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多参数人体状态监护系统的研究

作　者: 李亚琼
导　师: 刘伯强
学　校: 山东大学
专　业: 生物医学工程
关键词: LabVIEW 心电信号采集人体状态小波变换
分类号: R318.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

21世纪前半叶,世界人口年龄结构将加速走向老龄化,其中四分之一以上的老年人口是需要照顾的空巢老人。如何妥善解决老年人的养老保障问题,将成为本世纪全人类共同面对的课题。考虑到我国日趋严重的老龄化社会问题,以及存在的一大批行动不便的残疾人,开发家庭服务机器人显得尤为重要。国家“863”计划重点项目“智能敏捷家庭助理机器人综合平台”(项目编号：2006AA040206)的目的是建立人机共存的智能空间系统,让机器人能够轻装上阵,在未知或半未知的动态环境中更加快捷、准确、稳定地为人类服务。家庭监护已经成为当前科学研究的一个重要课题,随着科技的进步智能机器人也在逐渐进入人们的生活,将二者结合起来开发机器人式的家庭监护系统将成为医疗仪器的一种新的发展趋势。本文针对项目中智能监护陪伴系统的要求,基于虚拟仪器的图形化编程语言LabVIEW,设计了一套多参数状态监护系统,实现了心电信号、血压、心率、血氧饱和度、脉搏、体温等生理参数的监护。当监测到异常生理信号时,能根据异常信号提醒使用者吃药、运动或呼叫医生等。该系统主要由信号采集、数据处理和结果表达三部分组成。本课题的主要研究内容如下：信号采集：构建了一个对人体七导联心电、十二导联心电、血压等生理参数进行采集的系统。在已有的硬件的基础上,利用LabVIEW软件的VISA工具包,设计了串口采集部分,完成了七导联心电、血压、血氧饱和度等参数的采集；基于DLL文件,设计了USB口采集部分,得到了十二导联心电数据。本课题采用的串口采集和USB口采集作为两种不同的采集方式,分属于不同的系统,避免了干扰,减少了资源的浪费,同时也增强了系统的拓展能力。数据处理：完成了心电信号的去噪处理、特征提取与分类识别和其它生理参数的状态分析。本文结合心电信号的噪声来源,创新性的提出了一种小波变换和阈值法相结合的去噪方法,滤除了心电信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,然后给出了一种利用二次样条小波对心电信号进行特征提取的新方法,并在此基础上,进行了心电信号的分类识别。最后分析判断了其余生理参数的状态信息,完成了心电信号的处理与系统的状态识别。结果表达：设计了生理参数的显示、存储与传输。利用Lab VIEW设计了参数的波形、数据和状态的显示模块,并用特异的字体标注了异常的状态；然后以电子表格形式实现了数据的存储模块；最后以串口和数据库两种方式设计了数据的传输模块,达到了指导机器人辅助监护的要求。本文最后对本课题涉及的所有工作进行了总结,并对后期研究工作进行了展望。

全文目录

摘要  10-12
ABSTRACT  12-14
第一章绪论  14-19
  1.1 课题来源  14-15
  1.2 多参数监护系统的发展、应用及开发  15-17
    1.2.1 多参数监护系统的发展历史  15-16
    1.2.2 多参数监护系统的应用现状  16-17
    1.2.3 多参数监护系统的开发现状及预测  17
  1.3 课题的主要内容和创新点  17-19
第二章系统的整体设计方案  19-31
  2.1 虚拟仪器  19-21
    2.1.1 虚拟仪器的概念  19-20
    2.1.2 虚拟仪器的基本结构和类型  20-21
  2.2 LabVIEW  21-24
    2.2.1 LabVIEW的概念  21-22
    2.2.2 LabVIEW的数据采集  22-23
    2.2.3 访问数据库  23-24
  2.3 心电信号基础知识  24-28
    2.3.1 常规心电图  24-26
    2.3.2 心电导联  26-28
  2.4 系统的整体设计方案  28-29
  2.5 本章小结  29-31
第三章系统的数据采集  31-45
  3.1 系统的硬件设计  31-33
    3.1.1 各参数测量方法的选择  31-33
    3.1.2 硬件的设计与实现  33
  3.2 通信的建立  33-36
    3.2.1 仪器驱动程序  34-35
    3.2.2 Measurement & Automation Explorer(MAX)  35-36
  3.3 软件的设计与实现  36-44
    3.3.1 串口采集程序的设计  37-42
      3.3.1.1 心电算法的选择  37-38
      3.3.1.2 软件的设计与实现  38-42
    3.3.2 USB口采集程序的设计  42-44
  3.4 本章小结  44-45
第四章数据的分析处理和识别  45-67
  4.1 心电信号的噪声来源  45-46
  4.2 小波变换理论  46-49
  4.3 心电信号的去噪处理  49-57
    4.3.1 心电去噪的常用方法  49-51
    4.3.2 小波变换去噪的整体设计  51-53
    4.3.3 小波变换去噪处理  53-57
      4.3.3.1 滤除基线漂移  53-55
      4.3.3.2 滤除肌电干扰和工频干扰  55-57
  4.4 心电信号的特征提取和分类识别  57-64
    4.4.1 心电信号的特征提取  57-62
      4.4.1.1 检测QRS波的常用方法  57-59
      4.4.1.2 小波变换检测特征点  59-62
    4.4.2 心电信号分类识别  62-64
      4.4.2.1 分类识别的常用方法  62-63
      4.4.2.2 心电信号分类识别  63-64
  4.5 状态参数的处理  64-66
  4.6 本章小结  66-67
第五章系统的显示、存储和传输部分的设计  67-78
  5.1 结果显示  67-72
    5.1.1 波形的显示  67-69
    5.1.2 状态信息的显示  69-71
    5.1.3 初始化的设计  71-72
  5.2 数据的存储  72-74
  5.3 数据的传输  74-77
    5.3.1 基于串口的数据传输  74-75
    5.3.2 基于数据库的数据传输  75-77
  5.4 本章总结  77-78
第六章总结与展望  78-80
  6.1 总结  78-79
  6.2 展望  79-80
附图  80-81
参考文献  81-85
致谢  85-86
作者攻读硕士学位期间参加的项目  86-88
学位论文评阅及答辩情况表  88

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