心电监护方案

基于心电监护方案BMD101

从医学角度来说,人体心脏主要由左心房、右心房、左心室、右心室构成。人体心脏由心肌细胞组成,心肌细胞经刺激后会产生兴奋,从而改变细胞膜的电位,这种兴奋先由心肌细胞传导至右心房,右心房产生收缩现象,再将兴奋传导至左心房,左心房产生收缩现象。紧接着通过结间束将兴奋传入房室区,经过一段时间,再由左右束和房室束将兴奋传入心脏内膜,最后由心脏内膜传导至心脏外模,从而完成整个心脏的起搏,收缩,舒张的过程。整个心脏搏动的过程就是心脏跳动的一个周期,单周期心电图如下图所示。由图中可以看出,心电信号的一个周期包括了P、Q、R、S、T、U波,每个波每个间期都有自身的幅度,时间跨度,波形形态等特征[8],这些特征的判断对于心脏疾病的识别具有极其重要的作用。
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							图1-2 正常单周期心电图

P波:代表了心电波的开始,在心房除极时所产生的心电波,也就是心脏开始除极,一般情况下P波的时间宽度应小于0.11s,其幅度为0至0.3mv.
QRS波群:它代表着左右心室除极过程中电位的变化过程,所以它是心室除极时所产生的心电波。QRS波它包含了一个稍向下的Q波,振幅最高的R波和一个稍向下的S波,正常情况下QRS波的持续时间小于0.1s,QRS波群是判断心脏疾病的重要波形。
T波:它由心室复极所产生。它是S波之后凸起的波形,T波相对其他波形来说较平缓,但是宽度比QRS波的宽度要宽。T波幅值一般在R波幅值的十分之一左右,宽度应小于0.25s。
PR间期:PR段是P波结束到QRS波的开始的这段时间,刺激通过心房的心肌细胞传导至心室,这段过程就是PR间期刺激传导的过程。一般可以作为等电位电平点参考线。
ST间期:ST段是QRS波的结束到T波开始的这一段时间,心肌梗死、心肌缺血会引起这段时间的信号波形的异常变化,所以ST段对于心机梗死和心肌缺血有重要的病症判断。
TP间期:它表示心室除极完成的时刻直到下一个心电周期P波到来的周期。这段时间为心室的静止时期,常作为心电的等电位电平基准线。
U波:它是继T波之后出现的一个细小的波峰,在所要监测的导联中一般检测不出来,低血钾情况下U波的波形会比较明显,在本文中暂时不进行考虑。

研究内容

针对心脏疾病的自动诊断系统的研究,研发一种体积小,易于携带,方便操作,可实时监测的可穿戴式心电监测设备,同时开发相应的模糊心电诊断专家系统软件,实现了对于几种常见心脏病症的判断和分析的功能。
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](https://img-blog.csdnimg.cn/71e8a0b2a6304874ba23abfd290d43e7.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAcXFfNDMyODY0Mzg=,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

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展示

心电测量时首先需在锁骨下方靠近心脏的灵墟穴和关于胸部中线对称的位置贴上两个电极片,灵墟穴的电极片获取心电信号,关于胸部中线对称的电极片起到接地的作用,电极片导电性能好,能够准确获取到心电原始信号 。此图为手机端显示的心电波形图。
此设备特点是:
(1)体积小,重量轻,易于携带,测试方便准确;
(2)检测信号为心电信号,不仅是脉搏心率信号,不同于市场的手环和智能手表,可用于医疗初诊参考;
(3)心电信号实时检测和预警,可实现长期心电实时检测,并对使用者的心脏状况进行实时语音预警。

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手机APP

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电脑客户端在这里插入图片描述

dian

实物

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有心电检测的讨论可以找我:19921257213

### BMD101 心电图模块概述 BMD101 是由 NeuroSky 公司开发的一款高性能心电采集芯片,广泛应用于可穿戴设备和其他健康监测领域。该芯片采用了 QFN 封装形式,具备 16 位采集精度以及高达 512 Hz 的采样频率[^1]。这些特性使得它非常适合用于精确捕捉复杂的心电信号。 以下是有关 BMD101 心电图模块的使用说明和数据采集的关键要点: --- ### 硬件连接与配置 #### 电源管理 BMD101 需要稳定的供电环境来确保信号质量。通常情况下,推荐使用 SGM2020 芯片作为电源解决方案,因为它提供了高效的电压转换能力,并且体积小巧适合便携式设计。在实际部署过程中需要注意以下几点: - 输入电压应保持在指定范围内(一般为 2.7V 至 3.6V)。 - 建议增加去耦电容器以减少噪声干扰。 #### 接口定义 BMD101 提供多种通信方式以便于与其他组件集成,其中最常用的是 UART 协议。通过设置特定寄存器可以调整波特率及其他参数从而满足不同应用场景需求。例如初始化代码如下所示: ```python import serial ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', baudrate=9600, timeout=1) if ser.isOpen(): print("Serial port is open.") else: print("Failed to open the serial port.") ``` 上述脚本展示了如何利用 Python 库 `pyserial` 来建立与 BMD101 设备之间的串行链接。 --- ### 数据处理流程 当接收到原始 ADC 数值之后,还需要经过一系列预处理步骤才能得到最终可用于诊断分析的结果。主要包括以下几个方面的工作内容: #### 滤波操作 由于人体皮肤表面不可避免存在各种类型的杂音源比如肌肉运动或者电磁辐射等都会影响到检测效果因此有必要实施带通滤波技术去除不需要频段成分保留有效部分即集中在0.5Hz至40Hz区间内的波动特征[^2]。 #### 特征提取算法 进一步挖掘隐藏模式可以从多个角度出发考虑如R-R间期计算方法确定瞬时速率变化趋势;PQRST各峰位置识别辅助定位异常状况等等均属于常见研究方向之一。 --- ### 实验验证环节 为了检验所构建系统的性能表现水平可以通过对比标准参考仪器得出结论。例如某项研究表明采用面部视频流估计脉搏跳动次数并与真实情况相匹配发现两者之间误差较小证明可行性较高同时指出适当延长观测周期有助于提升判定可信度[^3]。 ---
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