中央心电监护（通用7篇）
中央心电监护 篇1
2新生儿由于其特殊的生理特点对外界环境适应能力差，易发生各种并发症，各系统疾病发病率高，病死率高，临床上常应用心电监护仪来持续不间断的心电功能检测，观察病情变化，及时的为医生提供客观指标。但对于新生儿来讲，他们皮肤娇嫩，皮下血管丰富，如常规放置电极片前温水擦拭皮肤，发现其获取图像成功率低，需要反复擦拭更换电极。经过长期的临床工作，我们应用使用温水擦拭皮肤后，在电极置放前电极片中央涂抹少量医用超声耦合剂，发现其获取图像成功率高。
1 资料与方法
1.1 材料
试验法和常规法：两组研究对象使用的监护仪均为北京福田电子中央监护系统配置发射盒。电极片均为上海申风医疗器械保健用品有限公司生产的申风牌一次性使用心电电极。所使用电极均保证开封后10天内，以免放置时间长电极导电膏少或干涸，造成粘贴不牢固或脱落。常规组使用的皮肤清洁剂为温水，试验组使用温水清洁皮肤后，在电极贴中央涂抹少量医用超声耦合剂。
1.2 对象
选择根据病情需要安置心电监护的新生儿120例，120例病人在研究方案设计阶段已按入选顺序一一编号，根据随机数字表法分入到试验组和常规组各60例。
1.3 方法
常规组采用放置电极片前温水擦拭皮肤，去除胎脂。将电极片从背衬上取下，放置电极片在处理好皮肤的部位，用手指将电极的背衬抚平挤压紧贴皮肤，将导联线扣与电极扣相连接[1]。试验组在使用温水擦拭皮肤后，在电极置放前电极片中央涂抹少量医用超声耦合剂。
1.4 监护结果判断标准
患儿监护后首先排除其他原因所致的心电干扰因素，在心电监护仪上能清楚显示心电图波形、心率数据，无干扰波是为图像清晰，成功获取心电数据。否则为图像不清晰。
1.5 统计学方法
对结果分析采用检验。
2 结果
两组患儿安置电极片后心电监护结果，见表1。
注：经对结果进行分析P<0.05，两组比较有差异。
3 讨论
3.1 医用超声耦合剂在新生儿心电监护中的应用优势
目前国内外关于监护仪电极使用方面的研究较少见，都要求为了让电极与皮肤接触好，常规用沙皮或酒精处理皮肤。目的是为了使监护图像清晰，减少干扰[2]。但对于新生儿这如用沙皮摩擦，稍一不慎就会造成皮肤损伤，用酒精对皮肤刺激性强，常规我们选择用温水擦拭皮肤，获取图像成功率低，且需要反复擦拭更换电极，给家属增加了经济负担，反复擦拭需反复暴露孩子胸腹部，容易使孩子受凉加重病情。经过长期临床摸索，在使用温水擦拭皮肤后，在电极置放前电极片中央涂抹少量医用超声耦合剂，可以使电极贴在较长时间内保持黏性和黏附性，能保持较长时间而不干化，不刺激皮肤，且即使较长时间接触也不引起致敏反应，具有热稳定性，即在临床环境下和涂布于皮肤上之后黏附力不降低，经过采集临床资料进行试验比较，结果两组有统计学差异，说明在早产儿心电监护中采用医用超声耦合剂大大提高了监护的成功率，明显缩短了监护等待时间，提高了家属和医生的满意度。
3.2 应用医用超声耦合剂可提高获取图像成功率其原因
超声耦合剂作为一种水溶性高分子凝胶，其主要成分是羧甲基纤维素钠、甘油、蒸馏水和羟苯乙酯溶液[3]。羧甲基纤维素钠易溶于水生成抗盐和有一定稳定性的黏性溶液，PH值为中性或微碱性，导电性能强，黏稠性适宜且不流淌不易干燥，可湿润皮肤，消除皮肤表面空气，使电极贴与皮肤两者良好浸润，以彻底排除空气，利于传导。
3.3 医用超声耦合剂在新生儿心电监护中的应用展望
对于基层医院来讲，很少具有早产儿心电监护仪设备，那么在现有的医疗设备基础上，怎样更好的为临床诊疗提供后备支持，就愈发显得重要，应用医用超声耦合剂提高新生儿心电监护的成功率，既节省了医疗资源，减轻了家属的经济负担，也及时的为医生提高了临床资料，可以在临床中普及应用。
摘要：目的 探讨新生儿心电监护电极片的安置方法。方法 采用随机对照试验的方法, 对两种心电监护电极片安置方法 (常规法、试验法) 的结果 (所获波形成功率) 进行对比研究。结果采用两种方法在所获心电波形成功率方面具有显著性差异。结论 试验法所获波形成功率高。
关键词：中央心电监护,医用超声耦合剂,新生儿
参考文献
[1]路秀芳.一次性电极片在动态心电图中使用的效果分析[J].内蒙古医学杂志, 2010, 42 (11) :1376-1377.
[2]任玉英, 游桂英, 贺莉.2种安置电极片方法对心电监护结果的影响研究[J].中国现代护理学杂志, 2007, 13 (31) :3004.
远程家庭心电监护终端 篇2
国外的远程家庭医疗更加注重远程“看医生”，个人/患者在家中就可与医生进行实时语音、图像信息交流, 可实现在线检测人体生理信号并给出诊断。这种系统是以视频会议系统为核心，但目前还难以在我国普及，原因一是该系统的价格太贵，一般家庭承受不起;原因二是受到通信信道带宽的限制，国外一般使用综合业务数字网 (ISDN) ，而我国现在普及到家庭的是普通电话系统 (P O T S) , 尽管通过这也可实现双向视频传输，但在图像分辨率、每秒传输图像桢数等方面，难以达到远程医疗的要求。作为远程医疗的重要内容之一的远程监护，其传输的只是人体生理信号，其所需的通信速度通过普通电话线就可以满足。因此，考虑到我国互联网用户呈逐年增长趋势，发展远程监护更加符合我国国情。
系统结构与功能
系统采用B/S (Browser/Server，浏览器/服务器) 模式设计，使用该模式的最大好处是减少开发工作量、运行维护比较简便。将B/S模式引入嵌入式网络设计，改变了过去需要同时开发上位机和下位机软硬件的做法，现在只需要在下位机 (服务器端) 的嵌入式设备中集成一个微型服务器，利用H T M L (超文本标记语言) 设计网页模块，就可在上位机 (浏览器端) 使用I E等浏览器接收和解析此模板，从而为用户提供一个视觉效果好、操作方便的工作界面。
首先基于ARM9处理器S3C2410A和嵌入式L i n u x操作系统, 设计出支持嵌入式Web Server的开发平台, 再通过移植嵌入式Web Server—boa, 配合数据采集和处理等模块, 构造一套适用于家庭的便携式远程医疗监护终端。在监护终端, 利用生物电引导电极采用标准三导联方式将人体心电信号拾取出, 经导联线传输到信号调理模块, 经该模块的滤波、放大后得到初级的生物电信号, 再经由S 3 C 2 4 1 0自带的ADC引脚送入Web服务器模块, 心电信号在此模块中经过各种运算分析后得到反映心脏特征的信号, L C D上实时的显示心电波形和病人的个人信息, 同时将心电信号存储于片外F l a s h R O M中, 终端通过以太网口接入以太网, 以实现与监控中心的远程交互。系统框图如图1所示。
硬件电路设计
信号调理电路模块
心电信号的检测是属于强噪声背景下的微弱信号检测，信号具有微弱、低频、高阻抗、不稳定和随机等特点。此信号的主要频率范围为0.0 5～1 0 0 H z, 幅值范围为0.5～5 m V。微弱的心电信号还受到多种干扰，其特征被淹没在复杂的信号之中。又由于生物电引导电极在拾取人体电信号时与人体接触会产生极化电压。因此，为了满足检测要求，信号调理电路必须要较好的抑制各种干扰、不失真的放大心电信号。本设计中，信号调理电路模块主要包括前端电路、信号放大电路和陷波电路。电路框图如图2。
前端电路
前端电路作为信号调理电路的第一级，其功能主要是为了抑制环境中的干扰噪声、提高前置放大器的共模抑制能力。缓冲放大器一般采用电压跟随器实现，其缓冲隔离作用减小了生物信号源对放大器的过高要求, 提高了电路的输入阻抗, 减少心电信号衰减和匹配失真。使用屏蔽层驱动电路可以较好的去除导联线屏蔽层分布电容的不等量衰减造成对放大器总C M R R (共模抑制比) 的影响。由于人体本身可通过各种渠道从环境中拾取工频5 0 H z交流电压, 在心电测量中形成交流共模干扰, 这种干扰常在几伏以上, 采用右腿驱动电路后能够使5 0 H z共模干扰电压降到1%以下。电路图如图3。
信号放大电路
信号放大电路采用两级放大，如图4，差动放大U805为前置级，同相放大U809构成第二级。根据心电信号检测的特点，通常要求放大器具有高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低漂移、非线性度小、合适的频带和动态范围的性能。前置放大器的输入电阻一般要求>2兆欧，输入电阻越大，因电极接触电阻不同而引起的波形失真越小，共模抑制比就越高。由于极化电压的存在, 为防止前置放大器工作于饱和或截止区，前置级的增益不能太高, 实验表明放大10倍左右效果较好。因此选用仪表放大器MAX4196，该芯片可采用单电源供电，其功耗最低达到8µA，共模抑制比为115dB，输入偏移电压为50µV，-3dB带宽可达250kHz，输入阻抗为1000MΩ，增益固定为10 (V/V) 。
前置放大器部分总的共模抑制比为：
其中C M R RR=，Ad：放大器闭环差模增益，Ac：共模增益，CMRRD：运放本身的值;C M R RR：外电路电阻匹配精度限定的CMRR，δ：电阻精度。因此在电路中，要精确匹配外电路电阻R812=R813，以使共模输出变得更小。
主放大器采用M A X 4 1 9 7 (特性与MAX4196一样) ，其增益固定为100 (V/V) 。信号调理电路的总放大倍数为1000倍。在图4中，电容C805具有去除极化电压功能，并与电阻R820构成高通滤波电路，用于抑制直流漂移和放大器通带外的低频噪声。
陷波电路
工频干扰是心电信号的主要干扰，虽然前端电路和前置放大器已对共模干扰具有较强的抑制作用，但有部分工频于扰是以差模信号进入电路的，且频率处于心电信号频带之内，加上电极和输入回路不稳定等因数，前级电路输出的心电信号仍然存在较强的工频干扰，因此必须将其滤除。本设计采用的是无限增益多路反馈型二阶陷波器，电路如图5。
嵌入式W e b服务器模块
考虑本系统定位于家庭使用，且系统需要连续长时间工作，又由于系统需要良好的人机交互环境、存储大量数据以及支持网络通信，所以要求处理器具有功耗低、成本低、丰富的接口和支持操作系统。本设计选用A R M 9处理器S3C2410A, S 3 C 2 4 1 0 A主要面向手持设备以及高性价比、低功耗的应用上。其C P U内核采用的是A R M公司的1 6/32位ARM920T RISC处理器。ARM920T实现了MMU、A M B A总线和H a r v a r d高速缓存体系结构，该结构具有独立的1 6 K B指令Cache和16KB数据Cache。S3C2410A集成的片上功能主要包括：1.8V/2.0V内核供电，3.3V存储器供电，3.3V外部I/O供电;外部存储器控制器;LCD控制器提供1通道LCD专用DMA;8通道10位ADC接口，转换速率最大为500KSPS (Kilo Sample Per Second，千采样点每秒) ;117位通用I/O口和24通道外部中断源;电源控制模式包括正常、慢速、空闲和掉电4种模式;支持NAND Flash的启动装载。
对心电信号采样精度的考虑主要出于对ST段异常分析处理的要求, S T段电平变化约为0.0 5 m V, 因此采样精度至少为0.025mV。当采用10位A/D转换器工作在正极性、满刻度电压为2.5V时, 可分辨的最小输入电压为2.5mV, 而信号调理电路放大倍数为1000倍, 则输入端的最小分辨率约为0.0025mV, 故S3C2410A具有的10位A/D的精度完全满足系统需求。
为了使用户能够直观的观察心电和便于控制设备，设计采用东华公司的T F T彩屏YL-LCD35套件用于人机交互界面。为满足移植操作系统以及存储心电信号、网页等数据的要求，系统外扩了6 4 M的N A N D Flash (使用一片K9F1208UOB) 和64M的SDRAM (使用两片HY57V561620) 。为满足终端联网的需求，选用CS8900A用于设计网络适配器，CS8900A是一个真正的单芯片、全双工的以太网解决方案产品，更方便的是在Linux内核中提供有CS8900A适配器的驱动程序。
电源部分
为增加安全性、降低功耗、节省成本，设计采用9V碱性电池供电，通过电源转换芯片AS1117-3.3将9V转换为3.3V可供给放大器芯片和S3C2410使用。
软件设计
软件设计主要包括Linux的移植, 嵌入式Web Server-Boa的移植, CGI (通用网关接口) 程序的设计, 功能程序的设计。
Linux的移植
本设计采用linux-2.4.18内核。正确进行Linux移植的前提是具备一个与L i n u x配套、易于使用的BootLoader，它能够正确完成硬件系统的初始化和Linux的引导。本系统中采用vivi，它是由韩国MIZI公司提供的一款针对S3C2410芯片的BootLoader。
Linux内核的目录/arch中包含了所有与硬件体系结构相关的内核移植代码，目录/arch中的每个子目录代表了一种Linux支持的处理器。移植Linux到S3C2410平台主要是修改/arch/arm目录及其子目录下相关的makefile文件和配置文件。例如：修改内核根目录下的Makefile文件，指明要移植的硬件平台为A R M:A R C H:=a r m, 指明使用的交叉编译器C R O S S_C O M P I L E=/opt/host/armv41/bin/armv41-unknownlinux-;修改arm/arm目录下的config.in文件，配置S3C2410的相关信息;为初始化处理器，还需在arch/arm/boot/compressed目录下添加head-s3c2410.s文件。内核修改完成后，用命令m a k e m e n u c o n f i g配置Linux，再用make zImage命令编译内核，编译通过后则在目录arch/arm/boot下生成z I m a g e内核文件，还需利用工具软件M K C R A M F S制作cramfs文件系统。最后，在minicom终端的vivi命令行下利用load命令将内核和文件系统下载到目标系统，至此移植完成。
Boa的移植和C G I程序设计
由于嵌入式设备资源有限，并且不需要同时响应多用户请求，因此一般使用一些专门的W e b服务器用于嵌入式应用设计。B o a是单任务web服务器，源代码开放，性能高，支持CGI，能为CGI程序fork出一个进程来执行，其设计目标是速度和安全，可执行代码只有约6 0 K B。移植B o a的过程如下：从sourceforge.net上下载boa-0.94.13，在其解压目录下生成并修改makefile文件，然后运行make得到可执行程序，利用命令armv4lunknown-linux-strip将调试信息剥去，然后修改Boa的配置文件boa.conf，使其能支持CGI程序的运行。最后将生成的可执行程序Boa挂载到目标系统，若能成功访问静态HTML网页和运行测试用的C G I程序，则表明配置成功。
通用网关接口C G I可将W e b服务器连接到外部应用程序，它主要完成两件事情：一是收集从W e b浏览器发送给W e b服务器的信息，并将这些信息提供给外部程序利用;二是对提出请求的Web浏览器发送程序的输出。C G I具有平台独立性、语言独立性和层次感等优点。利用CGI程序则可以实时执行并输出动态信息，且其占用资源少。CGI程序的执行过程为：浏览器将表单数据以POST方法提交给Web服务器，服务器根据收到的数据设置环境变量，并新开一子进程来执行CGI程序，CGI程序从环境变量中读取所需要的数据，通过调用用户自定义的外部功能函数完成数据处理后，再读取相应的HTML模板文件，根据注释标记将对应的数据填充到H T M L文件中，生成新的H T M L页面经W e b服务器返回给浏览器。
为快速开发符合应用要求的C G I程序，在设计时添加了CGIC库和gd库。CGIC是一个功能强大的支持CGI开发的开放源码的标准C库。Thomas Boutell编写的gd库是标准的C语言库，具有基本的绘图等功能。为实现在网页上动态显示心电波形，将每次采集的数据经过功能程序处理后存储的同时送给C G I程序，利用gd库提供的函数来创建图像。通过在网页模块上设定刷新时间 (使用H T M L语言的M E T A标记) ，从而实现在网页上心电波形的动态显示。
主程序设计
主程序首先完成对系统的初始化，然后阻塞监听网络接口是否有连接请求，一旦客户端发出连接请求，则在服务器端产生中断;读取网络数据，然后对网络数据进行解析，这一步主要是解析H T T P协议，需要判断连接请求是否符合服务器规定的请求格式，判断是连接请求的请求方法，判断请求的文件是否存在服务器上，判断认证信息是否正确等等;在处理A/D采集的数据这一过程中，首先要将采集后的心电信号进行滤波处理，主要是抑制心电信号中的5 0 H z工频干扰，再完成滤波后，将数据送到本地的LCD上显示，同时将当前的数据以网页数据的格式发送到网口。
结语
本系统的设计定位于家庭医疗监护，通过在用于生理特征信息监测的嵌入式系统中集成Web服务器实现Internet的接入，从而实现用于远程家庭医疗的监护系统。其意义在于：设计出一套价格低且易于推广的远程家庭医疗监护系统，改变目前我国家庭医疗监护落后的状况;有效提高中老年人群心血管等慢性疾病的监护水平, 有利于提高中老年人群突发疾病患者的整体救治率;为医疗机构提供大量有价值的我国中老年人群疾病的原始数据进行科研工作。
摘要：设计了一种新型的低成本的家用远程医疗监护终端, 该终端采用B/S模式设计, 基于ARM9处理器S3C2410和嵌入式Linux操作系统, 通过移植嵌入式Web服务器---boa, 再配合信号采集处理等模块, 可实现对生理信号的实时采集、处理、存储和显示以及远程监护。
关键词：远程医疗,S3C2410,Linux
参考文献
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[2].张唯真, 生物医学电子学, 清华大学出版社, 1990
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[5].Kate Gregory (著) , 徐丹, 唐程杰等 (译) , CGI程序设计自学通, 机械工业出版社, 1998
中央心电监护 篇3
长期以来,国内外的同行在心电信号实时分析领域里进行了广泛而深入地研究,并提出了一系列的算法,其中具有代表性的有Pan和Hamilton的微分与积分双阈值法[4,5]和朱凌云等提出的二阶微分法[6]。前者基于早期的Holter系统,并非真正地实时在线分析心电信号,并且由于采用信号能量特征作为判断依据,使得峰值时搜索窗长度较宽,检测延迟较大,不适用于采用数据分包传输方式的实时心电监护系统。后者与本文的应用背景相似,但主要针对Ⅵ导联且其判断依据过多,检测策略比较复杂,故而效率不高。
本文对以上两种方法进行改进,并统筹考虑远程心电监护系统在实时性和准确性两方面的要求,提出了一种简单、可靠且高效率的针对标准Ⅰ导联心电的R波检测算法,并进一步探讨如何依据检测结果对受试者心率进行初步诊断。
1 R波检测
本文的R波检测算法主要利用R波斜率陡峭的特点,以信号的二阶差分值为唯一的判别依据,并辅以其他检测策略来提高检测的准确度。同时,考虑到差分算法抗干扰能力较差[7],算法在峰值检测前后进行数字滤波和伪迹消除。
1.1 多数据缓冲
作者所在单位研制的远程心电监护系统采用分包的数据传输方式,即远程终端连续地采集患者心电信号,等间歇地将前一段时间采集到的数据打包发送到监护中心。这使得监护中心实际接收到的是片段状的心电信号。针对这一问题,本文用多数据缓冲的方法来整合分散在数据包中的心电数据。数据缓冲包括原始数据缓冲、二阶差分值缓冲以及R波缓冲三个部分。如图1所示,数据缓冲以“先进先出”的方式运作。原始数据和二阶差分值缓冲中最多保留4个包长的数据,而R波缓冲中则保留8个左右的已检测到的R波的位置和对应的二阶差分极小值。在本系统中,远程终端发送的单个数据包含0.8秒心电数据,因而数据缓存时间长度为3.2秒。实际测试表明,这一长度的心电数据能够满足心电实时显示和分析的需求。
1.2 预处理
这一阶段包括数字滤波和二阶差分两部分,前者旨在降低心电信号中诸如工频干扰,肌电噪声等的影响;后者则为峰值检测提供判别依据。
由于差分算法不易受低频的基线漂移影响,数字滤波只由一个低通滤波器构成。该滤波器采用FIR滤波器最优化法设计,具体参数如下:
通带边缘频率10 Hz;阻带边缘频率25 Hz;
通带波纹1 dB;阻带衰减20 dB;
采样频率125 Hz;阶数7。
心电信号经过滤波器后,再依据公式(1)计算心电数据的二阶差分值。此外,如果受试者的心电出现R波倒置现象,算法还应该进一步求二阶差分的绝对值的负数,如公式(2)所示。两次运算的最终结果就是峰值检测时判决依据。如图2所示,心电信号每个R波都对应于其二阶差分信号上的一个极小值。
1.3 阈值
峰值检测使用的阈值会依据患者的心电信号而自动调整:
1)算法根据最初始的4个数据包进行自学习。首先计算每个包的二阶差分极小值点的幅度,然后将4个极小值的中位数的0.7倍作为初始值。
2)每检测到一个R波,算法就会刷新R波信息缓冲,进而按照缓存中所有R波波峰对应的二阶差分极小值更新检测阈值。具体地说,先从R波信息缓存中的全部极小值中取出其中位数作为下一个R波的估计值,然后将估计值的0.7倍设为新的检测阈值。
3)当算法进入回扫进程时,检测阈值临时降低到当前值0.4倍。如果重检得R波则按照2)再次调整阈值;如果重检失败,则维持低阈值不变。
在这一阶段,算法之所以采用缓冲中极小值数组的中位数,而不是均值或者迭代方程[4,6]作为阈值调整的依据,是为了避免阈值更新受到突发性噪声或者干扰的影响而大起大落,从而保证算法在长期监护过程中的稳定性。
1.4 检测策略
在峰值检测阶段,算法搜索新数据包的判决信号,以寻找其中的极小值。如果一个极小值满足以下条件,就可以视为对应于一个R波:1)幅度小于检测阈值;2)与前一个R波对应的极小值的时间上相差超过200 ms;3)经验证不是由人工伪迹引起。由于判据信号的极小值位置和原始数据中R波峰值点之间有固定的延迟,在检测到符合要求的极小值后,通过简单位置修正,就可在原始信号上精确地定位R波的波峰。
在正常情况下,峰值检测只在当前数据包的判据信号中进行。但如果在超过1.66倍的平均RR间期时长内算法没有检测到新的R波,程序将降低阈值并对这一段数据进行回扫。这时可能用到缓冲中之前数据包的二阶差分值。出于运算效率和稳定性的考虑,回扫只进行一次。
1.5 消除伪迹影响
由受试者运动而产生的伪迹,在远程监护心电信号中十分常见,剧烈的运动伪迹更会造成自动分析算法出现假阳性的检测错误。文献[7]中采用基于人工神经网络的非线性自适应滤波器来消除伪迹影响。这种方法虽然获得很好的效果,但计算复杂,不适用于实时心电处理。本文借鉴文献[8]中去除孤立极值点的方法,提出基于二阶差分信号的甄别伪迹的方法。
图3给出了一段受伪迹影响的心电信号和经过预处理后得到的二阶差分信号。通过比较R波和伪迹对应的二阶差分信号,我们可以发现两者都产生了一个极小值,但R波对应的极小值左右两侧各有一个幅度较大的正极大值,且幅度相近;而伪迹只有一侧有幅度较大的正极大值,另一侧没有或者幅度很小。这是因为伪迹在一定时间间隔内通常只有一个上升沿或下降沿[8],因而在峰值检测阶段只要检查一个二阶差分极小值前后是否都有足够大的正极大值,就可以断定这个极小值是否由人工伪迹引起。
2 初步诊断
受试者的心率、RR间期和平均间期等参数都可以从R波峰值检测结果推算出。依据这些参数,监护中心软件可以对受试者的心律进行初步诊断。如果发现心律失常,系统则发出警报通知医护人员。诊断时,采用的心律失常判断标准如下:
1)早搏:最近一次的RR间期小于平均间期的85%;
2)频发早搏:最近8次心跳中发生两次以上早搏;
3)逸搏:最近一次的RR间期大于平均间期的两倍;
4)停搏:超过两秒未检出R波;
5)心动过缓:心率低于50 b/min;
6)心动过速:心率高于120 b/min。
3 结果与讨论
为了验证算法的正确性,作者用MIT-BIH数据库(预先进行了采样率转换和分包处理)对算法进行了测试。由表1给出的基于MIT-BIH数据库的具体测试结果可知,算法平均误检率仅为0.54%,而平均灵敏度、正确预测率分别为99.60%和99.86%。与经典方法相比,本方法的准确率要略高于文献[4]和[5]而略低于文献[8]报道的。但在运算速度方面,本方法则有着明显的优势,计算单条MIT心电数据记录(30分钟左右)所需时间通常在6秒以内(测试平台:CPU Pentium 4.2 G;内存512 M;编译环境VC6.0),原始数据时长和运算时间的比值可达300:1。因此,本方法在实时性上能满足监护中心每台服务器可以同时监护100名受试者的要求。
作者所在单位研制的远程心电监护系统,已经推出样机,并进行了一定的运行测试。在实际测试中,本方法在稳定监护和实时预警方面都有良好的表现。图4是监护服务器屏幕显示的一部分,它表明了某个受试者当前的心电信号和心律状况。
参考文献
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中央心电监护 篇4
市面上已有的便携式心电监护仪将数据采集模块、存储模块、显示模块集成于一体, 使得功耗、成本居高不下, 并且相比可穿戴便携设备略显笨重。可穿戴式设备在不影响用户正常活动的前提下, 能够实时检测人体状态, 且具有较低的功耗, 因此具有更好的市场前景。
文献[1]提出了一种基于Android平台的动态心电图显示终端设计, 其利用蓝牙实现ECG数据的传输, 并将处理后的心电波形实时显示在Android终端。本系统与之相比, 利用蓝牙BLE实现数据传输, 蓝牙BLE是蓝牙低功耗版本, 比传统蓝牙功耗更低, 续航时间更长。另外, 本系统除采集ECG数据外, 还能采集呼吸数据, 检测用户的呼吸频率是否正常。
1 系统设计与数据采集模块
1.1 系统工作流程
系统整体流程如图1所示。
1) 数据采集模块负责从人体表面采集ECG数据和呼吸数据, 并通过蓝牙BLE将数据传输到移动Android设备。
2) 为确保Android应用软件在后台运行时数据的正常接收, 在Service组件中实现数据接收。同时, 在此组件中完成耗时较多的一系列数据解析、处理, 并将处理过的数据在文件中备份。
3) 由于Service组件是不可见的, 为实现心电图的动态显示, 需将处理好的数据暂存到Activity数据缓冲区。
4) 通过绘图线程, 将ECG波形显示于显示屏上。
1.2 数据采集模块
数据采集模块如图2所示, 包括模拟前端ADS1292R、控制芯片CC2540、电池和SD卡。
ADS1292R采集电路具有高阻抗和高共模抑制比, 适于采集微弱电信号;CC2540通过SPI接口读取数模转换器ADS1292R采集到的呼吸和ECG数据并通过蓝牙BLE传输给移动Android设备, 其集成度高, 功耗低。在不需要实时传输数据的情况下, 该模块也可以将采集的数据存储到本地SD卡中。
2 应用程序设计
2.1 蓝牙BLE简介
蓝牙BLE技术是蓝牙4.0的核心技术之一, 是对传统蓝牙BR/EDR技术的补充。与传统蓝牙相比, BLE具有缩短无线开启时间、快速建立连接、降低收发峰值功耗等特性, 从而实现低功耗。传统蓝牙设备的一个重要缺陷是耗电量大, 它使用了32个广播信道, 而蓝牙BLE技术[2]仅使用了3个广播信道, 且广播模式启动时间也由传统蓝牙的22.5 ms减少到0.6~1.2 ms, 极大地降低了因为广播数据导致的待机功耗。此外, 蓝牙BLE技术将传统蓝牙的空闲状态改进为深度睡眠状态, 深度睡眠状态下功耗极低。广播阶段, 蓝牙BLE技术避免了重复扫描, 设备连接过程可在3 ms内完成, 而传统蓝牙需100 ms以上。低功耗蓝牙对数据包长度进行了更加严格的定义, 支持超短 (8~27 byte) 数据封包, 并使用了随机射频和增加了GFSK调制索引, 大大降低了数据收发的复杂性, 有效降低了峰值功率。
Android系统为蓝牙BLE开发提供了专门的API。支持Android设备作为服务器或客户端与远端蓝牙BLE设备实现数据传输。
2.2 Android设备与心电采集模块通信流程
Android设备与心电采集模块通信流程如图3所示。数据采集模块将采集的数据通过蓝牙BLE传输给Android设备, 数据包括ECG数据和呼吸数据, 所有数据均以18个字节组成的数据包格式发送。接收到数据首先根据标志位判断属于哪类数据, 分别做不同处理。对于ECG数据, 由于数据量比较大, 发送频率高, ECG数据包接收顺序可能会出现错误, 所以接收到ECG数据后首先要根据数据包的序列号将数据调整为正确顺序。由于ECG数据和呼吸数据都是24位精度, 而数据包格式是以字节为单位的, 因此要将字节型数据调整为整型。由于采集的数据中存在工频干扰、基线漂移[3]等影响, 需对原始数据进行一系列滤波处理, 得到标准的ECG数据, 然后将处理好的数据存入文件以备以后查看。以上操作运算量较大、耗时较长, 是在Android应用程序Service组件中运行的, 而Service组件是不可见的, 这就需要将数据传输到具有可视化界面的Activity中。为使应用程序具有较好的运行性能, 为Activity中的数据缓冲区设定阈值, 当数据量达到阈值, 将数据传入绘图线程, 显示给用户。对于呼吸数据, 由于不需要向用户显示呼吸曲线, 只需在Service组件中将计算得到的呼吸率结果传递到Activity中显示给用户即可。另外, 呼吸数据中会插入表示采集模块状态的状态位, 例如电量低、导联脱落等信息;处理呼吸数据时, 要检查这些状态位, 并将状态信息通过通知及时反馈给用户。
2.3 心电图绘制模块
开启心电图绘制线程[4]后, 首先检查是否收到结束线程命令, 若收到结束命令, 则结束绘图线程, 如果没有, 则判断数据缓冲区中的数据个数是否大于5个, 若大于5个, 则以5个数据为单位在SurfaceView上绘制心电图[5], 直到数据缓冲区中数据小于5个, 否则睡眠50 ms, 让出CPU资源, 在下次获得CPU资源时, 重复上述步骤。绘图模块流程图如图4所示。
绘制心电图时, 若数据不足一屏, 则原数据显示位置不变, 新数据加在原数据之后;若数据个数超过一屏显示个数, 则旧的数据前移, 新数据始终出现在屏幕最右侧。心电图绘制效果如图5所示。
3测试结果与分析
该软件的主要功能为接收并存储数据模块发送的心电波形数据, 并将处理后的心电数据显示在显示屏上;另外, 可及时将计算出的心率和呼吸率等参数显示出来, 使用户可以更直观地了解身体状态。
测试时, 首先令数据采集模块发送标准正弦波和方波, 用Google公司的Nexus 7二代平板PC。经测试, 平板PC可以正确稳定地接收数据而无丢包现象, 并能够将接收到的波形数据实时显示到显示屏上。使用容量为800 mAh的充电电池做续航能力测试, 数据采集模块可以持续工作72 h以上。
初步测试成功后, 利用数据采集模块采集人体心电数据, 绘制出心电图如图6所示。
实验表明, Android设备能够稳定、实时地接收数据, 心电波形显示清晰、流畅, 心电采集模块续航时间长, 系统设计达到了预期目的。
4 结束语
心电监护设备已经历了几十年的发展, 正朝着实时性、便携性、智能化的方向发展。与当前现有的相关产品相比, 本文设计了一种基于蓝牙BLE的心电监护系统, 功耗低, 续航能力强, 实时性能良好, 并且具有对心率、呼吸率是否正常的检测功能, 便于用户使用。
参考文献
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[4]杨德龙.基于Android系统的蓝牙无线动态心电监护系统设计[D].天津:天津大学, 2013.
监护仪心电监测故障分析与维修 篇5
故障一:心电波形杂乱, 不规则, 干扰大, 噪声强。
故障情况分析及解决方法:
首先排除来自信号输入端的干扰, 如病人运动, 心电极片失效, 接触不好的情况。
(1) 打开机器内部设置的滤波模式, 且将滤波带宽调到较宽的值, 即调到“监护”或“手术”等滤波模式。此时干扰应有所缓解, 但如果仍波形杂乱, 无法正常观察病人心电波形, 则需要考虑其他因素。
(2) 由于有些手术科室同时使用很多高频设备, 电子电磁干扰过大, 也会严重影响波形显示。此处建议检查电源线是否为三相 (有接地端) , 或者是否地线接触不良、地线电阻偏大、地线电压值上升等。使用接地线可以较好的改善波形形态, 有效地降低干扰, 必要时增加辅助接地线;尽量避开强电磁场控制范围。
(3) 更换新的五导联心电线, 避免因导联线老化折损所导致的问题。
(4) 以上情况都无法解决干扰噪声问题, 则可能是来自机器内部的干扰, 如心电板的屏蔽做的不好、信号采集不准确等原因。例如本人实际工作中有一相似情况, 经过以上三种方法均不能解决心电监测信号杂乱现象, 用以下方法解决问题:打开监护仪, 查阅相关电路图确定心电板位置, 检查是否因为低通滤波电路中的电阻和电容被击穿而导致不能抑制导联线的高频干扰。检查中发现有一个电容鼓起, 万用表×200n档测量电容, 测量无值。更换100nF滤波电容C104一个, 再开机故障排除。
故障二:心电信号消失, 无ECG波形。
故障情况分析及解决方法:
(1) 首先检查导联模式, 如果是五导模式但用了其他导联的接法, 肯定无波形。其次再确认心电极片贴放位置, 心电极片质量无问题的前提下, 将此心电电缆线与其他机器上的互换, 已确认是否心电电缆故障, 是否电缆老化、插针断, 也可用万用表测量导通, 如果每根线都能导通就证明无断线现象, 若电阻为无穷大表明导联线断路, 则应更换导联线。
(2) 再用导联线接上机器ECG信号座, 无松动就不是接触的问题, 问题就出现在模块上面。本人在实际维修中遇到一情况:一台监护仪心电信号时常不稳定, 经检测导线及其他情况正常, 后发现监护仪ECG信号座松动, 往机器内部陷入很多。于是将监护仪打开, 欲将信号座重新固定于监护仪上, 但发现该信号座位于监护仪内部部分已损坏, 无法正常固定。故购置新信号座重新固定, 再次开机后心电信号稳定, 问题解决。该信号座损坏有可能是因为医护人员经常插拔、旋转或用力过猛插拔心电导线所导致的, 因此, 医疗仪器规范使用是我们医护人员日常工作中需要注意的。
(3) 如果使用3 导联线, 需要在主机的设置上更换显示导联Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ, 观察是否有导联不显示, 如果有则表示导联脱落。进一步检查导联贴敷的电极片, 清洁贴敷处的皮肤, 经常更换电极片粘贴位置, 以保证局部的血液循环。如果使用5 导联线, 则需要检查肢体导联的4 根电极是否贴敷完好, 如果参考电极的导联脱落, 同样也会导致波形的无法显示, 这也是临床常见波形不显示的原因之一。
(4) 如心电显示波形通道显示“无信号接收”, 则表示心电测量模块与主机连接有问题, 将模块拔出重新插接, 重启后若仍有此提示, 则需要联系厂家维修。
监护仪作为一种需要长时间工作的设备, 其日常维护是十分重要的, 而监护仪的日常维护也比较简单, 一是保持主机内部外部的清洁, 做好日常的擦拭消毒工作;二是对机器附件的维护, 减少弯折各种导线的可能;第三就是对监护仪内置电池的维护, 要做好日常的充放电工作, 尽可能地延长电池的寿命。
监护仪心电监测在使用中有很多问题都是因为日常对心电导线维护不到位而导致的。心电导联线在使用较长时间后, 由于日常的消毒、病人的弯折等多种多样的原因, 会发生外皮破裂、屏蔽层损坏甚至导联线断裂等问题, 直接影响心电信号的测量, 产生大量的干扰。因此, 护理人员在使用中应尽量避免导联线的弯折, 延长导联线的使用寿命。清洁心电电缆之前应断开电缆与监护仪的连接, 或关闭监护仪电源并断开与交流电源插座的连接。电缆表面可用医用酒精擦拭, 自然风干或用洁净、干爽的布清洁。
综上所述, 做好医用监护仪的日常维护工作, 对于降低设备故障率, 提高维修效率, 延长设备的使用寿命至关重要。
摘要：本文针对心电信号采集进行实例维修探讨, 如心电波形杂乱、不规则、干扰大、噪声强, 心电信号消失, 无ECG波形等。
关键词：心电监测,心电信号,维修
参考文献
[1]余学飞主编:《医学电子仪器原理与设计》[M], 华南理工大学出版社, 2000年.
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[3]陈芳洲.多参数监护仪原理及维修维护[J].江苏卫生事业管理, 2012, 2 (23) :107-109.
中央心电监护 篇6
心血管疾病严重威胁人类健康和生命,其死亡率高于艾滋病、癌症。并且心血管疾病发作具有突发的特征,据统计,70%以上的病人心脏病突发于家中或工作现场,因失去抢救时间而死亡。
心电监护系统起源于Norman J.Holter博士于1957年研制的Holter系统。该系统对一些做过心脏手术的病人,采用电子仪器记录、存储病人每天的心电图及其它重要的生理参数,并将数据按周期送往诊所进行分析,病人可以在家中进行监护。但该心电监护系统不具有实时性, 病人发病时无法得到医生及时的诊断和救治。
随着智能手机和3G通信技术的应用普及,基于智能终端的远程心电监护系统得到了广泛的研究和应用［１－４］。 物联网是继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮,集成了多种感知、通信与计算技术,使人类社会、信息空间和物理世界(人-机-物)融为一体。近年来,各国政府部门针对物联网相关技术与产业制订了一系列发展计划, 我国《国家“十二五”科学和技术发展规划》中将物联网等新一代信息技术纳入国家重点发展的战略性新兴产业。
本文探讨在物联网环境下构建远程心电监护系统的体系结构,利用多种技术集成实现智能化识别、远程心电监测、实时反馈、移动定位等多功能。
1物联网体系结构
总体来看,按照网络分层的思想,物联网体系结构被抽象为应用服务层、网络通信层和对象感知层［５］,如图1所示。
对象感知层实现对物理对象的感知和数据获取;网络通信层提供透明的数据传输能力;服务层将信息转化为内容提供服务和控制。
2远程心电监护系统架构设计
根据物联网分层结构模型,本系统总体结构如图2所示。
系统划分为两个主要功能模块,一个是心电数据采集与上传,一个提供心电监护服务。
3心电数据采集与上传
心电数据采集与上传模块主要解决两个问题,一是心电数据采集终端网络接入问题,二是心电数据透明传输问题。
3.1心电数据采集终端网络接入
本系统所采用的心电数据采集终端集成了3G(第3代移动通信)通信模块和蓝牙通信模块,有两种网络接入方式,用户可根据具体网络环境选择。
第一种:在心电数据采集终端增加3G通信模块直接接入移动互联网,将心电数据上传心电数据中心。
第二种:采用蓝牙传输技术,在采集终端集成蓝牙模块。心电采集终端首先将心电数据上传给便携式智能设备,比如:智能手机、平板电脑、笔记本电脑等,便携式智能设备可以将数据暂存,然后通过公共Wi-Fi接入点或家庭宽带上传到心电数据中心服务器。
3.2心电数据透明传输
HL7卫生信息交换标准(Health Level 7)是标准化的卫生信息传输协议,是医疗领域不同应用之间电子传输的协议。采用HL7标准卫生信息系统和医用仪器设备之间可以做到无缝连接以及医疗信息的无障碍交换。
基于HL7心电数据透明传输过程包括心电信号采集和处理、心电信号数据化存储、HL7标准的心电数据消息构建和解析、消息封装和解封,如图3所示。
4心电监护服务
本系统心电监护服务主要包括:医生远程监护和患者自我监护,主要功能模块包括:数据服务器、应用服务器、 心电数据分析引擎、医生工作站和家庭终端(包括智能终端)。
医生通过工作站访问患者心电数据,掌握患者长期的病程演化,给出用药建议,并且可以通过设置预警信号及时发现患者的突发情况,及时对患者进行干预和治疗。但是,毕竟医生不可能做到与每个患者一对一的24小时服务,因此患者可利用家庭终端或智能终端及时掌握自己的情况。一旦发现异常或身体不适,可通过本系统发出求救信号,或通过其它途径尽快地得到救治。
5系统应用与部署
物联网环境下的远程心电监护系统实现网络心电监护,无须建立任何专门网络,无须支付任何专门网络硬件组建成本,有移动通信网络就能覆盖。其系统模型如图4所示。
本方案应用的重点在于城乡医疗协作。在我国,大量的社区卫生服务站和乡村诊所缺乏有资质的心电诊断、治疗的医生。因此,利用本系统,一些偏远地区的患者也能接受到大型医院的心电医生的诊断和救助。
6结语
本文研究了在物联网环境下如何构建远程心电监护系统。在物联网三层架构上,首先由心电数据采集终端感知对象心电数据,然后通过3G通信模块或智能终端上传数据至数据交换中心,利用心电监护服务终端提供干预和诊断。此外,本文还探讨了远程心电监护系统应用方案, 可为城乡医疗协作提供参考。
摘要：提出在物联网环境下构建远程心电监护系统,采用物联网3层架构,分为对象感知、透明传输和应用服务3个层次。系统划分为心电数据采集与上传以及心电监护服务两个主要功能模块。探讨远程心电监护系统应用方案,该方案可为构建城乡医疗协作体系、开展心血管疾病防治提供参考。
关键词：心电监护,物联网,心血管疾病防治
参考文献
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中央心电监护 篇7
心脑血管疾病是全球头号杀手,具有隐蔽、突发、致死率高等特点,病发后的及时抢救是挽回心脑血管疾病患者生命的关键。因此,实时的心电监护系统在心血管疾病的预防和救治中将起到至关重要的作用[1]。传统的心电监护仪移动性差、扩展性差,复杂的设备和繁琐的连线给医生和病人带来了极大的不便[2]。根据上述背景,需要一款心电监护系统,能够在各种场合完成心电信号采集,并且可以由专业医护人员进行专业的诊断,根据上述需求,本文设计了基于Andriod平台的远程心电监护系统。
2系统结构
心电监护系统如图1所示,系统由心电信号采集和传输模块、Andriod手机和服务器组成。
心电信号采集和传输模块包括放大电路、滤波电路、模数转换器、蓝牙通讯芯片和控制芯片,主要负责采集心电信号并将采集的信号通过蓝牙传输给Andriod手机端。Andriod手机负责数据处理和无线收发数据。服务器分析和诊断心电信号。该系统具有小体积、低成本、低功耗、高性能等特点。
3系统实现
3.1心电信号采集和传输模块设计
心电信号是一种幅值在40μV-5m V,频率在0.01Hz-250Hz的微弱生理信号[3]。信号通过心电电极从人体采集到该模块后,需要经过前置放大、滤波,抑制零漂,减少共模信号的干扰,再经过进一步的信号放大和滤波,ADS1191芯片可以完成上述功能。
控制单元选用CC2540,该芯片整合了8051微控制器和蓝牙通讯功能。蓝牙功耗低,以无线连接为基础,与其它工作在相同频段的系统相比,蓝牙跳频更快,数据包更短,从而使蓝牙比其他通讯方式更加稳定[4]。控制单元CC2540接收到ADS1191传来的心电数据之后,以蓝牙通讯方式发送给Andriod智能终端。
3.2 Andriod手机APP设计
手机端APP实现数据处理显示和无线收发功能,通过蓝牙接收来自采集端的心电数据,然后将数据以波形的形式显示出来,同时将数据通过手机访问网络的功能上传至服务器。本文设计系统使用的手机基于Andriod5.1,开发环境选用Andriod Studio,APP界面如图2所示。
4结束语
经测试,本文设计的系统可以完成心电信号的实时采集,可以准确显示信号波形并且将数据上传至服务器进行简单的自动诊断或是令专业医护人员进行更进一步诊断。采集终端的蓝牙通讯灵活方便,只需要加上一台带有Andriod操作系统的智能终端,就可以完成心电信号的采集,并可以上传数据至服务器,可以广泛应用于社区医疗监护系统、医院医生的远程诊断和养老机构中。
参考文献
[1]郑凯,赵宏伟,张孝临.基于Zig Bee网络的心电监护系统的研究[J].仪器仪表学报,2008,29(09):1908-1911.
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