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基于嵌入式的心血管血流参数检测系统
设计了一种新型的便携式脉搏波信号检测系统.该系统以S3C44BOX处理器为核心,利用光电传感器从指端拾取容积脉搏波,通过对该波形的分析,提取各种参数,同时可以实现对每位受检测对象的脉搏波波形以及参数进行实时地显示.终将嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ移植到S3C44BOX处理器上,使得该系统体积小、无创、检测方便、操作简单,不仅可以应用于临床,更适合社区以及家庭使用.
关键词： 脉搏波信号 光电传感器 S3C44BOX处理器 μC/OS-Ⅱ系统软件 -
基于PSoC单片机的低功耗心率监测设计
以PSoC单片机为心率采集端的核心、手机为智能终端,设计了一个低功耗心率监测系统.在PSoC单片机上实现脉搏波信号的采集转换和数据处理,然后通过蓝牙将数据传输到手机端,实现心率的实时监测.在传统阈值检测算法基础上对脉搏波信号进行预处理,通过缩小算法中引入的心跳间隔特殊值误差提高了算法检测的准确度.测试结果表明,改进算法的检出率比阈值检测算法提高了1.59％,心率采集端的平均功耗仅约40.6 mW.该心率监测系统具有便携性好、功耗低、检测精度高等优点,具有良好的应用价值.
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基于小波变换的脉搏波信号高频噪声与呼吸基线的同时消除
光电容积脉搏波可用于血氧饱和度等人体生理参数的无创检测。由于信号采集过程中存在随机噪声等干扰及人体呼吸等生理活动，脉搏波信号中存在高频噪声和呼吸基线漂移，影响终的人体生理参数测量精度。小波变换的多分辨性可使信号中的有用信息和噪声呈现出不同的特征。因此，本文提出采用基于小波变换的方法对脉搏波信号进行高频噪声和基线的消除。方法首先根据每层小波细节的能量分布和一个周期与整个多个周期的脉搏波信号大分解层数确定分别代表高频噪声和呼吸基线的小波细节，然后同时消除了人体生理参数检测中脉搏波信号的高频噪声和呼吸基线。利用自行研制的光电容积脉搏波采集装置采集脉搏波信号，应用本文的方法同时消除信号中高频噪声和呼吸基线，并采用信号的频谱和交直流比 R进行结果评价。结果经过小波变换的处理之后信号频谱高频段幅值明显降低，交直流信号比 R的稳定性明显增强。结论小波变换有效地同时消除了高频噪声和呼吸基线，将有利于血氧饱和度等人体生理参数无创检测精度的提高。
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多参数病人监护仪有效性验证方法研究(下)
血氧有效性验证方法和验证体系无创脉搏氧饱和度测量功能是监护仪基本的监测参数之一,是反映监护仪性能特征的关键参数.目前大多数监护仪所采用的血氧测量方法都是基于660/940nm双波长光谱吸收的脉搏波信号特征识别和强度分析,虽然这个方法存在某些局限性,如抗运动干扰的特性弱,但因其使用方便、计算方法简单、测量结果客观、重复性好、实时性强等优点,已在临床上广泛应用.
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利用LMS算法处理血氧饱和度监测中的脉搏波信号
血氧饱和度是反映血液中氧含量的重要参数,它的准确监测对于生理研究及医学应用都具有重要的意义.目前对血氧饱和度的无创监测通常是以识别脉搏波并提取其特征值为基础的双波长法,所以,准确识别脉搏波并在相应周期内提取脉搏波峰-峰值,是计算血氧饱和度的基础.由于得到的脉搏波信噪比较低,因此,正确识别脉搏波波形对于准确地测量血氧饱和度是至关重要的.本文利用小均方(LMS)自适应算法处理脉搏波信号,取得了比较理想的降噪效果,从而大大提高了脉搏波的正确检出率.
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血氧饱和度实时监测中脉搏波信号的预处理
目的:对光电脉搏式血氧饱和度监测系统采集的脉搏波信号进行预处理,提高参数计算的实时性与准确性.方法:对原始脉搏波信号噪声特点进行分析,提出相关的预处理方法并设计相应的滤波器,利用Matlab数据分析软件对脉搏波信号及相关参数进行仿真处理.结果:原始脉搏波信号经处理后,在提高运算精度的同时消除了噪声干扰.结论:实现了血氧饱和度的实时快速测量和动态监测显示,为血氧饱和度参数的计算奠定了基础.
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一种近红外无创血糖检测中的脉搏波预处理方法
目的:研究人体光电容积脉搏波提取动态光谱的方法,实现人体血糖浓度的无创伤检测.方法:采用自行研制的光电容积脉搏波采集系统采集人体脉搏波.针对采集到的原始信号中由于呼吸和系统噪声等影响产生的基线漂移和高频噪声,提出基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)结合软阈值去嗓及三次样条插值法进行去噪的方法(即EMD-Spline法),并用信号的频谱进行算法效果评价.结果:该方法有效去除了原始脉搏波信号中的基线漂移和高频噪声.结论:该方法提高了血糖浓度测定的准确性,将促进近红外无创检测人体血糖浓度精度的提升.
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一种消除脉搏波信号中呼吸基线漂移的方法
该文提出一种在经验模式分解的过程中结合小波变换的方法，来消除呼吸基线漂移的影响。首先通过经验模态分解将脉搏波信号分解为若干内在模式分量，并判断出含有呼吸基线漂移信息的分量，再利用小波变换将这些分量分解，将代表呼吸基线漂移的小波细节置零，信号重构后就达到了消除呼吸基线的目的。利用自行研制的测量装置采集的脉搏波信号进行实验验证，并采用信号交直流比进行效果评价。结果表明该方法有效地消除了呼吸基线漂移，这将有利于血氧饱和度等人体生理参数无创检测精度的提高。
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基于脉图的心输出量无创检测仪的研究
设计的心输出量检测仪硬件装置以AT89C52 单片机为核心处理元件,将脉搏传感器采集的脉搏信号经过A/D 转换输入单片机,进行相关计算并通过数码管实时显示.其中的软件分析运用5点差分阈值法进行特征定位,以脉图法为理论基础计算心输出量.实验结果表明,此检测仪测量的正常人的心输出量均值为5.411 L/min,标准差为0.873,而作为金标准的导管法的均值为5.51 L/min,标准差为1.09.此系统能满足常规心输出量的检测要求,实现了一种无创、便捷、可连续检测、易于操作、低成本的新型心输出量检测仪的设计.
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基于Android手机的生理参数移动监测系统
本研究设计了一款基于Android手机的人体生理参数移动监测系统.依据心电信号与脉搏波信号的特点,设计硬件采集系统.利用蓝牙无线通信方式,将硬件电路采集的生理信号发送至手机.通过在Android手机上开发的应用程序,实现心电信号和脉搏波信号的数字滤波处理、实时显示、存储及回显等功能.通过测量的脉搏波传导时间建立连续血压计算模型,并与人体血压实测值进行验证测试.后在多个品牌的Android手机上运行本系统的应用程序,验证该系统的实用性和兼容性.该系统具有体积小巧、成本低、可实时连续监测的优点,实现了连续生理参数监测.
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一种同时消除脉搏波信号中呼吸基线漂移和高频噪声的方法
目的:基于光电容积脉搏波可以实现血氧饱和度等人体生理参数的无创检测.基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中存在人体呼吸和仪器本身热噪声等干扰,脉搏波信号中存在着呼吸基线漂移和高频噪声,影响终的人体生理参数测量精度.方法:因此提出一种在经验模式分解的过程中结合小波变换的方法,来同时消除呼吸基线漂移和高频噪声的影响.首先通过经验模态分解将脉搏波信号分解为若干内在模式分量,并分别判断出含有呼吸基线漂移和代表高频噪声的分量,对于代表高频噪声的分量采用类似小波变换的方法进行滤波,利用小波变换将含有呼吸基线漂移的分量分解,将代表呼吸基线漂移的小波细节置零,信号重构后就达到了同时消除呼吸基线和高频噪声的目的.利用自行研制的测量装置采集的脉搏波信号进行实验验证,并采用信号交直流比R和信号的频谱进行效果评价.结果:有效地同时消除了呼吸基线漂移和高频噪声.结论:该方法将有利于血氧饱和度等人体生理参数无创检测精度的提高.
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基于心电、脉搏波信号的动脉硬化无创检测
动脉硬化无创检测对于预防心血管事件具有重要意义.考虑到心电信号、脉搏波信号之间的耦合及与动脉硬化之间的内在关联,心电信号的特征参数包括RR间期、QRS波宽度、T波幅度,脉搏波信号特征参数包括峰值数、20％主波宽度、主波斜率、脉率及三个波峰的相对高度,使用主成分分析方法对脉搏波特征数据降维后,对样本是否为动脉硬化病例进行评价.将神经网络和模糊逻辑推理有机结合,利用40组临床心电、脉搏波信号,建立基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的动脉硬化评价模型.实验结果表明,该模型可通过自学习实现动脉硬化的安全、无创检测.
