生物医学信号测量实验系统设计

沈义民，裘利坚，汤守健，谭 玮

（浙江大学 生物医学工程与仪器科学学院教学实验中心，浙江 杭州 310027）

生物医学信号处理是生物医学工程学的一个重要研究领域，也是近年来数字信号处理技术的一个重要应用方面［1］。生物医学信号处理课程已成为国内外大多数生物医学工程专业本科教学大纲中的专业基础课程，它为学生进一步学习及开展科研工作奠定了基础。该课程作为生物与医学工程专业的核心课程，充分体现了生物医学与工程学的交叉性，其综合性、理论性和实验性都很强，因此其教学过程对于培养学生运用工程技术手段解决生物医学领域具体问题的能力具有重要意义［2］。通过该课程的学习，旨在让学生了解各种生物医学信号及其特点，掌握生物医学信号处理的基本原理、算法和设计应用技术，培养学生对各种原始生物医学信息进行有效的信号加工处理技能［3－6］。由于生物医学信号处理课程的教学内容既包含有抽象的理论，又有实用技术，还涉及到实际的生物医学问题，所以对其教学方法与手段的设计要求很高，否则难以达到优良的教学效果［7－8］。

生物医学信号处理是一门实践性很强的课程，为切实提高学生的动手能力，需多开设设计性和综合性强的实验课程［9－10］。生物医学信号的测量无疑是该课程实验教学中最基础环节，因此包括体温、心电、血压、呼吸、脉搏等常见人体医学信号测量实验系统可以为学生创造了一个很好的实验平台。

1 生物医学信号特点及范围

生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号［11］。其特点可归纳为：

（1）噪声强。所谓强噪声是指由于人体自身信号弱，加之人体又是一个复杂的整体，因此信号易受噪声的干扰。例如对于要从母体腹部提取的胎儿心电信号，母体的心电信号就是一个强噪声。

（2）信号弱。人体的生理参数的强度微弱，如电压信号大都在微伏、毫伏量级，压力信号强度也很弱。

（3）频率低。生物医学信号频率范围一般较低。除心音信号在音频段，其他大多数电生理信号是在甚低频段，甚至是直流信号。

（4）随机性强。生物医学信号不但是随机的，而且是非平稳的，因此对检测传感器的灵敏度和分辨率有较高的要求。表1列出实验系统涉及的人体生理参数范围，各文献报道的参数值范围不尽一致，因为人体生理参数本身就具有显著的离散性，被测人体系统处于在某种特定的状态，某一生理参数值的范围可能有很大的变化。

表1 实验系统涉及的人体生理参数范围

2 生物医学信号采集实验系统设计

2.1 总体设计思路

不同的信号类型采用不同的检测方法。一般，对于生物电信号通过电极采用一定的导联方式检测出来，而对于非电量参数则通过各种传感器变换成电信号后被检测，然后通过前置放大滤波电路去掉原始信号中的干扰得到初级的生物信号。不同的生理参数采用不同的电极或者传感器以及对应的前置放大滤波电路，后级的信号采集、存储及数字处理的过程则基本类似，整个测量实验系统见图1。

2.2 传感器的选择及前置放大滤波电路的设计

2.2.1 体温

体温传感器采用负温度系数的半导体热敏电阻，其特点为灵敏度高、热容量小、相应速度快、分辨率高。其对应的放大电路见图2，采用2级反向放大电路使得输出电压与温度成正比例关系。

图1 生物医学信号测量实验系统架构

图2 体温测量放大电路

2.2.2 心电（ECG）

由于电信号可直接采用医用心电图机的电极连接至放大电路。由于是实验系统，采用肢体导联电极更方便实验需求。心电测量放大滤波电路见图3和图4。

心电肢体导联（左、右手）信号分别从LIFT和RIGHT引入，由IC6A、IC6B、IC8A、IC8B、IC8C构成的差分放大电路两个输入端，经过一级放大后再经由IC8D构成的滤波电路滤波后，通过IC7B进行二级放大。可通过电位器R37、R42分别调节一、二级放大电路的放大倍数，电位器R38用于调节电路对称性。IC7A与其外围电路构成屏蔽驱动电路以提高共模抑制比。IC9为模拟光耦，用于隔离心电放大电路与信号采集电路，确保系统安全性。

2.2.3 血压

血压传感器采用压阻式固态压力传感器［12］，其结构如图5所示，其核心是利用半导体扩散技术在硅膜片上扩散4个P型电阻构成平衡电桥。当膜片两侧存在压力差时产生形变后阻值发生变化，电桥失去平衡，输出相应的电压，电压与膜片两侧的压力差成正比。对应的放大电路见图6。

图3 心电测量放大滤波电路一

图4 心电测量放大滤波电路二

图5 压阻式固态压力传感器结构

图6 血压测量放大电路

图6中的IC2与外接电阻构成一恒流电路，其6脚输出一恒定电流提供给压力传感器SE1的2端。IC4构成温度补偿电路，输出至运放IC5的5脚。传感器将压力信号转换成电信号后通过IC5差动放大后输出至IC3输出。电位器RP1可改变放大倍数。

2.2.4 呼吸

用于测量呼吸波的传感器是由一个差压传感器和一个差压阀组成差压式流量传感器，又称节流式流量传感器，它是利用差压阀内的节流装置将管道中的流体的瞬间流量转换成节流装置前后的压力差从而转换成电信号的。其测量放大电路见图7。

图7 呼吸测量放大电路

压力传感器将变化的电压通过连接器JP0接至由IC1A、IC1B、IC1C构成的差动放大电路以及IC1D进行两级放大后，在AI0端输出一个与压力成正比的电压波形。

2.2.5 脉搏

脉搏传感器由无源的紧密压力换能器和一个指套组成，将其绑在食指上即可测量脉搏。脉搏测量放大电路见图8，其核心为一个差分放大器U7，电位器RP61用于调节放大倍数，U6A、U6B、U8为输入输出阻抗匹配电路。最终可在AI3端输出一个与压力成正比的电压波形。

图8 脉搏测量放大电路

2.3 信号采集设备USB6008

NIUSB6008是一款便携式的数据采集设备，用于采集各类实时信号，可以与图形化编程软件NI Lab－VIEW无缝集成，可轻松地在PC上完成采样数据的分析、处理以及友好用户界面的设计，方便地构建一较完整的测量系统。在实验系统中，利用USB6008的8路AI输入端，可实现多路信号的并行采集，方便地观察研究各种生理信号的相关性。

2.4 基于LabVIEW的上位机测量软件设计

图形化的编程环境可以较方便地实现用户界面，利用LabVIEW系统中内嵌的DAQ Assistant实现与USB6008的无缝连接。只需通过简单设置采样通道、采用电压范围、采用模式、采用率等参数，就可以方便地将数据采集进来。利用LabVIEW中的数字信号处理单元可以方便地对信号进行高通、低通等滤波处理。在上位机测量软件中主要采用了Butterworth低通滤波，简单地演示了滤波的效果。对于滤波后的数据通过一定的算法可获得相关的生理参数量化数据，在软件中实现了心率、潮气量、脉率的计算。利用 Write To Measurement File可以将采集的数据保存成lvm文件，并可以利用 Read From Measurement File读取数据。上位机测量软件的前面板设计如图9所示，源程序如图10所示。

图9 上位机测量软件前面板

图10 上位机测量软件源程序

2.5 基于Matlab的数字信号处理

对于采样保存后的数据经过数据格式转换，可应用Matlab工程语言分析和实现常见的生物医学信号处理过程。在实验教学环节中包括如数字滤波器的设计，生物医学信号的时域、频域分析等，例如高、低通数字滤波器设计，功率谱分析等。

3 结束语

生物医学信号测量以人体作为信号源，其复杂程度是任何工业工程系统都不能比拟的。与一般的测量系统相比，其特殊性主要表现为安全性方面和强噪声背景。当在生物信号的测量过程中需要对人体施加一定的能量时，如通过人体的电流、施加于人体的放射性射线等，必须考虑人体的承受能力并按规定作出一定的限制。而且其承受范围制不仅取决于生物组织本身的物理、化学性质，还受到这些作用产生的生理学、心理学影响。例如在心电测量时金属电极直接作用于人体，而人体是一种导体，当有低频微电流（直流到1 kHz）流入人体时可能会对敏感人群产生微电击，极易诱发心室颤动造成被测对象的猝死，而同样的条件可能对健康普通人群又相对安全。因此我们在设计生物信号测量系统时必须考虑所有人群的安全性要求，如在实验系统的设计中除了所有的电源均采用医用级DC－DC隔离电源外，在心电测量电路中的输出端必须采用光耦与采样系统隔离。

该实验系统应用于“生物医学信号处理”、“现代医学仪器”、“传感器原理”等多门核心课程的实验教学中。在实际使用中常遇到的是个体化差异问题，同样的装置及测量环境，因被测对象的不同而产生的实验效果相差很大。当然，这也充分体现了人体生物医学信号的离散性。

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［1］巩萍，胡俊峰，隋美蓉.《生物医学信号处理》实验教学系统的设计与开发［J］.中国医学教育技术，2013，27（6）：683－685.

［2］乔惠婷，李德玉，牛海军等.生物医学工程核心课程“生物医学信号处理”课程改革的思考［J］.中国科教创新导刊，2011（29）：32－33.

［3］Tompkins W J.Biomedical Digital Signal Processing［M］.New Jersey：Entice Hall，USA，2000.

［4］Rangayyan R M.Biomedical Sinal Analysis：A Casestudy Approach［M］.IEEE Press Series on Biomedical Engineering：Wiley，NY，USA，2002.

［5］Reddy D C.Biomedical Digital Signal Processing：principles，algorithms，and applications［M］.New Yoke：Tata McGraw Hill，USA，2005.

［6］Najarian，Kayvan.Biomedical Signal and Image Processing［M］.Boca Raton：CRC/Taylor ＆ Francis，2006.

［7］盛立芳，王启.研究性学习模式在专业课教学中的应用［J］.中国大学教学，2009（9）：60－61.

［8］饶妮妮，杜晓川，欧凤.生物医学信号处理课程研究性教学的探索与实践［J］.高教论坛，2011（8）：78－80.

［9］吴水才，白燕萍，杨春兰，等.生物医学信号远程监护实验教学系统的研制［J］.实验技术与管理，2008，25（10）：59－62.

［10］吴建盛，吴建孟.生物医学信号检测与处理［J］.时代教育，2011（9）：6.

［11］周杰.生物医学信号处理方法概述［J］.华章，2012（8）：320－320.

［12］汤守健，陈星，沈义民，等.生物医学传感器与检测实验教程［M］.杭州：浙江大学出版社，2013.