一种便携式睡眠呼吸暂停综合症筛查装置设计

鼾症已成为造成人类死亡的4大疾病之一,早期进行诊断和治疗是非常重要的,本文设计的便携式睡眠呼吸暂停综合症筛查设备能够反映出日常真实的睡眠状况,主要用于对睡眠呼吸障碍疾病病人的长期监测、疑似患者排查、心脏病溯源研究和社区医疗、家庭监护等方面。     

基于PVDF的可穿戴鼾声监测系统

阻塞型睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)是常见的睡眠类疾病,为满足居家对OSAS进行初步筛查和诊断,该文设计了基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的鼾声监测系统。可穿戴式的鼾声监测系统包含高灵敏度鼾声传感器、低噪声信号调理电路、嵌入式系统及上位机系统。根据鼾声段和非鼾声段能量差异大的特点,基于短时能量法进行鼾声端点检测算法设计,通过采集的鼾声信号进行算法验证。经测试,系统采集的鼾声信号信噪比高,端点检测平均误差小于0.032 s,准确率达92.6%,满足潜在OSAS患者的筛查要求以及进行康复训练的自我检查,同时可减轻患者筛查和医学多导睡眠图(PSG)检测的负担。     

基于 FPGA 的多路微弱医学生物电信号处理系统

介绍了一种便携式多路微弱医学生物电信号处理系统,用户可根据实际的需要对电极进行选择,从而实现对脑电或心电信号的实时采集,进而对其进行数据处理并显示波形和存储数据。该系统采用德州仪器(TI)公司的ADS1198为核心的模拟前端电路实现脑电或心电信号的采集、放大、隔离等预处理操作,利用Altera公司的FPGA芯片Cyclone Ⅱ EP2C70F896C6对数据进行处理,并在TRDB_LTM液晶屏上显示波形。该系统精度高、体积小、功耗低,具有较好的实用性和可扩展性。     

应用小波变换去除膈肌肌电图信号中的心电干扰

膈肌肌电图信号是微弱的人体生物电信号,该信号往往受到被测对象自身心电图信号的严重干扰.本文应用小波变换的分析方法,提出了一种心电定位和小波阈值相结合的去心电新算法.该方法在对信号各层小波系数分析的基础上,通过小波相关系数法确定心电干扰的位置和范围,并用绝对值均值的阈值算法对该范围内的小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该方法能够有效去除膈肌肌电图信号中的心电干扰,并较好地保留了膈肌肌电图信号的信号特征,为膈肌肌电图信号用于呼吸疾病的分析诊断创造良好的条件.     

一种基于支持向量机的心电信号处理算法

新一代心电图(Electrocardiography,ECG)系统中,可以使用可穿戴设备来监测人体生理信号.心电图信号是一种生物医学信号,基本上与人体心脏的电活动相对应,根据其波形可以初步判断人体是否存在疾病.本文首先对ECG信号进行了预处理,然后使用自适应阈值对QRS波进行定位,最后使用支持向量机对心电信号进行分类.基于MIT-BIH数据库的实验表明,该方法的敏感度达99.65％,正预测率达99.41％.     

睡眠瘫痪唤醒产品设计研究

现代化社会的不断发展促使人们的工作和学习节奏加快、生活压力增大,也引发了很多睡眠障碍人群的出现,更为严重者出现了睡眠瘫痪,给人们的生活带来了很大的困扰.本文以智能手环为例,利用情感计算的方法探讨了睡眠瘫痪症唤醒设备的设计构想,拟通过对人的皮肤电反应、体温、心率等生理信号的数据采集,利用神经网络对这些生理信号进行分析处理,将处于睡眠瘫痪状态的用户唤醒,期望解决睡眠瘫痪给人们带来的困扰,提高其生活质量.     

多传感器数据融合睡眠监测系统设计

鉴于当前的睡眠监测设备存在佩戴复杂、设备昂贵、功能单一和检测方法不合理等情况,设计了一种多传感器数据融合的睡眠监测系统.本系统以STM32F407ZGT6为核心主控芯片,通过可穿戴式背心传感器将所采集到的人体特征信号进行处理、存储和发送到手机App端,针对单一传感器检测可靠性较差的特点,本系统采用了多传感器进行采集分析.经过测试表明,该系统实现了常用睡眠参数的准确监测.     

一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究

实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难。本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰。解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题。本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE)。结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法。     

基于MSP430F1611的便携式12导心电数据采集系统设计

针对目前静态心电图机体积较大,不便于携带出诊的问题,设计一种基于MSP430F1611的便携式12导心电数据采集系统.该系统利用MSP430F1611和高速16通道24位高精度A/D转换器ADS1258,采用SPI,I2C串口通讯方式,使用DMA控制器对12导联心电信号进行同步采集和传输.实验结果显示达到预期目标.该系统可应用于便携式多道心电图机,并可连接至电脑对数据处理显示、打印、分析及诊断,大大方便心电图检测.     

基于物联网的实时心电监护系统设计

文章以物联网和低功耗无线通信技术为核心,设计了实时心电(ECG)监护系统。该系统可实现心电信号的采集、滤波、分析、预诊断和传输,具有较低的功耗和较小的体积。系统内嵌到可穿戴设备中,实时全天候采集心电信号,并通过蓝牙传输至监护手机平台。手机作为处理和通信平台,对心电图进行显示和分析,诊断ECG的QRS波形,实现心电信号的实时监护。如发现心电异常,产生报警信号提示病人用药。实验表明,该系统佩戴方便,监护灵敏,诊断及时,运行稳定,可提高心脏疾病患者生活质量,有效解决具有心脏疾病隐患人群的长期监测问题。