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使用LabVIEW進(jìn)行心電信號(hào)的采集與分析

時(shí)間:2010-07-21 10:45:26來源:luonan

導(dǎo)語:?本文將重點(diǎn)就心電采集與分析展開討論,介紹如何通過LabVIEW高效實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的采集及分析算法開發(fā)。

      引言
      生物醫(yī)電信號(hào),如心電信號(hào)、血壓信號(hào)、腦電信號(hào)等等,都表征了一定的病理特征,以心電為例,通常以心電圖來記錄心臟產(chǎn)生的生物電流,臨床醫(yī)生可以利用心電圖對(duì)患者的心臟狀況進(jìn)行評(píng)估,并做出進(jìn)一步診斷。而對(duì)于一些家用或者醫(yī)用儀器廠商來說,則需要開發(fā)特定的信號(hào)處理算法并部署到嵌入式處理器上,完成醫(yī)電特征的提取。通常整套心電監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的研發(fā)過程,由心電數(shù)據(jù)采集、心電信號(hào)分析、人機(jī)顯示、文件存儲(chǔ)等幾部分組成,通過NI提供的圖形化系統(tǒng)設(shè)計(jì)平臺(tái),可以覆蓋數(shù)據(jù)采集、信號(hào)讀取、心電分析以及報(bào)表生成等一系列產(chǎn)品開發(fā)的流程,完成整套系統(tǒng)的開發(fā),提高開發(fā)效率。而在整個(gè)開發(fā)過程中,信號(hào)分析部分往往是重點(diǎn),也是各廠商的軟件核心技術(shù)所在。本文將重點(diǎn)就心電采集與分析展開討論,介紹如何通過LabVIEW高效實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的采集及分析算法開發(fā)。
 

 

圖1 典型的單周期心電圖波形

 

      心電信號(hào)的數(shù)據(jù)采集
      通常來說,ECG信號(hào)是通過對(duì)若干電極(導(dǎo)聯(lián))感知生物電流,并通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備將導(dǎo)聯(lián)產(chǎn)生的模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析。導(dǎo)聯(lián)產(chǎn)生的模擬信號(hào)往往較為微弱,幅值在mV左右,需要通過動(dòng)態(tài)信號(hào)采集設(shè)備進(jìn)行采集,或者通過前置預(yù)放大之后采集。無論是獨(dú)立的ECG導(dǎo)聯(lián)或者集成醫(yī)用式ECG設(shè)備,都可以通過NI設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。
      通過30多年的發(fā)展,美國國家儀器(NI)在測(cè)試測(cè)量領(lǐng)域奠定了領(lǐng)導(dǎo)地位,從便攜式USB設(shè)備到高精度PXIe同步采樣設(shè)備,可以實(shí)現(xiàn)從8位到24位的分辨率,以及48kHz到2GHz的采樣率。同時(shí)NI設(shè)備將增益誤差、偏移誤差、不確定噪聲等各種誤差值綜合考量之后,提供了絕對(duì)精度值,以確保最終測(cè)量的準(zhǔn)確性。一般來說ECG信號(hào)的頻率在幾百赫茲左右,可以通過1k到5k左右的采樣率進(jìn)行采樣,另外,根據(jù)應(yīng)用的精度區(qū)別,可以選擇14~16bit采樣精度,基本上NI任何平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備均可以滿足ECG的采樣需求??梢愿鶕?jù)應(yīng)用的不同,選擇合適的設(shè)備,如在便攜式設(shè)備中選擇USB數(shù)據(jù)采集,在遠(yuǎn)程醫(yī)療的應(yīng)用中選擇無線采集等。
  

圖2 從USB到無線的NI數(shù)據(jù)采集方案


      無論使用何種NI硬件平臺(tái),都可以通過同一種編程平臺(tái)——NI圖形化編程軟件LabVIEW實(shí)現(xiàn)開發(fā)。自1986年誕生以來,LabVIEW圖形化開發(fā)平臺(tái)一直致力于簡(jiǎn)化編程的復(fù)雜性,在所有涉及到數(shù)據(jù)采集和控制的領(lǐng)域里,LabVIEW圖形化編程方式都已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)工具。對(duì)于醫(yī)療電子設(shè)備的開發(fā)團(tuán)隊(duì)來說,LabVIEW提供了將硬件I/O引入算法設(shè)計(jì)的快捷方式,無縫結(jié)合從數(shù)據(jù)采集、算法分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及人機(jī)交互等全方面流程,同時(shí)不同NI硬件可通過代碼重用,發(fā)布到不同商業(yè)化、嵌入式平臺(tái),簡(jiǎn)化構(gòu)建原型系統(tǒng)的復(fù)雜性。
      通過LabVIEW以及NI采集設(shè)備,ECG信號(hào)可以快速的被采集并顯示。圖1顯示了一個(gè)典型的心電波形周期。當(dāng)然,過程中,心電信號(hào)會(huì)被噪聲和人為引入的偽影所污染,這些噪聲和偽影在我們感興趣的頻段內(nèi),并且與心電信號(hào)本身有著相似的特性。為了從帶有噪聲的心電信號(hào)中提取出有用的信息,我們需要對(duì)原始的心電信號(hào)進(jìn)行處理。


      從功能上來說,心電信號(hào)的處理可以大致分為兩個(gè)階段:預(yù)處理和特征提取(如圖3所示)。預(yù)處理階段消除和減少原始心電信號(hào)中的噪聲,而特征提取階段則從心電信號(hào)中提取診斷信息。

 


圖3 典型的心電信號(hào)處理流程圖


      通過LabVIEW中的信號(hào)處理功能,用戶可以方便地創(chuàng)建針對(duì)兩個(gè)階段的信號(hào)處理應(yīng)用,包括消除基線漂移、清除噪聲、QRS綜合波檢測(cè)、胎兒心率檢測(cè)等。
      接下來將著重討論使用LabVIEW進(jìn)行典型的心電信號(hào)處理的方法。


      心電信號(hào)預(yù)處理
      心電信號(hào)預(yù)處理可以幫助用戶去除心電信號(hào)中的污染。廣義上講,心電信號(hào)污染可以分為如下幾類:
•         電源線干擾
•         電極分離或接觸噪聲
•         病人電極移動(dòng)過程中人為引入的偽影
•         肌電(EMG)噪聲
•         基準(zhǔn)漂移
       在這些噪聲中,電源線干擾和基準(zhǔn)漂移是最為重要的,可以強(qiáng)烈地影響心電信號(hào)分析。除了這兩種噪聲,其它噪聲由于可能是寬頻帶的且復(fù)雜的隨機(jī)過程,也會(huì)使心電信號(hào)失真。電源線干擾是以60 Hz (或 50 Hz)為中心的窄帶噪聲,帶寬小于1Hz。通常,心電信號(hào)的采集硬件或者通過軟件陷波濾波器可以消除電源線干擾。但是,基準(zhǔn)漂移和其它寬帶噪聲通過硬件設(shè)備很難抑制。而軟件設(shè)計(jì)則成為更為強(qiáng)大而可行的心電信號(hào)處理方法。用戶可以使用以下方法來消除基準(zhǔn)漂移和其它寬帶噪聲。

      消除基準(zhǔn)漂移
      基準(zhǔn)漂移的產(chǎn)生通常源于呼吸,頻率在0.15 到 0.3 Hz之間,可以通過使用高通數(shù)字濾波器進(jìn)行抑制。用戶還可以使用小波變換通過消除心電信號(hào)的趨勢(shì)來消除基準(zhǔn)漂移。
      1. 數(shù)字濾波器方法
      通過LabVIEW圖形化和交互式的方法,可以高效地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有限沖擊響應(yīng)(FIR)或無限沖擊響應(yīng)(IIR)濾波器。例如,用戶可以使用Classical Filter Design Express VI設(shè)計(jì)Kaiser窗FIR高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移。圖4顯示了使用高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移的實(shí)例。
 

圖4 設(shè)計(jì)并使用高通濾波器消除基準(zhǔn)漂移

 

      2.小波變換方法
      除了數(shù)字濾波器,小波變換也是一種消除指定頻帶內(nèi)信號(hào)的有效方法。LabVIEW 高級(jí)信號(hào)處理工具包提供了小波去趨勢(shì)(Detrend)的函數(shù),它可以消除信號(hào)的低頻趨勢(shì)。圖5顯示了使用小波消除基準(zhǔn)漂移的程序?qū)嵗?/p>

 


 
圖5 使用WA Detrend VI消除基準(zhǔn)漂移


      實(shí)例使用了Daubechies6 (db06)小波,因?yàn)檫@種小波與實(shí)際的心電信號(hào)相似。


      圖6顯示了原始的心電信號(hào),數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號(hào)??梢钥吹教幚砗蟮男碾娦盘?hào)在保持原有心電信號(hào)主要特性的同時(shí),幾乎不含基準(zhǔn)漂移信息。還可以注意到基于小波變換的方法更具優(yōu)勢(shì),因?yàn)檫@種方法不引入延時(shí),而且比數(shù)字濾波器的方法失真更小。


 

圖6 基于數(shù)字濾波器和基于小波變換的方法比較


      消除寬帶噪聲
      在消除了基準(zhǔn)漂移后,得到的心電信號(hào)比原來的信號(hào)更加清晰和穩(wěn)定。但是,其它類型的噪聲仍然會(huì)影響心電信號(hào)的特征提取。這些噪聲往往是寬頻帶的復(fù)雜隨機(jī)過程,所以不能使用傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器,但可以利用LabVIEW中小波去噪(Wavelet Denoise)的功能。
通過小波變換將心電信號(hào)分解到各個(gè)子帶,然后利用閾值或收縮功能調(diào)整小波系數(shù),最后重建出消除噪聲后的信號(hào)。下圖顯示了通過LabVIEW中非抽樣小波變換(UWT),寬帶噪聲被極大地抑制而心電信號(hào)的細(xì)節(jié)則保持不變。

 


 

圖7 UWT小波去噪前及去噪后的心電信號(hào)

 

      對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行特征提取
      為了診斷,需要從預(yù)處理后的心電數(shù)據(jù)中提取各種特征,包括QRS波間隔、QRS波幅度、PR間隔、ST間隔、胎兒心率等。這里以QRS綜合波檢測(cè)為例。
      在心電信號(hào)中檢測(cè)R峰值和QRS綜合波,可以提供關(guān)于心率、傳導(dǎo)速度、心臟內(nèi)各種組織狀態(tài)和各種異常情況的信息。它為心臟疾病的診斷提供依據(jù),所以在心電信號(hào)處理領(lǐng)域引起了極大關(guān)注。但是,噪聲和隨時(shí)間變化的形態(tài)使得檢測(cè)非常困難。
      因?yàn)樾〔軌蚪柚诙喾直媛实膬?yōu)勢(shì)對(duì)帶噪聲的信號(hào)進(jìn)行主要特征的提取與分析,所以近年來提出了許多基于小波的檢測(cè)方法。在本文中,LabVIEW高級(jí)信號(hào)處理工具包中的Multiscale Peak Detection函數(shù)被用于檢測(cè)Q、R和S點(diǎn)。在波峰/波谷檢測(cè)前,使用Multiresolution Analysis Express函數(shù)將心電信號(hào)分解為8級(jí)的Daubechies6 (db06)小波,然后使用D4和D5子帶重建出信號(hào)。之所以可以利用D4和D5子帶進(jìn)行重建,是因?yàn)閹缀跛械腝RS細(xì)節(jié)都處于這兩個(gè)子帶中,這使得QRS檢測(cè)更為精確。

 

圖8 心電信號(hào)多分辨率分析和QRS波檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)


      圖9顯示了經(jīng)過小波多分辨率分析(MRA)和波峰/波谷檢測(cè)處理后的心電信號(hào),以及原有的心電信號(hào)(來自MIT-BIH數(shù)據(jù)庫)。在本圖中,可以發(fā)現(xiàn)波峰和波谷(特別是Q和S點(diǎn))在經(jīng)過小波多分辨率分析后變得更為明顯。

 


 

圖9 原始的心電信號(hào)、經(jīng)過MSA后的心電信號(hào)以及波峰/波谷檢測(cè)后的心電信號(hào)


      在進(jìn)行QRS綜合波檢測(cè)后,可以利用其它方法進(jìn)行特征分析。例如,可以利用R-R間隔信號(hào)進(jìn)行心率變化(HRV)分析,顯示心臟和神經(jīng)系統(tǒng)的狀態(tài)。

      LabVIEW生物醫(yī)電起步工具包
      以上介紹了通過LabVIEW中強(qiáng)大的信號(hào)處理功能,可以實(shí)現(xiàn)各類自定義的ECG分析算法,文中介紹的只是一部分較為成熟有效的算法在LabVIEW上的實(shí)現(xiàn)方式,并以此來闡述心電信號(hào)的處理流程。
      除利用LabVIEW自行開發(fā)以外, NI也提供了最新的生物醫(yī)電起步工具包,其中已經(jīng)集成了ECG特征提取的算法及人機(jī)交互界面。參見圖10。工具包不僅支持NI數(shù)據(jù)采集平臺(tái)實(shí)現(xiàn)臨床心電信號(hào)的采集,也支持MIT-BIH等不同專業(yè)數(shù)據(jù)庫的文件格式讀?。涣硗?,除了自帶小波分析的QRS波、P波和T波檢測(cè)外,也同時(shí)開源并支持用戶自定義的算法;最后,ECG特征提取的結(jié)果可以導(dǎo)出到TDMS文件中。如需對(duì)信號(hào)做進(jìn)一步分析,如心率變異性分析(HRV)等,醫(yī)電工具包中同樣提供了現(xiàn)成的功能,供用戶直接調(diào)用,參見圖11。
      除此以外,LabVIEW及生物醫(yī)電工具包還可以使用在其它生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域,例如腦電圖(EEG)、肌電分析(EMG)以及核磁共振(MRI)3D成像等等應(yīng)用中。


 
圖10  LabVIEW生物醫(yī)電工具包提供的ECG特征提取功能

 

 

 
圖11  LabVIEW生物醫(yī)電工具包提供的心率變異分析

 

 

      總結(jié)
      LabVIEW以及生物醫(yī)電工具包可以提供魯棒而高效的環(huán)境和工具,解決心電信號(hào)處理問題。通過工具包中現(xiàn)成可用的分析算法,或者通過LabVIEW圖形化編程方式實(shí)現(xiàn)自定義算法,用戶可以在心臟疾病診斷和心電信號(hào)研究中方便而快捷地實(shí)現(xiàn)開發(fā),包括消除噪聲、分析和提取心電信號(hào)等等。

 

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