專利名稱：一種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及脈搏信號(hào)采集方法，尤其是一種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方 法。
背景技術(shù)：
脈搏信號(hào)具有如下具體特點(diǎn)(1)強(qiáng)干擾下的微弱信號(hào)，由于脈搏信號(hào)幅度很小， 大約是μ V到mV的數(shù)量級(jí)范圍。因此，極容易引入干擾，這些干擾有來自50Hz的工頻干 擾，有來自肌體抖動(dòng)、精神緊張帶來的假象信號(hào)等。(2)頻率低但能量相對(duì)集中的信號(hào)，人體 的脈搏頻率非常低，約為0. 5 10Hz，一般情況下為IHz左右，脈搏信號(hào)可看成一個(gè)準(zhǔn)直流信 號(hào)，也可看成是一個(gè)甚低頻交變信號(hào)。根據(jù)脈搏功率譜能量分析，健康人脈搏能量絕大多數(shù) 分布于廣5Hz，而病人脈搏在IHz以下和較高頻段(如5Hz以上或IOHz以上)仍有相當(dāng)一 部分的能量分布。(3)復(fù)雜且易變的隨機(jī)信號(hào)，脈搏信號(hào)因人體生理、病理、心理的不同而不 同，又受環(huán)境、時(shí)間、氣候的影響，表現(xiàn)出同一個(gè)人在不同的時(shí)間、地點(diǎn)有不同的脈象，有時(shí) 也會(huì)有不同的疾病表現(xiàn)出相同的脈象。由于脈搏信號(hào)的復(fù)雜性和變異性，一方面使得我們 較難直接從觀測結(jié)果中總結(jié)信號(hào)的特性和規(guī)律；另一方面，在有些情況下，有意義的信息恰 恰蘊(yùn)含在變異性之中。本發(fā)明的主要任務(wù)就是提取脈搏信號(hào)并加以處理，并由此分析、推演 出所需的信息，供醫(yī)生準(zhǔn)確地診斷疾病。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供一種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集 方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案這種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集 方法，包括步驟如下(1)、在測量位置手臂上設(shè)置有激勵(lì)電極E1、激勵(lì)電極E4、測量電極E2和測量電極 E3，激勵(lì)電極El和激勵(lì)電極E4間距離設(shè)置為15cm，通過激勵(lì)電極El和激勵(lì)電極E4給人體 輸入100KHz、0. 6mA的載波，此時(shí)人體脈搏信號(hào)被調(diào)制在激勵(lì)信號(hào)中，輸出信號(hào)為調(diào)幅波；(2)、將此調(diào)幅波通過測量電極E2和測量電極E3輸入給脈搏信號(hào)調(diào)理電路，進(jìn)行 模擬解調(diào)，濾除高頻載波，便可得到脈搏波；(3)、同時(shí)對(duì)調(diào)理電路中的模擬解調(diào)前的采樣點(diǎn)進(jìn)行高速采樣，經(jīng)串口與LabVIEW 軟件通信，利用軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、信號(hào)處理、特征值提取、波形顯示、回歸分析操作。所述的LabVIEW軟件通過串口與MCU控制器相連接，采用光耦6附37將計(jì)算機(jī)的 地與MCU控制器的地進(jìn)行隔離。本發(fā)明有益的效果是直接從傳感器上采集到未經(jīng)放大的原始信號(hào)，可以看見模 糊的脈搏信號(hào)，但存在大量的干擾，很難分析出脈搏信號(hào)的好壞。應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)分析生 物電信號(hào)，能有效降低信號(hào)處理的復(fù)雜性和困難度，從根本上解決上述問題，使脈搏信號(hào)的 處理分析變得更加方便和簡單。鑒于LabVIEW的強(qiáng)大數(shù)字信號(hào)處理及數(shù)學(xué)分析功能，為節(jié)省開發(fā)時(shí)間，提高開發(fā)效率，采用LabVIEW編寫軟件應(yīng)用程序，開發(fā)基于LabVIEW的脈搏信 號(hào)檢測與分析系統(tǒng)。


圖1為本發(fā)明中系統(tǒng)整體框圖；圖2是本發(fā)明脈搏信號(hào)調(diào)理電路的電路原理圖；圖3是本發(fā)明的兩種動(dòng)脈波合成后的脈搏圖；圖4是本發(fā)明的典型脈搏波圖；圖5是本發(fā)明的采樣后的典型脈搏波圖；圖6是本發(fā)明的脈搏波采集處理程序流程圖；圖7是本發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明這種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方法，包括步驟如下(1)、在測量位置手臂上設(shè)置有激勵(lì)電極E1、激勵(lì)電極E4、測量電極E2和測量電極 E3，激勵(lì)電極El和激勵(lì)電極E4間距離設(shè)置為15cm，通過激勵(lì)電極El和激勵(lì)電極E4給人體 輸入100KHz、0. 6mA的載波，在此高頻信號(hào)的激勵(lì)下，人體等效阻抗約為200歐姆左右，此時(shí) 人體脈搏信號(hào)被調(diào)制在激勵(lì)信號(hào)中，輸出信號(hào)為調(diào)幅波；(2)、相對(duì)于脈搏信號(hào)而言，載波信號(hào)的振蕩頻率為高頻信號(hào)，將此調(diào)幅波通過測 量電極E2和測量電極E3輸入給脈搏信號(hào)調(diào)理電路，進(jìn)行模擬解調(diào)，濾除高頻載波，便可得 到脈搏波；(3)、同時(shí)對(duì)調(diào)理電路中的模擬解調(diào)前的采樣點(diǎn)進(jìn)行高速采樣，經(jīng)串口與LabVIEW 軟件通信，利用軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、信號(hào)處理、特征值提取、波形顯示、回歸分析操作。為有效的排除外界干擾，減少模擬電路處理信號(hào)帶來的信號(hào)失真，盡可能的再現(xiàn) 真實(shí)的脈搏信號(hào)，進(jìn)而研究影響人體脈搏信號(hào)的各種因素，我們應(yīng)用LabVIEW虛擬儀器開 發(fā)軟件應(yīng)用程序，應(yīng)用程序通過串口與硬件進(jìn)行通信，并且考慮到計(jì)算機(jī)的干擾較大，采用 光耦6W37將計(jì)算機(jī)的地與單片機(jī)的地進(jìn)行隔離，防止計(jì)算機(jī)地線上的噪聲耦合信號(hào)調(diào)理 電路，降低模擬電路的噪聲，提高整個(gè)系統(tǒng)的抗干擾性能。通過串口接收到的數(shù)據(jù)，對(duì)調(diào)幅波進(jìn)行同步解調(diào)，為盡可能不失真的還原波形，采 用最大平坦型巴特沃斯濾波器進(jìn)行濾波處理，利用峰值檢測、微分處理等方法提取波形特 征信息，通過波形實(shí)時(shí)顯示模塊進(jìn)行顯示，模塊中還可以顯示心率，并且當(dāng)心率不在正常范 圍時(shí)報(bào)警提示，可以選擇將該波形數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，進(jìn)行后續(xù)處理分析。在人體情緒上有波動(dòng)或肢 體上的微小動(dòng)作會(huì)對(duì)信號(hào)產(chǎn)生較大影響，需要待被測試者進(jìn)入身心平靜狀態(tài)后測量才比較 準(zhǔn)確。LabVIEff的數(shù)學(xué)庫及信號(hào)處理庫中提供了各種數(shù)學(xué)處理、信號(hào)分析工具(能夠完 成復(fù)雜的數(shù)值分析、數(shù)學(xué)計(jì)算及信號(hào)處理等功能，用戶可以自定義各種復(fù)雜的算法，而傳統(tǒng) 儀器不具有這樣的特性，針對(duì)性不強(qiáng)，并且開發(fā)傳統(tǒng)儀器的周期及成本較高，虛擬儀器可自 定義的特點(diǎn)很好的解決上述存在的問題。
回歸分析是處理變量之間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)工具，它可以幫助人們從一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 出發(fā)，分析變量間存在什么樣的關(guān)系，進(jìn)而建立這些變量間的回歸方程。系統(tǒng)應(yīng)用的最終目 的是進(jìn)行人體健康信息檢測，采集數(shù)據(jù)到一定數(shù)量時(shí)，在結(jié)果分析模塊內(nèi)，可選擇自變量、 因變量(主波強(qiáng)度、重搏波強(qiáng)度、主波與重搏波強(qiáng)度比、上升沿斜率)以及自變量的個(gè)數(shù)。本 項(xiàng)目設(shè)計(jì)中首先讀入測試數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)庫中“刪除超出區(qū)間數(shù)”工具剔除異常數(shù)據(jù)，根據(jù) 需要配置“曲線擬合”面板，即可對(duì)擬合曲線進(jìn)行顯示，并給出回歸系數(shù)，建立回歸方程。通 過積累一定量數(shù)據(jù)之后，總結(jié)各種因素對(duì)脈搏信號(hào)影響規(guī)律，研究正常人與患者(如高血 壓患者)之間的波形差異，以及不同程度病情的患者波形演變規(guī)律。心血管功能分析實(shí)際上是攝取人體動(dòng)脈血管的脈動(dòng)信息，它不僅收集到的是血管壁徑向伸縮的信 息，更為本質(zhì)的是它反映了動(dòng)脈血管壁，容積和壓強(qiáng)的變化。每搏脈圖應(yīng)該認(rèn)為是一次心動(dòng) 周期，它反映了從心房收縮，左室增壓、噴血，血管運(yùn)動(dòng)，左室舒張到充盈，直到主動(dòng)脈排空 等一系列血流動(dòng)力學(xué)變化過程，脈搏傳感器所檢測的信號(hào)，實(shí)際是脈搏所產(chǎn)生的兩種運(yùn)動(dòng) 即主動(dòng)脈內(nèi)的血液壓力波，以血液為介質(zhì)向遠(yuǎn)心端傳播；另一即為主動(dòng)脈的阻尼彈性振動(dòng) 波，向遠(yuǎn)心端逐漸衰減到零。b-e-f-g-L波為動(dòng)脈內(nèi)血液壓力波呈壓力曲線。C-d-M-N波為 動(dòng)脈壁彈性振動(dòng)波，呈阻尼曲線，脈搏波圖實(shí)際上是這兩波的合成。正確的脈圖應(yīng)能描繪這 種合成波，且各特征點(diǎn)應(yīng)明晰。在圖3中，各特征點(diǎn)的臨床物理意義如下a波心房收縮波主動(dòng)脈瓣開放點(diǎn)主動(dòng)脈最高壓力點(diǎn)e點(diǎn)左心室停止射血點(diǎn)el點(diǎn) 左心室舒張開始點(diǎn)e2點(diǎn) 主動(dòng)脈瓣關(guān)閉點(diǎn)f點(diǎn)二尖瓣開放點(diǎn)g波 主動(dòng)脈彈性回縮波L點(diǎn)主動(dòng)脈靜壓排空開始點(diǎn)L_a，段主動(dòng)脈靜壓排空段經(jīng)計(jì)算機(jī)采樣處理后的典型脈搏波應(yīng)如圖5所示。有了上述各特征點(diǎn)后，控制系統(tǒng)即可按專家模式設(shè)定好的一系列計(jì)算公式來進(jìn)行 定量分析、處理、計(jì)算，可得出諸如心搏出量，心輸出量，總血容量，左室有效泵力，左心噴血 阻抗，主動(dòng)脈排空系數(shù)，肺動(dòng)脈楔壓，肺動(dòng)脈壓，血液粘度，血管順應(yīng)度，心肌血液灌注量，心 肌耗氧量，微循環(huán)半更新率等心血管功能參數(shù)，并根據(jù)病情等信息給出專家診斷信息，某些 指標(biāo)超過標(biāo)準(zhǔn)時(shí)會(huì)自動(dòng)報(bào)警。對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、信號(hào)處理、特征值提取、波形顯示、回歸分析操作的說明一、小波變換選定了近似對(duì)稱的小波函數(shù)sym8對(duì)信號(hào)進(jìn)行默認(rèn)閾值消噪處理。在閾值的選擇 上采用基于史坦的無偏似然估計(jì)原理(二次方程)的自適應(yīng)閾值選擇。對(duì)于一個(gè)給定的閾 值t，得到它的似然估計(jì)值，再將非似然值t最小化，就得到了所選的閾值，并且根據(jù)第一層的系數(shù)進(jìn)行一次噪聲層的估計(jì)來調(diào)整閾值。采用小波基函數(shù)dbl提取脈搏信號(hào)的時(shí)域特征參數(shù)。主要是檢測信號(hào)的主波、 降中峽、重搏前波及重搏波的幅值及相對(duì)于起始點(diǎn)的發(fā)生時(shí)間。根據(jù)小波分析的過零點(diǎn) (zer02Crossing)也可以找出反映原始信號(hào)的奇異特征。對(duì)于脈律均勻的脈搏信號(hào)，如平 脈、滑脈、遲脈、數(shù)脈、弦脈、洪脈、浮脈和沉脈等，可提取它一個(gè)周期的脈圖進(jìn)行時(shí)域特征值 的運(yùn)算；對(duì)于脈律不均的脈搏信號(hào)，如澀脈、促脈、代脈和結(jié)脈等，提取多個(gè)周期的脈圖進(jìn)行 時(shí)域特征值的運(yùn)算。二、模式匹配以計(jì)算的脈搏信號(hào)的8個(gè)尺度上的小波變換的能量為輸入神經(jīng)元進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)能 取得更好的分類結(jié)果。對(duì)8種脈象在最佳脈壓力下的各10組數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換后，得到其 在8個(gè)尺度上的能量，共80組數(shù)據(jù)作為輸入樣本。即輸入神經(jīng)元為8個(gè)，目標(biāo)輸出為(000， 001,010,011,100，101，110，111)，分別代表 8 種脈圖。設(shè)定最大訓(xùn)練次數(shù)為50000次，目標(biāo)誤差為10_4，初始學(xué)習(xí)率為0. 01。訓(xùn)練中加入 了動(dòng)量因子，同時(shí)學(xué)習(xí)效率采用自適應(yīng)調(diào)節(jié)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)通過實(shí)驗(yàn)確定。輸入序列的順序采取按特征值相近的脈圖，其輸入順序相隔的原則重新對(duì)輸入神 經(jīng)元的序列進(jìn)行了排序，即將洪脈遠(yuǎn)離數(shù)脈，弦脈遠(yuǎn)離促脈。表2. 1和表2. 2分別列出了在 這兩種輸入神經(jīng)元序列下不同的隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)時(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本的訓(xùn)練結(jié)果。由表2. 1和表 2. 2可以看出，當(dāng)隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)相同時(shí)，第二種輸入的排列方式使得網(wǎng)絡(luò)的收斂性、訓(xùn)練 時(shí)間及訓(xùn)練次數(shù)均優(yōu)于第一種排列方式。改變隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)發(fā)現(xiàn)，使用不同隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練， 比較網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間、訓(xùn)練次數(shù)和結(jié)果誤差等因素后選定隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為30個(gè)。表2. 1第一種輸入序列情況下不同隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)訓(xùn)練結(jié)果的比較
權(quán)利要求
一種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方法，其特征在于包括步驟如下(1)、在測量位置手臂上設(shè)置有激勵(lì)電極E1、激勵(lì)電極E4、測量電極E2和測量電極E3，激勵(lì)電極E1和激勵(lì)電極E4間距離設(shè)置為15cm，通過激勵(lì)電極E1和激勵(lì)電極E4給人體輸入100KHz、0.6mA的載波，此時(shí)人體脈搏信號(hào)被調(diào)制在激勵(lì)信號(hào)中，輸出信號(hào)為調(diào)幅波；(2)、將此調(diào)幅波通過測量電極E2和測量電極E3輸入給脈搏信號(hào)調(diào)理電路，進(jìn)行模擬解調(diào)，濾除高頻載波，便可得到脈搏波；(3)、同時(shí)對(duì)調(diào)理電路中的模擬解調(diào)前的采樣點(diǎn)進(jìn)行高速采樣，經(jīng)串口與LabVIEW軟件通信，利用軟件對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、信號(hào)處理、特征值提取、波形顯示、回歸分析操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方法，其特征是所述的 LabVIEff軟件通過串口與MCU控制器相連接，采用光耦6附37將計(jì)算機(jī)的地與MCU控制器的 地進(jìn)行隔離。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于虛擬儀器技術(shù)的脈搏信號(hào)采集方法，包括步驟如下(1)在測量位置手臂上設(shè)置有激勵(lì)電極E1、激勵(lì)電極E4、測量電極E2和測量電極E3，激勵(lì)電極E1和激勵(lì)電極E4間距離設(shè)置為15cm，通過激勵(lì)電極E1和激勵(lì)電極E4給人體輸入100kHz、0.6mA的載波，輸出信號(hào)為調(diào)幅波；(2)將此調(diào)幅波通過測量電極E2和測量電極E3輸入給脈搏信號(hào)調(diào)理電路，進(jìn)行模擬解調(diào)，濾除高頻載波，便可得到脈搏波；(3)同時(shí)對(duì)調(diào)理電路中的模擬解調(diào)前的采樣點(diǎn)進(jìn)行高速采樣，對(duì)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)、信號(hào)處理、特征值提取、波形顯示、回歸分析操作。本發(fā)明有益的效果是能有效降低信號(hào)處理的復(fù)雜性和困難度，使脈搏信號(hào)的處理分析變得更加方便和簡單。
文檔編號(hào)A61B5/02GK101947105SQ20101026983
公開日2011年1月19日 申請(qǐng)日期2010年8月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月26日
發(fā)明者劉發(fā)榮, 潘觀根 申請(qǐng)人:杭州天誠藥業(yè)有限公司