《電子技術應用》
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基于STM32的便攜式家用心電檢測儀的設計
來源:電子技術應用2013年第9期
陳穎昭1,3,高躍明2,3,甘振華3,李仁貴3,李秀翔2,3,杜 民3
1.福州大學 電氣工程與自動化學院,福建 福州350000; 2.福州大學 物理與信息工程學院,福建 福州350000; 3.福建省醫療器械和醫藥技術重點實驗室,福建 福州350000
摘要: 設計了一種基于STM32的便攜式家用心電檢測儀。心電電極采集體表單導聯心電信號,經預處理電路對心電信號進行放大、濾波和電平抬升后,送至STM32中進行模/數轉換和數字處理,在液晶屏上實時顯示心電波形、心率和分析結果。實驗表明,該心電儀能有效提取心電信號的特征點,準確測得心率,分析出4種常見心率失常癥狀,并可測得HRV的時域參數。
中圖分類號: TP216
文獻標識碼: B
文章編號: 0258-7998(2013)09-0018-03
Design of a portable ECG detecting instrument based on STM32
Chen Yingzhao1,3,Gao Yueming2,3,Gan Zhenhua3,Li Rengui3,Li Xiuxiang2,3,Du Min3
1.College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350000,China; 2.College of Physics and Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350000,China; 3.Fujian Key Lab. of Medical Instrument and Pharmaceutical Technology, Fuzhou 350000,China
Abstract: A portable ECG detecting instrument based on STM32 was designed. Through the single lead, the instrument could acquire ECG signal from the body surface. After amplification, digital filtering and level elevation by preprocessing circuit, the ECG signal was sent to the STM32 for analog-digital conversion and digital processing. The heart rate, ECG waveform and analysis results were displayed in real-time on the LCD screen of the instrument. Experiment results showed that this system could effectively extract the feature points of ECG signal, accurately measure heart rate, analyze four kinds of common arrhythmia, and measure time-domain parameters of HRV.
Key words : STM32;dynamic difference-slope threshold;arrhythmia analysis;HRV time-domain analysis

    心電信號反映心臟興奮的電活動過程,它對心臟基本功能及其病理研究具有重要的參考價值。由于心臟類疾病具有長期性和突發性,要及時、準確掌握患者的第一手資料僅靠患者到醫院做一次或幾次心電圖是不夠的[1]。因此,家用心電檢測儀對心臟類疾病的自我預警和輔助治療具有重要的臨床價值和廣闊的市場前景[2]。

    目前,臨床上廣泛使用的Holter(動態心電圖機)成本高,不適合在家庭長期使用?,F有家用心電檢測儀大多采用普通單片機,只能實現對心電信號的采集和顯示,進而通過上位機對心電信號進行分析[3],難以對心電信號進行實時的處理和分析,因此研發一種可實時處理、適用于社區醫院和家庭保健的便攜式心電檢測儀具有重要的現實意義。
    本心電檢測儀以意法半導體公司的STM32作為控制核心,系統硬件電路由預處理模塊和核心處理器模塊組成,能準確提取人體體表的心電信號。在程序設計上采用了模塊化方法,實現了良好的移植性,可實現對心電信號動態顯示并進行數據分析。
1 系統總體設計
    系統采用模塊化的設計思想,由預處理模塊、數字處理及分析模塊和存儲模塊3部分組成。系統結構框圖如圖1所示。

1.1 預處理模塊設計
    心電信號的特點主要有:(1)微弱性,幅值一般只有0.01 mV~5 mV;(2)低頻特性,其頻譜范圍一般為0.05 Hz~100 Hz;(3)高阻抗特性;(4)易受干擾,這些干擾主要有低頻的基線干擾、高頻的肌電干擾和50 Hz的工頻干擾[4]。根據心電信號以上特點,要求預處理模塊具備以下幾個特性:(1)高增益,增益一般為800~1 000倍。為了抑制零點漂移和提高共模抑制比,電路分兩級實現,前置放大器的增益不能太高;(2)高輸入阻抗;(3)高共模抑制比;⑷低噪聲電平。
    預處理模塊電路部分包括心電電極、右腿驅動電路、前置放大電路、高通濾波電路、主放大電路、低頻濾波電路、50 Hz陷波電路以及電平抬升電路等幾部分。預處理模塊框圖如圖2所示。

    預處理模塊的性能參數如表1所示。
1.2 數字處理及分析模塊設計
    數字處理及分析模塊的主要功能是對預處理模塊送進來的模擬信號依次進行模/數轉換、心電信號特征點的檢測以及心電信號的分析和顯示。
1.2.1 心率計算
    系統通過對數據緩存區內的心電數據進行分析,計算出檢測者的實時心率和平均心率。通過6 s的心電數據即可計算出實時心率,再對10組實時心率取平均值,就可得到平均心率。實時心率由下式得到:
    
其中,Fs表示采樣頻率(為200 Hz),meanR_R為6 s內的平均R-R間距。
    由實時心率的計算式(1)可知,要得到準確的心率值,就必須得到準確的R-R間距,即R波的檢出率要高。閾值分為固定閾值和動態閾值[5]。固定閾值可能會由于高P、T波的存在而產生誤判;動態閾值法克服了這些缺點,提高了特征點的檢出率,避免了漏檢或者多檢的情況。本文對已有的差分閾值法進行改進,采用動態差分-斜率閾值,并根據心電信號生理原理加入漏檢和過檢判斷[6],提高了QRS波的檢出率,在心律失常和QRS波幅值較小等復雜情況下,也能有較高的檢出率,為下一步心率失常分析和HRV時域參數分析打下基礎。
1.2.2 心率失常分析
    本儀器能實現對4種常見心律失常進行分析,包括漏搏、停搏、心動過速、心動過緩。其實現方法如表2所示。根據表2的判別條件,當檢測到上述4種心率失常中的1種時,儀器連續發出2 s的報警聲,并且在屏幕上顯示出相應的心率失常類型。

1.2.3 HRV分析
    心率變異性HRV(Heart Rate Variability)是指心臟搏動周期存在的微小變異現象。HRV可作為反映心臟交感神經和迷走神經活動緊張性和均衡性的一種非侵入性指標,也是心電自動分析系統重要的組成部分[7]。基于嵌入式系統實時性的考慮,本儀器采用時域分析法對HRV進行分析。HRV時域分析常用指標及對應的生理意義[8]如表3所示。

2 實驗結果及分析
    (1)動態斜率-差分閾值算法有效性的驗證
    本文采用MIT-BIH部分心率失常數據對本算法進行測試,如表4所示。在誤檢比較多的幾個文件中,由于存在嚴重的肌電噪聲或者QRS波變化太劇烈,導致動態閾值跟不上信號變化所致。總體正確率達到了98%以上,說明算法對于R波的檢測是有效的。

    (2)4種常見心律失常的驗證
    用MPS450多參數模擬儀產生4種常見心率失常信號,本檢測儀可準確分析心率失常的類型。由表5可看出,儀器在分析停搏、心動過速和心動過緩時,正確率都達到了100%,在分析漏搏時達到了95%。實驗表明,本儀器對4種常見心率失常的分析具有很高的可靠性。

 


    本心電檢測儀實現了心電信號的采集和顯示、心率的計算、4種常見異常心率分析和HRV時域分析的功能。采用動態差分-斜率閾值法,提高了在干擾下或者QRS波幅度較小的情況下對心電信號特征點的檢出率,對4種常見心率失常分析具有很高正確率,還可以根據HRV時域參數來提示受測者是否需要加強鍛煉。本儀器還設有GRPS模塊接口和SD卡接口,將來還可進一步擴展,進而實現遠程通信的功能。因此,本檢測儀在社區醫院和家庭保健中的應用將對心臟疾病的預防和診斷做出重要貢獻。
參考文獻
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[2] 孫佑元,譚杰.目前我國家用醫療器械現狀及展望[J].中國醫療器械信息,2011(02):28-29.
[3] 霍鋮宇,寧新寶,卞春華,等.基于嵌入式技術的便攜式心電監護儀[J].計算機工程,2008,35(17):222-224.
[4] 王余濤.基于嵌入式系統的便攜式心電監護系統的研制[D].哈爾濱:哈爾濱工業大學,2010.
[5] 姚歡,王劍鋼.ECG信號QRS波群檢測算法的進展[J].現代生物醫學進展,2012(4):3988-3991.
[6] She Lihuang,Wang Guohua,Zhang Shi,et al.An adaptive  threshold algorithm combining shifting window difference and  forward-backward difference in real-time R-wave detection[C].  2009 2nd International Congress on Image and Signal  Processing(Volume8),October 2009,Tianjin,China:4057-
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[7] 董紅生.心電波形檢測與心率變異性分析方法研究[D].蘭州:蘭州理工大學,2012.
[8] 辛衍波,王松濤.體育運動對心率變異性的影響[J].現代預防醫學,2011(10):1873-1875.

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