監(jiān)測前端模塊AD8232及上位機軟件LabVIEW開發(fā)出一套心電實時監(jiān)測系統(tǒng)，并利用LabVIEW設計出多種軟件濾波方法來抑制心電信號中的噪聲;由于心電信號的時頻特性能提供反映患者心臟活動動態(tài)行為的信息，該系統(tǒng)還包括基于LabVIEW設計出的多種用于心電信號實時分析的程序，使被試心電信號所包含的生理特性能夠及時地被分析出來;利用所開發(fā)的心電實時監(jiān)測分析系統(tǒng)對被試的心電信號進行采集和分析，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)能夠非常靈敏、準確地檢測心電信號，并對信號噪聲有著很好的抑制能力;此外系統(tǒng)能夠對信號進行各式的實時分析，且分析結果可靠，能夠運用于臨床診斷;利用該系統(tǒng)對心電信號進行實時采集和分析，其測量結果準確、去噪效果良好、分析結果可靠，為今后心電實時監(jiān)測分析系統(tǒng)的設計提供了借鑒。

心電信號； 實時監(jiān)測；實時分析；軟件濾波

0 引言

人體心肌細胞產(chǎn)生的心電活動可以通過周圍的導電組織傳導到體表的任何部位，因此將電極片放置于體表某個部位，就可以檢測到該處的電位變化。通過記錄每個心動周期內由心臟生物電位變化引起的兩個電極間的電位差隨時間變化的波形，就可以繪制出心電圖[1]。心電信號可以反映心肌受損的程度以及心房、心室的功能結構情況，也對各種心律失常、心室肥大、心肌梗死、心肌缺血等病癥檢查具有重要的參考價值。例如，心電圖是臨床診斷心血管疾病的重要依據(jù)[2]，而心電信號又是早期應用于醫(yī)學研究的人體生物電，其研究發(fā)展較為成熟，因而醫(yī)生專家已經(jīng)可以通過研究分析心電信號的特征以及規(guī)律來準確地預測和診斷心臟病變。通常來說，猝發(fā)性心室顫動和竇性停搏等的患者在病發(fā)后的長達6分鐘的時間內，若有醫(yī)生對其及時實行心肺復蘇救治，其中70%～80%的患者可以脫離死亡。然而心血管系統(tǒng)的異常生理變化經(jīng)常在患者本人沒有自覺癥狀的情況下發(fā)生[3]，即異常心電信號的出現(xiàn)具有偶然性和不確定性。所以，針對心臟電位變化的實時監(jiān)測，無疑是一種用于確診心肌梗死和各種心律失常的疾病的重要手段[4]。在這一背景下，心電實時監(jiān)護儀應運而出。本次研究的主要內容就是為今后的心電實時監(jiān)測，設計出一款基于AD8232模塊、 Arduino開發(fā)板、虛擬儀器LabVIEW的心電實時監(jiān)測和分析系統(tǒng)。

1 下位機部分的設計

1.1 心電檢測模塊的設計

AD8232是一款用于心電信號及其他生物電信號測量應用的集成信號調理模塊，具有尺寸小和功耗低的優(yōu)點。AD8232的功能和引腳如圖1和2所示。

圖1 AD8232的功能框圖

圖2 AD8232的引腳圖

如圖3所示，AD8232內置的電路包括：運算放大器(A1)、儀表放大器(IA)、右腿驅動放大器(A2)、中間電源電壓基準電壓緩沖器(A3)、導聯(lián)脫落檢測電路以及快速恢復電路。除了放大心電信號，AD8232同時具有通過間接電流反饋架構來抑制電極半電池電位的功能。AD8232的各部分放大器及電路原理如圖3所示。

圖3 AD8232的原理結構圖

1.2 Arduino的設計及工作原理

Arduino UNO開發(fā)板是一款內置有ATmega328p微控制器的開發(fā)平臺。ATmega328是一款基于Atmel 8字節(jié)AVR RISC的高性能、低功耗的微控制器。Arduino UNO具有14個數(shù)字輸入、輸出引腳、6個模擬輸入引腳、一個16 MHz的陶瓷諧振器、一個USB接口、一個電源、一個在線串行編程和一個復位按鈕。Arduino可以通過向開發(fā)板上的微控制器發(fā)送計算機代碼來實現(xiàn)命令。Arduino開發(fā)套件包括Arduino Uno開發(fā)板和基于C++語言編程實現(xiàn)控制開發(fā)板的軟件開發(fā)環(huán)境IDE。整個Arduino硬件開發(fā)電路板的結構和實物圖如圖4所示。

1.3 硬件部分的整體設計

硬件部分總共由一塊心電測量模擬前端AD8232、Arduino UNO開發(fā)板、心電測量導聯(lián)線(如圖5(a)所示)、心電電極片(如圖5(b)所示)、跳線、面包板和USB線組成。測量時，Arduino開發(fā)板的3.3 V和GND接口分別和AD8232的VCC和GND引腳相連，并且將AD8232的OUTPUT和Arduino開發(fā)板的模擬輸入端(A0～A5)相連，用于采集AD8232模塊測量到的心電信號。隨后將心電導聯(lián)線的總插頭插入AD8232的插口，并將導聯(lián)線與電極片安裝在一起，根據(jù)想要測量的不同導聯(lián)將電極片粘貼在被試者身上。一切配置完成后，用USB線將Arduino開發(fā)板接入計算機，之后開始上位機部分的操作。

圖5 心電測量導聯(lián)線和電極片

2 上位機部分的設計

2.1 Arduino開發(fā)環(huán)境的設計

2.1.1 Arduino開發(fā)環(huán)境與下位機之間的通信

建立開發(fā)環(huán)境IDE和下位機Arduino開發(fā)板之間的通訊需要在IDE的“工具”欄里的“開發(fā)板”以及“端口”里選擇當前通過USB連接至計算機的正確開發(fā)板型號以及串行端口COM的編號。在檢驗通訊是否架構成功時，通常采用燒寫檢驗程序至開發(fā)板的方式來檢查開發(fā)板是否有相應的回應，從而判斷上、下位機是否可以正常通信。在使用開發(fā)環(huán)境IDE將程序燒寫至開發(fā)板的過程中，RX指示燈會變紅一段時間，燒寫成功后RX指示燈會開始閃爍。若無以上現(xiàn)象，則表明燒寫失敗，而開發(fā)環(huán)境IDE也會出現(xiàn)程序燒寫失敗的指示。

2.1.2 Arduino開發(fā)環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集

利用Arduino開發(fā)環(huán)境IDE，編寫出讀取模擬輸入口的信號的程序，可由IDE自帶的串口監(jiān)視器和串口繪圖器分別讀取和顯示出心電信號的電壓幅值和心電圖曲線。其中，Arduino讀取串口模擬信號的代碼如下：

/*

AnalogReadSerial

Reads an analog input on pin 0, prints the result to the serial monitor.

Graphical representation is available using serial plotter (Tools > Serial Plotter menu)

Attach the center pin of a potentiometer to pin A0, and the outside pins to +5V and ground.

This example code is in the public domain.

*/

// the setup routine runs once when you press reset:

void setup() {

// initialize serial communication at 9600 bits per second:

Serial.begin(9600);

}

// the loop routine runs over and over again forever:

void loop() {

// read the input on analog pin 0:

int sensorValue = analogRead(A0);

// print out the value you read:

Serial.println(sensorValue);

delay(1); // delay in between reads for stability

}

燒寫以上程序至Arduino開發(fā)板后，可以在串口繪圖器里觀測到開發(fā)板模擬端A0接收到的心電模擬信號。在串口監(jiān)視器里可以觀測到具體的心電信號電壓幅值。但開發(fā)環(huán)境很難對信號進行復雜的處理和分析，此時需要運用虛擬儀器開發(fā)環(huán)境LabVIEW來完成對于心電信號完整的采集、處理和分析程序的編寫。

2.1.3 Arduino開發(fā)環(huán)境下的心電采集效果評價

如圖6(a)和(b)所示，分別是在外部供電設備較多和外部供電設備較少的環(huán)境下利用AD8232所得的心電數(shù)據(jù)。從中可以清楚地看出，當外部工頻干擾過于密集時，僅僅利用AD8232內部的濾波電路對心電信號進行預處理是遠遠不夠的。同時，用戶在使用心電實時監(jiān)測設備時所處的環(huán)境各式各樣，因而必須要求設備具備優(yōu)秀的濾波去噪能力，才能使得無論在什么樣的環(huán)境下使用，系統(tǒng)都能夠將清晰的心電信號呈現(xiàn)出來。且Arduino開發(fā)環(huán)境只能通過串口繪圖器觀察模擬信號波形，無法對其進行復雜處理，故要使用的功能更為強大的上位機軟件(如LabVIEW等)對心電信號進行進一步的軟件濾波去噪或是其他處理。

圖6 Arduino IDE下測得的心電波形

2.2 LabVIEW實現(xiàn)與Arduino通信和控制的方法

LabVIEW實現(xiàn)與外部設備建立通信并進行數(shù)據(jù)采集的方式包括：1)基于VISA函數(shù)庫及驅動的實現(xiàn)軟硬件通訊、控制的數(shù)據(jù)采集；2)基于NI-DAQmx的數(shù)據(jù)采集；3)基于LabVIEW專門針對不同硬件開發(fā)的接口的采集方式，例如專門實現(xiàn)LabVIEW和Arduino通訊和控制的LabVIEW Interface for Arduino、LabVIEW Interface for Arduino Toolkit(LIAT)工具包，以及LVH開發(fā)的LabVIEW Hacker LINX Toolkit(LINX)等。本系統(tǒng)采用LabVIEW Interface for Arduino(LIFA)在上位機LabVIEW和下位機部分(包括Arduino開發(fā)板和AD8232)之間建立通信，進行數(shù)據(jù)采集。

2.3 基于LabVIEW的心電信號采集、處理和HRV分析的程序設計

2.3.1 上位機軟件運用的心電數(shù)據(jù)處理及分析方法概述

2.3.1.1 去噪及濾波方法

前文中已有提及，AD8232在工頻干擾極小的理想環(huán)境下測得的心電信號已經(jīng)具有相當高的信噪比，也很少存在基線漂移。而在電子器件、電線等比較密集的外部環(huán)境中，由于缺乏外部干擾屏蔽包裝等一系列原因，測得的心電圖會出現(xiàn)較大的噪聲干擾等狀況，故在AD8232設計便攜式的實時心電監(jiān)測設備時，必須考慮到用戶使用心電監(jiān)測系統(tǒng)時所在不同環(huán)境下的狀況，從而必須設計軟件濾波去噪系統(tǒng)，使得檢測出來的信號在任何環(huán)境下都具有較高的信噪比，方便觀察及分析。本系統(tǒng)中上位機軟件LabVIEW所用到的一些濾波去噪方法如下：

1)小波去噪(Wavelet Denoise)。不同于傅里葉分析，小波變換在時域和頻域同時都有良好的局部化特性[5]，故小波分析能夠有效地檢測出信號很小的波動或奇變[6]。小波變換的原理實際上是對函數(shù)的分解。由于具有帶通的功能，所以小波變換可以將原信號分解成互不重疊的不同頻率的信號，分解之后的頻率區(qū)間包含了原函數(shù)的所有頻率區(qū)間。由于信號中的有用部分與噪聲具有不同的時頻特性，例如有用信號通常表現(xiàn)為低頻信號或是一些比較平穩(wěn)的信號，而噪聲信號則主要集中在高頻層。因此，通過選取合理的閾值可以有效去掉噪聲信號[7]。

在LabVIEW中，需要使用高級信號處理工具包添加小波去噪(Wavelet Denoise)處理模塊，從而過濾原始心電信號中的噪聲。模塊的具體配置如圖7所示，其中使用DWT(離散小波變換)對心電信號進行去噪。

圖7 小波去噪(Wavelet Denoise)的配置

2)FIR加窗濾波。本系統(tǒng)采用了LabVIEW中的窗函數(shù)設計FIR濾波器的模塊對原始心電信號進行濾波處理，并和小波去噪處理后的心電信號進行對照，選擇最佳信號后進行后續(xù)分析。FIR濾波器設計的主要是選擇有限長度的h(n)，使傳輸函數(shù)滿足一定的幅度特性和線性相位要求[8]。由于FIR濾波器能夠較容易實現(xiàn)嚴格的線性相位，故其設計的核心思想是求出有限的脈沖響應來逼近給定的頻率響應[9]。FIR濾波的窗函數(shù)分為以下幾種：矩形窗、Hanning窗、高斯窗、Blackman Nuttall窗、Kaiser窗等。本文中對于FIR濾波器的具體設置如圖所示。其中高截止頻率fh和低截止頻率fl的值必須符合下列條件：0

圖8 FIR加窗濾波器的設置

3)多分辨率分析進行消噪和信號重建。在進行HRV心率變異性分析時，需要從心電信號中提取包括QRS波形以及RR間期等特征。在心電信號中檢測QRS波群和R波峰，可以提供關于RMSSD、心率均值(HR mean)以及RR間期(RR Interval)等信息。然而噪聲和隨時間變化的心電波形形態(tài)為HRV分析帶來了諸多不便。本文中使用LabVIEW高級信號處理工具包ASPT中的Multiscale Peak Detection函數(shù)檢測QRS波形。在進行R波檢測前，可以使用多分辨率分析模塊(Multiresolution Analysis Express)將原始心電信號分解為8級的Haar小波，然后使用D1至D7子帶進行信號重建，提取出QRS波形細節(jié)，使得HRV分析更為精確可靠。多分辨率分析模塊(Multiresolution Analysis Express)的具體配置如圖9所示。

圖9 多分辨率分析的設置

2.3.1.2 心電信號分析方法

1)功率譜分析。功率譜定義為單位頻域范圍里的信號功率。它表示了信號功率在信號不同頻率成分內的變化情況，即信號功率在頻域的分布狀況。對于心電信號而言，一般較多使用常見的時域波形圖進行分析。然而，基于頻域分析的功率譜包含有很多較時域波形而言更為豐富且復雜的信息，對于分析一些疾病的心電特征以及病理有著很大幫助。此外，在對原始信號去噪之前運用功率譜對信號進行分析可以清楚地分析出噪聲信號的頻率，從而在之后的去噪和濾波設計中將位于該頻段內的噪聲信號去除。

2)頻域分析。不同于在時間軸上反映信號幅度變化的時域分析，頻域分析是反映原有信號不同頻率成分的各自的幅度變化情況。頻域心電圖相較于時域心電圖，敏感性更高，有時更能體現(xiàn)出時域分析所無法展現(xiàn)的心電波形特征，在臨床診斷上一直被廣泛使用。在LabVIEW中，需要使用快速傅里葉變換(FFT)子VI將原始的時域信號進行轉換，由于信號輸出值為幅值之和，因此需要用FFT變換后的值除以獲取波形成分VI提取出的數(shù)組大小，從而需求出均值，再使用“復數(shù)至極坐標轉換VI”將復數(shù)分離出幅值。

3)心率變異性分析(HRV分析)。心率變異性(Heart Rate Variability，HRV)是指相鄰RR間期(心搏間期)之間的微小變異。由于竇房結的自律活動通過交感、迷走神經(jīng)，神經(jīng)中樞和呼吸活動等因素的調節(jié)作用，使得心臟在相鄰的心搏間期存在幾十毫秒的差異，從而導致了心率變異現(xiàn)象的出現(xiàn)。由于HRV信號中包含有關心血管調節(jié)的重要信息，因而對心率變異進行分析不僅可以間接地定量評價心肌交感、迷走神經(jīng)緊張性和均衡性，還能評價自主神經(jīng)系統(tǒng)的活動情況。目前針對HRV的分析方法已經(jīng)有很多種。其中大致分為線性分析法和非線性分析法。其中,線性分析法又可分為統(tǒng)計學方法(時域分析法)、譜分析法(頻域及功率譜分析法)和傳遞函數(shù)分析法等;非線性分析法又可分為Poincare(龐加萊)映射圖法、分數(shù)維法和復雜度分析法等[10]。

進行HRV分析，則必須要準確檢測出心電信號中的QRS波群。目前醫(yī)學界已經(jīng)研究出不少QRS波檢測方法，然而每一種方法均有其不足之處。其中，心電信號的復雜性、干擾的存在以及患者生理參數(shù)的不穩(wěn)定性，都會讓QRS波群的精確檢測面臨較大的困難。本系統(tǒng)利用了小波去噪和多分辨率分析法對原始心電信號進行去噪和信號重建，使得QRS波形能夠更為精確地被檢測出來，從而提高了基于LabVIEW的HRV分析的可靠性。2.3.2 利用LIFA進行數(shù)據(jù)采集、處理和HRV分析的程序設計

2.3.2.1 程序流程圖設計

利用LIFA進行數(shù)據(jù)采集、處理和HRV分析的程序的流程圖設計如圖10所示。

圖10 LIFA進行數(shù)據(jù)采集、處理和HRV分析的程序的流程圖

2.3.2.2 程序具體模塊的詳細設計

在初始程序Init中選定與所使用的下位機開發(fā)板連接至計算機相同的的串口型號、設定好波特率(Baud Rate)和開發(fā)板型號后，上、下位機通信搭建完畢。之后設定采樣率和采樣數(shù)(分別為600 Hz及200個)和pin(管腳)編號。如果AD8232模塊的output和Arduino開發(fā)板上的模擬端0號相連接，則pin應設置為0。前期設置工作完畢后，上位機LabVIEW開始采集心電信號。

由于采集過程中存在一定的工頻信號、肌電信號、基線漂移等干擾，需要運用LabVIEW的去噪、數(shù)字濾波模塊進行過濾處理，從而得到正確的心電圖。針對得到的實時心電信號，運用LabVIEW的生物醫(yī)學工具包(Biomedical Toolkit)以及高級信號處理工具包(Advanced Signal Processing Toolkit)進行心率變異分析(HRV, Heart Rate Variability)。

此外，為防止導聯(lián)脫落，將AD8232模塊引腳LOD-以及LOD+分別連接至Arduino開發(fā)板的數(shù)字輸入引腳。同時，上位機LabVIEW運用數(shù)字信號讀取VI分別檢測LOD-以及LOD+的電平狀態(tài)。當導聯(lián)脫落時，輸出高電平；反之，輸出低電平。

一個完整的基于LIFA進行心電信號采集、處理及分析的程序流程如圖11所示。

圖11 心電信號實時采集、處理及分析的程序框圖

其中，在條件判斷時間框中設置一個HRV分析子VI，當“開始HRV分析”的布爾按鈕為“真”(即按鈕按下)時，開始HRV分析。HRV分析部分的子VI的具體設置如圖12所示。經(jīng)小波去噪和多分辨率分析后的信號由Multiscale Peak Detection.vi進行峰值檢測。由于該vi的位置(Location)輸出端輸出的是每個波峰(R波)的相應時間節(jié)點，若要得到RR間期的時間長度，則還需要讓第i+1個R波的對應時間值減去第i個R波的對應時間值，從而求出RR間期。使用一個for循環(huán)結構可以解決這個問題，其中，循環(huán)次數(shù)設為時間節(jié)點(Location)數(shù)組大小減去1后的值，并利用計數(shù)接線端i來對時間節(jié)點(Location)數(shù)組進行前后索引，實現(xiàn)第i+1個時間值減去第i個時間值的功能，從而求出RR間期。之后再使用Biomedical Toolkit中的HRV Histogram.vi和HRV Statistics.vi便可分析得出RR峰值圖(Peak Plot)、RR間期直方圖(RR Interval Histogram)和HRV統(tǒng)計性數(shù)據(jù)(HRV Statistics Measurements)。

圖12 HRV分析子VI的程序框圖

3 心電信號的分析結果

根據(jù)上述設定好的程序，選取被試一名，在外部工頻干擾較大的環(huán)境下進行心電測量(采樣數(shù)200個，采樣頻率600 Hz)，并根據(jù)檢測結果進行功率譜分析、頻域分析以及HRV分析。詳細的分析結果如下。

3.1 FIR加窗濾波和小波去噪前后的心電信號對比分析

如圖13所示，分別是采集到的原始心電信號、經(jīng)FIR加窗濾波后的信號和經(jīng)小波去噪后的信號(橫軸為時間(s)和樣本數(shù)N(個)、縱軸為幅值(mV))。經(jīng)對比不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)FIR濾波后的信號質量已經(jīng)有了大幅提升，但是還是略微帶有一點噪聲和基線漂移。而經(jīng)過小波去噪后的心電信號幾乎沒有任何噪聲，且基線平穩(wěn)。

此外，LabVIEW中的FIR加窗濾波器VI(如圖13所示)濾波后的輸出信號不再帶有對應的時間序列信息，故在圖(b)中，橫坐標的值是采集樣本數(shù)而非時間序列。前文已提及，本次實驗每次采樣數(shù)為200個，采樣頻率為600 Hz，即每次顯示的心電圖都是3 s以內的心電波形，因而可以在波形圖屬性里將橫坐標的大小設置為0～3 s，從而將心電幅值和對應的時間節(jié)點匹配起來。以上只是在心電圖面板上顯示出時間的方法，若想使得經(jīng)“FIR加窗濾波器VI”輸出的信號重新帶有原來的時間序列，可以利用LabVIEW里的“創(chuàng)建波形VI”，將“FIR加窗濾波器VI”輸出的幅值接至該“創(chuàng)建波形VI”的Y輸入端，t0選擇輸入為0，dt設置為3 s/200=0.015 s(即每兩個采集到的幅值點之間的時間間隔為0.015 s)，就可以在該VI輸出端重新得到經(jīng)過FIR濾波的、帶有原始時間序列的心電信號。

3.2 心電信號功率譜分析

除了能夠很好地反映出很多病理特征之外，功率譜在對原始信號去噪之前運用功率譜對信號進行分析可以清楚地分析出噪聲信號所在的頻域及其功率大小，從而在之后的去噪和濾波設計中將位于該頻段內的噪聲信號去除。圖14(a)和(b)是在使用小波去噪前后的心電信號功率譜圖(橫軸為頻率(Hz)、縱軸為功率(s2/Hz))，從中可以很清楚地看到，去噪前的信號中夾雜有功率較大的頻率約為50 Hz左右的工頻干擾。對信號進行小波去噪后，再次觀察心電信號功率譜圖，發(fā)現(xiàn)50 Hz頻率附近已無功率較大的信號(波形未凸起)。這不僅說明了使用小波去噪法是對夾雜有工頻干擾的心電信號有效的過濾方法，而且體現(xiàn)出功率譜在分析噪聲頻率及功率大小時無可比擬的優(yōu)越性。

圖14 小波去噪前后心電功率譜

3.3 心電信號的頻域分析

圖15是對時域心電信號進行快速傅里葉變換(FFT)后得到的心電頻域波形(橫軸為頻率(Hz)、縱軸為幅值(mV))。頻域心電圖能夠反映心電信號在頻率-幅度范圍內的變化情況，能夠提供很多時域心電圖無法提供的生理信息。人體心電信號頻率主要由0.5 Hz至100 Hz的頻段組成，其中大多數(shù)信號集中在低頻段。如圖所示，被試的心電信號頻域范圍主要集中在40 Hz以下頻段。

圖15 頻域心電圖

3.4 HRV的分析結果

如圖所示是針對監(jiān)測過程中對于被試心電信號的實時HRV分析結果。從圖16可以看出NN50(兩個臨近的RR間隔之差超過50 ms的對數(shù))為0、PNN50(NN50對數(shù)占所有RR間隔數(shù)的比值)也為0、RMSSD(相鄰RR間隔之差的均方根值，單位：毫秒ms)為21.21、HR std(心率的標準差，單位：跳/分鐘bpm)為2.823、HR(心率)為每分鐘92.37下，符合正常人心率60—100下/分鐘的范圍、RR std(RR間期的標準差，單位：秒s)為0.02041 s，RR min(RR間期時間，單位：秒s)為0.65 s。

其中，從峰值圖(Peak Plot)中看出峰值檢測VI(Multiscale Peak Dectection.vi)已經(jīng)自動在心電圖的R波峰值處用紅叉標記，方便觀測具體的各個R波對應時間及其幅度。

圖16 HRV統(tǒng)計性參數(shù)和峰值圖

同時利用HRV直方圖VI(HRV Histogram.vi)可以繪制出不同時間長度的RR間隔的點數(shù)。從而可以清晰地反映出不同時間長度的RR間隔的分布情況。

圖17 RR間期直方圖

4 總結

本文所開發(fā)的心電數(shù)據(jù)實時采集和分析系統(tǒng)能夠很好地實現(xiàn)上、下位機間的通信，心電信號采集靈敏、準確。通過利用LabVIEW進行軟件濾波及去噪，很好地解決了AD8232硬件濾波電路性能不理想的問題。此外，系統(tǒng)包含一套針對心電信號進行頻譜分析和心率變異性(HRV)分析的程序，能夠對心電信號進行頻域分析、功率譜分析、R波識別、峰值圖繪制、RR間期直方圖繪制和心率變異性參數(shù)計算等。該程序分析結果準確可靠，有利于輔助臨床對于各式心臟疾病的診斷。

[1] 于 洋, 劉 靜. 手機無線心電監(jiān)測技術系統(tǒng)應用驗證[J]. 中國醫(yī)療器械雜志, 2011, 35(1):11-14.

[2] 張亞君, 余永紀, 洪 明. 一種便攜式心電監(jiān)測儀的設計[J]. 電子器件, 2010, 33(1):105-108.

[3] 徐勝鶴. 基于虛擬儀器的心電信號采集系統(tǒng)研究[D]. 濟南：山東大學, 2008.

[4] 陶智仁. 基于Android的心電監(jiān)護手機系統(tǒng)設計[D]. 濟南：山東大學, 2015.

[5] 徐長發(fā)．實用小波方法[M]．武漢: 華中科技大學出版社, 2001.

[6] 馮偉東,孫 瑩,曲東超,等. 信號的多分辨率分析在消噪中的應用[J]. 長春工業(yè)大學學報:自然科學版, 2007, 28(1):101-104.

[7] 陶 珂, 朱建軍. 小波去噪質量評價方法的對比研究[J]. 大地測量與地球動力學, 2012, 32(2):128-133.

[8] 丁玉美, 高 西. 全數(shù)字信號處理[M]. 西安: 西安電子 科技大學出版社, 2000, 12：19-222.

[9] 謝秀娟，潘曉文. 窗函數(shù)法設計FIR數(shù)字濾波器的仿真分析[A].中國自動化學會華東六省一市學術年會[C]. 2007.

[10] 明 東, 田錫惠, 楊春梅,等. 心率變異(HRV)信號的譜分析方法研究[J]. 北京生物醫(yī)學工程, 2001, 20(4):252-255.

Development of a Real-time ECG Monitoring and Analysis System Based on AD8232

Chen Jiaxu, Zhou Ying

(School of Medical Instrument and Food Engineering，Shanghai of University Science and Technology，Shanghai 200093,China)

This paper presents a low-cost, precise and reliable real-time ECG monitoring and analysis system for the real-time ECG signals acquisition to realize the prediction and diagnosis of heart diseases. This system is designed by using a signal disposal module AD8232, an Arduino UNO board based on ATmega328p microcontroller and the PC software LabVIEW. The windowed FIR filter and wavelet denoise module are designed for the preprocess of the extracted signals. Since time and frequency characteristics of the ECG signals can provide information on the dynamic behavior of the patient's heart activity, a variety of programs used for ECG signal analysis are designed, such as the Spectrum Analysis and Heart Rate Variability (HRV) analysis. The developed system is able to conduct real-time analysis on the measured ECG signals. The physiological characteristics contained in the ECG signals of patients can be measured accurately and the interference signals can be filtered very well. This system can also perform various kinds of analysis and the analysis results are reliable enough to be used in the clinical diagnosis. Being able to measure and analyze signals accurately and filter the noise well, this ECG real-time measuring and analysis system is of great values for the future development of ECG monitors.

ECG signals; real-time monitoring; real-time analysis; software filter

2016-08-14；

2016-09-19。

上海理工大學2016年度教師教育發(fā)展研究項目(CFTD16034Y，CFTD16037Y)；2015、2016年度“精品本科”教學改革項目；2016年度上海理工大學研究生《生物力學》翻轉課程項目。

陳嘉緒(1994-)，男，甘肅蘭州人，大學，主要從事醫(yī)療器械工程方向的研究。

1671-4598(2017)02-0026-06

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.02.007

TH776

A