使用LabVIEW進(jìn)行心電信號的采集與分析
NI研發(fā)工程師 顧志俊
NI技術(shù)市場工程師 倪斌
引言
生物醫(yī)電信號,如心電信號、血壓信號、腦電信號等等,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患者的心臟狀況進(jìn)行評估,并做出進(jìn)一步診斷。而對于一些家用或者醫(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)測產(chǎn)品的研發(fā)過程,由心電數(shù)據(jù)采集、心電信號分析、人機(jī)顯示、文件存儲等幾部分組成,通過NI提供的圖形化系統(tǒng)設(shè)計(jì)平臺,可以覆蓋數(shù)據(jù)采集、信號讀取、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。而在整個開發(fā)過程中,信號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
心電信號的數(shù)據(jù)采集
通常來說,ECG信號是通過對若干電極(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)生的模擬電信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析。導(dǎo)聯(lián)產(chǎn)生的模擬信號往往較為微弱,幅值在mV左右,需要通過動態(tài)信號采集設(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)在測試測量領(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,提供了絕對精度值,以確保較終測量的準(zhǔn)確性。一般來說ECG信號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任何平臺的數(shù)據(jù)采集設(shè)備均可以滿足ECG的采樣需求。可以根據(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,都可以通過同一種編程平臺——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)平臺一直致力于簡化編程的復(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,簡化構(gòu)建原型系統(tǒng)的復(fù)雜性。
通過LabVIEW以及NI采集設(shè)備,ECG信號可以快速的被采集并顯示。圖1顯示了一個典型的心電波形周期。當(dāng)然,過程中,心電信號會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),并且與心電信號本身有著相似的特性。為了從帶有噪聲的心電信號中提取出有用的信息,我們需要對原始的心電信號進(jìn)行處理。
從功能上來說,心電信號的處理可以大致分為兩個階段: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中的噪聲,而特征提取階段則從心電信號中提取診斷信息。
圖3 典型的心電信號處理流程圖
通過LabVIEW中的信號處理功能,用戶可以方便地創(chuàng)建針對兩個階段的信號處理應(yīng)用,包括消除基線漂移、清除噪聲、QRS綜合波檢測、胎兒心率檢測等。
接下來將著重討論使用LabVIEW進(jìn)行典型的心電信號處理的方法。
心電信號預(yù)處理
心電信號預(yù)處理可以幫助用戶去除心電信號中的污染。廣義上講,心電信號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)漂移是較為重要的,可以強(qiáng)烈地影響心電信號分析。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,也會使心電信號失真。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。
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的趨勢來消除基準(zhǔn)漂移。
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
除了數(shù)字濾波器,小波變換也是一種消除指定頻帶內(nèi)信號的有效方法。LabVIEW 高級信號處理工具包提供了小波去趨勢(Detrend)的函數(shù),它可以消除信號的低頻趨勢。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)際的心電信號相似。
圖6顯示了原始的心電信號,數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號。可以看到處理后的心電信號在保持原有心電信號主要特性的同時(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,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
在消除了基準(zhǔn)漂移后,得到的心電信號比原來的信號更加清晰和穩(wěn)定。但是,其它類型的噪聲仍然會影響心電信號的特征提取。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分解到各個子帶,然后利用閾值或收縮功能調(diào)整小波系數(shù),較后重建出消除噪聲后的信號。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
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綜合波檢測為例。
在心電信號中檢測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)使得檢測非常困難。
因?yàn)樾〔軌蚪柚诙喾直媛实膬?yōu)勢對帶噪聲的信號進(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方法。在本文中,LabVIEW高級信號處理工具包中的Multiscale Peak Detection函數(shù)被用于檢測Q、R和S點(diǎn)。在波峰/波谷檢測前,使用Multiresolution Analysis Express函數(shù)將心電信號分解為8級的Daubechies6 (db06)小波,然后使用D4和D5子帶重建出信號。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)都處于這兩個子帶中,這使得QRS檢測更為精確。
圖8 心電信號多分辨率分析和QRS波檢測的實(shí)現(xiàn)
圖9顯示了經(jīng)過小波多分辨率分析(MRA)和波峰/波谷檢測處理后的心電信號,以及原有的心電信號(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、經(jīng)過MSA后的心電信號以及波峰/波谷檢測后的心電信號
在進(jìn)行QRS綜合波檢測后,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的處理流程。
除利用LabVIEW自行開發(fā)以外, NI也提供了較新的生物
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