模拟/电源

TI面向ECG与EEG应用推出全面集成的模拟前端德州仪器（TI）推出全面集成的模拟前端（AFE）系列首款产品,以充分满足便携式与高端心电图（ECG）、脑电图（EEG）设备、患者监护以及消费医疗应用等需求。该款8通道24位ADS1298电源效率为每通道1mW．与分立式方案相比,可将组件数与功耗锐降95％,同时还能使客户实现最高的诊断准确度。高功耗的大型设计方案限制了ECG与EEG设备的便携性,利用ADS1298的低功耗与高集成度,可开发出低成本的紧凑型便携式设备。     

德州仪器推出全面集成的模拟前端面向EOG与EEG应用

德州仪器(T1)宣布推出全面集成的模拟前端(AFE)系列首款产品,以充分满足便携式与高端心电图(ECG)、脑电图(EEG)设备、患者监护以及消费医疗应用等需求.该款8通道24位ADS1298电源效率为每通道1mW,与分立式方案相比,可将组件数与功耗锐降95%,同时还能使客户实现最高的诊断准确度.     

应对EEG和ECG设备的设计挑战

随着脑部研究和EEG诊断的持续突破,人们期望EEG监测装置也能够在传统临床环境以外的新环境中运作,而这些新的环境同时也引发新的设计挑战。在过去20年间,CareFusion Nicolet在EEG诊断系统领域的开发上一直扮演着先驱者的角色。通过运用AD公司广泛的放大器产品线,CareFusion得以优化其模拟前端,应对当今的EEG设计挑战。虽然本文只涵盖了一种EEG应用,但是大部分理论对心电图(ECG)设计工程师也会有所帮助。如同许多EEG和ECG设备设计者所知,电极中的半电池电位差异可能会引起较大的直流失调,测量系统必须能够     

非接触电容性耦合生物电信号传感器设计

本文介绍一种非接触电容式电极,突破传统低输入阻抗设计,以高输入阻抗运算放大器为核心,通过有效的生物电信号电子模型建模,研究并设计出适用于常见生物电信号(ECG、EEG、EMG、EOG等)检测的有源电极,且功耗低,灵敏度高。     

小儿先心病中EEG和RAEP的临床评价

目的 :评价先心病儿脑电图 (EEG)、脑干听觉诱发电位 (BAEP)的变化。方法 :对 3 0例先心病儿童EEG、BAEP的变化进行对比观察 ,并以 3 0名健康儿童为对照组。结果 :1.EEG :发绀组 (CCHD)异常率为 80 %( 8/ 10 ) ,非发绀组 (NCCHD)异常率为 3 0 %( 6/ 2 0 ) ,差异显著 (P <0 .0 5 )。2 .BAEP :CCHD组异常率为 10 0 %( 10 / 10 ) ,NCCHD异常率为 65 %( 13 / 2 0 ) ,差异显著 (P<0 .0 5 ) ,Ⅴ波潜伏期 (PL)、Ⅲ -Ⅴ、Ⅰ -Ⅴ波峰间潜伏期 (IPL)先心病患儿与对照组比较 ,CCHD组显著延长 (P <0 .0 5 )。 3 .EEG与BAEP :EEG异常者BAEP均异常 ( 10 0 %) ,EEG正常者BAEP有 5 6.3 %异常。结论 :1、先心病患儿伴有脑功能异常 ,CCHD较NCCHD显著。 2、EEG与BAEP均可反映脑功能异常改变 ,但非完全同步 ,BAEP似乎较为敏感。     

德州仪器推出全面集成的模拟前端 面向ECG与EEG应用

德州仪器（T1）宣布推出全面集成的模拟前端（AFE）系列首款产品,以充分满足便携式与高端心电图（ECG）、脑电图（EEG）设备、患者监护以及消费医疗应用等需求。该款8通道24位ADS1298电源效率为每通道1mW,与分立式方案相比,可将组件数与功耗锐降95％．同时还能使客户实现最高的诊断准确度。     

心电图用放大器的设计注意事项

心电图(ECG)设备的普及程度已显著加深,随着电子和机械设计的进步,如今的ECG已能够自主进行各种信号分析、提供实时显示,甚至使便携式设备能记录长时间的心电活动。这些高级功能依赖于心电信号的精确捕捉和调理,这使得放大器的选择和设计成为ECG系统成功的关键因素。此技术文章重点分析了心电图(ECG)用放大器的设计注意事项,其中包括信号调理、共模抑制、失调校正以及噪声消除等。     

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....     

便携式心电血氧动态监护系统设计

针对心血管疾病的预防、诊断以及治疗,设计了一款用于实时监测存储联心电(electrocardio gram,ECG)、光电容积脉搏波(photo plethysmo graphy,PPG)、心率、血氧饱和度的动态监测设备。设备以STM32F429为主控,驱动ADS1293、MAX30102实时采集5导ECG信号、PPG信号,并将采集到的信号以及心率、血氧饱和度实时的显示在人机交互界面之中,采集到的信号与标准信号相比形态特征大体一致。Bland-Altman一致性分析结果表明设备采集到的心率、血氧饱和度与迈瑞PM-9000医用监护仪具有较高的一致性,证明了设备可以有效实现心电、血氧的监护。     

50％成本和95％功耗节省，集成模拟前端推动心脑电图设备便携化

模拟前端是ECG、EEG等应用中的关键器件，TI高度集成的模拟前端方案比现有的分立方案节省成本50％。功耗、占板面积、组件数量均降低95％。     

A Study on the Finite Difference Approach of the Surface Laplacian

The surface Laplacian of bioelectrical activity was first applied to the Electroencephalogram (EEG) by Hjorth[1]. In the field of ECG, the body surface Laplacian mapping was also developed to provide better spatial resolution than the body surface potential distribution[2]. There are generally two kinds of estimation of surface Laplacian: local methods and global methods. The former calculate the difference of potentials recorded from neighboring electrodes[1]. The latter are based on the…     

小波变换和支持向量机相融合的 ECG 身份识别算法

心电图信号(ECC)受到设备、检测者心情等影响,含有噪声且特征具有高维性,为了提高了身份识别的正确率,提前出一种小波变换和支持向量机相融合的 ECG 身份识别算法.首先小波变换对采集的心电图信号进行预处理,消除各种噪声;然后采用相关分析对 ECG 特征进行降维处理,消除冗余特征;最后将特征向量输入到支持向量机进行训练,建立基于 ECG 的身份识别模型.仿真结果表明,该方法提高了身份识别正确率和速度,有一种有效的身份识别算法.     

基于ReliefF-Pearson的嗅觉脑电通道选择

基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值.在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便,因此研究如何选择EEG通道尤为重要.该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题,提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法.该算法结合Rel...     

ECG信号去噪分析与评估

ECG信号分析是医学临床诊断心脏问题的重要手段。然而由于采集设备或环境噪声的影响,采集的ECG信号会混有一定程度的噪声,影响临床分析判读,因此ECG信号去噪具有重要意义。文章通过对五种典型信号去噪方法,包括FIR低通滤波、零相位滤波、中值滤波、小波滤波及Savitzky-Golay(S-G)滤波,进行含噪ECG信号滤波处理,评估了四种滤波效果指标,得出了相关比较性结论。同时设计了ECG信号处理系统,便于进行不同信号处理算法的对比分析。     

微针阵列干电极的研究进展

生物电信号与人体的健康状况密切相关。如何实现长期监测心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)和其他各种生物电信号成为当前研究中亟待解决的难题。微针阵列干电极(MNAE)采用刺入式微针电极突破角质层高阻抗特性,有望实现连续、长期、高效的生物电信号采集。结合国内外最新研究进展,在对不同生物电极进行分类和对比的基础上,概述了MNAE在信号采集方面的优势。对MNAE使用过程中影响生物电信号采集质量的主要因素进行了分析,综述了不同种类MNAE的制作工艺、改进技术,同时指出了不同种类MNAE存在的不足,并对以后的发展趋势进行展望。     

基于ReliefF-Pearson的嗅觉脑电通道选择

基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值.在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便,因此研究如何选择EEG通道尤为重要.该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题,提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法.该算法结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对EEG通道进行选择.结果表明,与传统基于ReliefF的通道选择算法相比,该文所提算法在保证一定分类准确率的同时能够显著减少使用的通道数量,并且通道选择的结果不依赖人为经验和分类器.此外,使用该方法获取的通道,其空间分布与已有的嗅觉神经生理学位置相一致,进一步证实了该方法的科学性和有效性.该文所提算法为嗅觉EEG通道选择的研究提供了新思路.     

基于形态滤波的心电信号基线矫正算法

基线矫正是心电(ECG)信号预处理中的一个重要步骤.本文提出了一个基于形态滤波的ECG信号基线矫正算法.首先,对原始输入ECG信号进行基于相同结构元素的形态开闭-闭开滤波,抑制其中的QRS波群;然后,采用两个不同宽度的结构元素,对去除QRS波群后的ECG信号进行广义形态开-闭滤波,分离出基线漂移信号;最后,用原始ECG信号减去估计出的基漂信号,得到经过基线矫正的ECG信号.仿真实验与实际应用结果表明,本文方法不仅可以有效去除ECG信号中的基漂干扰,而且较好地保持了ECG信号的原有特征形态,处理效果明显优于以往算法.     

基于干电极的、低功耗的便携式心电传感器接口

This paper describes a low-power portable sensor interface dedicated to sensing and processing electrocardiogram (ECG) signals.Dry electrodes were employed in this ECG sensor,which eliminates the need of conductive gel and avoids complicated and mandatory skin preparation before electrode attachment.This ECG sensor system consists of two ICs,an analog front-end(AFE) and a successive approximation register analog-todigital converter(SAR ADC) containing a relaxation oscillator.This proposed design was fabricated in a 0.18μm 1P6M standard CMOS process.The AFE for extracting the biopotential signals is essential in this ECG sensor. In measurements,the AFE obtains a mid-band gain of 45 dB,a bandwidth from 0.6 to 160 Hz,and a total input referred noise of 2.8μV rms while consuming 1μW from the 1.8 V supply.The noise efficiency factor(NEF) of our design is 3.4.After conditioning,the amplified ECG signal is digitized by a 12-bit SAR ADC with 61.8 dB SNDR and 220 fJ/conversion-step.Finally,a complete ECG sensor interface with three dry copper electrodes is demonstrated in real-word setting,showing successful recordings of a capture ECG waveform.     

ICA去除EEG中眼动伪差和工频干扰方法研究

眼动伪差和工频干扰是临床脑电图(EEG)中常见噪声,严重影响其有用信息提取.本文尝试采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分离EEG中此类噪声.通过对早老性痴呆症(Alzheimer disease,AD)患者临床EEG信号(含眼动伪差和混入工频干扰,信噪比仅0dB)作ICA分析,比较了最大熵(Infomax)和扩展最大熵(Extended Infomax)ICA算法的分离效果,证实虽然最大熵算法可以分离出眼动慢波,但难以消除工频干扰,为此需采用扩展的最大熵算法;并知ICA方法在极低信噪比时也有较好的抗干扰性,且在处理非平稳信号时有好的鲁棒性;文中还结合近似熵(approximate entropy,ApEn)分析说明利用ICA去除干扰后有助于恢复和保持原始EEG信号的非线性特征.研究结果表明ICA方法在生物医学信号处理中具有潜在的重要应用价值,值得深入研究和推广.     

边缘学科分支最新动向

TN一051 2004021276荃于状态空间的EEG信号分析/游荣义,徐慎初(厦门大学)11厦门大学学报.一2003,42(6)一736一740为录求脑电(Eleetroeneephalogram,EEG)分析的新途径,提出了一种基于状态空间的脑电分析的新方法.利用状态空间点间的欧氏距离来计算脑电状态空间的态密度和态方差.实验表明,态密度和态方差不仅计算简单,而且与脑电的关联维数和Lyapunov指数相比,更能有效地反映混沌系统非线性动力学的特征.此外,还计算了基于距离协方差的脑电信号的奇异谱,并对结果作了分析.图7参11(木)发现人脑16导EEG信号具有不同强度的分形特性且存在稳…