多传感节点生理信息检测系统设计

王玉宇，姜侦，山敏江，刘近贞

(天津工业大学 电气工程与自动化学院，天津 300387)

多传感节点生理信息检测系统设计

王玉宇，姜侦，山敏江，刘近贞

(天津工业大学 电气工程与自动化学院，天津 300387)

本设计主要对人体体温、心率和血氧值进行提取分析，对系统组成中的电源模块、光源驱动模块和光电接收模块、红外温度模块、心电信号提取模块和无线传输模块进行了硬件设计。采用过采样技术对心电信号进行提取，提高了信号的稳定性和连续性。实验结果表明，该设计电路结构简单，稳定性好，测量精度高，功耗低，能够满足日常监测要求。

体温;心率;血氧饱和度;朗伯-比尔定律;过采样

引 言

物联网、体域网、医联网以及远程医疗的研究和应用方兴未艾，并可望在对个人健康信息的检测中发挥超出想象的作用。人体体温、心率和血氧值能直观地反映出人的身体状况。相比较于传统的心电血氧采集方式，光学无创检测凭借实时性、便携性、准确性方面的优势更受人们青睐。最近几年，国外涌现了一批优秀的可穿戴医疗设备的企业[1]，在去年，芬兰Oura公司研制出了一种戒指式的检测人体睡眠时生理情况的医疗设备[2]，该设备所占空间小、便于携带，且兼容无线传输功能。除此之外，在运动伪差方面也研究出了一些成果，使得检测方法的研究到达了新的高度。国内对可穿戴医疗设备的研究起步较晚，不过现在很多科研院所对生理系统监测方法也有所研究，如东南大学研制了无创血氧饱和度传感系统[3]，基本分析了影响测量精度的各个因素，并进行了相应优化设计。但国内生产的温度、血氧监测仪选用的仍然是传统的监测仪器，在测量精度、抗干扰、稳定性和实时性等方面和国外相比还有很大差距，有待于进一步改良和完善。

本文主要设计一种以MK60作为主控芯片，检测人体心电、血氧以及体温的微小体积和功耗的传感节点设备。该设备以指尖脉搏波与手腕作为检测对象，通过连续光双波长提取脉搏波，根据朗伯-比尔定律对脉搏波数据进行分析，从而得到血氧量，通过MLX90614提取人体体温信息，通过电极贴及放大滤波电路提取心电信号，并通过nRF24L01无线模块将相关参数发送至PC端，进行进一步的存储分析。

1 系统整体设计

本系统采用32位高速微控制器MK60DN512VLL10作为主控芯片，主要分为电源模块、光源驱动模块和信号接收模块、红外温度模块、心电提取模块、无线传输模块和显示模块。红外温度模块部分采用Melexis公司的MLX90614非接触式红外温度传感器心电提取电路，通过低功耗AD8236精密仪表放大器放大心电信号，利用过采样技术提高信号精度。系统整体设计框图如图1所示。

图1 系统整体设计框图

在进行血氧信号的提取时，首先通过MCU时序驱动双波长二极管，透射过手指后，通过光电接收模块，经MCU内部A/D模块将光信号转换为16位电信号，然后通过朗伯-比尔定律对采集数据计算出血氧值，最后在OLED显示屏中显示相关参数与波形，并通过无线模块与网口模块上传至PC机，通过LabView上位机软件显示。系统整体设计框图如图1所示。

2 系统硬件设计

2.1 电源管理模块

整个系统的电源由一节16850锂电池提供，首先要通过DC-DC稳压芯片TPS76833把4 V电压降至3.3 V，为MCU、光源驱动模块、OLED显示屏供电。TPS76833输入电压范围是2.7～20 V，输出电压为3.3 V，静态电流只有80 μA，满足系统供电与低功耗的需求。

2.2 微控制器最小系统模块

考虑到对时序控制以及A/D采样频率的要求，选择了飞思卡尔(Freescale)公司生产的一款基于ARM Cortex-M4内核的K60系列微控制器，型号是MK60DN512ZVLL10。MCU最小系统是指能够让内部程序正常运行工作对外围电路的一个最低要求，包括电源及其复位电路、滤波电路、晶振电路和写入器相连的SWD接口电路等部分。

2.3 光源驱动模块

2.3.1 光源的选择

研究表明血液的吸光度主要和血红蛋白含量有关，血液对红光吸收量的主要影响因素是血液中血红蛋白的含量，而红外光吸收量主要与血液中氧合血红蛋白的含量有关。

在选取光源的波长时，需要选择氧合血红蛋白吸光系数较大的波长，这样在光电接收模块上得到的信号才是有效信号，但不能选取吸收度过大的波长，避免导致的有效信号过小。

根据朗伯-比尔定律可知，计算血氧饱和度至少需两个光源，除660 nm波长光源，还需一个对氧合血红蛋白、还原血红蛋白的吸收程度相似的光源。根据图2可知，该光源的波长应选取在805 nm左右，而在该波长处的吸光系数在波长发生变化时，吸光系数改变较大。为了避免由光源器件误差导致的波长变化，所以应选取波长小幅波动时，将吸光系数变化较小的波长作为光源，如900 nm波长处。最后选取吸收程度差值最大处的660 nm红光LED，和吸收程度几乎相等波长处的900 nm红外光LED。

2.3.2 光源驱动电路

在测量过程中，必须要保证光源的稳定性，因为光强与流过发光二极管的电流值线性相关，所以为保证光源的稳定性就是要确保流过发光二极管的电流为恒定值，所以必须让三极管工作在截止、饱和区。

图2 氧合血红蛋白与还原血红蛋白的吸收光度与波长之间的关系

图3为本文设计的光源驱动模块,通过K60的I/O口PTE30和PTE31控制RLED和IRLED的点亮和熄灭。

图3 光源驱动模块

为让发光二极管光源稳定，需要Q1、Q2工作于饱和状态，在本电路中选择的三极管型号是8050与8550，β都是100，当其工作在饱和状态时IC<βIB；而红光发光二极管正向偏置电压是1.80 V、红外光发光二极管正向偏置电压是 1.29 V，另外发光二极管工作电流IC为20 mA。因此可通过式(1)、(2)计算电路所需电阻。

(1)

(2)

同理，可得出R6≈130 Ω，R1≈8 kΩ,R3≈8 kΩ,R4≈10 kΩ。

2.4 光电接收模块

光源驱动电路按一定的时序点亮双波长二极管，发出的光通过手指指尖被吸收一部分后，光敏二极管再把透射过来的两种光信号转化成电流信号，然后经过电流转电压电路，再把电流信号转化成电压信号，经过低通滤波，与跟随器进行缓冲，最终使输出的电压信号在K60的A/D范围之内。

图4 光电接收电路图

2.5 心电提取电路

心电信号是一种低频率、低幅值的微弱人体信号。在提取心电信号时，外界环境会对信号产生一定的干扰，主要干扰为极化电压、50 Hz工频、肌电等。这些干扰不仅给心电波形带来影响，严重时还会损坏检测装置。因此，信号提取电路部分，尤其是前级放大电路部分的设计要满足：较高的增益、高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低漂移以及合适的通频带宽度和动态范围。在这里选用仪表放大器AD8236。

AD8236是一种功耗非常低的仪表放大器,最大电源电流为40 μA,它具有高的输入阻抗、低输入偏置电流、高共模抑制比(CMRR，G=100)等特点。其输出计算公式如下：

VOUT=G×(VINP-VINN)+VREF

(3)

电阻值计算可以利用增益公式：

RG=420 kΩ/(G-5)

(4)

选择RG=4.7 kΩ，得到下式：

G=(420/4.7)+5=94

(5)

因此增益设置为94。

图5 心电信号提取电路

心电信号提取电路如图5所示，心电信号提取电路还包括右腿驱动电路和电平抬升电路，右腿驱动电路通常用来减少共模干扰。由于心电图(生物信号放大器等心电图)发出的信号十分微小，只有mV级别，而由于人的身体也可以作为天线能受到电磁干扰，特别是50 Hz的工频，50 Hz工频干扰是心电测量中最重要的干扰量，一个性能优良的仪表放大器不足以消除这些干扰。右腿驱动电路是抑制工频干扰的很有效的方法。良好的右腿驱动电路可以有效提高电路抗工频干扰的能力，而且与人体和放大电路共同形成闭合回路，保证心电放大电路可以正常工作。在共模驱动电路的基础上很容易实现右腿驱动电路。

为了保证放大后的心电信号在模数转换器输入范围之内，必须把心电信号经过一个电位抬高电路。同时电压的抬升提高了模数转换器的采集精度，使得心电信号电平值均为正值。

2.6 人体温度信号的提取

红外温度模块部分采用Melexis公司的MLX90614非接触式红外温度传感器,通过SMBUS协议与MCU通信，测量精度可达±0.1 ℃。

2.7 无线通信与网口模块

nRF24L01是世界通用 ISM 频段的无线收发器。自身具备极低的电流损耗，发射模式和接收模式下电流为9 mA和12.3 mA。如果工作在掉电模式和待机模式下能量消耗将会更低,nRF24L01可以通过SPI对其进行频道选择和协议设置，选择多对一的工作模式，将多个生理传感节点所得的数据发送至接收端的nRF24L01上进行汇总。

接收端将多个生理传感节点的信息汇总打包后，通过ZNE-100TA网口模块，将数据传输至PC端上位机，ZNE-100TA是广州致远电子有限公司开发的一款多功能型嵌入式以太网串口数据转换模块，ZNE-100TA模块集成10/100M自适应以太网接口,串口通信最高波特率高达921.6 kbps。

3 系统软件设计

3.1 血氧饱和度提取计算方法

3.1.1 朗伯比尔定律

3.1.2 脉搏波的提取原理

研究表明，人体各组织对光的吸收程度不同，可将被测部位(如指尖)的结构与组织特性分为四层，分别为血液以外的其他组织层(皮肤、肌肉、脂肪、骨骼等)、静脉血液、脉动动脉血液以及非脉动动脉血液，如图6所示。

图6 光电脉搏波原理图

IO为照射在被测部位的入射光强；当动脉血管收缩至最小时，入射光强不受脉动血液衰减，出射光强达到最大值Imax；当动脉血管舒张至最大时，脉动动脉血液容量最大，对入射光衰减作用最大，出射光强达到最小值Imin。图7、图8为上位机中显示的脉搏波形。

图7 红外光下脉搏波信号波峰波谷的提取

图8 红光下脉搏波波峰波谷的提取

假设两个波长为λ1、λ2，则根据血氧饱和度的经验公式为：

(6)

(7)

将采集到的波峰波谷点带入经验公式中,便可得到人体血氧饱和度。

3.2 过采样技术

在心电信号的提取过程中，通过过采样技术能够有效地提高心电信号信噪比、稳定性和连续性。过采样是指以实际所需采样频率的K倍行采样；再通过“抽取”，即对采样结果每K点做累加平均，使等效转换速率仍还原为原频率的一种方法。过采样的实质是用速度换取系统精度的提高。相较于普通的采样过程，过采样以K个采样值的均值来替代原来的单一采样值。所以当K足够大时，所得的均值为该段时间内信号值数学期望的无偏估计。因此，利用过采样进行求和平均的方法要比传统取单个采样值的方法更合理。另外，由于在采集过程中引入的干扰，以及系统在低频段产生的热噪声等大多为均值近似为0的白噪声，所以求和平均的方法具有极强的去噪效果，可使系统的信噪比得到显著提高，进而折合为ADC有效位数的增加。图9是在200Hz采样频率与16位采集精度的情况下采集的心电图，可以看出信号毛刺较多。

图9 200 Hz采样频率下的心电信号

图10是在1 kHz采集频率与16位采集精度的情况下采集的心电图，通过过采样技术每5个点进行一次滑动滤波，等效的采集频率为200 Hz。

图10 过采样后(1 kHz)的心电信号

对比心电信号图9与图10，可以看出，过采样时信号信噪比明显提升。

4 实验结果分析

使用设计的生理信息检测系统对5名受试者进行试验，得到的血氧饱和度、心率和体温，结果如表1所列。检测结果表明，生理信息检测系统测量得到了可用的信号，血氧饱和度、心率和体温值都在正常范围内。

表1 测试者心率血样体温值

结 语

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王玉宇、姜侦、山敏江(本科生),刘近贞(讲师)：主要研究方向为生物医学信息检测与处理、嵌入式开发应用。

NVIDIA Jetson TX2赋能终端设备实现人工智能

NVIDIA公司推出NVIDIA Jetson TX2，这一仅有信用卡大小的平台可为终端应用提供人工智能计算支持，助力打造高度智能化的工厂机器人、商用无人机和智能摄像头等，全面开启人工智能城市的大门。

Jetson TX2所提供的性能为早前版本的两倍，即能够以两倍以上的功效运行，且功率低于7.5瓦。这使得Jetson TX2能够在终端应用上运行更庞大、更深度的神经网络，让设备更加智能，具有更高的精度和更快的响应时间，以执行如图像分类、导航和语音识别等任务。Jetson TX2是NVIDIA嵌入式计算系列产品继Jetson TK1和TX1之后的又一突破。Jetson是一款开放式平台，无论是企业、初创公司、研究人员或高中生，任何人都能够访问并借助其为终端应用开发高级人工智能解决方案。

Multi-sensor Nodes Physical Information Detection System

Wang Yuyu,Jiang Zhen,Shan Minjiang,Liu Jinzhen

(School of Electrical Engineering and Automation,Tianjin Polytechnic University,Tianjin 300387,China)

In the paper,the human body temperature,the heart rate and the blood oxygen value are analyzed.The system components in the power module, the light source driver module,the infrared temperature module,the ECG signal extraction module,the optical receiver module and the wireless transmission module are designed.The signal is extracted using the over-sampling technique,that improves the stability and continuity of the signal.The experiment results show that the design is stable and the result has high precision,which can meet the daily monitoring requirements and has a good market value.

body temperature;heart rate variability;blood oxygen saturation;Beer-Lambert law;over-sampling technique

TP23

A

迪娜

2017-01-02)