基于LabVIEW与物联网的远程胎心监测系统设计

吉林大学通信工程学院　陈硕章　刘海斌　张羽翔　裴彦名　邸浈棋　张　蒙　梁海涵



基于LabVIEW与物联网的远程胎心监测系统设计

吉林大学通信工程学院陈硕章刘海斌张羽翔裴彦名邸浈棋张蒙梁海涵

【摘要】为提供一种帮助孕妇诊断胎儿健康状况的便捷途径，设计了基于LabVIEW的胎心监测系统。依据物联网的理念，运用服务器系统、硬件系统、软件系统的模块化系统设计思维，采用硬件系统采集胎心信号，通过智能终端将数据上传至服务器端，并借助服务器中基于LabVIEW编写的信号处理程序，利用重采样、巴特沃斯低通滤波、小波滤波等方法，得到准确的胎心频率图并通过TCP/IP协议传送至医生端。论文详细阐述的基于LabVIEW的胎心监测系统，可满足实时、动态和远程监护胎儿的需求。实现孕妇足不出户，即可完成关于胎儿健康状况的的医患沟通，实验结果表明，本系统在临床医疗中具有实际意义。

【关键词】远程胎心监测；LabVIEW；小波滤波；物联网医疗

0　引言

我国每年有1800万左右新生儿诞生，伴随二胎政策的开放，新生儿数量还会增加，胎儿健康必将关系到每个家庭的幸福乃至国家命运。目前，国内较为流行的胎心监护设备多为带数字显示的医用产品，体积普遍较大，操作比较复杂，而且产品价格较高，家庭难以接受。如某品牌MCF-21B/21G型监护仪，价格近20000元。而家用便携胎心监测设备虽然便于携带，价格便宜，但是只能显示胎儿心率，无法得到胎心频率图。而且医用胎心监护仪和家用胎心监护仪与物联网结合较少，均难以及时将胎心信息传递给医生。

胎心监测是正确评估胎儿宫内状况的主要检测手段。胎心监测取得的胎心频率信息有助于指导临床及时处理宫内缺氧，以降低新生儿窒息率、围生儿病死率，提高产科质量[1]。由于孕妇身体状况特殊，行动不方便，去医院进行胎心监测有众多障碍。近年来，物联网思维在医疗领域的应用是该领域研究的热点，本文依据物联网思维，详细阐述了基于LabVIEW程序语言的胎心监测系统，极大的方便医患交流，解决了与胎心监测有关的众多实际问题。

图1　完整系统结构图

1　软件系统

1.1服务器

当用户较多时，胎心音频文件数据体积大，如果单独使用一台服务器进行存储并进行音频处理，将导致服务器数据冗余，运行缓慢。本系统采用分布式服务器技术，使用一台大容量的主服务器用于存储胎心音频文件及用户信息，并配置多台子服务器，将胎心音频数据进行合理分配。通过基于LabVIEW语言的信号处理程序，实现对胎心文件的读取、处理、出图、上传、下载。同时结合TCP/IP协议，在PC客户端读取服务器中指定孕妇的胎儿心率图，界面简洁清晰。实现了信息实时获取，使医患之间能够更加方便地沟通。

1.2LabVIEW开发环境

LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器(National Instrumentation)公司研制开发，相对于其他计算机语言，如C、C++和C#等。LabVIEW的显著特点是采用图形化编辑语言(G语言)编写程序，以框图和连接线的形式生成程序。VI指虚拟仪器(Virtual Instruments)，是 LabVIEW的程序模块。LabVIEW中内置了大量用于信号处理的VI，方便用户快速开发。本系统主要利用LabVIEW的信号处理滤波器及TCP通信等函数。

图2　信号处理函数选框

1.3分布式计算原理

本系统采用的是分布式计算方式来处理主服务器音频文件。分布式计算是利用网络把多台计算机连接起来，组成一个性能强大的计算机集群，解决单台计算机无法完成的超大数据量的处理问题。为保证较好的信号质量，本系统传输音频文件格式为.wav格式，且原始采样率较高，对于胎心信号的处理，需要非常强大的计算能力，如果采用集中式计算，需要耗费较长时间，影响信号处理的实时性。而如果采用分布式计算，将主服务器中胎心音频数据按区域分解成许多部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以减少整体计算时间，提高计算效率。通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，减少主服务器压力，提高实时性。

1.4文件分拣程序

利用主服务器中文件扫描程序，扫描到新的文件后，根据分布式计算原理，结合TCP/IP协议，将文件发给子服务器。子服务器从主服务器接收音频文件，并进行后续信号处理。采用分布式计算，显著缓解主服务器的处理压力，使用多个子服务器，提高信号处理速度。当其中一台子服务器出现故障时，主服务器可以自动选择负载较低的服务器进行临时的复用，提高系统容错率，系统仍可正常工作。图3是根据文件名进行分类存放的子VI。

1.5客户端

移动终端应用：

针对胎心采集系统开发一款用于音频信号接收传输的智能移动终端应用，用以配合硬件系统进行胎心信号的采集以及进行胎心信号的上传。利用公众持有量巨大的移动终端进行信号采集，极大的降低了胎心监护仪硬件成本，并实现了胎心信号的及时传输。

图3　文件分类程序图

图4　小波滤波程序图

PC客户端为医生PC端，主要用来接收胎心音频数据处理后的最终图像，实现无纸化过程。

2　信号处理

胎儿心率指胎儿在母体内每分钟心跳次数，在孕期不同阶段胎心率会略有不同，但是总体保持在110次～180次之间，当胎心率在每分钟180次以上或者每分钟110次以下时，视为胎心异常。由于超声探头所采集的胎心信号非常微弱，大约为100mv左右，极其容易受到噪声影响。主要噪声来源如下：(1)工频干扰，工频干扰会对电气设备和电子设备造成干扰，它是以电磁辐射形式进行干扰，干扰信号频率为50Hz或60Hz；(2)呼吸引起的基线漂移，在心电信号检测与处理中，呼吸引起的基线漂移是源于被测对象在测试过程中呼吸而引起的，这类基线漂移干扰的频率大约为O.l5HZ-0.3HZ。除此之外电极接触噪声，运动伪迹等噪声也会干扰胎心信号[2]。本系统主要采用小波滤波的方法进行选频，采用峰值监测的方法输出胎心频率图。

2.1小波滤波参数的确定

小波滤波是近年来日趋成熟的一种用于信号处理滤波方法，小波去噪的原理是将信号分解为一系列小波函数的叠加，对分解的小波分量分析处理后，再利用小波分解的系数还原原始信号，其优势在于对不同频段采取不同分辨率进行分析，低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，适用于随机不平稳信号。胎心信号为低频信号，随机性强，不平稳，因此本系统选用小波滤波对胎心信号进行处理分析。

小波滤波(见图4)首先考虑小波基函数的选择。常用的小波有Haar、Daubechies、Biorthgonal、Coiflets、Morlet等。小波基函数的正交性、连续性、对称性、紧支撑性、光滑性、正则性、消失矩等特性是选择小波基函数的重要参数[3]。

胎心信号所需滤波器主要满足FIR特性，具有频率分辨率高，低频拖尾衰减快，没有相位失真等特点。通过比较各种小波基函数，发现Coiflets小波具有对称性，不会引起相位失真；具有紧支撑性，滤波器具备FIR特性；具有正交性，频率分辨率高，消失矩阶数为2N-1，阶数比高，滤波器的低频拖尾衰减快。经计算，小波分解层数设定为6[4]。

2.2胎心频率计算

通过计算波峰数，根据两波峰间时间间隔得到胎心频率。计算胎心频率的关键在于统计波峰的数量和寻找波峰的位置。统计波峰数量，较为常用的是波形峰值检测法和阈值峰值检测法。阈值峰值检测法原理：设定幅度阈值和时间阈值，阈值检测器检测到超过幅度阈值的连续元素的数量大于或等于时间阈值的峰值，则判定为有效峰。波形峰值检测，是根据设定的幅度阈值和时间阈值，利用二次曲线拟合，找到波峰和波谷，算法的核心是由一个抛物线拟合到连续的点群，并依据拟合得到的系数确定是否是一个峰值或谷值。由于使用二次曲线拟合所测得波峰数更准确，容易找的波峰位置，本系统采用波形峰值检测法。

首先确定幅度阈值和时间阈值。搜索一段信号的最大和最小值，其平均值Vt即为幅度阈值。以Vt为基准计算相邻两峰差值,利用中值滤波计算出最优时间差T ,建立时间阈值Tt。

波形的峰值检测基于峰值检测器，所不同的是，在LabVIEW中，输入为波形数据类型的数组，波峰波谷位置同样以数组方式输出。程序将一个文件分成多段进行处理，这样可以加快处理速度和准确性。

分解信号后，使用二次拟合算法寻找波峰，并返回峰值位置的浮点数。寻峰算法的核心是由一个抛物线拟合到连续的点群，通过设定合适阈值和宽度，确定是否是一个峰值或谷值。阈值根据信号幅度确定，宽度依据信号周期确定。它使用二次拟合算法，并返回的峰值位置的浮点数，而不是整数，因此峰值位置和幅度通常不对应于采样输入信号中的实际数据点。这种算法的优势在于可以对有效的数据点进行插值，发现波峰和波谷。因此，该功能可以测得峰值，所测峰值有一个比峰值附近任何数据点都大的振幅。对于原始的模拟信号的峰值的真实值来说，该插值提供了一个很好的指示。得到波峰数量和位置后，根据两峰间隔算出频率。

需要注意的是不充分的采样数据可能会导致峰的位置和峰的振幅不准确。尽管峰值检测本质上是一种时域采样信号操作，仍必须满足奈奎斯特采样定理，采样率必须在信号的最大频率分量的两倍以上。然而，实际信号处理中通常需要的采样率是最大的频率分量的五到十倍。若采样数据不充分，数据采集系统的前端应包含一个模拟抗混叠滤波器。图5为波形峰值监测程序图。

图5　波形峰值检测法程序图

2.3波形整合

硬件系统采样频率为4MHZ，过高的采样频率会导致数据占据存储空间过大，程序运算速度降低。因此首先对信号预处理，即重采样。由于胎心频率约为1.8HZ—2.7HZ，依据奈奎斯特采样定理，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍，在这里为了保证信号完整性和准确性，将重采样频率设为1000Hz。对该信号进行小波滤波，使用Coif4小波基函数，小波分解层数设定为6。高频信号与低频信号的分离使用树状塔型结构，通过6次分解，得到截止频率为4的低频信号，此低频信号包含所需胎心信号。将此信号重构，恢复原始信号。然后利用波形波峰检测程序,设定合适阙值和宽度，测得波峰数量和位置，通过波峰间的时间间隔，得到胎儿心跳频率。最后输出胎心频率图。

3　硬件系统

本硬件系统包括胎心信号采集、放大、滤波、输出等模块。胎心信号采集依据多普勒原理，向母体中的胎儿心脏发送固定频率为f1的超声波，接收到超声波与胎儿心脏相遇后的反射信号频率为f2，f1和f2之间存在多普勒频移f3，f3中包含所需胎心信号[5]。由于胎儿心跳是周期性的，则频移也是周期性的，对频移信号进行分析处理，即可得到胎心信息。

I振荡电路：振荡电流是一种大小和方向都随周期发生变化的电流，能产生振荡电流的电路就叫做振荡电路。利用振荡电路产生高频信号作为超声发射电路发射信号。当前主要有LC振荡电路、石英晶体振荡电路和RC振荡电路等几种，其中以石英晶体振荡器的频率最稳定，因此本系统选用石英晶体振荡电路产生一个4MHZ频率稳定的交流振荡电信号[6]。

II滤波放大：由于干扰噪声较多，而且胎心信号十分微弱，信号电压约为100mV左右信号幅值太小，不利于模拟数字转换，因此需要对信号进行滤波放大处理。本系统采样巴特沃斯二阶低通滤波器，截止频率1000HZ，以在小波滤波中取得较好滤波效果。放大电路采用OP07芯片制作，将信号放大至2V左右，以便进行采集与模拟数字转换。

图6　滤波放大电路

4　系统测试

系统设计完成后，对测试结果进行检验，过程如下。

与传统医用监测仪同时采集胎心信号并上传至服务器。对所得胎心信号进行基于Coif5的小波滤波以及其他波形调理方法进行调理，使用波形峰值检测法得到波峰数量及位置，计算得出胎心频率图。

图7　本系统胎心音频处理结果

传统医用胎心监护仪所得结果如图8所示。

经比较，本系统噪声滤除更为彻底，所得波形更为平滑，峰值变化体现的更为突出。体现出本系统采用数字滤波的突出优势，解决了传统胎心仪使用硬件滤波噪声较多，滤波不彻底等问题。经过多次测量并与医生交流，确定本系统所得波形图

较为准确，可用于临床实际应用当中。

图8　传统医用胎心监护仪胎心音频处理结果

5　结语

本文详细的介绍了基于LabVIEW的胎心监测系统，对硬件系统、软件系统和服务器系统的构建和算法进行大量解释说明，给出了较为完善的系统设计方案。对于LabVIEW编程部分采取模块化的结构，编写子VI并打包，通过调用子VI的方式完成系统功能，增加了程序的可读性。整个系统实现了对胎心信号的准确处理，并结合物联网的思维将处理结果实时推送给医生。与传统胎心监护方法相比，本系统具有实时、动态和远程监护的特点，为胎心监护乃至整个医疗监护提供一种新思路。经验证，本系统能够完成胎心监护工作，在临床医疗中具有实际意义。

参考文献

[1]尤正芳.胎心监测在胎儿监护中的作用探讨[J].中国当代医药,2010,11(31):109-112.

[2]刘丹.基于LabVIEW的心电信号采集及分析方法研究[D].吉林大学,2006.

[3]朱璐瑛,贺鹏飞,周洋.基于Coiflets正交小波的超宽带脉冲波形设计[J].现代电子技术,2008,31(23):1-3.

[4]赵继印,刘海英,马洪顺,等.基于coif5小波的多普勒胎心音信号提取算法的研究[J].中国生物医学工程学报,2006,25(5):538-541.

[5]俞凯君.家用胎心音仪及远程胎心监护网络的设计[D].上海交通大学,2007.

陈硕章（1994—），河北赵县人，大学本科，现就读于吉林大学通信工程学院。

刘海斌（1993—），河南三门峡人，大学本科，现就读于吉林大学通信工程学院。

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