可穿戴低功耗心电监测设计

可穿戴低功耗生物信号无线传感节点设计

1. 引言

现代突发性疾病，主要是心血管疾病，包括冠心病和心肌病，具有高发病率、高致残率和高死亡率的特点，主要表现为心力衰竭和心律不齐，居当前国际各种疾病死亡率之首。传统专业心电图机[1]功能单一、携带不便、成本高、数据可视化程度低、无数据联网等功能缺陷，无法满足当前日常心电图监测和疾病预防的需求。

本设计开发了一种低功耗、可穿戴、低成本且监测精度高的生物信号监测设备，通过三导联心电采集电路、心电信号放大与滤波电路、中值滤波算法和50Hz陷波器等电路模块，实现了生物心电信号监测节点、体表温度监测节点和运动状态监测节点等多节点传感器。该设计能够实现心电数据可视化显示，包括心率显示和实时心电显示，数据误差小于1%，并具备传输延迟小于1秒的无线传输功能。

2. 心电图信号和心电图

心电图信号记录了心肌细胞去极化和复极化，这是一种非常微弱的生理低频电信号，通常最大幅度不超过5毫伏，信号频率在0.05–100Hz之间。心电图可以反映心脏兴奋的电活动，在基本心脏功能和病理学研究中具有重要的参考价值。

在时域中，心电图信号的图，心电图信号被分割被划分为不同的波段，不同的波段代表去极化和复极化的不同过程，这些波段构成了心房的去极化和复极化过程，每一阶段形成了心电图信号的时域周期。

2.1. 心电图信号的电特性和噪声来源

心电图信号的幅度范围是10μV – 4mV，频率范围为0.05Hz – 100Hz，其中心电信号的频谱能量集中在0.25Hz – 40Hz之间，是一种具有周期性和非线性特征的典型低频生物信号。正常生物电信号的典型值为1mV，非常微弱且处于非线性变化中，容易受到周围信号和50Hz工频信号的干扰，也易受外部信号干扰和50Hz频率信号的影响，并随着人体呼吸等动作引起基线变化和心电图信号漂移。

3. 系统设计方案

3.1. 整体设计方案

整体设计分为心电图采集单元、体表温度采集单元、运动状态监测单元、主控单元和可视化单元，其中可视化模块分为有线可视化单元和无线可视化单元。此外，系统由标准5V电压供电，并具有独立的电源管理单元，可驱动整个系统的正常运行以及TFT大屏幕显示。

3.2. 心电图采集单元

3.2.1 心电图采集方法

该系统采用相同的三导联心电图采集模式，符合ADS1292R系列芯片的采集通道设置：右上(RA)：肩胛骨右缘锁骨中线第一肋间隙；左上(LA)：肩胛骨左缘锁骨中线第一肋间隙；左下(LL)：左锁骨的锁骨中线胸骨水平。该三导联采集方法适用于便携式心电图采集设备，相比专用医疗监测设备和家用脉搏心率监测设备更为简单、方便、快速且准确，可应对日常心电图监测和突发性心电图监测。

3.2.2 心电图采集与处理单元

该系统采用ADS1292R系列芯片设计用于心电图采集和信号处理的外设电路。该模块具有前端信号放大和滤波功能。ADS1292R芯片包含3个信号输入、2个可编程增益放大器（PGAs）和2个24位模数转换器（ADCs），支持同步采样。两组模拟输入采用差分输入方式以减少共模干扰，并在多路复用器（MUX）前使用电磁干扰滤波器（EMI filter），有效降低信号处理前的噪声干扰。同时，借助可编程增益放大器（PGA）提供的高增益，在高速模数转换器采集过程中进一步降低噪声。该系列芯片还增加了右腿驱动电路，通过该电路实现通道对人体作为天线接收噪声的抑制。

周围环境中的辐射产生的电压。此外，由于工频信号的干扰，心电图信号会产生波形错位和重叠模糊现象，因此在控制单元前端添加50Hz陷波器可有效降低50Hz工频对心电图信号的干扰，确保心电图质量。

3.2.3 心电信号处理算法

在心电图信号采集过程中，人体呼吸运动和测量电极接触不良引起的低频信号会影响心电图信号，导致心电频谱偏离屏幕基线位置，通常采用中值滤波算法和数学形态学方法消除基线漂移现象，本设计主要采用中值滤波算法来解决心电图信号的基线漂移问题。

中值滤波是一种具有噪声抑制和边缘保护特性的非线性数字滤波技术。中值滤波去除基线漂移噪声的基本思想是：首先去除心电图信号中的较大值，得到仅包含基线的趋势项信号，然后将其与原始信号叠加，以消除原始心电信号中的基线漂移干扰。中值滤波的原理是：将心电图信号中某一点的值替换为该点周围邻近点数值的中值。假设心电图信号为 $ h = {h(n)|n = 1,2,…,N} $，滑动窗口大小为 $ y = 2x + 1,(y < N) $，则算法处理后的信号变为：

$$
H(n) =
\begin{cases}
h(n) - \text{Med}[h(1), h(2), h(3),…, h(n + x)] & (1 \leq n \leq x) \
h(n) - \text{Med}[h(n - x), …, h(n),…, h(n + x)] & (x \leq n \leq N - x) \
h(n) - \text{Med}[h(n - x), h(n - x + 1), h(N)] & (N - x \leq n \leq N)
\end{cases}
\quad (1)
$$

3.2.4 心电信号监测结果

测试数据可以从心电信号发生器和实际人体的心电图信号中获得。

次数	心电图发生器(心率)	测试结果
1	60	60
2	61	60
3	65	65
4	68	68
5	70	70
6	72	71
7	75	75
…	…	…
100	110	110

该设计已在不同的测试环境和使用不同的心电图信号发生器的情况下进行了 extensive 测试，结果如下：实验结果与发生器设置一致，并且可以实时显示被测人员的心电图信号图形。

3.3. 体表温度采集单元

本设计中的单元采用德州仪器（TI）的LMT70芯片，该芯片是一款超小型、高精度、低功耗的CMOS模拟温度传感器，带有输出使能引脚，适用于物联网传感器节点、医用体温计等所有高精度、低功耗且成本效益高的温度传感应用。LMT70具有出色的温度匹配性能，从同一卷带上取出的两个相邻LMT70之间的温度差异最大仅为0.1°C。根据官方数据手册，该单元采用三阶温度计算公式来获得最终结果。

$$
T_M = a(V_{AO})^3 + b(V_{AO})^2 + c(V_{AO}) + d \quad (2)
$$

表2. LMT70三阶公式参数的对应值。

参数	最佳拟合 –55°C 至 150°C	最佳拟合 –10°C 至 110°C
a	–1.064200E–09	–1.809628E–09
b	–5.759725E–06	–3.325395E–06
c	–1.789883E–01	–1.814103E–01
d	2.048570E+02	2.055894E+02

3.4. 运动状态监测单元

运动监测单元使用 MPU6050芯片，一种空间运动传感器芯片，可捕捉设备当前的三个加速度分量和三个旋转角速度。角速度的全帧感知范围为±250, ±500, ±1000和±2000°/sec (dps)，能够精确跟踪快速和慢速运动，用户可编程加速度计的全帧感知范围为±2g, ±4g, ±8g和±16g。该芯片应用于电子图像稳定、光学图像稳定和便携式导航设备中。

3.5. 未来研究方向

该设计在以下方面仍存在不足：算法和数据处理的应用，未来的研究方向是利用我们采集的数据、深度神经网络学习理论和医学理论，在程序[4]中增加对充血性心力衰竭和心肌梗死等疾病的智能检测功能，并构建网络云平台，实现远程患者的实时监控、监测数据的实时共享以及社区监测等多种应用途径。

4. 结论

本文介绍了用于生物信号的可穿戴低功耗无线传感器节点的设计。该设计实现了生物心电信号的实时监控、体表温度监测、运动状态监测以及监测数据的无线传输功能。整体设计采用低功耗医疗级芯片，具有简单电路、低噪声、低能耗和低成本的特点。解决了传统心电图设备成本高、不可穿戴和检测功能单一的问题，对未来可穿戴设备的发展具有良好的参考意义。