一种心电和呼吸信号的采集与异常分析装置＊

吴艳玮，张小京，麻凤娟

（西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010）

呼吸是人体与外界进行气体交换以保证正常机体功能运转的最基本的生理活动，单位时间内机体的呼吸次数被称为呼吸频率，呼吸频率是急性功能性呼吸障碍的重要指标。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电（ECG）。心电的监测对心率异常、心律紊乱等疾病的诊断和治疗有着重要作用。

现有的一些便携式设备如智能手环等只能对心率进行计算和显示，并且存在一定的误差而不能监测人体的呼吸频率。同时，在临床中，呼吸频率的测量也只能靠专业人员的实际测量和估算得到大概数据，测量不方便而且效果不好。所以设计一种能实时检测呼吸频率和心率的便携式设备对人体的生命健康具有较为深远的意义。

1 技术原理

目前检测呼吸频率的方法主要有接触式、非接触式以及间接测量3 种。接触式呼吸频率的检测通常是利用人在呼吸过程中由于呼气和吸气的交替引起食道和胸腹部产生周期性的形变，通过监测该形变的周期性来采集人体的呼吸频率。非接触式呼吸频率的检测一般采用温度传感器或气体浓度传感器。将人在呼吸过程中鼻腔内外的温度差或鼻腔呼出气体浓度的改变转化为电信号进行测量。呼吸频率的间接测量一般为呼吸阻抗测量法。阻抗式呼吸检测方法是将胸腔测量区域等效为一个介质均匀、阻抗均匀分布的整体[1]。引起胸阻抗变化的主要因素是呼吸运动，人体呼吸时空气会进入或排出肺泡，引起人体胸腔容积增大或缩小，由此导致人体胸阻抗的大小变化。基于此原理检测人体胸阻抗的变化规律，就可以间接监测人体呼吸。

目前检测心率的方法主要有光电容积脉搏波描记法和心电信号测量法2 种。光电容积脉搏波描记法通常是一束固定波长的光束照射皮肤表面，光束将通过透射或反射的方式把光传送到光电接收器，皮肤内的血液容积在心脏的作用下呈搏动性变化，当心脏收缩时外周血容量最多，光吸收量也最大，检测到的光强度就最小，在心脏舒张时，则反之。故光接收器接收到的光强度会随之呈脉动性变化。心电信号测量法通常是通过检测人体的心电波形来计算出心率[2]。在心电信号测量法计算心率时，首先经过滤波处理，滤除杂波后得到比较理想的心电信号。其次检测R 波尖峰，得到R-R 时间，进而计算出瞬时心率。

2 总体设计

本文的总体设计框图如图1 所示。由3.7 V 锂电池为整个系统供电，利用ADS1292 的2 个通道采集心电和呼吸阻抗数据并与单片机通信，单片机处理、计算数据得出心率和呼吸频率。OLED 将计算出的数据进行显示。另外，单片机通过无线串口模块将心率和呼吸频率上传至上位机进行波形和数据的显示。

图1 总体设计框图

3 硬件设计

本文使用+3.3 V 单电源和地线的方式为ADS1292供电[3]。芯片左端12、13 引脚为模拟端和数字端电源供电，经过电容退耦后接入，可有效减少分布电容和分布电感带来的内部噪声。13 引脚接入地端，间接地使整体电路中的地端与负电源端的电位相等。9 引脚、10 引脚作用是分别为同向和反向反馈电压。11 引脚、27 引脚分别接入105 的旁路电容，作用是吸收器件的交流成分（比如电源的纹波效应）。RESP_MODP 和RESP_MODN 引脚作用是调节输出调制频率，其频率可设置为32 kHz 或者64 kHz。R42 和R44 作用是限制输出电流，防止漏电流对人体造成伤害。呼吸通道接有47 nF 的滤波电容，心电通道接有4.7 nF 的滤波电容。

4 软件设计

4.1 QT 图形界面设计

4.1.1 QT 串口设计及数据的读取

此部分的设计主要是利用QtSerialPort 查阅QT 官方的函数，并使用文档进行串口的读写以及串口波特率等的设置。在QT 中根据单片机传输数据的帧格式去解析数据包，将需要的数据提取出来通过相应的槽函数便可实现显示功能。帧格式包括帧头和帧尾以及数据，因此在接收端应首先判断帧头，当其检测到了帧头才能保证数据正确。

4.1.2 QT 绘制波形图

本文需要用QT 实现动态的波形显示，该部分运用到QT charts 去实现动态绘图，其基本思路是在静态的基础上，前一时刻与后一时刻的坐标轴固定，整个图像往前移一个单位，接着在空出的最后一个位置绘制新的曲线，这样便实现了动态实时显示，这么做的前提是X轴的显示范围足够大。从这个思路的相对面来看，就是把坐标轴往后移一个单位。在QT 中存在一个scroll 就是基于这种思路去实现动态的绘图，QT中的appand 函数可以实现在原有基础上去添加数据。利用这种思路和函数通过相应的程序即可实现动态显示波形。

4.2 呼吸阻抗信号的滤波处理

由于ADS1292R 呼吸阻抗信号采集电路使用双极胸导联方式采集信号，因此采集到的信号会受到高频噪声干扰、50 Hz 工频干扰、基线漂移以及肌电干扰，而呼吸信号频率较低、幅值较大，因此可以采用截止频率为0.43 Hz 的RC 数字低通滤波器去除信号中的高频噪声，并用中值滤波去除基线漂移[4]。图2 为采集到的原始呼吸信号数据，波形存在较多毛刺，经过相应的滤波去噪之后可得到较为清晰稳定的呼吸阻抗波形，如图3 所示。

图2 原始呼吸阻抗波

图3 滤波后的呼吸阻抗波

4.3 基于动态差分阈值的呼吸频率检测算法

由于傅里叶变换法不能直接反映出信号频率随时间的变化特征，呼吸频率检测实时性较差，且所能检测到的呼吸频率范围有限。故本文选用动态差分阈值法检测呼吸频率。具体算法流程如下。

第一，开始测量前，先取一定长度的数据，对其进行分析，获取初始差分阈值T1以及初始幅度阈值上下限值T2和T3。

第二，利用初始阈值开始查询第一个呼吸波的峰值点，设点ni、ni+1、ni+2的幅值分别为Ai、Ai+1、Ai+2，如果满足：

则点ni+1应为呼吸信号上升段的一点。从点ni+1后寻找符合条件的点，即可能为对应呼吸信号的一个峰值点，设点ni+1后任意相邻的4 个点为nk、nk+1、nk+2、nk+3，幅值分别为Ak、Ak+1、Ak+2、Ak+3，如果满足：

则nk+2可能为一个呼吸波的波峰，其幅度记为Anew，若Anew满足：则确定nk+2为一个峰值点，否则继续检测。

第三，在呼吸信号时间序列中检测到新的峰值点后开始更新阈值，并依据上一步的算法检测下一个新的呼吸波信号峰值点。

第四，依据一定时间内检测出的峰值点的个数计算呼吸频率。

4.4 心电信号的滤波处理

使用FIR（Finite Impulse Response，有限长单位冲激响应滤波器）带通滤波器消除ECG 的基线漂移和肌电信号[5]。

长度为N的FIR 输出对应于输入时间序列x（n）的关系由一种有限卷积和的形式给出，具体形式如下：

符合要求的低通滤波器的频率响应是Hd（ejw）。假定通带截止频率是w c，如果希望其幅频特性｜Hd（ejw）｜=1，相频特性φ（w）=0，那么此滤波器的单位抽样响应：

hd（n）是以hd（0）为对称的sinc 函数，这样的系统是非因果的，物理是不可实现的。如果把hd（n）截断，假如取（0），…，同时把截断后的hd（n）移动相位，结果如下式：

则h（n）为因果序列，同时长度不是无穷大，长度为M+1。令，就能计算出设计的滤波器传递系数，H（z）频率响应式Hd（ejw）具有线性相位。

以上即为设计FIR 带通滤波器的具体原理。因为带通滤波器只存在零点，所以能十分方便地获得性能非常优的通带和阻带衰减效果。如果想要获得性能更优的衰减效果，通常需要H（z）的阶数比较高，也就是M取值比较大。

由于心电信号的能量范围大部分集中在0.5～45 Hz，本文选定0.5～45 Hz 的带通滤波器来过滤采用频率为500 Hz 的肌电信号，则0.5～45 Hz 的通带范围对应圆周频率范围为0.002π～0.180π。即通带截止频率是0.002π，最高截止频率是0.18π。

4.5 基于幅度阈值法的心率检测算法

经过滤波处理后，得到了比较理想的心电信号，接着选取心电信号的3～5 个周期，将这3～5 个周期内的心电数据取平均得到均值X，然后用X向R波尖峰方向偏移固定比例作为幅度阈值来检测R波尖峰，得到R-R 时间，进而计算出瞬时心率。

5 系统测试

为了测试本系统对人体心率及呼吸频率的检测精度，采用以下方式进行实验。由志愿者同时佩戴本系统装置与多生理参数监测仪，每位志愿者完成2 次测试，将本系统得到的结果与多生理参数监测仪得到的结果进行对比，如表1 和表2 所示。

表1 呼吸频率对比测试

综上，本系统对于人体心率和呼吸频率的检测误差控制在±2 次以内，能够满足实际应用。

6 结束语

经多方面测试，证明了本系统对于人体心率和呼吸频率的检测有着较高精度，并对人体的心电和呼吸状态能够起到监测和预警作用。系统具有集成度高、功耗低、便携性强、实用性强等特点，对于一些心肺疾病的早期筛查、早期诊断有一定的辅助作用。

表2 心率对比测试