基于小波变换的心阻抗微分信号的分析与处理

根据二进小波在各个尺度上具有不同带宽和带通滤波的特性,提出了基于二进小波的心阻抗微分信号消噪处理以及特征提取方法。采用临床医学ICG数据对算法进行了检测,结果表明,对C波的漏检率与采用传统的相干平均法相比明显降低,因此,小波变换是心阻抗微分信号分析与处理的可行且有效的方法。

用于无创心功能检测的心阻抗微分信号处理

基于胸部生物阻抗技术开展对心脏血流动力学参数准确计算的前提是心阻抗微分信号特征点的准确识别。为提高心阻抗微分信号特征点识别的准确率,本文首先设计了自适应集合经验模态和小波阈值降噪技术相结合的信号预处理方法,然后根据自适应集合经验模态分解的结果,结合差分法和自适应分段技术定位了心阻抗微分信号中的A、B、C和X点。本研究以临床上采集到的30例病理性心阻抗微分信号为例,对本文所提算法的特征检测准确度进行检验。研究结果显示,本文所提算法对信号特征的准确识别率总体可达99.72%,进一步保证了基于胸部生物阻抗技术的心脏血流动力学参数的计算准确度。

心阻抗分析仪的设计

生物电阻抗技术作为一项无创、安全、便捷的检测方法,在生理信息提取和医学辅助诊断领域已取得广泛应用。然而,目前可用于测量心阻抗的设备通常存在工作频率范围狭窄且造价昂贵的限制。为了提高医生在心脏诊断方面的工作效率,我们致力于设计一款基于多核异构技术的心阻抗分析测量系统。本系统采用ZYNQ多核异构芯片,以软硬件协同的方式实现心阻抗激励和数据采集的同步操作,同时也提供了数据可视化和定量分析功能。系统采用了程控变频方法来对心脏进行电流激励,并通过外差定频和正交解调技术,将信号频率稳定解调到低频段,以有效采集心阻抗信号。数据高速传输则通过UDP网络通信方式实现,同时在上位机进行波形的ReBeatICG特征提取,以便计算出血流动力学相关参数,进一步协助医生进行诊断。这款基于多核异构技术的心阻抗分析系统对15名健康受试者的心功能参数进行测量。结果表明:实验图像中能够完整并清晰地检测到人体的ICG信号,ICG信号的特征值提取准确率高达99.56%。15名受试者的各项心脏血流动力学参数均在正常范围内。因此测量系统可以用于人体心功能参数的测量,不仅提高了诊断的效率,还增加了诊断设备的便携性。