手机无线心电监测技术系统的实现及性能测评

【作 者】于洋，刘静,2*

1 清华大学医学院生物医学工程系，北京，100084

2 中国科学院理化技术研究所，北京，100190

0 引言

根据世界卫生组织（WHO）统计[1]，目前全世界每年有超过1700万人死于心血管疾病。临床医学中，用于对各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死和心肌缺血等病症检查的最主要手段就是心电图检测，其中心律失常检测是临床心电图中最常见也最为重要的部分。因此，尽管心电图已发展有百年历史，到目前为止仍然没有任何一项检查能够替代它。但常规心电图通常采用标准12导联，不易捕捉一过性失常；动态心电图（Holter）系统则成本昂贵，不便推广应用。因此，寻求一种低成本连续心电监测技术具有重要的现实意义。

近年来，随着信息技术的迅速发展，手机已经成为现代人生活中密不可分的必需品，也已不再只是一个基本的通讯工具，而是融合了大量先进技术如蓝牙、互联网等在内的综合电子设备。在拥有普及率高、价格相对低廉、便于携带等优点的同时，手机处理器性能的不断提升，以及智能手机、PDA等高性能手机的不断出现，使利用手机这一平台进行技术开发与应用成为了可能。近几年来，在基于手机的便携式医疗领域的研究方兴未艾[2]，尤其在手机心电监测方面，学术界及产业界均逐渐展开探索[3,4]。

利用手机进行心电监护，既保证了监护的连续性与便携性，又具有低成本和普及性，代表着未来低成本医疗的发展方向与个人健康管理的先进理念。本文旨在实现一种基于手机的无线心电实时监护系统，详细阐述心电采集端硬件结构与手机接收端的软件设计方法，并对系统的稳定性和可靠性进行测试与评估。

1 系统的总体结构

本文所研制的心电测试系统的总体结构如图1所示。人体的心电信号，由采集端放大与AD转换变成数字量，借助蓝牙以串行方式发送到手机上，通过手机上运行的软件来接收并实时绘制心电波形。而且，手机在后台将接收到的数据加以实时存储，在有条件的情况下可将数据通过存储介质或无线网络传输到计算机等大型计算存储设备上，以对心电数据进行更好的事后分析。

图1 手机心电监护系统结构图Fig.1 Scheme for the mobile phone based ECG monitoring system

2 心电采集端的实现

2.1 心电采集端整体结构

心电采集端的整体结构如图2所示，用以实现心电信号的提取、放大、模数转换及蓝牙发送等功能，其中的心电放大包括前置放大器、高低通滤波、50 Hz陷波、主级放大等多级电路。心电采集端采用了3.3 V单电源供电，要求具有尽量小的体积与质量，且要有较长的持续工作时间，更要保证采集到的心电信号真实可靠。

图2 心电采集端整体结构Fig.2 Complete configuration for the ECG recording terminal

2.2 心电采集与放大模块

心电信号检测属于在强噪声背景下检测超低频微弱信号，其幅值在mV量级，而频率范围在0.05-100 Hz左右。心电放大模块主要实现的功能是在3.3 V单电源低电压供电的条件下，实现心电信号的拾取、模拟滤波、陷波及放大等功能，因此包括电极、前置放大器、高低通滤波、50 Hz陷波及主级放大几部分。

在系统设计中，前置放大级设计放大倍数为7.8倍，主级放大倍数为49.5倍，这样总放大倍数为386.1倍，放大后能满足A/D转换的幅值要求。在滤波电路的设计中，由于心电信号的主要能量集中在0.1-50 Hz的范围内，因此设计上下限截止频率分别为50 Hz和0.1 Hz。此外，考虑到日常生活环境中存在的50 Hz工频干扰，采集模块中还专门设计了双T陷波电路以滤除工频干扰，理论上对50 Hz信号衰减可达-39.6 dB。

2.3 单片机控制模块

控制模块选用了TI公司的MSP430F147芯片，该单片机工作电压为1.8-3.6 V，功耗极低（2.2 V，1 MHz工作模式下仅为280 uA），且有12位AD转换、16位定时器及32 KB+256 B闪存和2 KB RAM。单片机主要实现A/D采样、数字滤波及串口通信三个功能。对于单导联的心电信号，单片机利用12位模数转换器的一个通道进行采样，采样率为250 Hz；得到的数据通过简单的数字滤波器进一步滤除50 Hz干扰，50 Hz成分衰减可达-59.6 dB；最后利用单片机的串口通信模式将数据发送到蓝牙模块。

2.4 蓝牙通信模块

蓝牙是一种支持设备短距离通信（一般10 m内）的无线电技术。能在包括移动电话、PDA、无线耳机、笔记本电脑和相关外设等众多设备之间进行无线信息交换。蓝牙采用分散式网络结构以及快跳频和短包技术，支持点对点及点对多点的通信，工作在全球通用的2.4 GHz ISM（即工业、科学、医学）频段。其数据速率为1 Mbps。

任何有蓝牙功能的手机，都可以在心电采集端启动后搜索到信息，然后输入握手码即可实现蓝牙模块与手机的连接，进而通过手机上的软件接收和读取心电数据。

2.5 电源模块与功耗

由于心电采集端要保证其便携性，故不能采用市电供电或手机供电，而是要由电池独立供电。蓝牙模块、单片机等的标准工作电压均为3.3 V，因此整个系统的供电均采用3.3 V；考虑到蓝牙模块的功耗，所以选择常见的大容量手机电池。手机电池的标称电压为3.7 V，需要进行电压转换。电压转换使用MAX604芯片。

经过测试，心电采集端在蓝牙连接并传输数据时工作电流为40mA，按照使用电池为1400mAh（标称值为1600mAh，但实际不足）计算，则整个心电采集端理论上可连续工作1400/40=35小时，至少足够保证使用者连续佩戴监护一天。

3 手机接收端软件的实现

3.1 手机及开发环境

手机型号种类繁多，不同手机带有的硬件设备与操作系统也有区别。本系统选用Acer公司的F900智能手机，它采用Windows Mobile6.1操作系统，三星S3C6410处理器（533MHz），128MB SDRAM及256MB ROM，支持microSD卡扩展存储器，屏幕分辨率为800×480，支持蓝牙及GPS。

Windows Mobile是Microsoft公司用于Pocket PC和Smartphone的软件平台。在Windows Mobile平台上运行的软件，同一般Windows PC操作系统中的程序类似，可利用C++或C#编程，但是相对PC上的函数或类库要少一些。

3.2 软件界面

本系统接收端软件为一个基于Windows Mobile操作系统开发的MFC程序，在使用前，需要首先打开手机的蓝牙功能并与启动后的心电采集端配对，配对成功后手机即会自动存储该蓝牙设备及配对码。

启动软件后，手机屏幕将首先显示欢迎界面，如图3(a)所示。两秒后，进入软件应用界面，如图3(b)所示，在此界面上可进行串口参数的设置。手机同心电采集端建立连接后后可实时将心电波形显示在屏幕上，并且实时进行数据的后台存储与心率计算。与心电采集端连接后的界面如图3(c)所示。

图3 手机心电监测系统软件界面Fig.3 Software interface for the mobile phone based ECG monitoring system

3.3 软件功能

接收端软件实现的主要功能包括与采集端建立数据连接，对心电波形进行实时显示，完成波形数据与波形图像的保存，以及R波检测与心率计算等几项功能。由此，可实现个人心电数据的连续监护与初步分析，并将数据保存下来，借助无线通讯网络或移动存储介质将心电数据转移到PC机上，作进一步的分析。继而，建立个人心电数据库，实现个人健康信息的高效管理。

对于接收到的数据不仅需进行波形的实时显示，还要将数据存储起来，以进行更为详细的事后分析或在更长的时间范围内加以观察与评估。本软件可以在后台实时地将接收到的心电数据、用户名及测量时间等数据自动存储。同时，由于图片具有直观性，且在各种设备上均可观看，因此对波形进行截屏也是十分有意义的。用户可以手动将屏幕上的波形截取后存储为bmp图片。数据及图片都会存储在默认路径下的指定文件夹中。

3.4 R波检测与心率计算

除了单纯的接收数据、显示及存储外，本软件对数据还进行了进一步的分析与处理，实现R波检测与心率计算。R波检测采用了差分阈值法中的幅度法。

在进行R波的检测之前，首先需要对数据作进一步的处理，在增强R峰同时抑制P波和T波的干扰，因此要对数据进行差分滤波。差分公式为：

其中，Vt=3ts- 8ts, ts为采样时间间隔。那么如上公式的离散表达式为

滤波器的Z变换形式为

通常情况下，P波、T波的频率在0～9 Hz，处于相对较低的频率范围，而QRS波群的频率则在0～30 Hz，处在相对较高的频率范围。该滤波器的最大增益在25 Hz，增益12 dB，而在9 Hz处的增益仅为0.8 dB，很好的抑制了低频成分，增强了高频成分。一段实际的心电波形在滤波前后的对比如图4所示。可以看出，滤波后P波与T波都被很好地抑制，而QRS波群则得到了增强。一次心电周期的波形在经过差分滤波后变成一个上升沿、下降沿斜率、幅度均很大的尖峰，利用动态阈值及幅度法就可很容易地检测到R波及计算心率。

图4 原始信号与差分滤波后信号（k=5）Fig.4 Original signal and signal after difference filtering (k=5)

正常人心率不会高于300bpm，因此如果判断出一次R-R间期少于50个点（0.2s），则认为第二次检测到的是干扰，不计为一次R波。考虑到由于存在早搏，可能确实存在两个间距小于0.2秒的R波，且当成人正常情况下R-R间期小于0.6秒即为心动过速。因此，当判断出R-R间期短于150点（0.6秒）时，就会自动在存储的数据中加一个“tag”标记，以便回放处理时便于重点分析。

3.5 软件系统资源开销

本软件文件大小为1.61 MB，在启动并建立连接后，内存消耗为304KB。进行截图后保存为一个800×480的24位bmp文件，文件的大小为750 KB。存储2min的数据大小为183 KB，由此可以推算1h的数据量约为183×30=5490 KB≈5.4 MB，一天24h的数据量约为5.4×24≈130 MB。

对于目前大多数手机而言，程序内存都可以达到几十MB至数百MB，存储内存也有数百MB，因此这样的数据量并不大。而且，很多手机都有microSD Card扩展槽，目前常用的SD卡均可达到2 GB～4 GB的存储量，因此本软件运行空间很大。

4 系统测试与评估

在实现了系统的软硬件后，还需要对系统的可靠性作进一步验证，以评估所采集到的心电信号是否真实可信，从而确保具有临床价值。此外，还需要验证系统在采集心电时可能存在的干扰，如手机的通信、用户的运动状况等的影响规律。对于系统可靠性、稳定性的验证，也是探讨系统多方面、普适性应用的重要前提。

4.1 与常规心电图比较

为了验证心电采集端心电波形的真实可靠性，本系统通过与OTE Biomedica公司（现已成为Esoate公司）的商用Personal C1单通道12导联自动心电图仪同时进行测量，将得到的波形进行比对，以考察该系统采集结果的准确可信度。

由于受临床实验条件所限，仅对两名20～25岁的健康青年男性的心电波形进行了比较，主要是对手机心电监护系统的波形同常规12导联中的V4或V5导联（由于电极贴放位置会略有偏差）作对比，结果如图5所示。由两组图可以看出，手机心电测量的波形均较为接近V5导联。由于手机心电每秒钟采样点数为250个，因此，可算出受试者A、B两次R波时间间隔分别约为0.8 s和0.9 s。心电图机走纸速度为25 mm/s，图纸上每个最小格代表0.04 s，由此可以算出在常规心电图上测得受试者A、B的R波时间间隔分别约0.8 s和0.9 s，由此可见，在波形的实时性上，手机心电测量的结果是准确无误的。其他如R-T间期时长等参量的测量结果也比较吻合，这里不再一一列举。上述结果证实了系统可实现高质量的心电采集，具有良好的实用性。

4.2 手机通信使用时的影响

图5 两名健康受试者手机心电、V4、V5波形对比：Fig 5. Comparison on two participants’ mobile phone ECG, V4 and V5 waves

通常情况下，手机的高频载波信号不会对设备产生影响，但GSM手机还会产生很多低频信号（2.2 Hz～217 Hz，尤其是217Hz及其谐波）[5]，该信号不会影响蓝牙通讯，但是对心电采集端可能会造成干扰。在实际应用此系统时，手机在作为心电接收端的同时仍然要作为通信工具，因此判断手机的通话及短信操作可能对系统造成的影响也有很重要的意义。

当有电话呼入时，我们所测得的一组典型心电波形如图6所示。从中可以看出，当电话刚刚呼入时(图6(a))，干扰是较高频率且较为强烈，以致使心率的计算也产生了较大误差；当进入呼叫等待的状态后，干扰的幅度与频率呈较大幅度的减小，R波、T波也更加容易辨认，并且心率的计算在尚未接通或挂断的情况下基本回到了正确范围(图6(b))。进一步的实验证明，电话呼出及收发短信过程中信号的干扰也与之类似。

当手机进行通话时，显示的心电波形如图7所示。可以看出，手机通话干扰几乎可以被忽略。

图6 电话呼入时的波形Fig 6. ECG waves during phone call

以上研究虽然没有进行严格的频率、幅度等量化分析，但单就定性的从波形来看，手机的通信功能主要在

图7 通话建立后显示的波形Fig 7. ECG wave after communication was set up on the phone

呼入、呼出及收发短信的过程中会对心电采集端的波形造成干扰，且这种干扰随距离衰减，通常在1米以外就基本消失了，而手机通话在接通后基本不再会对心电波形产生干扰。

4.3 运动干扰与伪迹

本系统采集的心电导联主要选择模拟胸导联（V4或V5导联），距离心脏近，因此信号强度也更大，相对肢体I导联较不易受到干扰，用户一般的小幅身体动作，如打呵欠、上肢动作等，基本都不会对波形的基线、幅度等产生影响或造成干扰。

对于躯干部位的大幅运动或全身性的运动影响情况，通过如下实验进行评测。躯干部位的大幅或高强度运动主要通过让受试者做俯卧撑来实现，波形如图8所示。从中可以看出，人体作俯卧撑运动中引入了很多较为高频的肌电噪声，有时使波形基线出现较大幅度的漂移，但对R波影响不大，因此对心率的判断影响也较小。

图8 俯卧撑时显示的波形Fig 8. ECG wave during push-up of human body

全身性的运动可分为走动类较平缓的运动和跑跳类较激烈的运动。平稳走路时的波形如图9所示，基本上与静止时差别不大；激烈运动时的波形如图10所示，主要特点是出现一些较大幅度但较低频的波动，基线相对较稳定，对R波及心率判断的影响很小。

总体而言，较为剧烈的全身或局部运动对波形会产生诸如肌电等干扰，或使基线出现一定漂移，但对R波及心率计算影响不大。

图9 走路时显示的波形Fig 9. ECG wave during walking

图10 跑跳时显示的波形Fig 10. ECG wave during running and jumping

5 小结

本文首先阐述了手机心电监测技术的现实意义，并给出一个基于手机的人体心电无线监测系统的实现方案，对其采集端和接收端的软硬件设计进行了较为详尽的阐述。在实现新系统后，还通过系列代表性实验对其可靠性与稳定性进行了测评，初步证明了新系统的数据可信性与健康诊断价值。同时还考察了不同类型干扰可能带来的影响。这些结果有重要的实际参考价值。由于手机使用的普遍性与廉价性，基于手机的人体心电监测技术代表着未来低成本医疗的一个极为重要的发展方向。而且，手机用户的独立性与平台的通用性，也体现了普适性个人健康管理的先进理念。

致谢：

感谢清华-裕元医学科学研究基金及中国科学院低成本医疗技术研究基金的资助。

[1] 世界心脏日[EB/OL] . [2010-3-3]. http://www.who.int/mediacentre/events/annual/world_heart_day/zh/

[2] H. Wang, J. Liu. Mobile phone based health care technology[J].Recent Patents on Biomedical Engineering. 2009, 2(1): 15-21.

[3] 顾菊康. 手机心电远程监测进展[J]. 临床心电学杂志, 2008,17(4): 259-262.

[4] P. Leijdekkers, V. Gay. A self-test to detect a heart attack using a mobile phone and wearable sensors[A], Computer-Based Medical Systems, 2008. 21st IEEE International Symposium on CBMS, [C] Jyvaskyla, IEEE, 2008. 93-98.

[5] H. Ming, Y. Zhang,W. Pan. Evaluation and removal of EMI between ECG monitor and GSM mobile phones[A]. 2006 IET International Conference onWireless, Mobile and Multimedia Networks[C], Hangzhou, Nov. 2006. 1-4, 6-9.