[发明专利]非接触式心电测量系统在审
申请号: | 201910069803.5 | 申请日: | 2019-01-24 |
公开(公告)号: | CN109805922A | 公开(公告)日: | 2019-05-28 |
发明(设计)人: | 彭顺;陈炜 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | A61B5/0402 | 分类号: | A61B5/0402;A61B5/0408 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;陆尤 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 心电测量 人机交互界面 心电信号采集 上位机软件 非接触式 心电信号 低功耗 直观 预处理 采集 信号采集模块 信号处理模块 信号传送模块 使用者操作 被测对象 供电模块 使用对象 数据分析 心电波形 心脏疾病 医疗设备 可存储 可用 心电 元器件 睡眠 存储 传送 分析 节能 清晰 预测 记录 医生 | ||
1.一种非接触式心电测量系统,其特征在于,包括:心电信号采集系统,上位机软件系统两大部分;心电信号采集系统包括信号采集模块、信号处理模块、信号传送模块、供电模块,用于对被测对象心电信号的采集、预处理和传送;上位机软件系统安装在带操作系统的PC机或监视仪,是一个面向使用者操作简单的人机交互界面,用于对采集到的心电信号进行提取、处理、显示和记录;
所述信号采集模块、信号处理模块、信号传送模块、供电模块为系统的硬件部分,其中:
所述信号采集模块由两个电容式干电极和一个参考电极组成,测量心电时电极贴着皮肤,或者隔着衣服;所述信号处理模块包含仪表放大器、高通滤波器和低通滤波器;所述信号传送模块包含AD转换和串口通讯模块;所述供电模块由锂电池和稳压电路组成,为系统提供电源;系统的工作流程如下:
电极通过电容耦合方式采集心电信号,并将心电信号传输至信号处理模块;在信号处理模块中,两个电容式电极采集的信号首先进行差分放大,然后经过高通滤波滤除低频干扰信号,经过低通滤波器滤除高频噪声,之后传输到信号传送模块;在信号传送模块中,信号先经过AD模块,由模拟量转换成数字量,再经过串口通讯模块传送到上位机;上位机软件对采集的信号进行提取和处理,实时显示波形,并将数据存储下来。
2.根据权利要求1所述的非接触式心电测量系统,其特征在于,所述电容式干电极的结构分为四层,从下至上分别为感应层、PCB板、电子元器件层和屏蔽外壳;PCB板正面用于承载电子元器件,反面用于承载感应层。
3.根据权利要求2所述的非接触式心电测量系统,其特征在于,所述电容式干电极的感应层采用敷铜工艺与沉金工艺制作,在PCB板反面敷一层铜,铜上利用沉金工艺保证其导电性和表面平滑,感应层与人体皮肤耦合成电容形式,以采集皮肤上的心电信号。
4.根据权利要求3所述的非接触式心电测量系统,其特征在于,所述电容式干电极的电子元器件层主要由偏置电阻和电压跟随器组成,采用主动供电方式以提高电极的输入阻抗。
5.根据权利要求1、2、3或4所述的非接触式心电测量系统,其特征在于,所述上位机软件系统主要是一个面向使用者操作简单的人机交互程序,与串口进行通讯实现心电信号的提取,用IIR滤波器滤除基线漂移,用小波滤波技术滤除工频和肌电噪声,给使用者显示清晰的波形,并将数据保存在excel文件中;软件系统给医生或使用对象更直观的心电显示,存储的数据用于数据分析、心脏疾病预测和睡眠分析。
6.根据权利要求5所述的非接触式心电测量系统,其特征在于,所述上位机软件中,信号处理如下:
(a)滤除基线漂移
利用IIR数字滤波器设计高通滤波器,用于滤除低频的基线漂移,其通带频率fpass为1Hz,阻带频率fstop为0.5Hz,通带最大衰减为1dB,阻带最小衰减为60dB;其脉冲传递函数形式为:
式中,Y代表滤波器输出信号z变换,X代表输入信号z变换,N为滤波器阶数;a和b为多项式系数,可需要根据采样频率fs计算得到;
处理时,递推形式如下:
式中,x(n-i)为当前或历史待处理的ECG信号数值,y(n)为当前输出的ECG信号数值,y(n-i)为历史输出的ECG信号;
(b)滤除工频和肌电噪声
首先用Daubechies小波对ECG信号进行小波变换多尺度分解,小波阶数为5,分解层数为3,得到信号的1个近似向量cA3和3个细节向量cD1,cD2,cD3;
对3个细节向量cD1,cD2,cD3进行阈值量化;对于cD1,算法为:把用来估计阈值的小波系数向量取绝对值,设其长度为n1,由小到大排序,然后将各元素平方,得到新的待估计向量NV;对NV的每个元素下标k,按下式计算风险向量Risk;求出风险向量Risk最小点所对应的下标k0值,从而得到阈值;
对每一个细节向量,当小波系数绝对值大于等于给定阈值时,保持不变,而小于时,令其为0;
对于cD2,cD3算法相同;
最后对处理后的小波系数细节向量cD1,cD2,cD3,结合近似向量cA3,进行小波逆变换,得到去除工频和肌电噪声的ECG信号。
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