基于实时采集医电信号的医疗电子系统的设计

发布时间:2018年11月08日 16:11    作者:chinco
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                  摘  要: 论介绍了创新的图形化医疗电子设计平台——NI ELVIS,并分析了其优势。该设计平台可帮助设计人员完成医电信号的采集、前置调理电路的设计、高级信号处理算法的开发与分析、软硬件集成测试以及原型化系统实现等全部生物医电系统开发。
                          “在医疗电子领域,‘中国越来越世界化,世界越来越中国化’的趋势十分明显,中国的医疗电子厂商要把握好当前的机遇,在技术与市场两个方面取得突破。”在日前由创意时代主办的第三届中国国际医疗电子技术大会(CMET2010)上,来自医疗电子分析机构、整机、IC及元器件、工业设计、制造工业等多方面的专家齐聚一堂,共同为中国医疗电子产业的发展献言进策。
                          医疗电子系统开发所面临的困难
                          如何将创新的思想转化为研究成果或专利?如何快速地设计出满足市场需求的产品?如何在有限的时间内完成产品的测试,缩短上市时间,这些问题都成为医疗电子行业工程师所面临的巨大挑战。而且,挑战不仅仅来自市场的需求,更主要的是,医疗电子系统的开发涉及众多学科与研究领域,例如测试测量、电子电路、计算编程、信号处理、光学或图像处理、机械电子等,其独特的跨领域特性意味着工程师在开发过程中需跨越多个开发平台,从而完成项目设计中的不同阶段,并且在各部分完成独立开发之后,再做一定的整合与集成。而各个开发阶段有不同的任务与需求。复杂的医学电子系统开发过程不仅对工程师提出了要求,更对集成的设计平台提出了挑战。由于各个开发阶段需要不同的设计平台,硬件与软件开发的集成也成为医电系统设计的瓶颈,所以医电系统的设计平台需要兼顾这两部分的结合,并保证有足够的灵活性、兼容性以及强大的算法开发能力。
                          除此之外,由于目前医电系统的复杂性日益增加,临床应用中对精度或鲁棒性的要求也不断提高。因此,在前期的系统设计阶段就需要引入一定的真实医电信号作为测试输入;同时,为了满足24 h的重症监护等特殊应用需求,设计阶段还需要考虑到实时性等硬件控制的相关要求。所以,设计平台也需要能够满足但不能局限于信号的仿真,更需要引入真实的医电信号完成实时信号的采集、分析与处理。
       

               

                          由上述可见,医疗电子的设计过程中所需要考虑的技术问题牵涉广泛,对设计工程师来说难度和要求也更高。如何帮助医电设计工程师快速上手,更高效地实现生物医电系统的设计与开发,需要一个能够满足各方面需要的集成化商用开发平台。在此应用背景下,NI推出图形化设计平台帮助设计者实现医疗电子的设计与研究工作。
                          图形化医疗电子设计平台
                          做为图形化系统设计的领导者,自1986年诞生以来,NI以及LabVIEW图形化开发平台始终致力于简化编程的复杂性,在所有涉及到数据采集、控制与设计的领域里,LabVIEW图形化编程方式已经成为标准的开发工具。对于医疗电子设备的开发团队而言,借助NI硬件平台不仅可以连接各类医电传感器,快速实现医电信号的测量,还可以实现自定义的前端电路开发,包括板级电路或者是可编程的硬件逻辑电路。另外,结合开放的LabVIEW编程平台,后端的信号处理算法的开发也可以通过图形化的开发方式实现,并通过NI软硬件的无缝结合,将算法快速部署至硬件平台。
                          对于前端医电系统的设计而言,自定义的板级电路设计往往是主要部分,通常用于一些采集后的前端调理等。这些调理电路的设计,可以通过专业的电子电路设计与仿真平台——NI ELVIS实现。例如医电信号采集系统,可以借助其五位半隔离数字万用表功能来实现。又或者是前置放大、滤波、隔离等较复杂的前端调理电路系统,也可以在ELVIS开放的电路板上借助NI Multisim电路设计软件完成, Multisim除了具备板级电路设计、硬件电路仿真功能外,还可以方便地与ELVIS相集成,直接控制ELVIS上的各种仪器功能,使得硬件电路的搭建、设计、仿真过程效率更高。
                          目前,除自定义的板级电路设计以外,基于FPGA的可编程逻辑电路在医电系统设计中的应用也越来越广泛。FPGA具备硬件电路的高速处理性能以及软件系统的可编程灵活性,特别适用于需要实时采集并分析的重症监护等情况。为了方便工程师进行FPGA系统的开发,NI提出了创新的LabVIEW FPGA技术与CompactRIO硬件平台,无需VHDL的经验,生物医学工程师可使用图形化编程方式,直接参与到编程工作中,快速实现医电系统从设计、仿真到原型等完整过程。
                            目前以硬件描述语言(Verilog 或 VHDL)所完成的电路设计,可以经过简单的综合与布局,快速的烧录至 FPGA 上进行测试,是现代 IC 设计验证的技术主流。这些可编辑元件可以被用来实现一些基本的逻辑门电路(比如AND、OR、XOR、NOT)或者更复杂一些的组合功能比如解码器或数学方程式。在大多数的FPGA里面,这些可编辑的元件里也包含记忆元件例如触发器(Flip-flop)或者其他更加完整的记忆块。系统设计师可以根据需要通过可编辑的连接把FPGA内部的逻辑块连接起来,就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里。一个出厂后的成品FPGA的逻辑块和连接可以按照设计者而改变,所以FPGA可以完成所需要的逻辑功能。
                          除了多样化的硬件平台之外,开放且灵活的LabVIEW软件平台是图形化医疗电子设计平台的另一大优势。LabVIEW提供了高效的编程方式,不仅将硬件I/O引入算法设计,直接调用图形化硬件平台上采集的数据,而且内置了强大的信号处理开发工具,实现高效的算法开发,还通过代码重用,调用成熟算法,简化构建系统的复杂性,使得设计阶段的实时采集与分析成为可能。
       
                          实时采集并使用真实医电信号完成
                          医疗电子系统的设计
                          医电信号(心电信号、血压信号、脑电信号等)代表了一定的病理特征,需要从中提取出病理特征参数以便于诊断。例如对于心脏病相关的诊断,就需要从预处理后的心电数据中提取QRS波间隔、QRS波幅度、PR间隔、ST间隔、胎儿心率等各种特征。这些特征可以提供关于心率、传导速度、心脏内各种组织状态和各种异常情况的信息,为心脏疾病的诊断提供依据。
                          与其他工业应用中激励信号不同,生物医电信号很难由PC仿真出来,必须通过实际采集来获得。因此,对于医电工程师而言,真实数据源的获取对于系统的设计尤为关键,甚至会影响到系统最终的设计效果。这对于医电设计平台十分重要。一般来说,对于实际医学信号的获取有2种途径:共享数据库与实际采集。
                          与世界权威医电数据库的兼容
                          为了方便全世界的医学工作者了解并分析典型的医电信号,麻省理工大学(MIT)与美国国家卫生总署(NIH)都提供了权威的生物医电数据库,其中存储了大量不同特征的医电信号。例如MIT数据库中提供了相当完整的多通道心电数据,包括动脉血压(ABP)、中心静脉压(CVP)、心电图(ECG)、呼吸(respiration)等临床采集到的信号,这其中不仅包含了正常的信号,还提供了各类病症患者的信号,帮助科研工作者根据信号设计相关的分析算法,实现相应功能,并用于原型系统的测试。
                          但是,由于数据库的内容所采用的格式并非通用的文件格式,对于医电工程师来说,就需要做另外的文件转换工作,这就为不熟悉数据格式及文件转换的医电工程师增加了额外的负担。所以,实现快速医电系统设计开发的前提条件之一,就是开发平台必须能够兼容这些权威的数据库文件。
                          NI提供的生物医电工具包提供了文件转换的功能,不仅可以读取MIT的数据文件,同时也可以在不同的文件格式之间进行转换,例如TDMS、LVM、ABF数据库以及MAT文件等。
                          临床生物医电信号的实时采集
                          虽然权威数据库提供了大量的医电信号,但依然不能取代实际临床数据采集。一方面,系统最终需要投入实际临床应用,因此,信号的实时测量是系统设计中的必要功能;另一方面,对于一些具备创新性和特定病理分析的系统而言,往往需要一些特殊的临床信号。例如有特殊病患特征的心电信号,像心率不齐、心率变异、早搏等,由于病症的复杂性与多样性,当数据库无法提供的时候,需要通过临床采集来获得。
                          除此之外,采集实际医电信号还有另外的重要意义。真实测量中,信号往往伴有各种测量噪声或电磁干扰等,所以,噪声消除、信号提取等问题必须在设计阶段就予以考虑。由于干扰噪声与实际环境有关,公共数据库无法提供,所以必须通过实测来获取。
                          以NI ELVIS平台为例,可以通过连接到各种第三方的医电传感器来获取真实的医电信号。例如Vernier公司的一系列生物医电传感器,可测量包括的血压、心电、心率、呼吸等医电信息。在ELVIS平台上,还可以实现自定义的放大、滤波、隔离等电路系统,甚至可以设计加入DSP或FPGA等芯片完成更复杂的电路设计,通过采集实际的医电信号,有针对性地实现系统的设计与测试。
                          创新的算法设计之路
                          对于创新的生物医电系统而言,外围电路的设计只是系统硬件设计中的一部分,由于生物医电行业的发展,很多算法已经成熟化、公开化。所以在某些情况下,可以重用这些已有算法进行进一步开发。尽管如此,当算法间的开发平台或者编程语言互不兼容时,仍然需要重写算法并调试,反而给开发带来一定的麻烦。另外,在一些大型或长期项目的开发过程中,也往往会遇到平台的兼容性问题。例如需要兼容先期所积累的开发成果,或者不同开发小组、项目间代码的互享等。算法开发平台的转换,也往往成为算法开发的瓶颈。为了应对挑战,开发平台必须具备足够的开放性,以兼容不同语言平台上的算法,完成代码共享。
                          除兼容性外,快速自定义算法的开发与硬件调用也是自定义算法开发中不可或缺的部分。对于生物医电工程师而言,编程方面的技能往往不如专业的计算机工程师。在这种情况下,如果要完成复杂系统及算法的开发,则需要花大量的时间学习庞大而精湛的编程技能。同时,为了与医学传感器、数据采集系统等硬件调用相结合,更需通晓系统中断、API调用、操作系统编程等更底层的编程技能,以及上万行代码的积累,而对于大多数生物医电开发工程师来说,满足这些要求的可能性微乎其微。所以,这就要求生物医电的算法开发平台能够提供高效的编程工具,帮助工程师实现硬件的调用和程序开发。
                          基于LabVIEW开发的生物医电工具包(Biomedical Startup Kit)很好地解决了算法开发的高效性、算法的兼容性、平台的开放性以及软硬件的集成性等问题。
                          与 C 和 BASIC 一样,LabVIEW[2] 也是通用的编程系统,有一个完成任何编程任务的庞大函数库。LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据  LabVIEW标志显示及数据存储,等等。LabVIEW[2] 也有传统的程序调试工具,如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序(子VI)的结果、单步执行等等,便于程序的调试。LabVIEW是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言。传统文本编程语言根据语句和指令的先后顺序决定程序执行顺序,而 LabVIEW [2]则采用数据流编程方式,程序框图中节点之间的数据流向决定了VI及函数的执行顺序。VI指虚拟仪器,是 LabVIEW [2]的程序模块。LabVIEW 提供很多外观与传统仪器(如示波器、万用表)类似的控件,可用来方便地创建用户界面。用户界面在 LabVIEW 中被称为前面板。使用图标和连线,可以通过编程对前面板上的对象进行控制。这就是图形化源代码,又称G代码。LabVIEW [2]的图形化源代码在某种程度上类似于流程图,因此又被称作程序框图代码。
                          为了更好地帮助工程师开发生物医电解决方案,NI的生物医电工具包内建了丰富的信号采集、分析算法与图形显示等方法,开发工程师可以直接调用,甚至完成一些现成的生物医电科研项目,例如生物医学记录、在线生物信号减噪、ECG特征提取、心率变异分析以及无创血压测量分析等。更主要的是,借助LabVIEW开放平台更便于在现成项目或算法的基础上进行二次开发并融入自定义的算法。目前, NI的生物医电工具包可以通过网络免费下载获取,进一步方便了医电工程师在开发中使用。
                          交互式算法开发与验证
                          以心电信号消噪为例,心电图(ECG)是一种记录心脏产生的生物电流的技术。临床医生可以利用心电图对患者的心脏状况进行评估,并做出进一步诊断。心脏电活动按力学原理可归结为一系列的瞬间心电综合向量。在每一心动周期中,作空间环形运动的轨迹构成立体心电向量环。应用阴极射线示波器在屏幕上具体看到的额面、横面和侧面心电图向量环,则是立体向量环在相应平面上的投影。心电图上所记录的电位变化是一系列瞬间心电综合向量在不同导联轴上的反映,也就是平面向量环在有关导联轴上的再投影。投影所得电位的大小决定于瞬间心电综合向量本身的大小及其与导联轴的夹角关系。投影的方向和导联轴方向一致时得正电位,相反时为负电位。用一定速度移行的记录纸对这些投影加以连续描记,得到的就是心电图的波形。心电图波形在基线(等电位线)上下的升降,同向量环运行的方向有关。和导联轴方向一致时,在心电图上投影得上升支,相反时得下降支。ECG传感器可以通过电极连接人体并感知生物电流,ECG信号可以通过ELVIS来完成采集,如图1所示。ECG消噪是ECG特征提取的预处理。因为心电信号在采集过程中会被噪声以及人为引入的伪影所污染。例如电源线干扰、电极分离或接触产生的噪声、病人在移动中引入的伪影还有基线漂移等。这些噪声和伪影也在感兴趣频段内,往往与心电信号本身相互干扰,从而影响到心电信号的分析和特征提取。通常,电源线干扰可以通过采集硬件、ELVIS或FPGA上所设计的陷波滤波器电路来完成。但基线漂移和其他宽带噪声通过硬件滤波器很难消除,而软件处理则成为设计关键。
                          通过LabVIEW以及生物医电工具包,工程师可以选择小波去趋势、FIR滤波器等方法消除基线漂移。具体滤波器或者小波基等参数设置将产生不同的消噪结果,开放式的平台不仅可以允许工程师自行调节参数,更可以引入自定义的消噪方法。例如对于其他宽频干扰,用户除了可以使用小波方法之外,还可以尝试自适应滤波、AR建模等方法。
                          最后,在消除各类噪声与伪影之后,工程师可以开发特征提取算法。同样地,在生物医电开发平台上,可以通过整合鲁棒的提取算法或者自行开发的算法检测ECG信号的特性,例如QRS复合、P波形和T波形。图2所示为经过小波多分辨率分析(MRA)处理完成的心电信号中的QRS群波监测。
                          NI提供的图形化生物医电开发平台,结合了开放的LabVIEW软件,无缝集成了众多NI硬件平台(如ELVIS、CompactRIO等),不仅可以连接各类生物医电传感器,采集各类实际的医电信号,实现前段调理电路的设计仿真工作,而且可以通过LabVIEW图形化编程平台,调用工具包中现成算法,兼容第三方算法或者开发自定义的算法。工程师或者科研人员可以在该平台上完成从医电信号的采集、前置调理电路的设计、高级信号处理算法的开发与分析、软硬件集成测试以及最终的原型化系统实现等全部生物医电系统开发流程,快速地将创新的思想、专利或研究成果转化成产品、并保证产品的可靠性和稳定性,从而缩短医疗电子设备的开发时间。
来源:电子发烧友网

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