答辩PPT1(成清清) 37页

'基于无线传感器的实时心电采集及分析系统的研究与实现答辩人：成清清导师：吴蒙教授专业：信号与信息处理2013.3.30 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 研究背景及意义意义背景病人医院心电监护仪价格昂贵医疗条件的限制，无法让普通的患者进行长期留院观察1、便携式心电采集系统能长时间连续、动态的记录心电信号并自动分析心脏的活动状态。2、减轻目前的医疗压力。3、确保病人病情的稳定。心血管疾病发病率升高心血管疾病种类多，做定期检查无法准确诊断 研究现状心电滤波经典滤波方法通常有平滑滤波、IIR/FIR滤波等。随着现代信号处理技术的发展，现在滤波方法通常是基于小波技术。QRS特征波提取差分阈值法、滤波器法、模板匹配法、小波分析法、神经网络法、数学形态法等。采集传感器高质量、低功耗、便携式 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 心电信号产生机理产生机理心脏内部产生的规律性电刺激脉冲引起心房和心室的肌肉细胞兴奋，使它们节律性地进行收缩和舒张。心电图（ECG）用来反映心脏电激动产生及传导的综合过程，众多心肌细胞的除极和复极的电位变化是心电图产生的基础。 1、心电信号易受外界干扰呈现不规律性，无法用确定的数学函数来描述2、这种随机性也服从周期规律测量时由于呼吸作用、肌肉颤动及仪器内部的热噪声造成强干扰1.幅值为0~4mv2.频带范围为0.05Hz~100Hz随机信号强噪声干扰低幅值、低频率特点心电信号特点 VⅠ=VLA-VRA，测量的是左臂和右臂之间的电位差VⅡ=VLL-VRA，测量的是左下肢和右臂的电位差VⅢ=VLL-VLA，测量的是左下肢和左臂的电位差RL接右腿驱动电路的输出端心电信号测量方法——标准三导联标准三导联的连接方式简单，反映的是两肢体间的电位差。能记录到清晰的心电波形，较好的反映心脏的健康状况，如心率失常、心肌梗塞等。 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 系统总体设计方案系统按模块划分为两部分：下位机系统和上位机应用程序。下位机用来采集心电数据，上位机则用来处理、分析、显示数据。在上位机程序的控制下，下位机将采集的数据发送至上位机，再由功能强大的PC机进行分析处理、保存及显示。总体设计框图 对硬件电路要求增益大高输入阻抗频率特性好低噪声、低漂移高共模抑制比对硬件电路的要求 硬件电路框图信号调理电路 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 LabVIEW与单片机的串口通信完成任务包括：串口通信协议参数的设置，PC机发送指令给单片机并读取单片机发送的数据。串口通信程序数据的保存数据的恢复与回放单片机以字节为单位发送数据，LabVIEW接收的串口数据以字符串形式显示的，所以需恢复成心电数据的实际值。一大堆没有明显规律的心电数据是没有价值的，需将恢复的数据转换为波形，即回放。将采集的数据以文本形式进行保存，便于以后调用分析。 小波理论小波变换是一个时-频域可调的窗口，a越大，波形的变化就越缓慢，此时时间轴上观察范围大，频域轴上为低频小波，用于分析信号概貌；反之，a越小，波形的变化就越快，此时时间轴观察范围小，频域轴上为高频小波，用于分析信号细节。小波的时-频特性 基本思想：利用正交小波基函数的多尺度特性将信号在不同尺度下分解，以得到有用信息。多分辨率分析通过将尺度进行由大变小的调节，可实现对信号由粗到细的观察。多分辨率分解Mallat算法小波分解与重构的快速实现基本思想：原始信号在尺度j上的分解是将信号分解到两个正交的子空间Vj和Wj上，下次在尺度j+1上再将分解到Vj+1和Wj+1子空间，按照上述方法对信号进行逐次分解。 小波去噪考虑的三要素噪声与信号的频带分布小波基的选择特征尺度的选择与心电信号最相似的db6小波基进行8尺度小波分解 小波去噪的三种方法 改进方案—滤除基线漂移基线漂移是低频信号，它的小波分量主要集中在尺度28上。选用db06小波对心电信号进行8尺度分解，将1~7尺度下的小波分量作为自适应器的参考输入信号，它满足与基线漂移无关而与带其他干扰的信号相关的条件。滤除基线漂移框图LMS算法不断调整权重矢量，当均方误差达到最小时，滤波后的信号y(t)趋近于不含基线漂移的信号 仿真结果结果表明，改进的滤波方法能有效地滤除基线漂移，还能保护信号的低频有用信息。 改进方案—滤除高频噪声不同频率的有用信号经小波分解后在不同尺度上小波系数是不同的，若用统一阈值处理难以取得较好的滤波效果。改进方案：据小波系数平均值的大小将信号分为有用信号段、过渡段及噪声段，不同信号段采用不同的阈值处理。滤除高频噪声框图 仿真结果采用多阈值分析方法，不仅较好地去除高频噪声（包括肌电干扰和工频干扰），而且还很好地保留了信号的有用部分，使心电信号的失真较小。 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 R波检测考虑到一种方法检测的R波都有可能由于噪声干扰而使检测结果存在漏检或误检，仅凭一种检测算法是很难检测究竟是漏检或误检了哪个R波。R波检测原理 自适应差分阈值算法对信号起到非线性放大和整流的作用，提升信号高频成分能量对经过差分运算的信号进行平方运算自适应阈值检测峰值点相当于一个高通滤波器，消除信号中的低频（P波、T波）成分平滑信号A(a)取14秒心电数据分成7段，计算每段的最大差分值的绝对值。去除求得的7个最大差分值中的最大值和最小值，然后对剩余的5个数取平均，再乘以3/4作为初始检测阈值X；(b)当信号值大于阈值X时，记录这个信号值及其位置，该位置就是所寻找的R峰点；(c)将找到的R峰幅值和之前的检测阈值求和取平均再乘以3/4，得到新的阈值；(d)返回步骤(b)。 差分阈值法检测 自适应小波阈值算法特征尺度的选择小波基的选择样条小波同时具备最小支集、正交对称性、频率特性好、分辨率好、频带相干小、光滑性好等特点。QRS波的能量主要集中在23和24上，而且在23上的能量最大，在其它以23为中心变大或变小的尺度上，QRS波群的能量都是逐渐降低的，所以选择前5尺度分解。B （1）对预处理后的ECG信号利用二次样条小波进行5尺度分解（2）在23上分别确定正负初始阈值A1和A2；（3）在23上利用(2)中的A1和A2检测正－负模极大值对，并检测极值对间的零交叉点，即R峰位置；（4）利用信号奇异点与对应零交叉点间的稳定时移(2j-1)/2进行修正；（5）采用自适应方法重新确定阈值，重复(3)。R波模极大值的确定 结果表明，在23上检测R波的干扰较小，本文提出的自适应小波阈值算法能较精确地检测R波，相对于差分阈值算法，它较好的保留了QRS特征波形的完整信息。检测结果 R波误检漏检判定原则第一原则第二原则第三原则根据心脏的活动特点，心脏收缩一次后，将有一段延续时间为200ms的“不应期”，这期间内，心脏不可能再一次收缩。距一个R波200ms之后检测到的R峰，若其幅度不是前一个R波的40%~160%，则认为是强噪声干扰并将其滤除。若检测到的R-R间期大于正常值的2.5倍，则认为有漏检R波的可能，应减小阈值，重新检测。 心率分析R-R间期：两个连续R波之间的间隔。R-R间期的平均值算法为：心率：心脏每分钟跳动的次数。正常情况下，窦房结每分钟能产生60~100次兴奋，所以正常成人的心率为60~100次/分钟。平均心率=60/R-R平均间期 系统性能的分析（一）编号实际QRS个数检出的QRS个数误检个数误检率100747400105858322.3%111707111.4%112858411.2%2008686002031029932.9%232575700234919011.1%总误检率1.1%实验室由于心律异常样本的限制，系统的性能首先通过调用MIT-BIT心律数据库中的数据进行验证。 实验者编号实际心率检测的心率误检个数误检率1747222.7%2696634.3%3707111.4%4908822.2%5787533.8%6767822.6%7747045.4%8747511.3%总误检率3.0%将波形预处理算法和QRS波群提取算法应用到实际系统，并以实时采集的心电信号验证系统的性能。实验样本是采集实验室人一分钟的心率。系统性能的分析（二）总误差率不超过5% 按照功能需求划分为三个模块：初始化模块（串口通信模块）、实时显示模块和数据处理模块。系统界面设计 论文框架41235心电信号产生机理及特点心电信号采集系统的硬件设计QRS波群的检测及系统性能分析绪论6总结与展望LabVIEW串口通信及ECG波形预处理 总结与展望研究心电采集传感器硬件电路原理提出滤除基线漂移和高频噪声的方案提出高精度检测R波的方案对心率进行分析并设计系统界面滤波时的波形畸变现象进行改善完善特征波形的提取增加心律异常样本的检测总结展望 感谢各位答辩老师莅临指导！'