（检测技术与自动化装置专业论文）基于labview的呼吸信号处理软件的开发与应用.pdf

摘要基于l a b w 的呼吸信号处理软件的开发与应用专业：检测技术与自动化装置硕士生：林兰指导教师：杨智教授摘要生物医学信号处理是国内外近年来迅速发展的课题。随着社会和医学研究者对呼吸疾病的研究和治疗越来越多的关注，与呼吸疾病相关医学信号的分析处理已成为诊断和治疗呼吸系统疾病的重要手段之一。然而，目前国内外的医学生理信号处理软件不仅价格昂贵，而且绝大部分只提供固定的基于监护目的的功能，如信号采集、显示、存储以及简单的数值运算功能等，远远不能满足医学研究者的需求。本文针对呼吸疾病医学研究者的需要，设计并开发了全新的基于l a b v i e w 的呼吸信号采集处理软件，实现了多路呼吸信号的采集、存储、显示、实时处理和离线分析处理统计等功能。该软件功能强大、交互性强，使用方便，为呼吸疾病研究者针对临床呼吸数据的分析统计节省了大量宝贵的时间。本文在呼吸信号处理的功能上，针对各种呼吸信号的特性和处理算法进行了相应的分析，提出了多种特定的功能模块，包括膈肌肌电信号的心电降噪功能，呼吸信号的离线呼吸周期检测以及呼吸特征参数的提取和统计，同时针对实时触发呼吸机的新方法进行了进一步的探讨。开发的软件已在广州呼吸疾病研究所应用，并得到用户的好评。关键词：呼吸信号，软件研发，信号处理，l a b v i e wt h es o f 细a r ed e s i g na n da p p l i c a t i o nf o rr 电s p i r a t o r ys i g n a lp r o c e s s i n gb a s e do nl a b v i e wm 旬o r ：t e s tt e c h l o g y 觚da u t o m a t i o ne q u i p m e n tn 锄他：l i n l 觚s u p e i s o r ：p r o f y a n gz l l ia b s t r a c tt h ep r o c e s s i n go fb i 伽e d i c a ls i 印a l i sr a p i d l yd e v e l o p e dd u n gt l l er e c e n ty e a r s a sm o r ea n dm o r em e d i c a lr e s e a r c h e r s ，t o g e t h e rw i t ht h ew h o l es o c i e 劬p a ya _ t t e n t i o nt ot l l es t u d y 觚d仃a t m e n t0 fr e s p i r a t o 叮d i s e a s e s ，t h ea n a l y s i s 锄dp r o c e s s i n gf o rc o r i e l a t i v er e s p i r a t o 巧s i g n a l sh a sb e c o m ea ni m p o r t 醐tt o o lf o r t h ed i a g n o s i sa l l dt h e r a p yo fr e s p i r a t o 拶d i s e 雒e s h o w e v e r ，a tp r e s e n t ，n om a n e ra th o m eo ro v e r s e a s ，m o s tp r o c e s s i n gs o f t w a r e sf o rb i o m e d i c a ls i g n a l sa r en o to n l ye x p e n s i v eb u t 甜s o 砌e x j b l e s u c hs o f h v a r e s 眦m a i n l yd e s i g n e df o rc l i n i c a lm o n i t o r s t h e r e f o r e ，m o s to ft h e mo n l yp r 0 v i d ef i x e d 如n c t i o n s ，s u c h 邪da _ t aa c q u i s i t i o n ，d i s p i a y ，d a t a咖r a g ea n ds o m es i m p l e “t h m e t i cc o m p u t a t i 0 1 1 s ，w h i c ha r ef 缸a w a yf 如mm e d i c a lr e s e a r c h e 体r e q u i r e m e n t s a c c o r d i n gt ot h ed e m a n d so fr e s p i r a t o 可d i s e 器e sr e s e a r c h e r s ，an e ws o r w a r ei sd e s i g n e df o r陀s p i r a t o 叮s i g n a lp r o c e s s i n gb a s e do nl a b v i e wi nt h j sp a p e r 、砘i c hc a ni m p l e m e n tm u l t i c h a n n e ld a t aa c q u i s i t i o no fr e s p i r a t o 拶s i g n a l s ，d a t as t o r a g e ，w a v e f 0 肌d i s p l a 弘r e a l t i m es i g l l a lp r o c e s s i n g ，o 儡i n es i 印a 1a n a l y s i sa n dp r o c e s s i n 岛r e s p i r a t 0 巧c h a r a c t e r i s t i cp 硪l l t l e t e r ss t a t i s t i c s ，a n ds oo n t h i sb r 觚d - n e ws o 小v a r ei sm u l t i 亿n c t i o n a l ，i n t e r a c t i v ea n dc o n v e n i e n t ，w h i c hs a v e sa 掣e a td e a lo fv a l u a b l et i m eo ft h er e s p i r a t o 巧d i s e 签e sr e s e a r c h e r sf o rt h ea l l a l y s i sw o r ko fc l i n i c a lr e s p i r a t o 口d a t a f o rt 1 1 er e s p i r a t o d ，s i g n a lp r o c e s s i n g 如n c t i o n s ，t h ea u t h o rp r e 辩n t sc o r r e s p o n d i n gp r o c e s s i n ga r i t h m e t i c sa n a l y s i sf 0 rd i 疵r e n tr e p i r a t o 巧s i g n a l s v a r i o u ss p e c i a l如n c t i o nm o d u l e sa r ed e v e l o p e di nt h ep a p e r ，s u c h 弱e c gd e l e t i o nf o re m g d is i g n a j ，o 用i n eb r e a t hp e r i o dd e t e c t i o n ，r e s p i r a t o r yc h a r a c t e r i s t i cp a r a n l e t e r ss t a “s t i c s ，e t c w h a t sm o r e ，an e wm e m o df o rt i l er e a l t i m et r i g g e ro fr e s p i r a t o 叫m a c h i n ei sd i s c u s s e d t h ed e v e l o p e ds o f t 、a r ei sn o wb e i n ge m p l o y e di l lg u a n g 曲o ul n s t i n j d eo fr e s p i m t o 巧d i s e a s e ，锄dw 洫sh i 曲p m i s e s 舫mt h eu s e r s k e yw b r d s ：r e s p i r a t o 叮s i 印a l ，s 碉w a u n ed i e s i 印，s i 印a jp r o c e s s i l l 岛l a b v i e wi l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：葡兰导师签名：却。犍日期：腓5 月占日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。签名：朴兰日期：加毋年5 月易日中山大学硕士学位论文第一章绪论1 1 课题研究的背景、意义及目的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。生物医学工程运用了各种现代技术手段，包括电子学、现代计算机技术、化学、力学、精密机械等等，解决基础医学与临床医学工程上的具体问题，从而提高医学水平，促进医学科学的现代化发屉1 1 ，其中生物医学信号处理是国内外近年来迅速发展的课题。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，尤其是近十年来在全球范围内爆发的s a r s ( s e v e r e a c u t er e s p i r a t o 眄s 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 h r o n i co b 咖c t i v ep u l m o n a 珂d 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 m c t i v es l e e pa p m as y l l 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【2 j 。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则成为诊断和治疗呼吸系统疾病的重要手段之一。例如，膈肌肌电信号( e l e c 仃0 m y o 斟a p h yo f d i a p h r a g m ，e m g d i )中携带着有关人的呼吸机制的重要信息，因此通过对膈肌肌电信号的测量、处理与分析研究来监测人的呼吸活动，在理论和实际上都是最可靠和准确的1 3 】【4 l 。针对呼吸疾病的研究需要，大部分的呼吸信号经过实时采集存储后需要进行进一步的离线分析处理，这些信号频率范围大，采样率一般在2k 左右，而信号的采集时间一般较长，往往从几个小时到几十个小时不等，使得存储的数据文件数据量庞大。问题的关键在于，目前各种呼吸疾病研究所内，传统的医学生理信号数据统计方法都是采用人工的方式，如针对膈肌肌电信号的均方根分析，医护人员采用手工的方式，对长达几个小时的均方根信号进行搜寻，然后定位每一个呼吸周期内均方根的最大值，最后记录相应的呼吸周期内均方根的最大值以及对应的时间点，从而得到膈肌肌电信号的均方根统计数据，进行生理病理方面各种呼吸疾病病情的诊断判断。这样以来，对两个小时的膈肌肌电信号进行分析，却往往需要花费一天的时间。可见，传统的医学生理信号数据统计方法非常落后，存在工作强度大、检测时间长、准确率低等弊端，从而使得基于计算机的统计方式应运而生。在上述背景下，国内外出现了各种软硬件组合的医学生理信号采集处理系统，此类系统主要应用于医学类专业生理、药理和病理生理学的实验教学以及相应学科的科研工作，具备采集、显示、存储以及简单的离线分析处理功能【5 1 。但是，目前国内外市场上提供的此类产品价格昂贵，作为商业工具大多用于监护目的或观察生理信号参数，因此只提供固定的功能，灵活性差，用户无法根据自己的研究需要进行个性的操作。同时，由于绝大多数医学生理信号都是随机信号，并且种类繁多，针对性的分析方法也多种多样，目前市场上都没有统一的处理软件。为了更好的满足生物医学工程专业的实验教学和科研需要，进行医学生理信号采集处理软件的研究和设计工作是十分必要的。另一方面，针对呼吸系统疾病的治疗，呼吸机机械通气作为一种人工替代通气功能的有中山大学硕士学位论文效手段，是各种原因所致的呼吸衰竭或慢性呼吸衰竭的重要抢救措施f 6 】。人工呼吸机在临床抢救和治疗的过程中，可以有效地提高人的通气量，迅速解决缺氧和二氧化碳滞留的问题，改善换气功能。因此对于呼吸衰竭以至于停止自主呼吸的病人，人工呼吸机是必不可少的设备1 7 】【引。人工通气的效果和舒适性取决于能否达到人机同步性。人机不同步一方面使呼吸做功增加，耗氧量增加，另一方面降低辅助通气的效果，使患者呼吸困难加重，甚至使呼吸机通气不能正常进行p j 。因此，本课题针对广州呼吸疾病研究所对呼吸系统疾病的科研要求，设计并开发新的呼吸信号采集分析处理软件，采集各种呼吸信号，并针对不同的信号进行对应的分析处理操作，最后输出处理统计的结果，并以电子表格或文本文件的形式保存。该软件提供了多种独特的信号处理方法，满足呼吸疾病医学研究者的需求，同时由于采用了基于计算机统计的方式，计算速度快，准确率高，大大节省了统计时间。软件的实时模块还实现了实时呼吸机触发功能，采用全新的膈肌肌电触发呼吸机送气算法，改善了目前市面上商业呼吸机存在的人机对抗、人机不同步问题。本课题研发的呼吸信号采集处理软件大大方便了呼吸疾病医学研究者的研究工作，目前已应用于临床测试。1 2 国内外研究现状随着现代科学技术的迅猛发展和医学研究、医学诊断及医学治疗的需要，现代生物医学仪器设备已经有了相当大的提高，特别是计算机技术和图像处理技术的高速发展，使现代化的生物医学仪器进入了以计算机为主体的阶段f 1 0 1 ，电脑化的信息处理日益广泛应用于医学的教学、科研以及临床检查、监护等。在此等背景下，国内外出现了计算机软硬件组合成的电脑化实验系统计算机化生物医学信号采集处理系统，国外此类典型产品为m a t l a b ，国内此类产品有成都泰盟公司推出的b i o t a b o 等。以澳大利亚a dl n s t m m e n t 公司生产的数据采集系统p o w e r l a b 采集系统及其配套软件c h a n 为例，p o w e r l a b 是用于生命科学领域的计算机化多导生理记录仪，可以记录、显示和分析生理信号。系统由软硬件组成，包含p o w e r l a b记录主机和c h a r t 或s c o p e 软件，可以应用于生理学、药理学及病理生理学的各个领域。c h a n软件同时具有传统记录仪的简易和数字记录仪的分析功能】l 心】【1 3 ”。如前所述，此类产品不仅价格昂贵，而且绝大部分只提供固定的基于监护目的的功能，包括采集、显示、存储以及简单的数值运算功能等，远远不能满足医学研究者的需求。并且，大部分的医学生理信号处理软件研究的对象是心电、脑电、脉搏、心率等临床监护仪的采集结果，处理的方法也是统一而普遍适用的处理方法，专门针对呼吸信号的处理软件几乎不存在。以c h a n 软件为例，c h a n 虽然提供了强大的数据分析功能，包括数字滤波、数值运算、积分、微分等，但是由于它不具备可编程的功能，因此无法实现特定的处理功能，包括膈肌肌电信号的心电降噪、各种呼吸信号的呼吸周期检测、各种呼吸特征参数的提取和统计，以及实时呼吸机触发等。不仅是c h a n 软件，目前国内外的医学生理信号处理软件都无法满足本课题的需求，上述各项特定功能的软件平台实现在国内外都是最先进的。事实上，虽然不存在相应的医学生理信号处理软件实现上述处理功能，但长久以来医学界对呼吸信号的研究关注从未间歇过，医学研究者在各种呼吸信号的处理研究上做了许多的工作，尤其是膈肌肌电信号的心电降噪问题、膈肌肌电信号的特征点提取以及实时呼吸机触发领域的研究等等。接下来介绍国内外呼吸信号处理的研究现状。2中山大学硕士学位论文1 2 1 膈肌肌电信号心电降噪自w d r o w 于1 9 7 5 年首次提出自适应滤波的方法滤除心电干扰至今，国内外学者对于在膈肌肌电信号中的心电降噪问题提出过不少处理方法，这些方法有硬件上实现的方法和软件数字处理方法，总结为以下几种：( 1 ) 滤波法心电( e l e 曲优a r d i o g 吲p h ，e c g ) 信号的频谱范围是0 - 5 0h z ，而其中最主要的r 波的功率谱在1 0 2 0h z 内，而e m g d i 信号的功率谱有9 0 以上的能量分布在2 0 - 3 5 0 h z 范围内，因此可以选择适当的转折频率通过滤波处理滤除尽可能多的心电干扰，提取出大部分e m g d i 信号【1 4 】【1 5 1 【16 1 。这种方法虽然简单，但是转折频率的选择不容易，而且当心率提高时，大部分的e m g d i 信号也会被过滤掉，会损失一定的e m g d i 信号。文献【1 7 】中采用截止频率为5 0 0 h z 的6 阶低通椭圆滤波器与截止频率为6 0 h 【z 的4 阶高通椭圆滤波器级联进行带通滤波。从文中可以发现心电信号的滤除完全不彻底，没有达到相应的精度。因此，滤波法只适合于作粗略估计。( 2 ) 门技术法由于在e c g 信号中q r s 波群占主要成分，可以针对q i 峪波群作简单的数学运算，采用阈值触发技术检测原始e m g d i 信号中的e c g 信号，并标识q r s 合成波形出现的位置时刻，然后在原始的e m g d i 信号中切除e c g 出现的部分。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能量的损失，使得到的结果不连续，严重影响到e m g d i 信号的能量谱分析。翁剑枫等于2 0 0 1 年提出体表无创提取呼吸肌电信号的方法，并在门技术法的基础上采用阈值触发技术去除心电干扰【1 8 1 ，该技术检测e c g 信号中最主要的q r s 波群并将其截去，同时为了保持信号连续性采用截取信号前一段的e m g d i 信号进行填补。但为了检测q r s 波群，该技术需要采用带通滤波器从原始的肌电信号中提取相关e c g 噪声模型，降噪的效果依赖于带通滤波器的滤波效果。( 3 ) 交互相关法该方法主要利用在呼气相记录肌电信号中的e c g 信号( 某些学者认为此时基本不存在e m g d i 信号) ，从而确定e c g 信号的模板，并用此模板定位吸气相中的e c g 信号( 此时的e m g 信号既包含e m g d i 信号又包含e c g 信号) ，通过修正模板的大小和补偿，使其与实际e c g 信号达到最大程度的相关，相关系数大于o 7 5 ，最后从e m g d i 信号中减去所有与e c g修正模板高度相关的e c g 综合波【1 9 1 。该种方法基本可全部去除e c g 信号的干扰，并且对e m g d i 能谱的影响较小。此方法存在的问题就是必须在呼气相记录获取e c g 信号的模板，而一方面呼气相的时期难以控制，另一方面呼气相期间并不完全不存在e m g d i 信号。3中山大学硕士学位论文( 4 ) 其他方法除上述几种方法外，近年来还新提出了各种新型方法对e c g 信号进行去噪，包括自适应噪声抵消法、时域分析法、频域分析法、以及将两者相结合的时频分析法等。此外，小波变换作为多分辨率分析的一种方法，由于它在时域和频域中同时具有良好的局部化性质，有“数学显微镜”的誉称，所以对临床上的非平稳信号的处理具有独特的优越性，因此特别适合于处理e m g d i 这种非平稳信号，逐步成为e m g d i 信号分析的重要手段1 2 0 1 。然而这些方法由于其算法的复杂性，处理时间长，在软件实现和硬件实现上都存在一定的困难，在实际应用中难以得到广泛的推广。1 2 2 膈肌肌电信号特征点提取无论是离线的呼吸信号周期检测，还是实时呼吸起始点检测，实际上都是为了提取信号相应的边界特征点。针对膈肌肌电信号的特征点提取，近2 0 年来国内外研究学者也做了相当多的分析处理工作。h a a n g oc h o i 等于1 9 9 4 年提出多分辨率处理技术对肌电信号进行分段和边界估计，从而检测呼吸肌电信号的特征点【1 6 】。2 0 0 5 年龙胜春在h a a n g oc h o i 等人的研究基础上采用m a l l e t 多分辨率分析技术，并用浮动阈值非线性小波算法实现信噪分离、信噪重构，然后再用微分小波变换进行信号特征提取【2 1 1 ，但这些方法目前尚未用于对呼吸起始点的检测。杨正林等曾提出分段线性拟合等技术对通过带通滤波器的e m g d i 信号检测呼吸起始点1 2 2 1 ，冼莹等在前者的基础上加入了取e m g d i 信号包络线的技术，使得检测呼吸起始点的正确率提高1 1 n 。但是两者存在共同的问题，一般的滤波器无法完全滤除强烈的心电干扰，从而使得触发起始点的检测相对滞后。最近的文献中d o u g l a s 等以老鼠的膈肌肌电作为研究对象，提出一种检测呼吸时间的算法，该算法在老鼠静止时的准确率可以达到9 9 ，但是当老鼠运动时，则出现了较大的误触发以及遗漏1 2 3 j 。1 2 3 实时呼吸机触发传统呼吸机的呼吸模式主要有控制型和自主型，以及两者的结合模式半自主型，详细的知识背景内容请参考第二章基础知识2 3 2 小节呼吸机的呼吸模式相关内容。在自主模式下，呼吸机的机械通气通常由患者触发，即患者吸气肌肉收缩并在气道口产生足够触发呼吸机的压力或流量变化时，发送触发信号给呼吸机并开始送气，这就是我们要探讨的实时呼吸机触发问题。在送气期间，呼吸机根据工作模式设置的参数进行送气，由于呼吸机送气后转换为呼气的时间没有明确的参考目标，因此呼气时间也是由送气的参数决定。所有这些设置都是经验性的，且设置后，不管患者的实际瞬间通气需求和呼吸频率如何改变，呼吸机送气的参数也不会改变，从而就导致了严重的人机不同步问题1 2 4 1 。大多数运用呼吸机机械辅助通气是在病人清醒状态下，而危重患者的病情是不断改变的，其呼吸频率和气道阻力也不断变化，因而需要临床医生及时地调整参数，减少人机不同步，保证机械通气的有效进行。否则，会因为病人无效触发呼吸机的频率和呼吸做功的增加，加重呼吸肌疲劳，甚至呼吸机通气不能正常进行。人机不同步问题一直是机械辅助通气中未能很好解决的问题。临床上遇到人机对抗时，4中山大学硕士学位论文如果通过调整参数未能解决，只能应用镇静药和肌松剂或手控同步的方法。镇静药和肌松剂的使用在一定程度上延长了患者停留在重症监护室( i v ec a 他u l l i t ，i c u ) 的时间，也降低了脱机的成功纠2 卯。为了克服人机不同步，目前国内外各种呼吸机提供的各种同步触发方式以及其改进形式，其中最主要的有两种，即压力触发( p r e s s u 诧t r i 鳇c r ) 和流量触发( f l o w 确g g e r ) 。在介绍这些同步触发方式之前，本文先介绍同步触发方式的一个基础概念，即触发灵敏度。触发灵敏度是目前呼吸机采用的触发方式的一个关键参数，它定义了在触发呼吸机送气时预计达到的阈值，可见，所谓的触发灵敏度，实际上反映了病人的呼吸做功的努力程度，当达到触发灵敏度时，呼吸机就触发供气。( 1 ) 压力触发( p r e s 锄r e 确g g e r )当呼吸机处于压力触发方式时，其内部系统实际上是一个封闭回路，此时吸气阀和呼气阀关闭，如图1 1 所示【1 4 】。当自主呼吸病人的横膈收缩，开始吸气动作时，病人做功使得呼吸机回路系统内产生负压。当压力下降到医生所设置的灵敏度时，呼吸机就触发送气。图1 1 压力触发时呼吸机回路系统图1 2 所示为气道压力触发的示意图2 6 1 。如图中所示，若设定灵敏度值，如。2c mh 2 0 ，前两次由于病人做功，压力下降达到该灵敏度值时，呼吸机认为吸气动作开始，触发通气。然而第三次，由于病人做功不足，无法达到触发灵敏度，从而导致了呼吸机没有触发通气。- 2 饿h 2 0八八一、lnv图1 2 气道压力图可见，采用气道压力触发方式存在一定的弊端。首先，从病人吸气做功到呼吸机触发呼吸之间，首先需要打开吸气阀，然后气体从吸气阀到插管也需要时间，从而使得压力触发方式有短暂的延迟存在；其次，压力触发的灵敏度差，某些患者，尤其是存在a u t d p e e p ( 内源性呼气末正压，如慢性阻塞性肺疾病c o p d 和哮喘) 的患者，由于肌疲劳等，常常无法达到触发灵敏度，使得触发较困难，如图1 2 中所示；最后，当患者气道漏气时( 如小儿无囊气切、气插) ，则根本无法应用压力触发。( 2 ) 流量触发( f l o wt 啦r g e r )当呼吸机处于流量触发方式时，其系统内部同路与压力触发的恰恰相反，是一个开放系统，此时吸气阀和呼气阀打开。在患者呼气末，呼吸机提供一个低水平的连续气流( 基础流5中山大学硕士学位论文速) 进入病人的呼吸回路。随着病人横膈开始收缩，吸气做功开始，当病人开始吸气，一些连续气流转移至病人处，若达到触发的灵敏度，呼吸机将触发送气。( a ) 无触发：吸入端流速= 呼出端流速( b ) 病人触发：吸入端流速呼出端流速 触发灵敏度图1 3 流量触发时呼吸机回路系统图1 3 为流量触发的回路系统示意图【2 6 1 ，其中图1 3 ( a ) 是无触发的情况，此时吸入端流速等于呼出端流速；对应的，图1 3 ( b ) 中吸入端流速大于呼出端流速的程度达到触发灵敏度，从而触发呼吸机送气。相比压力触发，流量触发技术的灵敏性大大提高，有效地降低病人触发呼吸机工作所做的呼吸功，在一定程度上改善了人机的同步性。其次，由于其低水平的流速满足了病人触发呼吸所需的功，可用于有a u t ( ) - p e e p 的病人；再次，由于呼吸机系统是一个开放系统，供气时吸气阀不需打开，在一定程度上减少了呼吸机供气之间的时间延迟，改善了呼吸机的反应时间；最后，流量触发技术还克服气道漏气( 设置超过漏气的触发灵敏度) ，使得该技术可用于小儿病人。但是，流量触发的特异性较差【9 l ，当阈值设置过小时，心跳等细小动作可在气道内产生流量触发信号，触发呼吸机，引起自发触发【2 2 1 。总的来说，目前尚没有理想的触发方式【2 7 1 。各种类型的呼吸机尚未能彻底解决人机对抗和人机不同步问题，其关键是呼吸机和病人间缺乏有效的沟通媒介。因此有必要寻找能够全面沟通病人和呼吸机的媒介，改善呼吸机的人机同步性，提高临床疗效【矧。1 3 课题研究内容一个软件的研发，从最初的设计到投入临床应用，要经历各个阶段，包括软件的需求分析、结构模块构建、算法细节设计、代码编写、测试维护，以及将来的软件升级等等。在所有阶段中，以算法细节设计以及软件的代码编写最为关键。本课题研发的呼吸信号采集处理软件的处理对象是各种呼吸疾病信号，因此，课题软件设计的最重要工作就是各种呼吸信号处理算法分析以及代码实现。信号处理的任务是针对研究目的从物理观察中提取信息。在生物医学研究中有各种待提取和处理的信号，包括由生理过程自发产生的主动信号，例如心电( e c g ) 、脑电( e e g ) 、肌电( e m g ) 、眼电( e o g ) 、胃电( e g g ) 等电生理信号以及体温、血压、脉搏等非电生理信号，它们是对人体进行诊断、监护和治疗的重要依据1 7 】。本课题针对医学研究者的需求，主要对膈肌肌电信号( e l e c 仃o m y o 脚h yo f d i 印h r a g m ，e m g d i ) 、胃压信号( g a s t r i cp r e s s u 佗，p g 鹊) 以及流量信号( f l o w ) 进行信号处理的算法分析和实现。主要研究分以下四个部分。6中山大学硕士学位论文1 3 1 心电降噪呼吸肌电信号是肌电信号( e l e c 仃d m y o 孕锄，e m g ) 的一种，它反映了呼吸系统的生理现象和功能特征，而膈肌是最主要的呼吸肌，因此膈肌肌电信号( e m g d i ) 是本文的重点研究对象。e m g d i 信号本身是一种人体生物电的微弱信号，其大部分的功率谱集中在2 0 3 5 0 h z 带宽范围之间，其中2 0 - 4 6h z 为低频范围，1 5 0 3 5 0h z 为高频范围。e m g d i 信号的提取环境是一个强噪声环境，得到e m g d i 信号的同时，还夹杂着各种各样的高低频噪声。这些噪声的来源包括探测记录设备的电子器件固有的噪声、环境噪声、运动产生的噪声、肌电信号内在不平稳性产生的噪声、其它人体信号产生的噪声如心电信号( e l e c 慨a r d i o g r a p h ，e c g )和食道蠕动( e s o p h a g e a lp 嘶s t a l s i s ) ，以及电极移动产生的伪差( e l e c t r o d em o t i o na n i t s ) 。这些噪声严重影响e m g d i 信号的的参数提取和性能分析，噪声的有效消除对e m g d i 信号的后续处理至关重要。在所有噪声干扰中，以心电e c g 的干扰最为严重。e c g 信号的峰值比e m g d i 的高出数倍，且它大部分的功率谱落在o 5 0h z 窄带范围内，与e m g d i 主频带的低频部分有所重叠，普通的滤波器难以消除心电干扰。目前国内外学者对于在e m g d i 信号中去除e c g 干扰的问题提出过不少处理方法，但极少能达到理想的结果，即使心电降噪的处理方法能达到预期的信噪比效果，却又往往由于处理算法的复杂性使得算法无法应用于实际的软件处理系统。因此，本课题的研究内容之一，就是寻找一种简便实用的心电降噪方法，并通过软件平台进行算法实现。1 3 2 离线呼吸周期检测各种呼吸信号，包括膈肌肌电信号e m g d i 、胃压信号p g 雒以及流量信号f l o w 都从各个不同的侧面反映了患者的呼吸状况，因此，呼吸信号的相关参数提取有助于医生了解患者的呼吸质量，对相关的呼吸系统疾病进行诊断。如慢性阻塞性肺疾病( c o p d ) 主要就是由于呼吸肌疲劳而造成的，而呼吸信号的相关参数都可以作为判定呼吸肌疲劳程度的依据，详细的内容请参考第二章基础知识中2 2 小节医学生理信号基础知识的相关内容。人的呼吸是周期性进行的生理活动，一个健康的成人在平静时，每分钟呼吸1 6 - 2 0 次1 7 1 ，而为了对每一次呼吸所产生的呼吸信号进行参数提取，则需要从长时间采集的呼吸信号中先检测出每一次的呼吸周期，即呼吸的起始点和结束点。可见，离线呼吸周期检测是进行呼吸参数提取的前提，也是呼吸系统疾病研究的基础。因此，本课题的研究内容之二，是检测各种呼吸信号，包括e m g d i 、飑笛以及f l o w 的呼吸周期，并提取和统计这些呼吸信号对应的呼吸参数，作为课题研发的采集处理软件的功能。除心电降噪和离线呼吸周期检测，软件的离线分析处理功能还应包括特定的均方根分析功能和各种常规运算功能，如积分、微分、数字滤波、平滑、通道计算、定标和频谱分析等。1 3 3 实时呼吸机触发如前文所述，呼吸机机械通气是呼吸衰竭或慢性呼吸衰竭的重要抢救措施，因此，有效触发呼吸机及时送气是成功拯救和治疗呼吸疾病病人的重要前提。目前市场上提供的人工呼吸机主要采用压力触发和流速触发两种方式，这两种方式都存在共同的弊端，即触发延时问7中山大学硕士学位论文题，从而导致明显的人机对抗，使得自主呼吸的患者在进行机械通气时，无效触发呼吸机的频率和呼吸做功增加，从而加重呼吸肌疲劳，耽误了患者的病情诊治。本文通过e m g d i 信号与呼吸过程之间的关系，探讨新的触发方式膈肌肌电触发，即由e m g d i 信号中实时检测呼吸起始点并同时对外输出触发信号触发呼吸机送气。此即课题的研究内容之三。1 3 4 软件设计中的优化处理常规的软件开发设计，除必须满足用户需求外，还应提供友好的交互界面。因此，本课题除了研究上述的处理算方法及其实现外，还应研究开发工具的界面设计功能，实现常规软件的基本功能，包括大容量的数据存储、快速的数据处理、以及便捷的信号观察功能，如信号缩放，波形可视区域选择、波形截取处理等。1 4 课题研究工作安排构建一套完善的信号采集处理软件，首先必须对采集对象的特性进行深入的分析研究，根据对象的性质来选择合适的硬件进行数据采集以及前期的预处理；其次，针对对象进行分析处理的算法研究；再次，要确定数据采集、存储、分析和处理的流程，以实现数据的规范化；最后，重点设计开发处理软件，按实际的要求实现各种分析功能模块。本课题围绕呼吸信号的采集、分析和处理做了大量的工作，主要有以下几个方面：( 1 ) 研究各种医学生理信号，尤其是各种呼吸信号的特征。( 2 )了解硬件关键技术，选择合适的传感器，调理设备、数据采集卡等硬件设备。( 3 ) 探讨呼吸信号的各种处理算法。( 4 )选择合适的软件开发平台，学习该软件的编程方法，本文采用l a b v i e w7 1 。( 5 )软件开发，实现采集显示、数据存储、离线分析处理以及实时触发呼吸机等。( 6 )现场采集呼吸信号，对采集结果进行分析，验证处理算法并测试软件功能。( 7 ) 投入临床测试应用，获取各种分析处理结果。1 5 创新点本论文的创新点如下：( 1 )利用l a b v i e w 软件平台首次研发了呼吸信号处理软件，人机交互界面友好，实用性强，功能强大。( 2 )首次将心电降噪算法软件实现，有助于膈肌肌电信号的临床分析。( 3 )首次以软件实现离线呼吸信号周期检测，检测统计各种临床呼吸数据的关键参数，包括吸气起始点、吸气结束点( 呼气起始点) 、呼吸周期、压力特征参数、流量特征参数等。( 4 )探讨新的触发呼吸机送气方式膈肌肌电触发，实现实时触发呼吸机送气，8中山大学硕士学位论文改善人机不同步性，为新型呼吸机研发提供理论基础和依据。1 6 论文结构安排论文整体分为七章，论文的撰写按照软件设计的一般流程进行，即首先确定采集处理软件的操作对象呼吸信号，其次根据对象需要的处理操作进行需求分析，选择合适的采集硬件，研究相关的处理算法，然后再将各种算法在软件平台实现，进入软件模块化开发，最后再进入软件测试阶段。论文具体结构安排如下：“第一章绪论”介绍了课题研究的背景意义和目的，详细阐述了课题研究的国内外研究现状和研究内容，指出课题研究的创新之处，最后对课题研究的工作和论文的结构安排进行了说明。“第二章基础知识”详细介绍了课题研究涉及的各种背景知识，包括包括虚拟仪器技术、医学生理信号基础知识、呼吸机和机械通气技术简介以及数字信号处理技术等。“第三章呼吸信号的采集”给出了呼吸信号处理软件的信号采集方案设计，就课题要求对采用的硬件设备进行选择和介绍。“第四章呼吸信号处理算法研究”对各种呼吸信号进行处理算法分析，提出了膈肌肌电信号的心电降噪、呼吸周期检测以及实时触发呼吸机等算法，为第五章处理软件的设计提供了理论基础。“第五章软件设计”主要讨论了软件的设计开发过程，介绍了软件的设计要求，并逐步给出了软件各功能模块的设计思想、实现方法以及l a b v 正w 的编程过程。“第六章软件功能应用及实验结果”采用示例文件对软件进行应用测试，展示了软件的各种功能处理结果。“第七章总结与展望”对整个课题的研究过程进行总结，指出论文存在的不足以及未来需要进一步深入研究的问题。1 7 小结本章首先介绍了课题的研究背景、意义和研究目的；然后详细阐述了国内外的研究现状，包括国内外呼吸信号处理软件研发现状、各种呼吸信号处理方法的研究现状，以及国内外呼吸机常用的同步触发方式；接着说明课题研究的内容并指出课题研究的创新之处，最后对课题研究的工作和论文的整体结构安排进行了说明。9中山大学硕士学位论文第二章基础知识本课题设计开发的处理软件都是基于现代计算机技术的，尤其是虚拟仪器技术；其次，对生物医学生理信号，尤其是呼吸信号的了解是课题研究的基础，而呼吸机的的相关应用知识则成为实时触发呼吸机算法实现的前提；最后，作为信号处理的工具，现代数字信号技术则是本文的关键。因此，本文在此先就课题的背景基础知识作简单的介绍，更多详细的内容请参考后续的对应章节以及相关的参考文献【2 8 】- 【4 6 】。2 1 虚拟仪器概论虚拟仪器( r t u a li n s n l l l e n t ，v i ) 是现代仪器技术与计算机技术相结合的产物，是当今计算机辅助测试( c o m p u t e r - a s s i s t e dt e s t i n g ，c a t ) 领域的一项重要技术。虚拟仪器充分利用计算机强大的图形界面和数据处理能力提供对测量数据的分析和显示，其实质就是利用计算机来实现和扩展传统仪器的功能，实现“硬件软件化”。2 1 1 虚拟仪器的概念虚拟仪器的概念由美国国家仪器公司( n a t i o n a li n s m 瑚e n t ，n i ) 于1 9 8 6 年首次提出。所谓虚拟仪器，是指在以通用计算机为核心的硬件平台上，由用户设计定义，具有虚拟面板，其仪器的大部分测试功能由测试软件实现的一种计算机仪器系统。仪器的面板由显示在计算机上的软面板来代替，信号的获取和信号的分析、处理、存储及打印等功能完全由软件来实现。其实质是利用计算机显示器的显示功能来模拟传统仪器的控制面板，以多种形式表达输出检测结果；利用计算机的软件功能实现信号数据的运算、分析和处理；利用i o 接口通信设备完成信号的采集与传输。2 1 2 虚拟仪器的特点虚拟仪器强调“软件即仪器”，彻底打破了传统仪器功能只能由生产厂家定义，用户无法改变的局面。通过软件将计算机硬件资源与仪器硬件资源结合，用户可以方便地组建自己的测试系统。虚拟仪器代表着从传统硬件为主的测量系统到以软件为中心的测量系统的根本性转变。与传统仪器相比，虚拟仪器在智能化程度、性能价格比、可操作性等方面均具有明显的技术优势，如表2 1 所示【2 8 l 【2 9 1 。医疗电子仪器品种多、功能强、精度高、自动化程度高，而且要求测试速度快、实时性好、具有良好的人机界面。虚拟仪器的灵活性和可编程性正可以实现这些要求，从而成为生物医学研究学者的首选。1 0表2 - l 虚拟仪器与传统仪器对比的特点传统仪器虚拟仪器功能由仪器厂商定义功能由用户自己定义与其他仪器设备的连接十分有限可方便地与网络外设及多种仪器连接图形界面小，人工读取数据信息量小界面图形化，计算机直接读取数据并分析处理数据无法编辑数据可编辑、存储、打印硬件是关键软件是关键价格昂贵价格低廉，仅是传统仪器的五至十分之一系统封闭、功能固定、可扩展性差基于计算机技术开发的功能模块可构成多种仪器技术更新慢技术更新快开发和维护费用高基于软件体系的结构可大大节省开支2 1 3l a b e w 简介虚拟仪器以软件为核心，近年来，世界各国的虚拟仪器公司推出了不少虚拟仪器开发平台软件，以便使用者利用这些仪器公司提供的开发平台软件组建自己的虚拟仪器和测试系统，并编制测试软件。虚拟仪器的软件开发环境目前大致有两类：一类是文本式的编程语言，如b o r l 锄dc ，v i 吼m lc + + ，l a b 厅n d o w s c v i 等；另一类则是图形化编程语言，称为g 语言( g f a p h i c sl 锄g u a g e ) ，具代表性的有l a b v l e w ，h p 强等。作为目前国际上首推应用最广的虚拟仪器开发环境之一，l a b v i e w ( l a b o r a t o d rv i m l a li n s t 九l m e n te n g i n e e r i n gw b 一( b e n c h ，实验室虚拟仪器工程平台) 是美国n l 公司专为数据采集与仪器控制、数据分析和数据表达而设计的图形化编程语言和开放环境，它包含了大量的仪器系统中专用的库函数，增强了用户在标准的计算机上配以高效经济的硬件来构建自己的仪器系统的能力。l a b v m w 目前广泛地被工业界、学术界和研究试验室所接受，被公认为是标准的数据采集和仪器控制软件，将l a b v i e w 与一般的数据采集以及仪器设备加以组合，就可以设计出虚拟仪器，并将其应用于各种领域【3 0 】。( 1 ) g 语言l a b v i e w 的语法基础是g 语言，它是基于数据流模型的编程语言，主要特征是结构化，即程序完全支持顺序结构、循环结构和条件结构三种标准结构。采用g 语言进行编程时，基本上不需要编写程序代码，而是“绘制”程序流程图。l a b v i e w 尽可能利用工程技术人员所熟悉的术语、图标和概念，因而它是一种面向最终用户的开发工具，可以增强工程人员构建直接的科学和工程系统的能力，可为实现仪器编程和数据采集系统提供便捷途径。( 2 ) l a b v i e w 编程l a b v i e w 提供像数据流一样的编程方式，用户只要连接各个逻辑框即可构成程序。由中山大学硕士学位论文于i a b _ 唧与虚拟仪器有着密切的关系，因此，所有在l a b w 中开发的程序都简称为，后缀名为“v i ”。是i a b v m w 的基本程序单位，每一个v i 都由四个部分组成，即前面板( 脚o n tp a 舱1 ) 、流程框图( b l o c kd i a 辨撇) 、图标( i c ) 及连接器( c c 哪妞) 。前面板是设计者与用户交互的界面，设计者在前面板放入控制模块上的控件，包括控制器( c 毓曲1 ) 和指示器( i l l d i l 硎j o f ) ，供用户相应地输入或输出数据。流程框图是图形化程序的源代码，是虚拟仪器测试功能部件的图形表示，如果将前面板比作