（检测技术与自动化装置专业论文）基于小波变换的EMGdi信号降噪方法研究.pdf

摘要基于小波变换的e m g d i 信号降噪方法研究专业：检测技术与自动化装置硕士生：谢燕江指导教师：杨智教授摘要膈肌肌电( e m g d i ) 信号是人体最主要的呼吸肌肉膈肌在呼吸过程中产生的生物电信号，其中蕴含着膈肌生理活动状态和呼吸系统的功能特征等多种生理信息，是分析诊断呼吸疾病的重要的神经电生理学方法。e m g d i 信号是一种微弱的、具有非平稳特性的生理信号，在采集过程中容易受到心电( e c g ) 信号的强烈干扰。e c g 信号幅值高，其主频带( o 5 5 h z ) 与e m g d i信号的主频带( 2 5 2 5 0 h z ) 存在重叠，严重影响e m g d i 信号参数的提取与性能分析。因此，去除e c g 信号干扰至关重要，也一直是实际问题研究中的难点。小波变换是研究非平稳信号的一种有效办法，具有时频局部化、多分辨率分析的特性。本文应用小波变换的分析方法，提出了两种e m g d i 信号的降噪新方法，分别是：比例阈值滤波算法和结合心电定位的改进型比例阈值滤波算法。首先，对e m g d i 信号及e c g 干扰的进行时域、频域及小波变换时频域的各种特性分析研究；其次，分析现存小波系数处理方法的不适用性，根据e m g d i 信号及e c g干扰系数分布的不同特点，提出了比例阈值滤波算法；再次，分析直接的比例阈值滤波算法的不足，并进行处理对象上的改进，提出结合心电定位的改进型比例阈值滤波算法，即将阈值处理与心电干扰定位进行结合，针对性地只对干扰范围内的小波系数进行阈值处理，而以未受心电干扰部分的系数作为阈值算法构造的依据；最后，对两种阈值算法处理后的系数进行重构，得到去除e c g 干扰后的e m g d i 信号。对多组临床数据的处理和性能指标分析，以及与其他方法的处理比较，验证了本文提出的两种降噪方法的有效性和优越性。关键词：信号处理，小波变换，膈肌肌电，心电干扰，阈值算法，心电定位a b s t r a c tr e s e a r c ho fe m g d id e n o i s i n gb a s e do i l晰i v e l e tt r a n s f o r mm a j o r ：m e a s u r i n gt e c h n o l o g y & a u t o m a t e de q u i p m e n tn a m e ：x i ey a n j i a n gs u p e r v i s o r ：p r o f y a n gz h ia b s t r a c td i a p h r a g m a t i ce l e c t r o m y o g r a p h i c ( e m g d i ) s i g n a li sab i o l o g i c a ls i g n a lw h i c hi sg e n e r a t e db yt h er e s p i r a t o r yd i a p h r a g m ，t h em o s ti m p o r t a n th u m a nr e s p i r a t o r ym u s c l e s i tc o n t a i n sav a r i e t yo fp h y s i o l o g i c a li n f o r m a t i o na b o u tt h es t a t eo ft h ed i a p h r a g ma n dt h er e s p i r a t o r yp h y s i o l o g i c a lf u n c t i o n s ，a n dp l a y sa ni m p o r t a n tp a r ti na n a l y s i sa n dd i a g n o s i so fr e s p i r a t o r yd i s e a s e s a saw e a ka n dn o n - s t a t i o n a r yb i o e l e e t r i c i t ys i g n a l ，e m g d ii se a s i l yd i s t u r b e db yt h es t r o n ge l e c t r o c a r d i o g r a p h y ( e c g ) i n t e r f e r e n c ei nt h ea c q u i s i t i o np r o c e s s e c gi n t e r f e r e n c eh a st h eh i 曲a m p l i t u d e , a n di t sm a i nf r e q u e n c yb a n d ( 0 - 5 5h z ) o v e r l a p sw i mt h ee m g d is i g n a l sm a i nf r e q u e n c yb a n d ( 2 5 2 5 0h z ) t h e s et w oa s p e c t si n f l u e n c et h ep a r a m e t e re x t r a c t i o na n dp e r f o r m a n c ea n a l y s i so fe m g d is e r i o u s l y t h e r e f o r e ,r e m o v i n gt h ee c gi n t e r f e r e n c ei sv e r yi m p o r t a n t ，a n da l s om a k e sg r e a td i f f i c u l t yi nt h ea c t u a lp r o b l e mr e s e a r c h w a v e l e tt r a n s f o r mi so n eo ft h ee f f e c t i v em e t h o d si nt h en o n s t a t i o n a r yr a n d o ms i g n a l sp r o c e s s ，w h i c hh a st h ec h a r a c t e r i s t i c so ft i m e f r e q u e n c yl o c a l i z a t i o na n dm u l t i - r e s o l u t i o na n a l y s i s a p p l y i n gt h ea n a l y s i sm e t h o do fw a v e l e tt r a n s f o r m ，t h i sp a p e ri sd e s i r e dt od e s i g nt w on e wm e t h o d so fe m g d id e n o i s i n g ，p r o p o r t i o n a lt h r e s h o l da l g o r i t h ma n di t sm o d i f i e da l g o r i t h m f i r s t l y , t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ee m g d is i g n a la n de c gi n t e r f e r e n c ei sa n a l y s eo nt h et i m ed o m a i n , f i e q u e n c yd o m a i na n da l s ot i m e - f r e q u e n c yd o m a i nb yw a v e l e tt r a n s f o r m s e c o n d l y , e x i s t e n tw a v e l e tc o e f f i c i e n tp r o c e s s i n gm e t h o d si si l l u s t r a t e dt ob ei n e f f e c t i v ei n t h i sf i e l d a f t e rt h e n , an e wt h r e s h o l df i l t e r i n ga l g o r i t h mi sp r e s e n t e da c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n tc h a r a c t e r i s t i c so fe m g d ia n de c gc o e f f i c i e n t si nd i f f e r e n ts c a l e s t h i r d l y , a n a l y s et h ei n s u f f i c i e n c yo fa l g o r i t h mf o rd i r e c tt h r e s h o l df i l t e r i n ga b o v e , a n dm a k es o m ei m p r o v e m e n t so nt h ep r o c e s s i n go b j e c t 1 1 1 em a i ni d e ai sc o m b i n i n ge c gl o c a t i n ga n dw a v e l e tt h r e s h o l d ，t h a ti i i中山大学硕士论文i s , o n l yt h ec o e f f i c i e n t si nt h ee c gs c o p ea l ep r o c e s s e db yt h r e s h o l da l g o r i t h m ，w h i l et h eo t h e rp u r ee m g d ic o e 伍c i e n t sa l er e s e r v e da n dp l a yt h er o l eo ft h eb a s i so ft h r e s h o l da l g o r i t h ms t r u c t u r i n g f i n a l l y , r e s t r u c t u r et h ec o e f f i c i e n t sp r o c e s s e db yt h et w om e t h o d sa n do b t a i nt h ee m g d is i g n a lw i t h o u te c gi n t e r f e r e n c e 砀er e s u l t so fm u l t i p l ec l i n i c a ld a t ap r o c e s s e da n dt h ep e r f o r m a n c ei n d e xa n a l y s i si n d i c a t em a tt h e s et w om e t h o d sa l ee f f e c t i v e ，a n dt h ec o m p a r i s o nw i t ho t h e rd i f f e r e n tm e t h o d ss h o w st h es u p e r i o r i t y k e yw o r d s ：s i g n a lp r o c e s s i n g , w a v e l e tt r a n s f o r m ，e m g d i ，e c g ；t h r e s h o l da l g o r i t h m ，e c gl o c a t i n gi v原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：稚砻i 日期：1 年，月日学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名：谢弛i 2日期- 川年妇叩导师签名。却杆日期：7 年“椭第一章绪论第1 章绪论1 1 课题研究背景及意义随着现代科学技术的快速发展，各学科相互渗透，新兴的边缘学科不断出现，而生物医学工程学就是最令人瞩目的新学科之一。生物医学工程综合运用了各种现代技术手段解决生物医学中的实际问题，即利用电工电子技术、光子技术、计算机技术、仪器仪表技术等解决生物医学中的信号检测、处理、分析问题，以及医学中的诊断、治疗、管理问题等【1 1 。其中生物医学信号处理已经成为医学研究、疾病诊断和指导治疗的重要手段，是国内外近年来迅速发展的课题【2 】。长期以来，呼吸疾病的诊断和治疗都受到了医学界研究学者极大的重视，尤其是近年来在全球范围内爆发的s a r s ( s e v e r ea c u t er e s p i r a t o r ys y n d r o m e ，严重急性呼吸道综合症) 以及禽流感，已经严重威胁到人们的健康和生命安全。其他常见的呼吸系统疾病，如慢性阻塞性肺疾病( c l l r o m co b s t r u c t i v ep u l m o n a r yd i s e a s e ,c o p d ) 、阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症( o b s t r u c t i v es l e e pa p n e as y n d r o m e ,o s a s ) 及其他的肺功能障碍疾病等，一般会引起肌肉疲劳从而导致呼吸衰竭，病情严重，死亡率高【3 】。因此，呼吸疾病的研究和治疗越来越受到社会和医学研究者的关注，而对呼吸疾病相关医学信号的分析处理也成为诊断和治疗呼吸系统疾病的重要手段之一。在人体的呼吸运动中，呼吸肌和胸壁一起构成呼吸系统的通气泵，而膈肌又是主要的呼吸肌，在呼吸过程中它所起的作用约占呼吸肌的6 0 8 0 ，是最主要的呼吸肌。膈肌肌电图( d i a p h r a g r n a t i ce l e c t r o m y o g r a p h i c ，e m g d i ) 信号是膈肌在呼吸过程中产生的生物电信号，其中蕴含着膈肌生理活动状态和呼吸系统的功能特征等多种重要的生理信息【4 】。对膈肌肌电信号的测量、处理与分析是监测人的呼吸活动、研究呼吸疾病的重要的神经电生理学方法。膈肌肌电e m g d i 信号是人体生物电的微弱信号，幅值一般在o 0 2 5 m v 之间，大部分的功率谱集中在2 5 2 5 0 h z 宽带范围内【5 捌。在它的信号采集过程中，不可避免地混杂有心电( e l e c t r o c a r d i o g r a p h ，e c g ) 信号、食道蠕动( e s o p h a g e a lp e r i s t a l s i s )等一些生物电和电极移位伪差等因素的影响。其中低频干扰如食道蠕动、基线漂中山大学硕士论文移等以及高频噪声都容易使用简单的高低通滤波来完成，而心电e c g 信号则较难。首先，e c g 信号在能量上比e m g i d 信号还高，其峰值往往比e m g d i 信号的峰值要高出好多倍；其次，e c g 信号功率谱主要落在0 - - 5 5 h z 窄带范围内l ，这与e m g d i 信号的主频带的低频部分存在重叠，这种混频现象使得e c g 干扰的去除更加困难。因此，去除e m g d i 信号中的e c g 信号干扰至关重要，也一直是实际问题研究中的难剧8 。9 】。而目前的处理方法中，存在着有用信息保留少、人为因素多、硬件采集要求高或者信号真实性缺乏等问题。因此，本课题针对广州呼吸疾病研究所在研究膈肌肌电与呼吸系统疾病方面的科研需要，研究探索更为有效的膈肌肌电信号降噪方法，尤其是去除心电信号干扰，为研究所提供“纯净的”膈肌肌电信号。这对医学研究人员对膈肌肌电信号的r m s 计算、呼吸周期检测、信号边沿特征提取等呼吸功能的分析和呼吸系统疾病的诊断研究具有非常重要的意义【l o l 。1 2 国内外研究现状近二十年来，随着呼吸疾病研究的深入以及对膈肌肌电信号分析的需要，国内外医学学者开始致力于研究膈肌肌电信号中的心电干扰去除问题，也提出了几种不同的处理方法。这些处理方法经历了从硬件分析到软件分析的过渡阶段，逐渐不断地应用一些比较先进的数字信号处理算法，从而提高处理结果的准确度和精确度。从信号采集硬件要求的角度，可以将这些方法分为单通道的处理方法和双通道有参考输入的处理方法。1 、双通道有参考输入的处理方法e m g d i 信号是膈肌在呼吸过程中产生的电信号，而e c g 信号则是心脏在泵血过程中产生的电信号，两种信号来源于不同的生理器官的生理活动，信号的拾取也使用了不同的传感器和采集方式。双通道( 2c h a n n e lv e r s i o n ) 有参考输入的处理方法就是在采集e m g d i 信号的同时，单独使用一对心电电极，放置于心脏附近的表皮同步采集心脏活动产生的电信号，并作为e m g d i 信号处理算法的参考输入。这类处理方法对信号采集的硬件要求比较高，而处理结果也相对来说比较理想。( 1 ) 剪切替代技术e m g d i 信号在采集过程中，往往经过了一定的高通滤波预处理。正常人的心电图波形包含p 波、t 波和q r s 波群，其中p 波和t 波主要能量的频率范围在0 2第一章绪论1 1 h z 7 1 ，如果预处理的高通滤波器截止频率在1 0 1 5 h z ，p 、t 波大部分能量被滤除，e c g 干扰就以q r s 波群为主，分布范围比较集中。剪切替代技术的思想就是：采用双通道同步采集系统，通过一个通道来单独采集记录e c g 信号，并通过简单的门限技术来决定q r s 波的存在，然后通过另一路采集e m g d i 信号，根据e c g信号中q r s 波的位置，从e m g d i 信号中找到对应的位置，并从中剪除这一段信号 “1 3 1 。这种方法对于心电的范围确定得比较明确，但是存在一个明显的缺点就是e m g d i 信号大量被切除，特别是当受试者心率提高的时候，而且得到的结果不连续，严重影响到e m g d i 信号的能量谱分析。上面的剪切技术只是简单的将收e c g 干扰部分的信号剪除，使得处理后的信号丢失了e m g d i 信号中的很多有用信息，并使其能量受到严重损失。一种很好的解决方法就是把q r s 波左边和右边的信号分别用相邻的没有被污染的e m g d i 信号来代替 4 1 。这种方法表面上好像得到了很好的处理结果，可实际上，替代部分的信号却是不连续的，门限选择严重依赖于医师的临床经验并有可能产生e c g 位置的定位错误，而且替代部分的信号不是真实的能够反应病人呼吸状况的生理信号，信号的真实性受到破坏，严重影响实际医学研究诊断的真实性和准确性。( 2 ) 自适应噪声对消法( a d a p t i v en o i s ec a n c e l l e r , a n c )自适应滤波器具有学习和跟踪的性能，能够在没有任何关于信号和噪声的先验统计知识的情况下，按照一定的准则调整自身参数以达到最佳滤波输出的效果，该技术已经广泛用于系统模型识别，通信信道的自适应均衡，雷达与声纳的波束形成，减少或消除心电图中的周期干扰，噪声中信号的检测、跟踪、增强和线性预测等训。由于生物医学信号的主要特点是随机性和背景强噪声，而自适应处理技术可以在没有先验统计知识的情况下经过递归运算来逼近最优解，更能适应非平稳情况，因而成为生物医学信号处理的一种重要手段1 1 5 - 1 6 。3中山大学硕士论文e m g d i。厂、原始输入仓输出。一7 7i。厂、e c g 参考、l自适应滤波le c g1 ll图1 1自适应噪声对消法结构框图通过两路同步采集信号，如图1 1 所示，一路是带噪声的e m g d l 作为自适应滤波器的原始输入信号，另一路是同步采集e c g 信号作为参考输入，也就是以e c g为参考函数，通过自适应滤波处理从采集到的e m g d i 信号中输出混杂在其中的e c g 干扰，然后再从原始的e m g d i 信号中减去自适应输出的e c g 干扰信号部分1 1 7 - 1 9 。利用l m s 算法来调整权向量：w ( n + 1 ) = w ( ，z ) + 2 a p ( 刀) p ( 甩)( 1 1 )这里，p ( n ) 是( mx1 ) 维的向量，包含有m 个最新的e c g 采样，这其中含有最真实的一个e c g 信号；滤波器的权向量w ( n + 1 ) 和以刀) 也是( m 1 ) 维的向量。是收敛因子必须满足0 t 9 6 1k p a ( 9 8c m h g ) ，女性： 6 8 6k p a ( 7 0e m h g ) 为正常【4 4 j 。正常呼吸运动过程中，膈肌的作用占6 0 8 0 * , ，其功能的好坏与呼吸泵的功能密切相关。p d i m a x 反映了膈肌作最大收缩时所产生的压力。当膈肌疲劳时，p d i与p d i m a x 均明显降低，p d i p d i m a x 的比值正常人约为o 1 ，当此比值大于0 4 时，1 6第二章e m g d i 信号的采集与分析即当p d i 不能维持在4 0 的p d i m a x 水平时，即可考虑有膈肌疲劳。慢性阻塞性肺疾病( c o p d ) 患者的p d i p d i m a x 值常接近于0 4 ，当发生呼吸道感染时，气管阻力增大，膈肌负荷亦增加，p d i 可代偿性增大，而p d i m a x 则降低，导致p d i p d i m a x增大，而易于发生膈肌疲爿4 8 1 。图2 - 3 跨膈压测定及仪器组成示意图2 肌电图频谱分析和其它骨骼肌一样，当刺激神经或中枢冲动传至呼吸肌肉时，其肌纤维膜产生去极化及复极过程，从而产生肌电讯号，此过程发生在刺激后数毫秒之内。此讯号可以通过肌电图仪记录下来即e m g d i 。e m g d i 是反映膈肌电生理活动和功能状态的指标，e m g d i 在膈肌疲劳的早期即有改变，是诊断膈肌疲劳非常敏感的方法【6 7 1 。目前常用作肌电测定的呼吸肌肉有膈肌和胸锁乳突肌，e m g 可通过食道电极、体表电极和经皮穿刺电极测定。对于膈肌，测定时将食道电极置于食道与贲门交界的贲门管处；而表面电极则置于第6 、7 根肋骨间，连接肌电图仪进行测定。e m g d i由不同的频率组成，其频谱主要在2 0 - 2 5 0 h z 之间，频谱分布的变化是疲劳过程的早期表现 3 5 】。常用的指标有：高频低频电活动比率( h l ) ：膈肌肌电频谱9 5 集中在2 5 2 5 0 h z ，其中2 0 - 4 6 h z 为低频范围，1 5 0 3 5 0 h z 为高频范围，正常人的h l 值在o 3 1 9 之间。在膈肌疲劳发生过程中，由于肌肉的动作电位传导速度下降，高频活动减少，低频活动增加，而导致h l 下降。中心频率( c e n t r o i df r e q u e n tf c ) ：是指所测电信号能量分布的数学平均值，正常为8 0 - 1 0 0h z ，膈肌疲劳时f c 下降【6 8 6 9 1 。膈肌e m g 频谱分析的正常参考值受实验室条件不同及个体差异的影响，变异1 7中山大学硕士论文较大。在吸气阻力或运动试验中，当f c 或h l 比基础值下降2 0 即表示有显著性改变。e m g 频谱的变化是疲劳的早期改变，先于肌力的下降。在呼吸机撤离，吸气阻力试验或运动试验过程中，均可观察到e m g 的改变后出现肌肉力量下斛删。由于正常参考值变异大，所以，动态监测有更大的意义。3 膈神经电刺激法膈神经电刺激可使膈肌收缩产生一定的压力。膈神经颈部在胸锁乳突肌的后下方，在胸锁乳突肌后缘、锁骨上4 c m 处，用经皮电极或针状穿刺电极可刺激膈神经【6 引。膈肌疲劳时，在各种刺激频率下p d i 均下降，早期和恢复期以低频刺激时尤为明显。但此法可引起刺激部位明显疼痛；同时，肩颈部肌肉收缩可使电极移位而影响测定的结果。后来，b e l l e m a r e 等( 1 9 8 4 ) 及a u b i e r( 1 9 8 5 ) f 删对上法进行了改进，采用单次性颤搐( s i n g l e t w i t c h ) 刺激法，其优点是：基本无局部疼痛；肩颈部肌肉收缩不明显，电极易于固定。在判断膈肌本身的肌力或疲劳时，应用呼吸间歇期( 松弛的肌肉) 电刺激法，观察诱发的p d i 值。在判断中枢驱动时，用吸气相附加电刺激法，观察p d i 的变化。与自主呼吸相比，如果p d i 增加，表示中枢驱动不足。颤搐法膈神经电刺激测得的p d i 约占p d i m a x 的1 7 2 1 ，如果下降至1 2 以下，认为存在膈肌疲劳。膈神经电刺激法的优点：较客观地测定膈肌疲劳，不受自主努力程度或呼吸方式的影响，应用方便，是较有前途的检测方法。可鉴别外周性或中枢性疲劳。诱发的p d i 可反过来推算p d i m a x 。单侧膈神经电刺激可用于单侧膈肌功能测定。2 2e m g d i 信号采集膈肌肌电医 ( d i a p h r a g m a t i ce l e c t r o m y o g r a p h i c , e m g d i ) 信号是人体最主要的呼吸肌肉膈肌在呼吸过程中产生的生物电信号，其中蕴含着膈肌生理活动状态和呼吸系统的功能特征等多种生理信息 7 0 - ? 1 1 。因此膈肌肌电图是分析诊断呼吸疾病的重要的神经电生理学方法。2 2 1 膈肌电活动膈( d i a p h r a g m ) ，位于胸、腹腔之间，封闭胸廊下口，是一向上隆凸的穹窿形薄肌，膈穹窿左低右高【7 2 】。膈肌是颈部的肌节迁移至胸腹腔之间而形成的向上膨隆呈穹窿形的扁肌，位于人体第6 、7 肋骨附近，如图2 - 4 所示。在呼吸过程中，作为人呼吸时最主要的呼吸肌肉，膈收缩时，膈穹窿下降，胸腔容积扩大以助吸1 8第= 章e m g d i 信号的采集分析气，松弛时，膈穹窿上升恢复原位，胸腔容积减少以助呼气 州。人的呼吸实际上是由太脑控制的，进行自主呼吸时，大脑会发出一个信号通过神经系统传输l 慵神经，膈神经冲动引起其支配的膈肌肌肉细胞出现电活动，通过记录这种电活动信号就可以得到膈肌肌电信号e m o d i 。图2 4 膈肌的位置2 2 2 信号采集过程区别于工程上的任何一个系统，人体系统是一个有生命的系统因此在进行人体生理参数测量时被测系统无论是整个人体还足某种组织或器官，在测量过程中都要保持其生命活动的正常状态。人体生理信导的测量具有如下特殊性：被测生理量的难接近性、生理参数的变异性、生理系统之自j 的相互作用、噪声特性、生理机能的自然性删。与其他生理信号一样，膈肌肌电信号也具有信号强度非常弱的特点，而这种微弱的信号在测量过程中经常会受到各种各样噪声的干扰，包括交流感应噪声、电磁感应噪声、电极移位噪声等【7 3 。7 4 1 。这对膈肌肌电信号的采集提出了更高的要求。膈肌肌电信号采集( d a t a a c q u i s i t i o n ，d a q ) 系统主要由传感器、信号放大器和数据采集系统组成。其结构框图如图2 - 5 所示。nl j图2 ，5e m g d i 信号采集过程膈肌肌电信号是非常微弱的生物电信号，幅值只有0 0 2 5m v ，容易受到外界干扰，因此信号在从传感器检测之后，必须对信号进行放大及其他调理，以排除中m 大学硕士论文干扰。处理后的信号进入数据采集模块，通过数据采集模块对信号进行采集井进行模数转换得到数字信号，并传到计算机中保存，以便做后续处理。1 ) 传感器传感器的作用是检测人体膈肌在呼吸过程中产生的生物电信号，目前对膈肌电活动的记录主要有三种方法：表面电极、针刺电极和食道电极【“i 。町针刺电极这种方法是利用针形电极插入膈肌，以记录膈肌肌肉的电活动即膈肌放电。受试者必须先切开胸骨下端剑突部位的皮肤，然后再沿驻白线剪开约2 a n 小口，打开腹腔。暴露与膈肌相连的膈小肌，将两根带有绝缘套的针形电极( 针灸针制成) 插入膈肌上，但不能扎穿膈肌，操作时必须用动脉夹固定在剑突上。针刺电极方法是通过针形电极直接刺入膈肌而获得膈肌生物电。由于膈肌紧邻人体多个重要脏器，针极刺入的方式操作困难且危险性大在临床应用上一直受到限制【7 7 - 7 8 。b ) 表面电极受试者首先使用磨砂膏( a u r o r a l c 0 8 0 0 1 1 ，u s a ) 充分磨擦以减少皮肤与电极间的电阻，然后在左右两侧腋前线的“8 肋间分别固定两个盘状电极贴( 3 m h e a l t hc a r e ，d - 1 1 4 5 3 ，n e u s s ，g e r m a n y ) ，电极间距离为3 5e m ，每对电极代表一路e m g d i信号，此外还有一个公共的参考电极【捌。采用表面电极检测e m g d i 信号时电极位于人体的位置示意图如图2 - 6 所示。表面电极采集到的肌电信号除了膈肌的肌电信号，还包含了腹部肌肉和其他胸部肌肉的肌电信号：而且采集到的表面肌电信号受到的干扰比较多信噪比( s i g n a lt on o i s er a t i o ，s n r ) r t 氐t ”挪】，因此一般研究人员很少将表面肌电信号作为e m g d i 信号来分析【7 6 】。图2 石表面电撮贴及位于 体的位置j-j第二章e m o d i 信号的采集与分析c ) 食道电极食道电极方法是将附有1 0 个电极的囊管通过鼻腔吞咽到肠胃与食道的交叉位置上，直接又安全【7 1 , 7 9 , 8 0 。多导食管电极能检测到人体的膈肌肌电信号，并能准确地将电极置放于食道膈肌水平。它是由一个长8 0 锄、内径1g i n 、外径1 9c m 的聚乙烯管和1 0 根直径o 21 r i m 绝缘铜线做成的一条含有1 0 个长度完全相同的电极的导管。每个电极长1c r n ，一个近端电极远离其它电极并接地作为参考电极，其余9 个电极一个接一个顺序排列并组成5 个记录导联，电极间具有很薄的绝缘层。每一导联的二个记录电极之问均有三个电极相隔。记录电极总长度为9g i n ，而且电极间仅有很小的间隙1 8 1 1 ，如图2 7 ( a ) 所示。测量时受试者采取坐位，首先用1 麻黄素滴入鼻腔以收缩鼻黏膜，2 利多卡因进行鼻腔黏膜、鼻咽和口咽腔黏膜表面麻醉，然后经鼻腔插入多导食道电极并根据肌电图的幅度进行定位【舵 3 1 。由于电极从鼻腔插入食道，处于中间的电极离隔肌最接近，所以第3 和第7 号电极相减的信号，即导联3 的信号是最微弱的，e m o d i 信号的强度依次从导联3 向两边增大。因此，在定位食道电极时采用的方法为：通过移动食道电极，使五路同步e m g d i 信号两端的信号最大时即可固定电极。图2 7 ( b ) 为食道电极插入食道时的人体示意图。导联21 联4导联导导联( a ) 五导联食道电极结构( b ) 通过食道电极拾取e m o d i 示意图图2 7多导食道电极结构及膈肌肌电信号采集示意图2 l中m 大学碰论文食道电极由于远离其他胸壁肌肉，所记录的膈肌肌电位相对不易受其他肌肉信号的干扰，因此采集所得的e m g d i 信号信噪比相对较高。食道电极为本文所使用数据的采集方法。2 ) 放大器e m g d i 的振幅一般为o0 2 3m v ，主要能量的频率范围为2 5 3 5 0h z 。这种微弱信号在测量过程中除了受到心电信号的强烈干扰外，还经常会受到各种高低频噪声干扰，包括探测记录设各的电子器件固有的噪声( 例如常见的5 0h z 工频干扰) 、环境噪声，以及其它人体信号产生的噪声。这些噪声也在一定程度上影响了e m g d i 的信号质量，因此需要对所采集的信号先进行预处理，包括放大、滤波等。本文采用的信号放大器为北京微斯达科技有限公司生产的p e l a b 一3 8 0 8 型放大器，如图2 - 8 所示。该放大器具有八个通道，每个通道都可以设置相应的的5 0 h z 陷波器、放大增益、高通滤波截止频率咀及低通滤波截止频率，此外，还可以调节输入信号的基线。经处理的各个通道的信号由仪器背板输出，再连接到采集模块上s 4 l 。放大器的各项性能指标都相当优秀，适用于放大和处理各种生物医学生理信号，其主要性能指标如表2 - l 所示。本文对e m g d i 信号的采集过程中的的预处理过程包括：放大倍数为1 0 0 0 的前置放大器，以及三个级联滤波器，分别是1k h z 的低通滤波器、1 0h z 的高通滤波器，以及5 0 h z 陷波器。表2 - 1 p e l a b - 3 8 0 8 型放大器性船指标噪声 1 0 0 肘口( 低频时为1 0 0 m o )共模抑制比1 0 0 招放大倍数图2 - 8p e l a b - 3 8 0 8 型放大器团第= 章e m o d i 信e 的采塑分析3 ) 数据采集卡数据采集卡的基本功能是：将模拟输入( a n a l o gi n p u t ，a i ) 信号转换成数字输出( d i 莳出o u t p u t ，d o ) 信号，并将信号通过一定的通讯方式传输到计算机内保存。从多导食道电极输出为五路差分式膈肌肌电信号，在经过p c l a b 3 8 0 8 型放大器后，信号幅值在2 0 3 0 0 0m v 之间，主要能量的频率范围为2 5 - 3 5 0h z 。因此要求数据采集卡具有高采样速率、高精度，多通道同时采集、可差分模拟信号输入，同时要求与p c 的通信方式简单便捷，并能够有配套的软件进行数据保存工作。本次采集使用了美国国家仪器公司( n a t i o n a l i n s t r a m e n t ，n i ) 生产的数据采集卡，型号为u s b - 6 2 1 0 ，外观如图2 - 9 所示，采样频率为2k 1 - 1 z 。该数据采集卡方便用n i 公司开发的虚拟仪器软件l a b v i e w 进行数据处理软件开发，基本性能指标能够很好的完成e m g d i 信号的采集工作，具体性能情况【”】如下：总线：u s b分辨率：1 6 位采样率：2 5 0 k s s通道数：1 6 路单端，8 路差分模拟输入模拟输入电压范围( 4 档) ：i o v ，5 v ，i v ，02 v4 路数字i 0 ：输入范围0 - - 52 5 v ，输出范围8 v2 路3 2 位计数器图2 - 9u s b 6 2 1 0 数据采集卡外观图本文的数据采集是在广州呼吸疾病研究所完成的，采集过程由广州呼吸疾病研究所工作人员指导，严格按照科学规范操作标准完成，测试者有呼吸疾病患者，也有正常人：有正常生理活动状态下测量采集，也有睡眠状态下进行的。图2 1 0为一组呼吸疾病患者采集到的膈肌肌电信号数据。中m 学论女【ill 山。州il 【i 山il 【i 丌州ii ii1 1 i i ”il2 3 信号分析3691 21 5t t s图2 - 1 0 组呼吸疾病患者采集劐的e m g & 信号e m g d i 是人体生物电的微弱信号，频谱分布在o 5 0 0 h z 之间，但是大部分的功率谱集中在2 5 2 5 0 h z 范围之间。采集膈肌肌电信号的过程中，混杂的比较典型的噪声有：心电干扰( e c g ) 、电极移动伪差( e l e c t r o d em o t i o n a r t i f a c t s ) 、食道蠕动( e s o p h a g e a l p e r i s t a l s i s ) 、其它的噪声( n o i s e ) 以及其它的生物电( o t h e r b i o e l e c t r i es o u r c e s ) 等。其中心电干扰是个主要的问题，心脏的收缩产生很强的电信号通过体内的组织传播到横膈腔的周围，这就不可避免地污染了e m g 出信号，图21 0中幅值较大的信号基本上是e c g 干扰信号。2 3 1e m g d i 信号频谱分析e m g d i 信号在采集过程中经过了p c l a b - 3 8 0 8 型放大器的预处理，包括放大、高低通和陷波滤波，使得采集后的信号更有利于膈肌肌电信号。1k h z 的低通滤波保证了2k l - l z 频率的a d 转换之后的信号数据不受高频噪声1k h z 镜像投影影响唧j = 1 0h z 的高通滤波可以有效地解决电极移位、食道蠕动等其他生物电干扰和基线漂移问题，因为这些干扰往往频率比较低，与e m g d i 有用信号几乎不存在频率上的重叠：5 0 h z 陷波滤波则可以滤除生理信号仪器电源及遍布在空间电磁感应引入的工频噪声i6 。对采集的e m g d i 混合信号进行频谱分析，频谱计算公式为：r ：f 幽fn( 2 - 1 )其中y 为预处理后e m g d i 信号的幅度值，：j 为输入信号，v 为输入信号的长度，f f t 为快速傅立叶变换。图2 - 1 1 为图2 一1 0 的e m g d i 混合信号对应的频谱分第二章e m g d i 信号的采集与分析析图，可以看出，e m g d i 信号的主要能量频率分布在3 5 0h z 以下，其中o 1 0h z范围的频谱值为零是因为信号1 0 h z 高通滤波果，5 0h z 处的频谱凹陷是5 0h z 工频陷波滤波的效果。图2 - 1 l 采集的e m g d i 混合信号的频谱图2 3 2e c g 信号特性分析心电是心脏有规律收缩和舒张过程中，心肌细胞产生的动作电位综合而成的电信号。由电极测得，经过放大后显示或描记下来的波形即为心电图e c g 。1 、e c g 信号正常人的e c g 信号主要由p 波、q r s 波群和t 波组成，图2 1 2 所示为正常人典型心电图。p 波代表左右心房除极时的电位变化；q r s 波群代表全部心室肌除极时的电位变化，该波群持续时间正常值为0 0 6 - , 0 1 1 秒；t 波代表快速心室复极时的电位变化，呈钝圆形，时长较长；p r 间期代表自心房开始除极至除极的时间：s t 段是自q r s 波群的终点至t 波起点间的线段，代表心室除极刚结束后尚处在缓慢复极的一段短暂时间1 8 8 - 8 9 1 。中山大学硕士论文：；p ；争i q r s ；s t bt 专；：；p r 间别兮；一q r 间期_ ；图2 1 2 正常人心电图形状及各波形正常人心电图各波形的时间和幅度的典型值范围f 7 3 】见表2 2 所列。表2 - 2 心电图各个波形的时间和幅度的典型值范围波形名称电压幅值( m v )持续时间( s )p 波0 0 5 d 2 50 0 每旬1 lq 波 r 波的1 4 0 0 3 旬0 4r 波0 5 2 0s 波o 0 每国1 lt 波0 1 1 5o 0 5 d 2 5p r 段与基线同一水平o o 旬1 4p r 间期0 1 2 一旬2 0s t 段水平线0 0 5 旬1 5q - t 间期 o 4m i t - b i h 心率失常数据库心电数据库是指数据库内q r s 复合波的标注、心拍分类等经过临床资料的证实，即数据库的o r s 复合波标注等是以临床证据作为标准或者是经过权威的专家小组确认 9 0 - 9 1 1 。心电信号标准数据库是多年来人们在心电信号的种类、特征分析、临床诊断方面的完整积累，并得到国际上认可的标准数据库f 哟。它不仅用于临床研究，而且还可检验和客观评价各种检测算法的性能。目前国际上公认的可作为第二章e m g d i 信号的采集与分析标准的心电数据库有四个，分别是美国麻省理工学院提供的m i t - b i h 数据库、美国心脏学会的a l i a 数据库、欧共体的c s e 心电数据库及欧洲s t - t 心电数据库。其中m i t - b i h 心率失常数据库近年来应用比较广泛，为我国的心电医学工程界所重视【9 3 _ 9 5 1 。3 、数据处理分析e c g 信号的主要能量频率范围在0 - - 一6 0h z ，q r s 波群包含的频率成分较高，甚至最高可达5 0 h z 以上，但主要能量集中在3 - - 4 0 h z 之间；t 波和p 波则包含的频率成分较低，一般在11 h z 以下【刀。因此，通过食道电极记录的膈肌肌电信号经过预处理后，e c g 干扰信号应该主要剩下q r s 波群部分，分布范围集中，而且q r s 波群的基本波形也发生了较大的改变。为验证e m g d i 信号中e c g 干扰的这个性质，本文选取m i t - b i h 数据库中的a r r h y f l u n i ad a t a b a s e 中的第1 0 0 号心电数据，采样频率为3 6 0h z ，该信号的波形和频谱如图2 1 3 所示。可以看出，e c g 信号的主要能量范围在0 - 6 0h z 频率范围内，并存在直流分量。由于美国国家电网频率为6 0 h z ，因此在图2 1 3 ( b ) 频谱图中，可以看到6 0h z 处的工频峰值。t s( a ) e c g 信号波形图f h z( b ) 信号频谱图图2 1 3m i t - b i h 数据库a r r h y a n i ad a t a b a s e 中的第1 0 0 号数据波形及频谱图2 7中山大学硕士论文对该e c g 信号进行一定的预处理，预处理与e m g d i 信号采集的预处理一致，即1 0h z 的高通滤波，6 0h z 的工频陷波。由于e m g d i 信号的预处理是在p c l a b 3 8 0 8 型放大器的硬件上实现的，硬件上在对滤波器的设计往往不能使用太高的阶数，最多只能达n - 阶邸6 4 7 1 。因此在1 0h z 高通滤波器和6 0h 之陷波器的设计中，均采用二阶的b u t t e r 滤波器【9 6 1 。高通截止频率为l oh z ，陷波的阻带范围为5 5h z - 6 5h z 。图2 1 4 为1 0 0 号数据信号经过1 0h z 的高通滤波和6 0h