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首页便携式心电信号采集系统关键技术与设计研究
"面向终端的便携式心电信号采集系统的关键技术研究,主要涉及心电信号的采集、处理和分析,以及相应的硬件设计和算法开发。" 本文详细探讨了面向终端的便携式心电信号采集系统的重要性和发展趋势。随着心血管疾病发病率的增加和人们对健康管理的重视,便携式和可穿戴医疗设备的需求日益增长。这要求生物医疗设备具备小型化、便携化的特点,而无线体域网、人体通信技术以及先进的集成电路和数字信号处理技术为此提供了技术支持。 心电信号是评估心脏健康状况的关键指标,但由于其频率低、幅度小且易受多种干扰,采集和解析心电信号是一项挑战。文章深入研究了模拟前端电路的设计,包括电容耦合斩波放大器、可编程增益放大器、可编程低通滤波器和电荷缓冲器。这些组件协同工作,能有效抑制极化电压、50/60Hz工频干扰、运动伪影和肌电信号等干扰,提高信噪比。例如,电容耦合斩波放大器能消除极化电压影响,而可编程低通滤波器则能防止信号混叠,确保数据的准确性。 在数字信号处理方面,针对心电信号的稀疏特性,文章提出了一种动态追踪算法,用于心电信号的预测和特征提取。这一算法能够定制12位低功耗模数转换器,不仅实现心电信号的数字化,还能输出预测信息,帮助识别心电图中的QRS波,这对于实时监测心率和心脏异常具有重要意义。 本研究通过模拟前端电路的优化设计和创新的数字信号处理技术,提升了便携式心电信号采集系统的性能,为未来的心脏健康监测和个人医疗设备的发展奠定了坚实的基础。同时,这种系统有望降低医疗成本,提高疾病预防和早期诊断的效率。
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电子科技大学博士学位论文
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干扰来源于电极直流失调、50/60 Hz 电源线工频干扰、基线漂移、人体运动伪影
以及模拟前端电路中产生的低频 1/f 噪声。深入研究每种干扰的源头和频率特性,
通过合理选取电路架构和运用信号处理技术对各种干扰成分进行抑制和消除。
(3)心电信号智能量化算法和心率提取技术。心电信号与诸多传感器信号相
似,具有稀疏性和缓变性,信号包含了大量的冗余信息。利用心电信号上述特点,
本文拟提出一种心电信号智能量化算法,对心电信号非活跃区域采用基于预测的
模数转换技术,最大限度的减低转换功耗和周期。同时,对心电信号活跃区域开
发一种 QRS 波智能识别技术,将特征波群以方波形式进行表征,最大限度的降低
存储模块、无线收发模块以及数字处理模块的开销。
(4)片外心血管疾病病理识别模型开发。本文拟利用心电信号模数转换后的
量化信息构建人工智能训练集和测试集,提出一种基于时域处理方式的心血管疾
病病理识别模型,最大限度的降低病理识别模型的硬件开销,并给出实际验证结
果。
针对面向终端的便携式心电信号采集系统设计,本文主要有以下几个创新点:
(1)提出了一种适用于心电信号预测的动态追踪算法。对于传统预测技术而
言,模数转换器只能判断本次采样点和上一个采样点是否在同一个预先设定的窗
口电压内,无法判断相邻两个采样点之间的电压残差大小,这使得传统预测技术
不具备心电信号特征提取能力。本文提出一种基于预测的动态追踪算法,可对相
邻两个输入信号采样点的电压差进行判定,进而确定心电信号中 QRS 波群位置,
完成心电信号心率的提取。
(2)提出了一种基于卡尔曼滤波理论的自适应阈值迭代技术。由于获取的心
电信号其 QRS 波群幅度变化较大,持续时间不等,采用固定阈值的方式对 R 点进
行峰值检测往往达不到所需精度要求。本文提出了一种基于卡尔曼滤波理论的自
适应阈值迭代技术,并采用双阈值方式对不同的信号情况进行分别迭代提升阈值
响应速度,从而提升 R 点峰值检测精度。
(3)提出了一种码字重组智能病理识别技术。传统的心电信号病理检测技术
一般将完整的输入信号经过小波变换以后将各级系数送入人工智能或卷积网络
中,对心血管疾病进行学习和分类。然而,由于小波变换属于时频域变换,其硬
件开销相对于时域处理而言更大;小波变换后的信号仍反应信号的频域特性,对
患者和医生而言,信号并不直观。本文提出了一种码字重组智能病理识别技术,
该技术可以产生特征信号 K 值,K 值反映了信号的时域特征,与原始信号形态相
近,比较直观,且只与相邻采样点的电压差值相关,数据量小,可看作一般的心
电信号特征进行运算,无需额外的电路进行信号的转换。
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第一章 绪论
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1.4 论文组织结构
本文总共分为六章,各章的主要内容概要如下:
第一章讲述了便携式心电信号采集系统的研究背景和意义,介绍了近年来国
内外研究现状,分析了采集系统的关键技术难度和痛点,并介绍了本文的主要研
究内容和主要创新点。
第二章前半部分从心电信号特征与生物电极阻抗模型出发,研究了心电信号
采集过程中存在的各种干扰和噪声,最终根据国际标准与心电信号特征确定了模
拟前端电路的指标要求。后半部分阐述了低功耗、低硬件开销模数转换器与信号
特征参数提取模块的指标要求,为面向终端的便携式心电信号采集系统设计提供
了思路。
第三章根据信号链的顺序介绍了心电信号采集系统中涉及到的关键技术与电
路实现,详细讲述了模拟前端电路关键电路模块与电荷缓冲技术、斩波调制技术
等关键技术,阐述了模数转换器与特征参数提取模块 MOS 开关电荷注入和时钟馈
通优化技术、模数转换器低功耗设计技术、心电信号预处理技术与自适应阈值迭
代技术等关键技术,为低功耗心电信号采集系统提供技术方案。
第四章设计了低功耗、高性能心电信号智能采集系统,其中模拟前端电路采
用电容耦合的斩波调制仪表放大器、电容式增益可调放大器、基于电流舵技术的
带宽可调低通滤波器以及电荷缓冲器。后级模数转换器基于动态追踪算法,可高
效能转换心电信号,同时输出预测标志位,提取心电信号中的 QRS 波群位置。为
预防心血管疾病的恶化,本章提出了一种码字重组智能病理识别技术,该技术可
以在超低功耗下完成心电信号量化,同时将心电信号时域特征用特征信号 K 值表
示,形成心血管疾病病理识别模块的学习集和测试集。
第五章基于 130 nm CMOS 工艺对本文设计的心电信号智能采集系统进行了版
图设计、流片和测试,给出了模拟前端电路关键性能指标的后仿真结果与其他模
块的流片测试结果。另外,本章在片外搭建了基于 K 值的病理识别模型,并对心
电信号进行了预处理和自适应阈值迭代。最后码字重组病理识别模块中产生的特
征信号 K 值用于制作心血管疾病病理识别模型的学习集和测试集,并进行训练和
检验。检验结果显示,该模型病理识别准确率在 96%以上。
第六章总结了本文的主要工作并对后续工作进行了展望。
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电子科技大学博士学位论文
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第二章 低功耗心电信号采集系统概述
生物电信号是生物体体内随自身状态变化而不断改变的生理信号
[32]
,心电信
号作为生物电信号的一种,经生物电极采集之后,由模拟前端电路进行放大、滤
波、去噪、模数转换、数字处理,再通过云端服务器或消费者终端设备进行观测
和存储。不同的生理活动产生的各种生物电信号在频率、幅度、噪声源以及随机
性上有明显差异,因此研究生物电信号基本特征和前端电极传导机制有助于指导
电路设计者针对性的设计模拟前端电路模块。同时,低功耗的模数转换器作为模
拟信号和数字信号的桥梁,在实时监测应用场景中,可最大限度降低转换功耗;
片内信号处理可降低信号传输、存储和运算成本,现已成为低功耗心电采集系统
重要研究方向。
2.1 生物电信号的产生和特征
生物电信号是由生物体生理活动产生的低频率、低幅度的时变信号。细胞在
受到外部刺激或进行自主信息传递时,在细胞膜的两侧进行离子交换,从而形成
电势差,电势差在传递过程中形成幅度极小的电脉冲,该脉冲即为生物电信号。
因此,生物电信号的产生与细胞膜附近的离子浓度情况以及细胞膜的离子渗透性
有关。处于静息状态时,细胞膜对钾离子(K+)的渗透性强于钠离子(Na+),有
外部刺激时,细胞膜对钾离子(K+)的渗透性弱于钠离子(Na+),细胞内的 K+
浓度比细胞外更高,细胞内外形成的 K+浓度梯度使其由细胞内扩散至细胞外。此
时细胞内出现过剩负离子,细胞外出现过剩正离子,细胞膜外电势大于细胞内电
势,因此产生一个由细胞外指向细胞内的静电场
[33]
。静电场方向与 K+扩散方向相
反,阻止了离子的进一步扩散,并最终达到扩散平衡态;当细胞处于外部刺激状
态时,由于细胞膜渗透性的改变,Na+顺浓度差进入细胞,使得细胞内部电势增强。
当细胞膜内的电势上升至可以抵消 Na+内流时,细胞膜对 Na+的渗透性减弱,对
K+的渗透性增强,导致膜内外的电势差急剧减小,形成动作电势。生物体内各种
不同细胞所产生的动作电势被合称为生物医学电信号。
生物体不同生理部位的的生物电信号各不相同,其能反映人体的健康状况,
也 可 反 映 病 人 的 病 情 轻 重 和 危 急 程 度 。 常 见 的 生 物 电 信 号 包 括 心 电 信 号
(Electrocardiogram,ECG)、脑电信号(Electroencephalogram,EEG)、肌电信号
(Electromyogram,EMG)、眼电信号(Eletrooculogram,EOG)、局域场电势(Local
Field Potential,LFP)、脑神经元信号(Eletrocorticography,ECoG)等。
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第二章 低功耗心电信号采集系统概述
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ECG 信号是心脏在有节律的舒张和收缩时在人体表面不同部位形成一个幅度
不等、有较强规律的电位差。ECG 可以作为记录和观察心脏电化学活动的重要依
据,它的幅度为 100 μV 至 5 mV,典型值为 2 mV,信号所占频带为 0.5 Hz 至 150
Hz
[34]
。心电信号是人体非常重要的信息,对于防治心率不齐、急慢性心脏病等心
血管疾病有重要作用。EEG 是由大脑活动引起神经元电化学变化的微弱信号,可
用于脑部疾病的预防和诊断。EEG 幅度为 1 μV 至 100 μV,信号所占频带为 0.1 Hz
至 40 Hz
[35]
。近年来,研究人员致力于脑机接口研究,试图通过监测 EEG 了解大
脑控制人体的原理,并将这项技术用于帮助残疾人恢复正常运动能力。EMG 主要
用于记录和表征人体的肌肉活动,信号幅度为 100 uV 至 8 mV,信号所占频带为
20 Hz 至 2 kHz
[36]
,在运动医学、临床医学和康复医学等方面有着重要的参考价值。
各生物电信号幅频情况如表 2-1 所示。
表 2-1 生物电信号幅频情况
信号
幅度(mV)
信号频带(Hz)
ECG
0.1~3
0.5~150
EMG
0.01~5
10~1 k
EEG
<0.1
0.1~100
ECoG
<0.5
0.3~500
LFP
0.01~1
0.5~200
综上所述,生物电信号幅度基本在
μV-10 mV1
范围内,信号频率小于
10 kHz
,
属于低频低幅的稀疏信号。为了不让信号被噪声淹没,特别是 CMOS 工艺的低频
1/f 噪声,生物电信号采集系统需要噪声性能优越的模拟前端电路来采集信号,提
高信号采集质量。同时由于输入信号的幅度范围较广,生物电信号采集系统的输
入动态范围也要求较高。
2.2 生物电极与干扰源
人体各种生物电信号均需要通过电极才能进行采集,用于生物电信号获取的
电极多为体表电极,常用的体表电极主要分为干电极、湿电极和非接触式电极三
类
[37]
,其生物电极阻抗模型如图 2-1 所示。干电极借助电极与体表接触面的湿度
(如汗水)进行工作
[38]
,皮肤角质层一般具有 MΩ 量级的阻抗,所以使用干电极
时,为了获得更大幅度的信号,去除角质层是一种常用的手段。常见的干电极主
要有微针电极、纺织柔性电极以及柔性衬底电极等
[39]
,其中微针电极是脑机接口
最常用的一种电极
[40]
。湿电极需要配合导电凝胶一起使用,使用范围最广的湿电
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电子科技大学博士学位论文
14
极为银/氯化银电极。由于导电凝胶的使用,其电极接触阻抗较干电极大大减小。
非接触式电极是一种绝缘电极,其利用一层薄绝缘膜在电极和被测生物体之间形
成感应电容,从而完成对生物体电信号的采集。由于非接触式电极以空气为传输
介质,其输入阻抗很大,要求进行采集的放大器输入阻抗极高。干电极、湿电极
均需和人体皮肤接触使用,其会在电极本身或导电凝胶与皮肤的接触面产生一个
幅度远超生物电信号强度的直流失调电压,称为电极失调电压(Electrode Offset
Voltage, EOV)
[41]
。该电压由于幅度远大于生物电信号,在多电极采集系统中需要
选择合理的模拟前端电路结构对其进行抑制和消除。
湿电极
导电凝胶
角质层
生发层
真皮层
微针电极
绝缘电极
空气
生发层及
以下组织
角质层
导电凝胶
电极-
导电
凝胶界面
电极-
生发
层界面
空气-
角质
层界面
C
d
R
d
C
d
R
d
C
d
R
d
C
p
R
p
C
p
R
p
R
s
R
m
R
m
R
m
图 2-1 三种生物电极阻抗模型
生物电极是获取生物电信号不可缺少的硬件模块,其阻抗模型有助于探寻更
加高效地获取生物电信号的技术方案,不同的电极类型往往需要不同结构的仪表
放大器与之配合。另外,根据电路加载理论,采集到的生物电信号幅度衰减由电
极阻抗和采集电路输入阻抗决定,这要求采集电路的输入阻抗必须很大。
由于生物电信号处于人体、环境、生物电极以及采集电路之中,因此想要有
效的获取生物电信号需要对各种干扰源进行分析,同时在信号采集系统中对干扰
进行抑制或消除。生物电信号采集的主要干扰源包括:50/60 Hz 工频电源线干扰、
生物电极直流失调、人体运动伪影以及采集电路低频噪声。
50/60 Hz 工频电源线干扰分为电磁干扰和静电干扰两大类。电磁干扰是人体、
电极、电路受到环境中磁场耦合作用产生的交变电流,从而干扰信号的采集与放
大。因此,电磁干扰可通过缩小采集系统与电极尺寸以及缩小连接电极与采集系
统的导线长度进行抑制
[42]
,静电干扰主要指 50/60 Hz 工频电源线扰动耦合到人体
的电势变化,耦合电压幅值达到 mV 量级,图 2-2 给出了简化的 50/60 Hz 工频干
扰等效原理图。
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