人體體表信息特征提取及其算法的研究課件

1、山東科技大學碩士學位論文答辯人體體表信息特征提取及其算法的研究學生：王洪濤導師：郭銀景 教授答辯提綱一、課題來源及研究意義二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案三、心電信號特征提取算法四、脈象信號分析致謝一、課題來源及研究意義1、課題來源 課題來源于橫向科研課題“移動醫(yī)療支持系統(tǒng)用戶端設備的研制”。 該用戶端設備可拾取人體體表信息（心電、脈象、體溫），實時特征提取，信息融合，病情分析，危急病情的報警。2、研究意義 近年來，統(tǒng)計表明心腦血管疾病已成為威脅人類健康的“第一殺手” ，且發(fā)病率呈上升趨勢，遠程醫(yī)療和社區(qū)護理可以有效地預防心腦血管疾病。然而目前大多數(shù)現(xiàn)有的監(jiān)護系統(tǒng)有一個共同的不足，用戶端設備沒有病情分析和

2、報警能力。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案1、系統(tǒng)總體方案：二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案2、生理參數(shù)采集單元：（1）、心電信號提?。?醫(yī)用導電膏式電極來拾取心電信號。 利用標準導聯(lián)，即左腿接導聯(lián)正極，左胳膊接負極，右腿接右腿驅動電路來去除人體攜帶的交流共模干擾。它反映的是左胳膊與左腿電位之差。（2）、脈象信號提取： 利用壓電陶瓷作為敏感器件，用結型場效應管作為前置放大器。當壓電陶瓷兩電極上的電荷量隨脈搏波壓力的變化而變化時，電荷信號經(jīng)內(nèi)阻非常大的場效應管放大后轉化為電壓信號輸出。 （3）、體溫信號提取： 利用NTC型熱敏電阻作為溫度傳感器，并為其設計了非線性補償電路。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案2、生理參數(shù)采集單元：（4

3、）、濾波放大電路： 利用儀表放大器AD623來進行信號的放大。它是在傳統(tǒng)三運放結構基礎上改進的一種新型儀表放大器。 采用二階壓控電壓源低通濾波，截止頻率為100Hz。（5）、雙T陷波電路： 心電、脈象信號的檢測都屬于在強噪聲背景下超低頻微弱信號的檢測，在信號的提取過程中，往往會引入各種干擾，其中50Hz的工頻干擾是最主要的一種。因此在對信號放大前需要濾除50Hz的工頻干擾。在生物醫(yī)學信號測量中普遍采用雙T帶阻濾波器來抑制50Hz工頻干擾。（6）、電極脫落檢測電路 佩戴的電極有可能發(fā)生脫落或者松動現(xiàn)象，電極脫落檢測電路。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案3、數(shù)據(jù)處理單元：（1）、微處理器：選用SAMSUNG（

4、三星）公司的S3C44B0。它是基于ARM7TDMI內(nèi)核的16/32位RISC處理器。（2）、存儲單元： 程序放到Nor Flash SST39VF160，2M8位。 數(shù)據(jù)存放在NAND Flash K9K2G08，256M8位，采用適當?shù)臒o損壓縮算法就可存儲近一個月的體表數(shù)據(jù)。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案3、數(shù)據(jù)處理單元：（3）液晶顯示：優(yōu)龍科技提供的G35_ LCD，為用戶提供良好的界面。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案3、數(shù)據(jù)處理單元：（4）、藍牙模塊（CSR BCM02）要實現(xiàn)的功能：生理參數(shù)采集單元與數(shù)據(jù)處理單元之間的數(shù)據(jù)無線傳輸；危急病情的報警功能。固件程序開發(fā)步驟：、將生理參數(shù)采集單元端的藍牙模塊灌

5、入Audio Gateway程序，作為Master；、將數(shù)據(jù)處理單元端的藍牙模塊導入Hands Free程序,作為Slave；、開機后，Master 與Slave自動進行配對、連接后，建立ACL通道；、數(shù)據(jù)處理單元一旦融合出危急病情，就主動釋放掉與生理參數(shù)采集單元端的藍牙連接，同時去跟具有藍牙功能的手機配對、連接，連接成功后自動撥打監(jiān)控中心的電話號碼，實現(xiàn)報警功能。報警完成后釋放與具有藍牙功能手機的連接，并自動與生理參數(shù)采集單元進行配對連接。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案5、抗干擾設計（1）、抑制干擾源 IC的電源與地之間并聯(lián)一個0.01F0.1F電容；提高PCB的空間耦合能力。（2）、切斷干擾傳播途徑

6、 電路板合理分區(qū)，比如強/弱信號，數(shù)字/模擬信號，高/低頻信號，盡可能把干擾源與敏感元器件遠離；微處理器和藍牙模塊之間的地線通過一個磁珠隔離。 （3）、提高敏感元器件的抗干擾性能 布線時，電源線和地線要盡量粗；微處理器使用電源監(jiān)控及看門狗電路。二、系統(tǒng)硬件實現(xiàn)方案6、一段實測心電圖三、心電信號特征提取算法2、心電信號預處理 在心電信號的拾取過程中，來自人體自身肌電干擾、呼吸干擾和來自外界的工頻干擾等都會使系統(tǒng)的信噪比下降，甚至會淹沒微弱的心電信號，嚴重影響了對心電信號的進一步分析和處理。因此在進行特征提取之前要濾除或者削弱這些干擾，對其進行預處理，以提高信號的信噪比。 本文中采用四點滑動平均濾

7、波。該方法容易實現(xiàn)，運算速度快，可濾除高頻噪聲，且當采樣率為200Hz時，還能抑制50Hz工頻干擾，對肌電和移動通訊中的干擾也有較好的抑制作用。三、心電信號特征提取算法3、特征提取算法 在心電信號特征提取過程中，最重要也是最容易提取的是R波。（1）、R波定位 R波定位算法采用的是自適應二階差分閾值檢測算法。原理是：首先利用二階差分極小值對動態(tài)心電信號中的R波進行初步定位，再根據(jù)時延關系確定原始信號的一個較小區(qū)間來對R波進行精確定位。具體步驟：、預處理 對原始心電信號進行四點滑動平均濾波，求一階差分d(n)、二階差分e(n)。、初始閾值設定 讀取一段時間的心電信號，以1/2*fs的長度對e(n)

8、進行劃分，求出每個區(qū)間的極小值，再求各極小值得均值，以該值的0.6倍作為初始閾值。三、心電信號特征提取算法3、特征提取算法、定位二階差分極小值 若e(n)th,且具有上升趨勢，則認為找到了e(n)的極小值，記錄其位置R e(i)跳過生理不應期尋找下一個二階差分極小值。、精簡二階差分極小值點的位置 若漏檢，需查漏；若多檢，需剔除多檢者。、定位R波峰值 在一個較小的區(qū)間內(nèi)精確定位R波。、閾值自學習 利用真實的閾值對初始閾值進行修正，一方面可使其與真實值比較接近，另一個方面，使其包含在讀ECG的部分信息，使閾值具有一定的自適應性，使算法具有一定的魯棒性和容錯能力。（2）、其它特征參數(shù)提取 R波準確定

9、位以后，就可以定位Q波、S波、 P波、T波和提取其它特征值：比如QRS波幅度、QRS波寬度、等電位電平、Q-T間期等。三、心電信號特征提取算法原始心電信號四點平均濾波一階差分后三、心電信號特征提取算法R波峰值定位二階差分后識別結果四、脈象信號分析1、脈象簡介 血管的彈性舒縮運動，振蕩著血管和血壁，形成了脈搏振蕩波。脈搏振蕩波的指感就是脈象。 將中醫(yī)理論中的脈象信號（寸、關、尺按三相分別加傳感器）提取出來，便形成了脈象圖。雖然采用不同脈象傳感器采集出來的脈圖差異較大，但其基本圖形為三主峰，由升支和降支組成。四、脈象信號分析 脈象信號分析主要包括脈搏信號特征提取和脈象模式識別與分類2、脈象信號特征

10、提取提取步驟：（1）利用心電信號中R波定位算法對脈象信號的主波峰值B點進行定位（2）主波波峰h1定位以后，找出其快速上升沿上的上升最快點，并向前倒推，找到波形起點。相鄰兩個波形起點的距離即為波長，并換算出脈率；（3）隨后可依次確定h1、h3、h4、h5，w，t。提取完脈象信號的時域特征后，我們就可以對脈象進行模式識別與分類四、脈象信號分析3、脈象信號模式識別與分類 本論文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對脈象進行識別與分類。 本論文僅對常見的平脈、弦脈、緩脈、細脈、滑脈、數(shù)脈6種脈象進行了模式識別與分類，其中平脈即正常脈象，弦脈包括部分弦緊脈；緩脈包括部分虛緩脈。 應重點注意兩個方面：網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡的輸入輸出。（1）網(wǎng)絡結構設輸入層神經(jīng)元的輸入：則隱含層各神經(jīng)元的輸入為： 式中wij為隱層第i個神經(jīng)元與輸入層第j個神經(jīng)元的連接權值為隱層第i個神經(jīng)元的閾值。四、脈象信號分析3、脈象信號模式識別與分類（2）網(wǎng)絡輸入輸出 脈象識別的神經(jīng)網(wǎng)絡為三層結構： 第一層為輸入層，有6個神經(jīng)元，輸入矢