基于CC2530单片机的心电监测分析仪设计

【作 者】潘天文，田青，魏朋博，虞致国，顾晓峰

物联网技术应用教育部工程研究中心，江南大学电子工程系，无锡市，214122

0 引言

近年来，随着生活节奏的加快和工作压力的提高，以及我国人口日趋老龄化[1]，心脏疾病的发病率不断攀升。我国每年约有350万人死于心血管病，每10 s就有一人死于心血管病，心脏疾病已成为威胁人类健康的第一杀手[2]。心脏疾病的预防和治疗刻不容缓。心电信号的实时采集和监测对医生观察病人的情况有重要意义。医院的高精度心电信号采集设备，价格昂贵、使用复杂且体积庞大，不适合个人使用。ZigBee是实现物联网系统的重要无线传输技术[3]，本文设计出一个便携可穿戴的心电采集检测设备，病人可随身携带，心电数据可通过ZigBee无线传输到电脑上，可让医生在办公室通过电脑掌握病人的病理情况，具有一定实用价值。

1 系统总体设计

本系统由传感器、两块CC2530单片机和PC组成（图1）。其中一块单片机作为终端，完成模拟信号的采集，计算以及数据发送功能。另一块单片机作为协调器，负责组网和接收终端发来的数据并且与PC机通过通用异步收发模块(UART)进行串口通信。PC机负责在上位机上对心电信号的实时监控功能。

图1 系统总体框图Fig.1 Block diagram of the system

2 系统硬件设计

系统硬件由采集模块、主控模块、通信模块三部分组成。采集模块为传感器和CC2530单片机上的ADC模块。主控模块为增强型8051微处理器。通信模块为CC2530上的ZigBee模块和UART模块。

2.1 传感器

本文采用光电式心率传感器进行人体心电信号的采集。传感器采用CC2530单片机上的3.3 V电压源供电。基本原理是利用人体组织在血管搏动时造成透光率的不同来测量脉搏。传感器原理图如图2所示。传感器由LED光源和光电变换器两部分组成，通过绑带固定在手指上。当光束透过人体外周血管，由于动脉搏动充血容积变化导致这束光的透光率发生改变，此时由光电变换器接受人体组织反射的光线，转变为电信号。由于脉搏是随心脏的搏动而周期性变化的信号，动脉血管容积也周期性变化因此光电转换器电信号变化周期就是人的心跳间隔周期。由于心电信号的信号幅度很小，容易受到外界的干扰。所以传感器使用了低通滤波器来滤去高频噪声，然后用运放MCP6001构成放大器电路来放大心电信号，从而使放大后的信号可以更好地被单片机上的ADC采集到。而采集到电压值的变化周期就是心电波的变化周期，即心跳间隔时间，从而计算出心率。

图2 传感器原理图Fig.2 of the sensor

2.2 单片机

本文采用德州仪器的两块CC2530单片机分别作为终端和协调器。CC2530是基于2.4 GHz，ZigBee和RF4CE应用的一个真正的片上系统（System on Chip，SOC）解决方案[4]。CC2530结合了领先的RF收发器的优良性能，业界标准的增强型8051 CPU，系统内可编程闪存，8 kB RAM和许多其它强大的功能。终端中的ADC模块负责模拟信号的采集和转换。定时器模块负责中断进行心电计算。Zigbee模块负责心电数据的发送。协调器负责组网以及心电数据的接收。协调器中的UART模块负责与PC进行串口通信，将接收到的心电数据传输到PC端。

3 系统软件设计

本系统软件设计主要包括终端嵌入式程序设计、协调器嵌入式程序设计和监测验证界面设计。终端嵌入式软件程序设计主要包括系统初始化程序、ADC采集转换程序、定时器中断程序、心电计算程序、ZigBee无线收发程序。协调器嵌入式程序设计包括ZigBee组网以及UART通信程序。监测验证界面设计主要包括心电数据接收、心电波形实时显示以及心率变异性的实时监测。

3.1 软件程序设计

终端工作流程如图3所示，系统初始化后先进行采样转换，然后定时器进行中断获取心电数据进行心电计算，最后通过ZigBee将数据传输到协调器。

图3 终端工作流程图Fig.3 Software fl ow chart of the terminal

人体模拟信号的采集使用终端中的模拟数字转换器（ADC）模块。ADC模块负责采样模拟信号并转换为数字信号。因为心电信号不超过250 Hz，所以根据奈奎斯特采样定理，ADC采样率设为512 sps。终端中的定时器模块用于产生中断来获取ADC转换的心电数据进行心电计算。无线传输使用单片机内嵌的ZigBee收发模块。终端将计算完成的心电数据通过ZigBee模块发送给协调器。协调器通过ZigBee模块接收心电数据，然后通过UART模块与PC机进行通讯，将终端数据送到PC机上。

3.2 监测验证界面设计

监测验证界面包括心电波形监测界面、心率变异性监测界面以及心率变异性分析界面。终端将数据通过ZigBee发送到协调器上，协调器将接收的心电数据通过UART传输到PC端，PC端可以通过监控软件实时观察病人的心电波形、心率以及心率变异性，了解病人的生理状况。

图4 心电波形监测图Fig.4 ECG waveform monitoring

监测界面如图4所示，监测界面实现的主要功能有心电波形实时监测，心率实时显示。ECG Signal代表实时心电波形，Heart Rate代表采集的实时心率。

心率变异性（Heart Rate Variability），简称HRV[5]。它反映了心跳间隔时间的波动，是预测心脏性猝死和心律失常性事件的一个有价值的指标。分析HRV的方法主要包括线性分析法和非线性分析法。而非线性分析法主要有散点图分析法。本文使用散点图分析法对心率变异性进行分析。

本心率变异性监测界面用散点图法对心率变异性进行实时监测，并且保存了所有监测的心跳间隔周期点。如图5所示，我们实时采集健康实验者的心跳间隔周期点构成Poincare[6]散点图，横坐标n表示这一次心跳间隔周期，单位为ms。纵坐标n-1表示上一次心跳间隔周期，单位为ms。散点图中包含了HRV的线性和非线性的变化趋势，正常人的散点图多集中在45°射线附近[7]，并且散点可构成封闭图形。

图5 心率变异性实时监测图Fig.5 HRV real-time monitoring

心率变异性实时分析，如图6所示。把心跳间隔周期点连接起来，观察散点连接构成的图形。正常人的散点图可以构成封闭几何图形。而心脏病患者的散点图不能构成封闭的几何图形。医生可通过散点图分析，了解受试者自主神经功能状态，有助于医疗诊断。

图6 心率变异性实时分析图Fig.6 HRV real-time analysis

4 系统测试

系统设计完成后，进行误差测试。心电测试分别采集实验者在静息状态下（如表1所示）和运动状态下（如表2所示）各5组数据，对比标准心率作误差分析。

表1 静息状态下测试误差Tab.1 Test errors under resting state

表2 运动状态下测试误差Tab.2 Test errors under exercise conditions

这10组数据最大误差为3 beat/min，平均误差为1.6 beat/min。根据中华人民共和国医药行业标准[8]（误差≤5 beat/min），可以得出误差在个人家庭使用环境下能够被接受。

5 结果与讨论

本文设计出一种便携式心电采集监测设备，能进行数据的自动采集、计算，并且通过ZigBee无线发送到协调器上，然后协调器通过串口将数据传输到PC上，最后通过PC上的上位机软件远程监测病人的心电数据。经测试，该设备检测心率达到了较高的精度，符合中华人民共和国医药行业标准[8]。并且医生可在PC端对病人的心率变异性进行远程监控，有助于医生对病人的病情进行判断。本系统便携体积小、成本低、精度高，在生活中具有一定实用价值。