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(xué)碩士學(xué)位論文答辯人體體表信息特征提取及其算法的研究學(xué)生：王洪濤導(dǎo)師：郭銀景 教授答辯提綱一、課題來(lái)源及研究意義二、系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案三、心電信號(hào)特征提取算法四、脈象信號(hào)分析致謝一、課題來(lái)源及研究意義1、課題來(lái)源 課題來(lái)源于橫向科研課題“移動(dòng)醫(yī)療支持系統(tǒng)用戶端設(shè)備的研制”。 該用戶端設(shè)備可拾取人體體表信息（心電、脈象、體溫），實(shí)時(shí)特征提取，信息融合，病情分析，危急病情的報(bào)警。2、研究意義 近年來(lái)，統(tǒng)計(jì)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(shì)，遠(yuǎn)程醫(yī)療和社區(qū)護(hù)理可以有效地預(yù)防心腦血管疾病。然而目前大多數(shù)現(xiàn)有的監(jiān)護(hù)系統(tǒng)有一個(gè)共同的不足，用戶端設(shè)備沒(méi)有病情分析和

2、報(bào)警能力。二、系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案1、系統(tǒng)總體方案：二、系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案2、生理參數(shù)采集單元：（1）、心電信號(hào)提取： 醫(yī)用導(dǎo)電膏式電極來(lái)拾取心電信號(hào)。 利用標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)，即左腿接導(dǎo)聯(lián)正極，左胳膊接負(fù)極，右腿接右腿驅(qū)動(dòng)電路來(lái)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(hào)提?。?利用壓電陶瓷作為敏感器件，用結(jié)型場(chǎng)效應(yīng)管作為前置放大器。當(dāng)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(shí)，電荷信號(hào)經(jīng)內(nèi)阻非常大的場(chǎng)效應(yīng)管放大后轉(zhuǎn)化為電壓信號(hào)輸出。 （3）、體溫信號(hào)提取： 利用NTC型熱敏電阻作為溫度傳感器，并為其設(shè)計(jì)了非線性補(bǔ)償電路。二、系統(tǒng)硬件實(shí)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(lái)進(jìn)行信號(hào)的放大。它是在傳統(tǒng)三運(yùn)放結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上改進(jìn)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(hào)的檢測(cè)都屬于在強(qiáng)噪聲背景下超低頻微弱信號(hào)的檢測(cè)，在信號(hào)的提取過(guò)程中，往往會(huì)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(duì)信號(hào)放大前需要濾除50Hz的工頻干擾。在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)測(cè)量中普遍采用雙T帶阻濾波器來(lái)抑制50Hz工頻干擾。（6）、電極脫落檢測(cè)電路 佩戴的電極有可能發(fā)生脫落或者松動(dòng)現(xiàn)象，電極脫落檢測(cè)電路。二、系統(tǒng)硬件實(shí)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(chǔ)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(dāng)?shù)臒o(wú)損壓縮算法就可存儲(chǔ)近一個(gè)月的體表數(shù)據(jù)。二、系統(tǒng)硬件實(shí)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(shí)現(xiàn)方案3、數(shù)據(jù)處理單元：（4）、藍(lán)牙模塊（CSR BCM02）要實(shí)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(wú)線傳輸；危急病情的報(bào)警功能。固件程序開(kāi)發(fā)步驟：、將生理參數(shù)采集單元端的藍(lán)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(lán)牙模塊導(dǎo)入Hands Free程序,作為Slave；、開(kāi)機(jī)后，Master 與Slave自動(dòng)進(jìn)行配對(duì)、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(dòng)釋放掉與生理參數(shù)采集單元端的藍(lán)牙連接，同時(shí)去跟具有藍(lán)牙功能的手機(jī)配對(duì)、連接，連接成功后自動(dòng)撥打監(jiān)控中心的電話號(hào)碼，實(shí)現(xiàn)報(bào)警功能。報(bào)警完成后釋放與具有藍(lán)牙功能手機(jī)的連接，并自動(dòng)與生理參數(shù)采集單元進(jìn)行配對(duì)連接。二、系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案5、抗干擾設(shè)計(jì)（1）、抑制干擾源 IC的電源與地之間并聯(lián)一個(gè)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(qiáng)/弱信號(hào)，數(shù)字/模擬信號(hào)，高/低頻信號(hào)，盡可能把干擾源與敏感元器件遠(yuǎn)離；微處理器和藍(lán)牙模塊之間的地線通過(guò)一個(gè)磁珠隔離。 （3）、提高敏感元器件的抗干擾性能 布線時(shí)，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(shí)現(xiàn)方案6、一段實(shí)測(cè)心電圖三、心電信號(hào)特征提取算法2、心電信號(hào)預(yù)處理 在心電信號(hào)的拾取過(guò)程中，來(lái)自人體自身肌電干擾、呼吸干擾和來(lái)自外界的工頻干擾等都會(huì)使系統(tǒng)的信噪比下降，甚至?xí)蜎](méi)微弱的心電信號(hào)，嚴(yán)重影響了對(duì)心電信號(hào)的進(jìn)一步分析和處理。因此在進(jìn)行特征提取之前要濾除或者削弱這些干擾，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，以提高信號(hào)的信噪比。 本文中采用四點(diǎn)滑動(dòng)平均濾

7、波。該方法容易實(shí)現(xiàn)，運(yùn)算速度快，可濾除高頻噪聲，且當(dāng)采樣率為200Hz時(shí)，還能抑制50Hz工頻干擾，對(duì)肌電和移動(dòng)通訊中的干擾也有較好的抑制作用。三、心電信號(hào)特征提取算法3、特征提取算法 在心電信號(hào)特征提取過(guò)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(yīng)二階差分閾值檢測(cè)算法。原理是：首先利用二階差分極小值對(duì)動(dòng)態(tài)心電信號(hào)中的R波進(jìn)行初步定位，再根據(jù)時(shí)延關(guān)系確定原始信號(hào)的一個(gè)較小區(qū)間來(lái)對(duì)R波進(jìn)行精確定位。具體步驟：、預(yù)處理 對(duì)原始心電信號(hào)進(jìn)行四點(diǎn)滑動(dòng)平均濾波，求一階差分d(n)、二階差分e(n)。、初始閾值設(shè)定 讀取一段時(shí)間的心電信號(hào)，以1/2*fs的長(zhǎng)度對(duì)e(n)

8、進(jìn)行劃分，求出每個(gè)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(hào)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(shì)，則認(rèn)為找到了e(n)的極小值，記錄其位置R e(i)跳過(guò)生理不應(yīng)期尋找下一個(gè)二階差分極小值。、精簡(jiǎn)二階差分極小值點(diǎn)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(gè)較小的區(qū)間內(nèi)精確定位R波。、閾值自學(xué)習(xí) 利用真實(shí)的閾值對(duì)初始閾值進(jìn)行修正，一方面可使其與真實(shí)值比較接近，另一個(gè)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(yīng)性，使算法具有一定的魯棒性和容錯(cuò)能力。（2）、其它特征參數(shù)提取 R波準(zhǔn)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(hào)特征提取算法原始心電信號(hào)四點(diǎn)平均濾波一階差分后三、心電信號(hào)特征提取算法R波峰值定位二階差分后識(shí)別結(jié)果四、脈象信號(hào)分析1、脈象簡(jiǎn)介 血管的彈性舒縮運(yùn)動(dòng)，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(hào)（寸、關(guān)、尺按三相分別加傳感器）提取出來(lái)，便形成了脈象圖。雖然采用不同脈象傳感器采集出來(lái)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(hào)分析 脈象信號(hào)分析主要包括脈搏信號(hào)特征提取和脈象模式識(shí)別與分類2、脈象信號(hào)特征

10、提取提取步驟：（1）利用心電信號(hào)中R波定位算法對(duì)脈象信號(hào)的主波峰值B點(diǎn)進(jìn)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(diǎn)，并向前倒推，找到波形起點(diǎn)。相鄰兩個(gè)波形起點(diǎn)的距離即為波長(zhǎng)，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(hào)的時(shí)域特征后，我們就可以對(duì)脈象進(jìn)行模式識(shí)別與分類四、脈象信號(hào)分析3、脈象信號(hào)模式識(shí)別與分類 本論文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)脈象進(jìn)行識(shí)別與分類。 本論文僅對(duì)常見(jiàn)的平脈、弦脈、緩脈、細(xì)脈、滑脈、數(shù)脈6種脈象進(jìn)行了模式識(shí)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(yīng)重點(diǎn)注意兩個(gè)方面：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出。（1）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)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(gè)神經(jīng)元與輸入層第j個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值為隱層第i個(gè)神經(jīng)元的閾值。四、脈象信號(hào)分析3、脈象信號(hào)模式識(shí)別與分類（2）網(wǎng)絡(luò)輸入輸出 脈象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為三層結(jié)構(gòu)： 第一層為輸入層，有6個(gè)神經(jīng)元，輸入矢