4、医疗物联网基础：数据采集、处理与应用

医疗物联网基础：数据采集、处理与应用

生物信号采集基础

在医疗物联网（IoT）系统中，生物信号的采集是关键的第一步。脑电图（EEG）和眼电图（EOG）是常见的生物信号。对于EEG采集，为了减少伪影的影响，需要精心设计电路并精确放置电极。由于EEG信号幅度很小，生物放大器需要有较大的增益，但这也会增加干扰的影响，因此电路的共模抑制比应该较高。

EOG是眼球在颅骨导电环境中运动产生的电活动。通过在眼睛顶部、底部和侧面放置电极来拾取电活动的变化，并在远离眼睛的头部中性位置放置参考电极。如果双眼EOG产生均匀，生成的信号趋势相反。任何导致眼球运动或眨眼障碍的病理问题都会导致信号漂移。EOG信号幅度小，范围在0.01 - 0.1 mV，频率带宽为0 - 10 Hz。在眼球周围特定位置放置典型的Ag - AgCl电极即可采集该信号，同时使用电解凝胶来消除结电位、运动伪影和信号漂移的影响。由于信号幅度和频率都较低，生物放大器需要具备高增益和高共模抑制比才能准确采集信号，但信号漂移和电极靠近眼睛的放置方式使得EOG的长期采集存在困难。

在基于可穿戴或便携式设备的医疗物联网系统中，为了在准确性、可靠性、设备几何形状和功率要求之间取得平衡，生物信号的采集通常使用最少数量的电极或传感器。

数据采集

生物信号的A - D转换

物联网中来自传感器和其他测量设备的许多信号是模拟信号。在对这些信号进行滤波和处理之前，需要将它们数字化，这对于信号的存储和传输也是必要的。模拟 - 数字转换器（ADC）用于将模拟信号转换为数字形式。适用于医疗物联网的ADC需要满足一些通用标准。

适用性标准

一般来说，AD