一种基于ARM控制器的心电采集系统的设计

2017-06-21许海树张明旭尤若宁肖龙坤陈

中国医学装备 2017年6期

许海树张明旭尤若宁肖龙坤陈庆*

许海树①张明旭①尤若宁①肖龙坤①陈庆①*

目的：设计一种基于ARM控制器的心电采集系统，对心电检测时产生的干扰和噪声进行有效抑制。方法：心电采集系统以ADUC7020为模拟控制器，外围由缓冲放大电路、右腿驱动电路、前置放大电路、带通滤波电路、主放大器电路和50 Hz陷波电路等组成。结果：系统可将弱小的心电信号经过放大滤波，得到具有诊断价值的心电信号，然后由模拟控制器转换为数字信号发送到个人计算机(PC)做进一步处理。结论：基于ARM控制器的心电采集系统可有效抑制心电检测时产生的干扰和噪声，增强心电信号的有用成分。

ARM控制器；心电采集；干扰；滤波

随着我国人口老龄化的加剧，心脏疾病的患病率也越来越高，目前我国有1亿以上的人患有高血压，每年大约有75万人死于心脏疾病，心血管疾病的患病率仍在逐年上升，且呈低龄化趋势。临床医学实践表明，对于心脏疾病的防治，其最有效的方法是预防和保健，在对心脏病患者进行经常性心电监测的基础上，可尽早发现异常病变情况，及时进行治疗，以控制病情的进一步发展。

心电图作为一种无创检查手段，经大量的临床研究证明其对心脏肥大、心肌梗塞以及梗塞部位具有决定性的诊断价值，对某些心脏疾病，如心肌炎、心包炎和药物中毒等引起的心脏病变也具有辅助诊断意义，而如何准确的获取人体的心电信号显得尤为重要，为此，本研究设计一种基于ARM控制器的心电采集系统，对心电检测时产生的干扰和噪声进行有效抑制。

1 心电信号的干扰与噪声分析

心电信号是心脏活动过程中心脏的肌肉和神经电活动的综合，属于直接信号，又称为主动信号，信号源为心脏[1]。由于人体自身的机制以及信号源的不可触及性，检测心电信号时，必须在体表测量。心电信号与人体其他系统产生的信号一样，具有随机性较强(即信号无法用确定的函数式来描述)、噪声背景强(待测的有用信号往往淹没在许多无用信号中)以及信号频率低的特点。

1.1 干扰与噪声的分类

(1)呼吸干扰。呼吸引起的基线漂移可以看成是将一个呼吸频率的正弦成分加入到心电信号中，此正弦成分的幅值和频率可变化[2]。呼吸干扰引起的心电信号幅值变化最高可达15%，引起的基线漂移频率为0.015～0.03 Hz。

(3)工频干扰。交流电系统对心电系统会产生50 Hz工频干扰，如照明设备和各种电子仪器设备等都是这一类型的干扰源，该干扰的幅值最大可达心电波形峰峰值的50%[4]。

(4)电极接触噪声。电极接触噪声是由于电极和皮肤接触不良或是被测人体和检测系统脱离引起的瞬间干扰，可认为是一个随机发生的快速基线改变，这种改变可能只发生一次，产生一个阶跃干扰，也可能快速发生数次。该噪声信号维持时间大约1 s，幅值可使放大器输出饱和。

(5)电极移位干扰。电极移位干扰是由于电极与皮肤间的阻抗随着电极移动发生了改变，引起源阻抗变化，该阻抗将与放大器输入阻抗分压。由于放大器输入电压依赖于源阻抗，而源阻抗是随电极位置改变而变化，因此信号会发生变异[5]。电极移位干扰的维持时间约为l00～500 ms，幅值可达心电波形峰峰值的50%。

1.2 干扰与噪声的抑制

(1)基线漂移的抑制。抑制基线漂移主要有硬件滤波和软件滤波两种方法，基于ARM控制器的心电采集系统采用硬件滤波设计，用0.05 Hz的模拟高通滤波电路来实现[6]。

(2)工频干扰的抑制。系统采用右腿驱动电路和50 Hz陷波电路，可将工频干扰衰减到1%以下。

(3)电极接触噪声和电极移位干扰的抑制。电极接触噪声和电极移位干扰从其形成原理来看，只要在检测前清洁肌肤，然后使用一次性心电电极即可消除，不需要增加额外电路来处理这些噪声和干扰[7]。

PLC的就地控制可以采用触摸屏或者按钮/开关的方式来操作，由于电解槽下的酸雾环境，腐蚀性较大，本设计中采用按钮/开关来实现。

2 心电采集系统设计

本研究设计的心电采集系统，其功能主要是将心电电极采集到的弱小心电信号通过逐步调理，在尽可能不失真的情况下将其调理为符合A/D转换输入允许范围的信号，然后通过模数转换，将模拟心电信号转换为数字心电信号，并由模拟控制器将这些转换结果通过串口通信发送到PC机做进一步处理[8]。系统主要由缓冲放大电路、右腿驱动电路、前置放大电路、带通滤波电路、主放大电路和50 Hz陷波电路等构成。系统结构如图1所示。

图1 心电采集系统结构框图

2.1 缓冲放大电路

缓冲放大电路是心电采集系统的一个重要部分，在系统中起隔离作用。设置缓冲放大电路可提高放大器的输入阻抗，降低输入噪声。系统选用高精度运算放大器OPA4277，具有超低失调电压10 μV，超低失调偏移±0.1 μV，偏置电流最大为l nA[9]。将心电电极采集到的信号经l00 kΩ的电阻接到放大器OPA4277同相端，放大器作为电压跟随器将信号送下一级处理。缓冲放大电路如图2所示。

图2 缓冲放大电路图

2.2 右腿驱动电路

右腿驱动电路是心电信号提取中必需的一个环节，将混杂于原始心电信号中的共模噪声提取出来，经过一级倒相放大后，再返回到人体，使其相互叠加，从而减小人体共模干扰的绝对值，提高信噪比，可将50 Hz的工频干扰降低到1%以下，且不会将心电信号中的50 Hz有用信号除去[10]。电路将电极经过电阻R5、R6与放大器OPA4277接地端相连，可降低人体的共模电压。右腿驱动电路如图3所示。

图3 右腿驱动电路图

2.3 前置放大电路

前置放大电路是整个系统设计的关键，由于人体的心电信号具有幅值小、频率低、易受干扰、不稳定和随机性强等特点，使得对前置放大电路的设计提出了严格的要求，尤其是放大器的选择显得十分重要[11]。本系统选用美国模拟(Analog Devices，ADI)公司的仪表放大器AD620作为前置放大电路的核心器件。

AD620是ADI公司设计的一款低功耗、低价格仪表放大器，是一种高精度仪表放大器，仅需一只外接电阻便可在1～100倍范围内任意设置增益。AD620精度很高，线性误差最大值为40 ppm，失调电压很低，最大值为50 μV，失调漂移最大值为0.6 μV/℃。AD620具有低噪声，低输入偏置电流和低功耗等特点，所以非常适合应用于医疗仪器。AD620引脚如图4所示、前置放大电路如图5所示[12]。

图4 AD620引脚图

图5 前置放大电路图

2.4 带通滤波电路

人体心电信号是一种低频率的弱小信号，为了减少噪声对心电信号的影响，需要对采集到的心电信号做降噪处理。常规心电信号的频带为0.05～100 Hz，在此频带范围内包含了心电信号的主要成分[13]。因此，本系统设计了通带频率为0.05～100 Hz的带通滤波电路，将心电信号的有用成分从采集到的信号中分离出来。

由于心电信号属于低频信号，为了去掉高频的干扰，须通过低通滤波。本研究采用归一化设计的BUTIERWORTH四阶低通滤波，截止频率为100 Hz，在频率转折处有足够的陡度，避免高频信号的干扰。考虑到元件的误差，设定截至频率fH=110 Hz，根据R10=100 kΩ，R9=56 kΩ。低通滤波电路如图6所示。

放大器的温漂、皮肤电阻的变化及呼吸和人体运动，都会造成心电信号出现“基线漂移”现象。从频谱而言，这些影响都可视为一个低频噪声干扰，这些噪声主要集中于0.03～2 Hz[14]。但心电信号中的ST段和Q波频率分量集中于0.05～2 Hz，与上述低频噪声分量很接近。因此，不可简单地将高通截止频率定为2 Hz，否则将使心电信号的波形出现较大失真。根据美国心脏协会(AHA)的建议，去除心电信号中的直流成分的高通滤波器截止频率≤0.05 Hz，本研究设计将高通滤择C12=C13=10 μF，R15=R16=510 kΩ，R18=750 kΩ，R17=510 kΩ。高通滤波电路如图7所示。

图6 低通滤波电路图

图7 高通滤波电路图

2.5 主放大电路

心电信号的幅值范围为10 μV～4 mV，而A/D转换器的输入范围为土5 V，所以整个模拟信号处理电路有近千倍的增益。其中前置放大电路对心电信号己经放大了10倍，主放大电路通过调整电位器RP1的阻值来设置整个心电放大电路的总增益。主放大电路如图8所示[15]。

图8 主放大电路图

2.6 50 Hz陷波电路

工频干扰信号中除了50 Hz的基波频率分量外，还有较多50 Hz的谐波频率分量。虽然前置放大电路对共模干扰具有较强的抑制作用，但部分工频干扰是以差模信号方式进入电路，且频率处于心电信号的频带之内，加上电极和输入回路不稳定等因素，经过前面的前置放大，低、高通滤波和主放大后，输出仍然存在较强的工频干扰，必须专门滤除[16]。

本研究设计采用“双T带阻滤波”电路来滤除工频干扰，在设计中采用等容值的双电容并联来代替普通的单电容，使其在容值上更加匹配，放大器采用低功耗、低噪声的运算放大器TLC2254。50 Hz工频陷波电路如图9所示。

图9 50 Hz陷波电路图

2.7 模拟控制器

模拟控制器的功能是将模拟心电信号转换为数字心电信号，并将这些转换结果通过串口通信，发送到个人计算机(personal computer，PC)做进一步处理。本研究设计选用ADI公司生产的ADUC7020，其为一款基于ARM7 TDMI 32bit RISC内核的精密模拟微控制器，片上集成了5通道12位的模拟数字转换器(analog to digital converter，ADC)、4通道12位缓冲的数字模拟转换器(digital to analog converter，DAC)、电压比较器、62位闪存和8Kbytes静态随机存取存储器(static random access memory，SRAM)，最高处理能力达40单字长定点指令平均执行速度[17](million instructions per second，MIPS)。基本设置的内容包括核心时钟的设置、ADC采样、串口通信、LED指示管脚和控制管脚。主程序流程如图10所示。

图10 模拟控制器主程序流程图

3 结论

随着数字化、智能化及大规模化集成电路的应用，医疗设备技术复杂程度越来越高，存在的干扰因素也逐步增多，针对心电检测过程中存在的基线漂移和工频50 Hz等干扰因素，本研究设计一种基于ARM控制器的心电采集系统，综合应用了各种滤波技术，包括右腿驱动电路、带通滤波电路和50 Hz陷波电路等，其具有性能强、功耗低和成本低等优点，有效抑制了心电检测系统中的干扰和噪声，保证了采集过程中患者的安全，增强了心电信号的有用成分。

[1]魏阳，索忠伟，李文容.数字滤波器在实时滤除心电干扰中的设计与应用[J].微计算机信息，2006(4Z)：40-41，47.

[2]姚湘平，张跃，代少升，等.基于GPRS的远程心电实时监护终端[J].电子技术应用，2006(4)：77-79.

[3]王美霞，李章勇.基于GPRS的远程心电监护系统的研制[J].中国医学物理学杂志，2006(6)：434-436，445.

[4]麻建国.一种采用模拟前端SOC芯片的远程心电监护仪研制[D].长春：吉林大学，2015.

[5]李战明，杨守祥.基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法[J].中国医学装备，2014，11(3)：16-19.

[6]苌飞霸，尹军，张和华，等.一种基于智能终端的人体心电信号监护系统设计[J].传感技术学报，2014(3)：289-292.

[7]申若亮.便携式心电监护系统的软件设计[D].杭州：浙江大学，2015.

[8]张帷，张石，鲍喜荣，等.心电信号预处理与心电信号分析[J].现代临床医学生物工程学杂志，2005，11(4)：264-267.

[9]诸强，王学民，胡宾，等.基于嵌入式系统的心电无线远程传输系统[J].天津大学学报：自然科学与工程技术版，2005(1)：52-56.

[10]陈昕，钟云鹏，杨月婷.便携式心电信号采集电路设计[J].国外电子测量技术，2010(12)：62-65.

[11]成转鹏，张跃.远程心电实时监护终端的设计与实现[J].计算机工程，2007(11)：264-266.

[12]李桥，俞梦孙.重症监护病人心电导联信号质量评估[J].山东大学学报(医学版)，2007，45(9)：868-872，890.

[13]万相奎，徐杜，张军.心电信号小波消噪方法的研究[J].中国生物医学工程学报，2008，27(4)：630-632，640.

[14]丁蔚.人体运动电生理信号检测与处理[D].镇江：江苏大学，2010.

[15]周平，汪丰，马腾飞，等.电容式非接触心电传感器的设计[J].仪表技术与传感器，2013(8)：5-7.

[16]宋立新，姜思刚，周蕾，等.ZigBee心电信号采集系统[J].哈尔滨理工大学学报，2012(1)：86-89.

[17]孔祥金，刘军.心电信号调理电路设计[J].电子设计工程，2012(15)：121-123，127.

Design of ECG acquisition system based on ARM controller/

XU Hai-shu, ZHANG Mingxu, YOU Ruo-ning, et al//China Medical Equipment,2017,14(6):3-6.

Objective: To design an electrocardiograph (ECG) acquisition system based on ARM controller in order to effectively control the interference and noise when the ECG detection was applied. Methods: The ADUC7020 was used as simulation controller in ECG acquisition system, and its periphery was consisted of buffer amplifying circuit, driving circuit of right leg, preposition amplifying circuit, band pass filtering circuit, main amplifier circuit and 50 Hz trapped wave circuit. Results: This system can get a valuable diagnosing electrical signals from weak electrical signals through the amplified filtering wave, and these electrical signals were converted to digital signals by simulation controller. Then, they were send to personal computer (PC) to accept more analysis and disposes. Conclusion: This system based on ARM controller can effectively suppress the interference and noise when using ECG technology, and enhance the effective electrical signals.

ARM controller; ECG acquisition; Interference; Filtration

Department of Medical Engineering, Chenggong Hospital Affiliated Xiamen University, The 174thHospital of People's Liberation Army, Xiamen 361003, China.

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.06.002

1672-8270(2017)06-0003-04

R-058