陈建锋,孙朋,林金朝,庞宇,王延向
(1. 重庆邮电大学 光电工程学院,重庆市400065;2. 解放军309医院,北京市100091)
随着社会的快速发展,人们的生活节奏不断加快,工作的压力和不规律的生活方式促使心血管疾病的发病几率迅速上升[1]。世界卫生组织(WHO)统计数据显示,世界上每年约有1700万人死于心血管疾病,占全球死亡总数的30%,预计到2030年,死于心血管疾病的人数将增加到2330万人[2]。传统的心电监护设备,具有体积大,价格昂贵,需要连接市电等缺点,无法随身携带和随时监测,因此研制一种微型化、便携式的智能心电监测设备具有重要意义。
随着智能手机的普及,一些心电处理类的APP相继涌现。其中一些APP通过闪光灯和摄像头来获取手指的脉搏波,测算出心率,并分析心率变异性,其精度还有待提高;三星Galaxy S5手机甚至集成了心率传感器,亦是通过脉搏波来测算心率,缺点是无法显示心电波形。本文基于生物电势测量芯片ADS1292R设计了一种心电和呼吸信号采集装置,通过OTG线将采集的数据传送给手机,可得到较为可靠的心电和呼吸信号。该装置具有体积小,低功耗,方便携带等特点。
人体心脏有规律地进行收缩和舒张,在每一个心跳周期中,心脏的电位变化可以通过人体的体液以及导电组织传到身体表面[3]。在身体表面特定位置贴上电极片(银-氯化银电极片),并通过导联线和电路处理,即可得到人体心电图(ECG,Electrocardiograph)[4,5]。
呼吸是人体体内与外界进行气体交换,呼吸率是反映人体呼吸道健康状况的重要生理参数[6]。呼吸信号的测量采用胸阻抗法[7,8],随着人体的呼吸运动,胸廓和肺内气体不断发生变化,根据电阻定义R=ρL/A,这就相当于ρ和L/A发生了变化,因而人体胸部阻抗也就发生变化。通过检测胸部电压的变化ΔV,再除以电流I,得到胸部阻抗ΔZ,从而间接地反映人体的呼吸活动。
心电和呼吸信号的采集采用双极胸导联CM5方式,电极片位置如图1所示[9~11]。LA为导联正极,放于常规导联的V5位置,RA为导联负极放于胸骨柄的位置。RL为右腿驱动电极,放于腰部位置的右侧,电路中加入右腿驱动,形成负反馈,能有效的降低来自人体的共模干扰。
硬件电路主要有心电呼吸采集模块、单片机控制模块、USB转串口模块及电源管理模块等组成。电路总体框图如图2所示。
信号采集模块采用芯片ADS1292R,该芯片分辨率为24bit,采样率125Hz-8KHz之间可调,共模抑制比可达-105dB,每通道功耗低至335μW,双通道可同时采集心电和呼吸两路信号。
信号的采集采用差分方式,心电和呼吸使用相同的两个电极LA(正极)和RA(负极)。心电信号进入2通道,经过放大,A/D转换(采样率为500Hz),变成三个字节的心电数字信号;呼吸信号与IN3P和IN3N输出的32KHz的方波进行调制,然后进入1通道,经过放大,进入呼吸解调电路进行解调,再经过A/D转换(采样率设为500Hz),变成3个字节的呼吸数字信号。心电信号与呼吸信号六个字节的数据,再加上由1100、导联脱落状态位、GPIO位等组成的帧头三个字节,组成每帧9个字节的数字信号。一旦ADS1292R有一帧数据转换完成,便通过DRDY脚向单片机发送一个中断信号,之后数据经过SPI接口发送给430单片机。
在心电装置的使用中,由于某些因素(电极片接触不良等)导致导联线与被测者的身体脱离,使输入端没有信号输入,电路自然无法采集体征信息。导联脱落监测就可以提醒使用者,导联线处于脱落状态。本设计采用ADS1292R内部电路监测导联脱落,通过给寄存器赋值进行设定。如果有导联线脱落,便改变导联状态寄存器的数值,输出数据的第一个字节(导联线正常连接时为0xC0)就会发生改变,表示有导联线脱落。
单片机控制模块采用超低功耗单片机MSP430G2203,其运行模式下电流为230μA(1MHz以下,2.2V)。模块电路图如图3所示。430单片机与ADS1292R通过7根线连接,其中ADS_DIN、ADS_DOUT、ADS_SCLK和ADS_CS四根线为SPI总线,负责在两者之间传递控制命令和数据;ADS_DRDY为ADS1292R向单片机发送外部中断信号线,表示有一帧数据转换完成;ADS_START用于单片机控制ADS1292R启动或停止数据转换和发送;ADS_RESET用以复位ADS1292R。单片机与FT232的连接是通过串口TXD1和RXD1两根线。单片机采用内部DCO时钟,程序控制振荡频率为1MHz。
USB转串口模块采用芯片FT232,该芯片兼容USB1.1和USB2.0传输协议。电路采用手机端OTG线+5V为其供电,外部振荡器提供6MHz的时钟频率。FT232在单片机与手机之间传递数据,接收单片机串口发来的数据,转发给手机;接收手机端的控制指令,发送给单片机。
样品实物如图4所示,总重量为25g,电路板面积为50*10mm2,实现了微型化设计,便于随身携带。
单片机作为电路的控制核心,需完成对ADS1292R内部寄存器进行赋值,接收手机控制指令以实现运行和待机两种工作模式,对接收的数据进行监测以判断采集前端导联是否脱落,并控制LED灯指示工作状态等执行过程。软件主程序流程图如图5所示。
程序首先对单片机时钟、I/O口和定时器TimerA进行初始化。再将USCIA0和USCIB0分别设为串口UART模式和SPI模式,并打开UART的接收RX中断,以接收手机端发送的字符指令。之后开启总中断,程序进入循环状态。在循环中,变量RxByte的值默认为‘0’,然后进入到低功耗模式,直到单片机收到手机发来的“运行”指令,RxByte的值变为‘#’,这时程序进入USCIA0串口接收中断服务函数。
当手机端有指令发给单片机时,程序即进入串口接收中断函数。将接收到的指令字符存入变量RxByte中,然后判断RxByte=‘0’或‘#’(‘0’是待机指令,‘#’是运行指令),如果RxByte=‘0’,熄灭LED指示灯,关闭TimerA的中断使能,停止ADS1292R的数据转换,程序继续进入低功耗状态;如果RxByte=‘#’,程序退出低功耗模式,开启ADS1292R的数据转换,一旦收到ADS1292R的中断信号,程序进入外部中断函数。
单片机在运行模式下,收到ADS1292R的中断请求,即进入外部中断函数。单片机将收到ADS1292R发来的9个字节数据,先判断第一个字节数据是否为0xC0,如果第一个字节数据为0xC0,这时点亮LED指示灯,表示导联线连接正常;如果第一个字节数据为0xC2、0xC4或其他,则开启定时器中断使能,一旦定时到0.5秒,LED指示灯将闪烁,表示有导联线脱落。接下来,单片机继续接收后面8个字节的数据。程序到此执行了一个完整的循环,单片机接收到一帧9个字节的数据。
将本装置OTG线接口与手机相连,按照1节所述的电极位置,连接导联线,进行上身实验。图6为3名实验者8秒钟心电和呼吸信号在手机上的显示波形图。
如图6所示,上端为呼吸信号,下端为心电信号。由于硬件端只做原始信号的采集,信号的去噪在手机端APP上进行,本文不作讨论。
由波形图可知,呼吸信号的波峰和波谷较为明显,可以在APP端进行波峰定位,计算呼吸率;心电信号的波形各个特征点(P波,QRS波群,T波),都较为明显,可以进行R波定位以计算心率等指标。由实验可知,本装置能够采集得到较为可靠的信号波形。
如果没有导联线脱落,每帧数据的第一个字节为0xC0;如果有导联线脱落,则每帧数据的第一个字节数值发生变化,三种导联脱落情况下,手机收到的数据如图7所示。由图7红色框内数据,可以看出每帧数据的第一个字节分别为0xC2,0xC4和0xC6,这三种的情况分别表示LA脱落、RA脱落和LA、RA同时脱落。
为了实现低功耗,电路采用430超低功耗单片机,并使单片机和采集芯片工作在两种模式:运行模式和待机模式。两种工作模式下,功耗测试如表1所示。
本装置由手机控制工作在运行或待机模式,待信号采集完成,让电路进入待机模式,以降低功耗。采集电路前端采用集成芯片ADS1292R,实现双通道心电和呼吸信号的采集和A/D转换,与用运放搭接的电路相比,降低了电路的复杂性,实现了微型化设计,更便于携带。用 LED灯的亮、灭,指示设备工作在运行或待机状态,
LED灯的闪烁表示有导联线脱落,提示使用者注意,方便使用。通过实验验证,本装置能够采集较可靠的呼吸和心电波形,且工作稳定,功耗较低,具有较高的应用价值。
[1] 丁慎平, 王应海, 吴卫荣, 等. 便携式心电监护仪设计进展[J]. 生物医学工程学杂志, 2014, 3(31): 708-711.
[2] World Health Organization. The Global Burden Of Disease: 2004 Update. October 2008[EB/OL]. http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/GBD_re-port_2004update_full.pdf, 2014:3-12.
[3] 尹玲. 基于 ARM 的便携式心电接收装置研究[D].重庆大学硕士学位论文, 2014: 5-6.
[4] Li B, Li H X. The Preliminary Exploration of Intelligent Private Pension Institutions -- The Design of Portable ECG Monitor[C].2014 Sixth International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, 2014: 8-11.
[5] Gu Y J, Yoon M J, Yu K H. Development of Portable ECG Measurement Device and PC Software for Automatic ST Analysis[C]. International Conference on Control, Automation and Systems 2010. 2010: 1171-1172.
[6] 席涛, 杨国胜, 汤池.呼吸信号检测技术的研究进展[J]. 医疗卫生装备.2004(12):26-28.
[7] 郝连旺, 宋涛. 呼吸信号检测方法的研究[J]. 微纳电子技术, 2007,7/8: 14-15.
[8] 邓宝芸, 潘燕, 梦延, 等.基于心电和脉搏波数据融合的呼吸率估计[J].中国生物医学工程学报,2012(31):50-55.
[9] 黄捷英, 杨世豪, 顾复生. 对CM5,CC5,CL5三种双极胸导联的评价及其影响因素的探讨[J]. 中华心血管病杂志, 1989, 17(2): 103-106.
[10] 徐廷松, 张跃, 杨波. 简单快速实时R波检测算法的研究[J]. 计算机工程与设计, 2008, 29(13): 3462-3464.
[11] 赵文哲, 方滨. 心电信号中R波检测方法的比较研究[J]. 生物医学工程学杂志, 2009, 26(1): 55-58.