多参数心肺功能运动试验系统的研制

刘杰，叶继伦,，袁懋结，文斌，窦可建

1 深圳大学 医学部 生物医学工程系,深圳市, 518060

2 深圳市生物医学工程重点实验室,深圳市, 518060

3 广东省生物医学信号检测与超声成像重点实验室,深圳市, 518060

0 引言

现代医学越分越细，造成在分析人体呼吸、循环、代谢等功能时，往往是孤立地去分析，忽视了各自的相互影响。整体论提出，人是一个不可分割的整体，各组织间相互协调、相互影响、无穷无尽地交织起来，组成一幅不可分割的连续动态画面，需要用整体的、联系的、全面的观点来理解[1-2]。然而心肺运动试验是检测人体整体功能最重要的方法，其是对受试者从静息状态、热身运动状态、再逐渐递增功率至最大极限状态，再逐渐降低功率恢复至静息状态过程中的氧气、二氧化碳、血压、心电图、血氧饱和度、心率等指标进行连续动态监测，进而对数据进行精确解读，对人体进行整体评价，其对健康管理、疾病预防、诊断至关重要[3]。并且运动需要心肺整体反应以满足肌体运动增加的需氧量，心肺运动试验是测定运动受限的基本方法。因此用在评价人体代谢和运动受限等方面有着极高的应用价值。

国内的运动心肺研究起步很晚，目前仅南京瀚雅、深圳艾利特等公司有相关产品，并且是由南京瀚雅在2015年推出国内第一套运动心肺试验系统，性能方面和国外的产品相比仍有较大差距，如心电图方面的抗运动、心肺参数方面的丰富性以及准确性。20世纪60年代，耶格已经开始相关研究，起步最早。目前国内市场仍被德国耶格、德国康讯、瑞士席勒、意大利科时迈等公司牢牢占据[4]。研制具有自主知识产权的运动心肺试验系统，对降低我国医疗成本、推进城乡医疗普及具有重要意义。

传统上对心功能诊断和肺功能诊断均是独立的，忽视了整体整合生理学，并且都是静态检测，忽视了许多疾病在运动状态下才会出现的一系列病理学改变[5]。我们设计一款运动心肺试验系统，其联合心电图、氧气、二氧化碳、血压、血氧、呼吸力学等指标，实现运动情况下对心肺功能的联合评价与诊断。

1 系统总体架构

我们设计的运动心肺试验系统不仅包含12导联心电图、氧气、二氧化碳、血压、血氧、呼吸力学6大生命体征指标，实现呼吸代谢及心功能评价，并可通过WiFi传输实时采集到的数据，在PC端的监测界面实现实时波形的显示和存储。另外还配备了运动心肺试验评测软件，可以对采集到的运动心肺数据进行心肺功能分析与诊断。本系统的实现框图如图1所示。

图1 多参数运动心肺试验系统实现框图Fig.1 Block diagram of multi-parameter exercise cardiopulmonary test system

2 硬件系统设计

硬件系统以意法半导体公司的STM32F405IGT6芯片为主控芯片，系统主要由电源模块、信号采集模块、主控模块、存储模块、通信模块5个部分组成。

2.1 电源模块

系统分为模拟电源和数字电源，外部由可充电锂电池供电，输入电压范围为3.5～4.5 V。本系统采用LM2731将输入电压抬升到6.5 V，在经过MIC5219系列线性稳压芯片分为稳压到5.5 V、3.3 V，再由REF3125电源参考芯片稳压出2.5 V，从而分别为各个模块供电。

2.2 信号采集模块

本系统信号采集由12导心电、呼吸力学、氧气、二氧化碳、血压、血氧6个部分组成，其中二氧化碳、血压、血氧为实验室沉淀下来的产品级模块，氧气是采用商业化顺磁氧模块，12导心电和呼吸力学在本系统中单独设计为一个模块。

2.2.1 12导心电和呼吸力学模块

为了更加全面地评价心功能，本系统采集12导联心电信号。心电信号是比较微弱的人体生理信号，易受工频、肌电、基线漂移等干扰[6]。采用ADI公司推出的ADAS1000系列低功耗、高性能心电图(ECG)模拟前端，选用ADAS1000作为主片，ADAS1000-2作为从片，两片芯片共同构成12导心电采集系统。两者为数字型芯片，用MCU配置SPI通信模式即可驱动、并读取心电数据，以实现12导心电的测量，ADAS1000外围电路如图2所示。

图2 ADAS1000外围电路Fig.2 ADAS1000 peripheral circuit

呼吸力学是以工程学的观点和方法研究人体呼吸系统中的力学问题，主要测量呼吸过程中流量和压力两个指标。测量方法分别为基于压差流量传感器的气道流量测量，基于表压传感器的气道压力测量，由此可推导出潮气量等一系列参数。由恒流源驱动差压传感器MEAS1210，传感器将压力信号转换为电信号之后，经过放大，后经过低通滤波得到流量信号。同理使用恒流源驱动表压传感器MEAS1220，与流量测量方法一致。差压传感器驱动电路图，如图3所示。

图3 差压传感器驱动电路图Fig.3 Differential pressure sensor drive circuit diagram

本设计将心电采集和呼吸力学集成在一个模块上，由此减小了系统的体积，为后续的便携式运动心肺测量系统搭建奠定基础。

2.2.2 其余参数的测量

二氧化碳、血压、血氧等参数的测量均是实验室沉淀的关键技术。这些模块均已经通过相关标准验证，并实现了产品化，氧气则是外购的商品模块，都能满足本系统的应用需求，在本文中不做过多的讨论。在本系统设计中，只需要在所设计的集合心电和呼吸力学功能的模块中留出4个串口接口，然后通过串口读取氧气、二氧化碳、血压、血氧4个模块所发出来的数据即可。

2.3 数据存储模块

存储模块采用金士顿的MicroSD卡，存储容量为8 GB，可长时间持续存储运动心肺功能试验数据。存储模块的外围电路，如图4所示。

2.4 数据传输模块

本系统采用的通信方式是WiFi通信，选用的是有人物联网的CC3200模块。WiFi通信可以实现无线传输以及具备传输数据量大等优点。进而实现在PC端实时显示心电、流量、氧气、二氧化碳波形以及相关心肺参数。WiFi模块外围电路，如图5所示。

图4 存储模块外围电路Fig.4 Memory module peripheral circuit

图5 WiFi模块外围电路Fig.5 WiFi module peripheral circuit

3 软件系统设计

3.1 下位机系统

下位机系统主要实现对心电模拟前端的驱动、数据的读取、信号预处理、信号传输等功能。MCU分别以50 Hz采集流量和压力，500 Hz采集心电、25 Hz采集二氧化碳、25 Hz采集氧气、1 Hz采集呼气末二氧化碳分压、1 Hz采集氧分压、62.5 Hz采集血氧、10 Hz采集血压。数据在下位机经过一定的处理后，以WiFi的方式传送到上位机实时显示波形以及相关参数或者将数据存储到存储芯片中。下位机流程图，如图6所示。

3.2 上位机系统

PC软件采用的是Windows公司开发的Visual Studio软件中的C++语言编写。监测平台可以实现16通道波形以及30个参数的实时显示与存储。PC软件平台提供导联脱落报警功能，当导联脱落时，PC软件会提示。图7为运动心肺功能试验系统的主界面，从上到下分别为12导心电波形、流量波形、压力波形、二氧化碳波形、氧气波形。参数显示区域从上到下为摄氧量、呼气末二氧化碳浓度、血氧值、心率、心率储备、每分钟通气量、氧气通气当量、二氧化碳通气当量、潮气量等。

图6 下位机流程图Fig.6 Lower machine flow chart

图7 上位机界面Fig.7 Host computer interface

4 系统测试

二氧化碳、血压以及血氧等模块为实验室产品级模块，氧气为实验室所购买的模块，其中二氧化碳测量范围：0～20%，精度：0～12%，±（0.2 vol%+读数的2%），12.1%～20%，±(0.2 vol%+读数的6%)；氧气测量范围：0～100%，精度：±（2.5 vol%+读数的2.5%）；SpO2测量范围：0～100%，精度：±2%；血压测量范围：0～300 mmHg，精度±2%，上述参数的各方面性能均达到应用要求，因此本系统只针对自主设计的模块进行性能测试。

4.1 呼吸力学性能测试

由于目前没有相关国家标准对呼吸力学模块性能进行要求，而本系统使用其测量人体呼吸时的流量和压力两个指标。故根据呼吸机的标准GB 9706.28—2006《医用电器设备第二部分：呼吸机安全专用要求，治疗呼吸机》以及JJF 1234—2010《呼吸机校准规范》来测试流量和压力的准确性[7]。

本系统使用Hans Rudolph公司生产的流量/容量模拟器测试流量，记录0～130 L/min之间测试数据。使用FLUKE718压力校准仪作压力测试设备，记录0～26 mmH2O(1 mmH2O=9.806 Pa)之间测试数据。

由表1可知，流量最大误差为3.8%，市面上成熟的产品为4%，满足应用要求。由表2可知，压力的误差在±2.6%以内，满足应用要求。

表1 流量数据统计结果(L/min)Tab.1 Statistics of traffic data

表2 压力数据统计结果(mmH2O)Tab.2 Pressure data statistics

4.2 心电性能测试

按照IEC 60601-2-51[8]、YY 1139—2013[9]等标准对心电部分进行标准符合测试，并与要求值进行对比，具体如表3所示。

表3 心电系统关键指标对比Tab.3 Comparison of key indicators of ECG system

由表3可知，本模块的心电采集部分性能均达到标准或在其之上，能够满足实际应用。

5 结论

我们已经初步搭建出一整套运动心肺功能试验系统，实现了12导心电、呼吸力学、氧气、二氧化碳、血氧以及血压6大生命信息监护信号的测量，奠定应用的基础。将心肺功能进行联合诊断与评价，解决了传统上分别检测心功能和肺功能而忽视整体整合生理学的问题，使得对心肺功能的评价更加全面，为后续国内研究人员研究运动心肺试验系统提供了很好的参考价值。

我们只针对系统的设计部分进行阐述，后续将会加强算法分析，丰富系统的计算参数，挖掘更多有用的信息，使得其能够更好地评价呼吸、循环、代谢等功能。辅助医生更好地对患者的心肺功能进行诊断与治疗，指导患者运动，预测运动风险，对心肺功能进行分级，进而更好地服务社会，为医疗设施的乡镇普及助力。