（生物医学工程专业论文）基于虚拟仪器技术的神经信息在线分析平台.pdf

a bs t r a c t i nr e c e n ty e a r s a l o n gw i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e r ，t h em e d i c a l i n s t r u m e n t sf o r a c q u i s i t i o n a n dp r o c e s s i n g o fm e d i c a l s i g n a l s a r e i n c r e a s i n g l yd e v e l o p i n g i n t oa u t o m a t i z a t i o na n di n t e l l i g e n t i z a t i o n 帅i n gt oo n l y s i n g l es i g n a l a n dv e r yh i g hp r i c e ，m a n yi m p o r tm e d i c a l e q u i p m e n t sh a v i n ga b i l i t yo fd a t aa c q u i s i t i o nh a v en o tf a r r a n g i n gb e e n a p p l i e db yh o s p i t a la n dl a b o r a t o r y t h e r e f o r e ，t h em a i nc o n t e n to ft h i s t h e s i si ss e tu pau n i v e r s a lp l a t f o r mo fe x p e r i m e n t ，w h i c hc a na c q i r ea n d r e a l t i m ea n a l y s i st h en e u r a li n f o r m a t i o n ，a n dh a v eb e t t e re x p a n s i b i l i t y a n da g i l i t y i nv i e wo ft h ec o m p l e x i t yo ft h en e u r a li n f o r m a t i o na n dt h e d i f f i c u l t yo fs i g n a l sc o l l e c t i o n ，w ea c h i e v ef r a m e w o r ko ft h es y s t e m ， w h i c hc o n s i s to fs o f t w a r ef u n c t i o na n dh a r d w a r ef u n c t i o n ，a n da c t u a l i z e c o l l e c t i o na n dp r o c e s s i n go fe e ga n de c g m o r e o v e r ，i nt h ee x t e n d i n gp h a s e w es t r e n g t h e nt h ef u n c t i o no ft h es y s t e m ，a n da c h i e v et h ed e e ps t r a t u m o fn e u r a li n f o r m a t i o n 。 w ei n t r o d u c ea n da n a l y s et h et h e o r ys t r u c t u r ea n dm e a n i n go fv i r t u a l i n s t r u m e n t a t i o ni nd e t a i l ，a n de m p h a s i z ea n a l y s i s o fs t r u c t u r ea n d c h a r a c t e r i s t i co fv i r t u a lm e d i c a ls i g n a lp r o c e s s i n gi n s t r u m e n ti nt h i s p a p e r ，b a s i n g o n t h i s ，w e r e s e a r c ht h em e t h o d so fd e s i g n m e n t a n d a c h i e v e m e n to ft h es y s t e m ，i ti sc r u c i a lt od e s i g na n da c h i e v et h es o f t w a r e f u n c t i o no f t h es y s t e m i nt e r mo ft h es t r u c t u r eo fv i r t u a li n s t r u m e n t a t i o n ，f i r s t ，w ed e s i g n a n da c h i e v et h eh a r d w a r e ，h a v ee m p h a s i so nt h es i g n a la m p l i f i e rf o rt h e s a k eo fs i g n a lc o l l e c t i o ni nt h ep r o c e s s i n go fa c h i e v i n gt h et h e s i s s e c o n d ，w ed e s i g n a n da c h i e v et h ef u n c t i o n o fs o f t w a r e w i t h o b j e c t o r i e n t e d t h es o f t w a r ef u n c t i o ne o n s i s to fs i g n a lr e a l t i m ec o l l e c t i o n ， w a v ed i s p l a y ，s i g n a ls t o r a g ea n dm a n a g e m e n t ，s i g n a la n a l y s i s w i t ht h e m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0o fn ia n di t sc o n t r o l s ，w ee x p l o i tt h es y s t e m ， a n de n h a n c et h ee f f i c i e n c yo fe x p l o i t a t i o n f i n a l l y ，m a n yo n e u pm e t h o d s o fs i g n a lp r o c e s s i n ga r ea p p l i e d i ti se f f e c t i v et os i e v ei n t e r f e r e n t i a l s i g n a l sa n da c h i e v ea n a l y s i so fe e ga n de c g i nt h ee n do ft h i st h e s i s ，w ep u tf o r w a r ds o m em e t h o d so fm a k i n gu p t h es y s t e m1 i m i t a t i o nt og r o u n dt h es y s t e mi nt h ee x t e n d i n gp h a s e ，a n d o p e nu pp r o s p e c t sf o rt h ed o m a i no fm e d i c a ls i g n a l sp r o c e s s i n gi nc h i n a k e y w o r d s ：n e u r a li n f o r m a t i o n ：v i r t u a li n s t r u m e n t a t i o n ：s i g n a l c o l l e c t i o n ；s i g n a la n a l y s i s ：h r vs i g n a l 浙江大学硕士学位论文 第1 i 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 第一章绪论 l - 1 概述 大脑是自然界结构和功能最复杂的系统。脑科学研究的终极目标是破解思维 和意识起源之谜。在2 0 世纪脑科学取得了巨大的成就。c a j a l 的神经元学说和 h o d g k i n h u x l c y 的离子通道理论是2 0 世纪神经科学的重大进展，其中又以脑功能 成像技术的开展，意义深远，它为客观研究人脑的心理活动和智能活动奠定基础。 对人脑大量的神经结构与功能活动数据的分析，同样也催生了另一门新兴的交叉 学科神经信息学。 参照生物信息学的定义方式，可对神经信息学作出以下定义：”神经信息学 是脑科学、信息科学和计算机科学互相交叉的边缘学科。神经信息学是研究神经 系统信息的载体形式。神经信息的产生，传输与加工规律，以及神经信息的编码、 存储与提取机理的科学。神经信息学还包括各类神经数据的获得、建库、分发、 利用以及解释等内容。”神经信息学产生的先进的信息学解决方案，将加速对 脑的了解，并能将基础研究转化为诊断、监视、处理和预防脑疾病的更好手段。 我们知道，在人体的大脑内，无数的神经元通过激发或抑制突触，互相作用， 某些具有可塑性的突触则可实现记忆功能。在皮层中可以看到由神经元组成的神 经元集合或多层网络，若干个网络在神经系统中协同工作而产生脑的各种功能。 因此，通过对神经信息的提取和分析，我们能精细地了解脑的微观特征，了解许 多脑内疾病和神经系统疾病，从而为疾病的诊断和治疗提供依据。 1 2 本课题研究的内容及目的 近年来，随着计算机技术的发展，医学信号采集与处理不断向着自动化、智 能化的方向发展。许多进口的大型医疗设备，已经具备一定的数据处理功能，但 它们一般只是对某一种信号，不能通用，再加之价值昂贵，不能在国内的大多数 医疗、实验室和科研单位使用。而神经信息的采集和分析研究是本世纪的新新课 题，本课题要研究的内容是构筑一个通用的实验平台，该平台能完成对人体各部 位多种神经信息的采集、在线分析任务，同时系统平台要具有较强的可扩展性和 灵活性。由于神经信息的复杂性和采集信息的困难性本课题主要完成平台的构 浙江大学硕士学位论文第l 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 架部分，实现软硬件各项基本功能，同时实现脑电、心电信号采集和分析，并把 两者提取的神经信息应用于l | 每床麻醉深度监测等方面。在系统扩展阶段主要是扩 展深入系统功能，实现对深度神经信息的采集。 人体大脑皮层的神经元具有自发的生物电活动，使得大脑皮层经常具有持续 的节律性电位的改变，临床上利用单极、双极或多极记录方法在头皮上观察大脑 皮层的电位变化，记录到的电波称为脑电图( e e g ) 。脑电图可以用来研究大脑神 经细胞活动，它准确地反映了大脑两半球的电活动。脑电信号综合地反映了神经 系统的理化活动，是分析神经活动和大脑状况的有力工具。任何直接或间接的原 因所引起的脑的机能和结构方面的瘸变，均可导致脑电异常。脑电信号与神经系 统胸部疾病如脑血管病、偏头痛、癫痫等有着非常密切的关系。因此脑电信号的 分析处理和特征提取对脑部疾病的辨识、病态预报和防治，具有重要的意义。 心率变异性( h e a r tr a t ev a r i a b i l i t y ，h r v ) 是指逐次心跳r r 间期( 瞬时心 率) 不断波动的现象，主要反映中枢通过自主神经系统对心脏节律的调节。通常 认为自主神经系统主要是通过迷走神经决定心率变异性，其活性可能影响频域 变量所有成分的太小。因此，通过提取心电信号的心率变异性，可以评估心脏交感 和迷走神经活动水平，获得相关的神经信息。 因此，本课题的目的是构筑这样一个通用的实验平台，该平台能实现对脑 电信号、心电信号的采集、在线分析，提取脑电信号、心电信号中的神经信息， 并且系统有较强的扩展功能，实现对其他生理信号的提取和分析。 浙江大学硕士学位论文第2 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 第二章虚拟仪器技术 2 1 概述 信号处理技术发展到今天经历了从模拟信号处理到数字信号处理的过程， 同样，仪器技术发展到今天也经历了模拟仪器、数字化仪器、智能仪器及单台仪 器、叠加式仪器系统、虚拟仪器( v i r t u a li n s t r u m e n t a t i o n ，n i ) 系统这样的发 展。任何一台传统的仪器都由三大功能块组成：信号的采集与控制、信号的分析 与处理、结果的表达和输出。这些功能都是以硬件的形式存在，这就决定了传统 仪器只能由仪器的生产厂家来定义、制造，用户无法改变的事实。但是随着新技 术的发展，仪器的精度越来越高；功能越来越强：性能越来越好。而传统仪器基 本上没有摆脱独立使用，手动操作的模式。对于较为复杂，测试参数较多的应用 场合，使用不便，局限性明显。于是在计算机技术和微电子技术发展的带动下， 人们将虚拟现实技术( v i r t u a lr e a l i t y ) 引入到仪器设计中，产生了仪器仪表工 业跨世纪的里程碑虚拟仪器。 美国国家仪器公司于2 0 世纪7 0 年代中期最早提出虚拟仪器的概念。虚拟仪 器技术是以计算机作为仪器的硬件支撑，充分利用计算机独特的运算、存储、调 用、显示及文件管理等智能功能，把传统仪器的专用功能软件化，使之与计算机 结合起来融为一体的技术。虚拟仪器技术的应用大大简化了传统仪器固有的设计 模式，能实现传统仪器的全部功能以及一些在传统仪器上无法实现的特殊功能， 常被称作“软件仪器”。虚拟仪器被广泛应用于许多技术领域，包括：数据采集， 测试和测量，工业自动化，运动控制等。 与传统仪器相比，虚拟仪器有如下特点： ( 1 ) 具有可变性、多层性、自助性的面板 虚拟仪器的面板可以做到与传统仪器一样，可以有显示器显示波形；有l e d 指示数字，有指针式表头指示；刻度：有旋钮、滑动条、开关按钮；有报警指示 灯和声响等等。当然生动美观、界面友好是其最大的特点。 浙江大学硕士学位论文 第3 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 目2 - i 虚拟仪器应用范围 ( 2 ) 强大的信号处理能力 用适当的硬件接口电路，对信号进行采集、放大、滤波、隔离、a d 转换 后，虚拟仪器就可以灵活、充分地利用通用计算机的大量实用软件工具，对信号 进行各种计算、分析、判断、处理、图形或数字显示，经d a 转换后控制执行器 件的动作。用通用计算机软件，虚拟仪器能建立数学模型，对所测量和控制的参 数、过程、方法进行优化，最大限度地减少误差，修正误差，大大提高校测精度， 实现最优化测量控制。虚拟仪器还具有在线测试软件和通用计算机软件之间进行 动态数据交换的能力，具有测试资源的软件共享能力。 ( 3 ) 具有很强的通用性和可扩展性 虚拟仪器技术使得工程师和科学家们不再圈囿于当前的技术中。由于软件的 灵活性，只需更新计算机或测量硬件，就能以最少的硬件投资和极少的、甚至无 需软件上的升级即可改进整个系统。在利用最新科技的时候，可以把它们集成到 现有的测量设备，最终以较少的成本加速产品开发的时间。 浙江大学硕士学位论文第4 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 虚拟仪器与传统仪器比较如表1 1 所示： 表1 一l虚拟仪器与传统仪器的比较表 传统仪器虚拟仪器 仪器厂商定义用户自己定义 硬件是关健软件是关健 仪器功能规模固定系统功能规模可通过软件修改增减 封闭的系统与其他设备连接受限制基于计算机的开放系统，可方便地同外 设、网络及其它应用连接 价格昂贵价格低，可重复使用 技术更新慢 技术更新快( i 一2 年) 开发维护费用高软件结构开发维护费用低 2 2 虚拟仪器构成 虚拟仪器系统是由计算机，硬件平台和应用软件组成的。从构成方式讲，则 有以数据采集卡( d a t aa c q u i s i t i o n ，d a q ) 和信号调理电路组成的p c - d a q 系统： 以g p i b 、v x i 、串行总线和现场总线等标准总线仪器为硬件方式组成的g p i b 系 统、v x i 系统、串行总线系统和现场总线系统等( 图2 2 ) 。无论是哪种虚拟仪器 系统都是将硬件模块搭载到各种计算机平台上，再加上软件而构成的。 2 3 虚拟医学信号处理仪器 虚拟医学信号处理仪器是用于构造医学信号检测与处理仪器的工具，是通用 虚拟仪器与医学信号检测和处理相结合的产物。虚拟医学信号处理仪器本身不是 仪器，而是构造专用医学信号仪器的工具。利用它的软件系统和硬件模块可让用 户随心所欲地设计出所需要的仪器。 浙江大学硕士学位论文 第5 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 图2 2 虚拟仪器体系结构 医学信号，如心电、脑电、肌电、眼电、呼吸、脉搏、血压、温度等，在临 床治疗诊断和科学研究中应用十分广泛。虚拟医学信号处理仪器是适应新时代要 求而出现的新生事物。一方面是由于医学信号数字化需求的驱动，数字化可以带 来很多传统手段无法替代的优越性，例如信号的存储，信号数据库的建立和管理、 仪器的网络化、远程医疗，电子病历等：在科学研究方面这种数字化的需求尤其 浙江大学硕士学位论文第6 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 突出、用户甚至希望快速方便地构造出自己的特殊仪器。另一方面是随着计算机 的不断发展，高速度、大硬盘、大内存个人计算机的出现、其性能价格比不断提 高。外部设备不断完善和标准化、可编程电子元器件、运算放大器、集成电路等 的不断发展也使硬件标准化成为可能、面向对象的可视化编程和图形界面技术日 益成熟和完善。为虚拟医学信号处理仪器的研制奠定了物质基础。 虚拟医学信号处理仪器模型由六层组成。即通用计算机、信号检测和采集硬 件模块、信号采集驱动、仪器开发工具、医学信号处理部件、应用系统( 如图2 3 所示) 。在通用计算机上添加外部信号获取设备，通过信号采集驱动程序把硬件 和软件相联系、使用仪器开发软件工具、结合医学信号处理的各种模块，生成各 种临床和科研用医学信号处理仪器。 圈2 - 3 厦拟医学佰号处理仪器侵型 浙江大学硕士学位论文 第7 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 目前医学信号处理仪器通用的设计方式是在计算机上插入数据采集卡，用软 件进行控制和在屏幕上生成仪器面板，并进行信号处理分析等。 2 3 1 计算机平台 计算机平台即通用计算机，包括：p c 机、服务器和工作站等。计算机平台 是虚拟仪器的核心，为仪器提高开发和应用环境，可以根据需求配置不同的计算 机。 2 3 2 硬件平台 在虚拟医学信号处理仪器中传感器，信号调理电路和数据采集卡都属于硬件 平台，硬件平台用于实现信号采集、检测和数字化。原始医学信号是生物体产生 的连续信号，它的幅度是很微弱的，如：脑电信号( e e g ) 只有1 0 1 0 0 u v ，常被 淹没在强大的共模噪音和射频电场之中，因此必须经过适当形式的模拟电路放大 和预处理才能进入数字化。医学信号经传感器到信号调理电路，能基本实现信号 模拟放大和预处理，其中信号调理电路具有放大，整形，滤波的功能。处理后的 信号进入数据采集卡进行后处理，数据采集卡包括：模数转换器，滤波器和放大 器。现在有些仪器把信号调理电路和数据采集卡都集成在一起，通过串口或u s b 接口和计算机进行通讯，则更加简化了硬件配置。 2 3 3 软件部分 在虚拟仪器中硬件只是为了解决信号的输入输出，软件才是整个虚拟仪器系 统的关键，因此有“软件就是仪器本身”( t h es o f t w a r ei st h ei n s t r u m e n t ) 的说法。 虚拟医学信号处理仪器的软件可分为三个层次。包括仪器驱动程序、软件环 境和信号处理技术( 图2 4 ) 。软件在虚拟仪器中的地位非常重要它肩负着采 集数据和对数据进行分析处理的重任。 浙江大学硕士学位论文 第8 页 塑塑坚查堂堡圭兰垡堡奎 圈2 4 虚拟医学信号处理仪器软件结构圉 仪器驱动程序是完成对某一特定仪器控制与通信的软件序集，也可认为是仪 器的软件描述，它是应用程序实现仪器控制的桥梁，为虚拟仪器对硬件的编程提 供了软件接口，实现数据获取任务。应用软件建立在仪器驱动程序之上，直接面 对操作用户，通过提供直观友好的测控操作界面、丰富的数据分析与处理功能来 完成自动测试任务。仪器驱动程序模块负责处理与菜一专门仪器通信和控制的具 体过程，通过封装复杂的仪器编程细节，为用户使用仪器提供了简单的函数接口， 用户不必对各种诸如g p i b 、v x i 、数据采集板等仪器硬件有专门的了解，就可以 通过仪器驱动程序来使用这些仪器硬件，从而使软硬件相对独立。更换硬件设备 只需更换相应的驱动程序即可，使得虚拟仪器可支持较多的硬件输入设备。设计 适合虚拟医学信号处理仪器的驱动程序规范是虚拟医学信号处理仪器的关键性 工作，随着规范的完善能够让硬件厂商随硬件配备相应的驱动程序。美国n i 公司 在这方面的工作做的比较成熟，但国内厂商尚未支持它的标准。 虚拟医学信号处理仪器的软件环境通常采用两种方式，一种是自成体系的软 件系统，包括编程环境、编程语言、编译系统等都采用自己的标准，形成具备自 身特点的虚拟医学信号处理仪器系统；二是建立在通用可视化开发平台( 如v c 、 v b 等) 上的虚拟医学信号仪器软件系统，它们以可视化编程语言作为编程和编译 环境，在此处理环境中添加具备自身特点的功能部件，如静态连接库、动态连接 库、o l e 控件、可执行程序等通常把v c 、v b 作为虚拟医学信号处理仪器软件开发 通用的平台，在这些环境下配备虚拟医学信号处理仪器开发控件和其他公用控 件，可使用户比较快速地制作出所需要的各种特殊仪器。采用通用开发平台的优 点是用户无需去熟悉新的开发平台，且具备较好的可扩展性能，可充分利用第三 浙江大学硕士学位论文 第9 页 盟浙江大学硕士学位论文 方提供的各种部件。 信号处理技术包括了虚拟医学信号处理仪器丰富的内容，为医学信号的采 集、监视、图形显示、测量以及分析处理和数据表示、仪器界面制作等提供较全 面的支持。在数值计算方面包括矩阵运算、拟合与插值、积分和微分等基本运算； 在信号处理方向包括f f t 等正交变换、滤波器设计与滤波、心电信号处理、脑电 信号处理等信号处理算法；在信号处理结果表示方面包括波形曲线、直方图、拼 图、散点图、极坐标图、三维立体图形、等高线图、图像等数据表示方法：在仪 器界面制作方面包括仪器面板、指示器、按钮等面板图形控件：在数据采集方面 有与硬件直接联系的数据采集接口函数：在数据存储方面包括数据文件的存储、 压缩、打开、以及数据文件的管理等。所以虚拟医学信号处理仪器不仅提供许多 有用的基本算法、而且集成了各种医学信号成熟的分折算法。并可不断地得到充 实和完善，同时也是研制新的分析方法的有力工具，用户可根据自己的特殊需要 研制特殊的算法。 2 4 医学仪器采用虚拟仪器技术的意义 虚拟医学信号处理仪器充分利用p c 机的资源( 尤其是其软件资源) 及灵活性， 使医学仪器的设计变得简单、灵活富有弹性、更加模块化、易维护、可重复利用 性好、省时经济等等，而且增强了医学仪器的功能，如分析处理、存储管理等能 力，同时仪器的用户界面更加美观、友好，操作使用非常简便。 虚拟医学仪器不仅能用于临床监护，更适合于医学研究。使用虚拟医学仪器 进行医学研究，首先，可大大缩短课题所需的专用仪器的研制时间。而且能重复 利用，省时经济，可把时间、人力和物力重点投入到研究的主题上。传统的研究 用医学测量仪器往往是专用的，随着研究项目的完成其生命期亦终结，基本不能 用于新的研究课题，因此耗时且不经济；其次，由于采用面向对象的设计语言以 及控件，且提供非常丰富、功能强大的信号或数据处理软件库，仪器及信号( 或 数据) 分析处理的程序设计都很简单，即使是没有计算机软件设计方面知识和经 验的医务工作者亦能编程，直接参与仪器的设计，如定制数据分析功能等，甚至 可独立进行一些仪器的设计，这样设计出来的医学仪器将吏有意义；再者，其易 修改、易扩展及易维护性特别适合于科研或新型医学仪器的开发阶段。 浙江大学硕士学位论文 薷1 0 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 其意义归纳有以下几点： ( 1 ) 研制新的医学仪器开发周期短、成本低、性能高 ( 2 ) 重新组建新系统的效率高 ( 3 ) 便于实现网络化 浙江大学硕士学位论文 第1 1 页 塑塑望查堂堡圭堂垡望奎 第三章神经信息在线分析平台的设计 3 1 系统设计目标 3 1 i 神经信息在线分析平台需要实现的功能： ( 1 ) 神经信号的实时采集 ( 2 ) 原始数据实时存储 ( 3 ) 波形实时显示 ( 4 ) 波形回放 ( 5 ) 数据库管理 ( 6 ) 信号在线分析( 信号的预处理；信号的时域分析；信号的频域分析：神 经信息的提取和分析) 3 1 2 神经信息在线分析平台的性能要求： ( 1 ) 抗干扰能力好，低噪声 ( 2 ) 要求至少两路的独立输入通道 ( 3 ) 采样频率可控可调( 2 0 h z - - i o o o h z ) ( 4 ) 放大器放大倍数可调( 1 0 0 i 0 0 0 0 倍) ( 5 ) 高速采样时各种参数可调 ( 6 ) 采集信号实时显示、在线分析、事后分析 ( 7 ) 数据实时备份、存储 3 2 系统总体设计 采用基于虚拟仪器技术的设计方案，系统从硬件和软件两方面入手，由于 硬件大部分采用现有的产品，因此设计比较简单。由上一章所述，软件在虚拟仪 器结构中占有重要的地位，因此，软件设计是本节的重点。 3 3 系统硬件设计 按照虚拟仪器的硬件结构，本系统的硬件设计从以下三个方面来完成：传 藤器设计信号调理电路设计和数据采集卡设计。 浙江大学硕士学位论文 第1 2 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 3 3 1 传感器设计 本课题实现阶段。脑电传感器采用3 2 导联同时采集，心电传感器采用i ， i i ，i i i ，a v r 等1 2 导联同时采集。电极采用随弃式a g a g c l 贴片电极。初级阶 段为研究神经信息在大脑皮层表面的反应，提取大脑皮层的神经信息。 系统功能扩展阶段。脑电传感器采用多部位多导阵列做电极技术。目前在技 术上多导微电极记录已可实现。应用多导阵列微电极技术，可以在较大范围内记 录不同深度多个神经元脉冲的组合发放，如果能同时对脑的不同部位进行多导微 电极记录，则可能研究不同部位，不同深度多个神经元集群活动之间的相互联系， 找出各部位脑功能活动的规律及其信息加工过程。高级阶段在技术上要求较高， 能提取不同深度的神经元活动信息。 3 3 2 信号调理电路的设计 信号调理电路是将被测信号进行调理和放大以供数字电路进行采样。它主要 由信号调整电路、阻抗变换电路、电压控制放大电路和触发电路组成。 信号调整电路主要是对输入信号进行交直流耦合及对信号进行放大或衰减， 以使信号满足放大电路的输入信号电平要求。信号放大电路是信号调理电路的核 心，它将输入信号放大成为数据采集卡的模拟输入要求。触发电路是将不同参数 的信号转换为幅度固定的触发矩形脉冲，用矩形波的边沿触发逻辑按制电路的工 作。根据实际需要还可以增加传感器调理电路，因为各种传感器具有各自独特的 特性，如对于热电偶就需要进行冷热补偿，对其非线性化输出进行线性化处理等。 3 3 3 数据采集卡的设计 系统数据采集卡将采用美国国家仪器公司( n i 公司) 的d a q 产品 p c i _ m i o - 1 6 x e - 5 0 数据采集卡。在下一章将对此卡作详细的介绍。 3 4 系统软件设计 3 4 1 面向对象的设计方案 根据开发软件的技术规范，软件开发的生命周期中一般需要包含可行性研 究、需求分析、总体设计、详细设计、编码、测试、维护等阶段，前面已经提及 系统的设计目标及需求分析，在具体实现系统之前，我们需要进行详细的设计， 而面向对象的设计对软件设计来说是十分重要的。 浙江大学硕士学位论文第1 3 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 3 4 2 系统功能模块 系统软件进行面向对象的设计，采用模块化结构，具有较强的通用性和灵活 性。根据系统性能要求，我们把系统软件功能划分成以下几大功能模块：信号采 集模块；信号波形显示模块；信号存储和管理模块：信号分析处理模块( 图3 - i 系统功能模块) 。 国3 - i 系统功能模块 各模块简介如下： ( 1 ) 信号采集模块实现对数据采集卡编程，通过模拟信号采集控件c w a i 控 制采集卡。在此模块中在主要是设置各个采样参数，如放大倍数、采样率、频率 等，实现虚拟仪器的通用性特点。下一章中我们将给出各个参数设置及实现过程， 并对c w a i 控件作详细的介绍。 ( 2 ) 信号波形显示模块主要实现数据的实时显示和历史数据回放功能，这些 功能主要通过实时波形显示控件c w g r a p h 控件完成，实现在线分析。 ( 3 ) 信号存储和管理模块实现各种信息的数据库存储和管理，包括病人基本 信息存储、数据实时备份、事后存储、数据库查询、打印输出等。 ( 4 ) 信号分析处理模块是系统最重要的一块，原始信号经过各级硬件模块的 过滤、放大、除噪，已去除了大部分干扰，但还有部分干扰需要软件来去除。在 本模块中将使用多种信号处理方法去除信号中的干扰信息，并且将对脑电信号、 心电信号进行必要的分解和分离，以提取有用的神经信息。由于信号分析处理模 块涉及的内容很多，我们将单独成章阐述。 浙江大学硕士学位论文 第1 4 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 系统软件数据流图如图3 2 所示： 圈3 - 2 系统软件数据流圉 3 4 3 编程环境 系统操作系统采用w i n d o w s 2 0 0 0 专业版，编程软件采用v i s u a lb a s i c6 0 、 m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0 ，数据库软件采用m i c r o s o f ta c c e s s 2 0 0 0 。 - 系统采用v i s u a lb a s i c6 o 开发的原因有以下几点： ( 1 ) v i s u a lb a s i c6 o 是面向对象的高级程序设计语言，符合虚拟仪器对 编程环境的要求，在可视化编程上具有优势。 ( 2 ) v i s u a lb a s i c6 o 提供了强大的数据库支持技术，如o d b c 、d a o 、a d o 、 o l e 、d b 等。 3 4 4m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0 m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0 是n i 公司最新推出的为基于文本编程的程序员们 提供的为数据采集、分析、处理及i n t e r n e t 等功能设计的面向测试和控制应用领 域的标准开发软件包，包含了基于a n s i c 的l a b w i n d o w s c v i ，专门为v b 和v c + + 提供的a c t i v e x 控件3 个组成部分。通过m e a s u r e m e n ts t u d i o 为v i s u a l b a s i c 准备 的a c t i v e x 控件以及为v i s u a lc + + 提供的一组c + + 类库，可以实现完整 浙江大学硕士学位论文 第1 5 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 i v i ( i n t e r c h a n g e a b l ev i r t u a li n s t r u m e n t a t i o n ，可互换虚拟仪器) 类仪器的兼 容性。同时利用a c t i v e x 组件对象模型( c o m ) 以及动态连接库( d l l ) 集成各应用程 序以扩展测量系统的能，或是在不同的编译语言之间共享应用方案，节省宝贵的 开发时间和避免重复浪费。 m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0 的发布使得通过a c t i v e x 控件的使用，我们可以 通过诸如v b 、v c 等可视化编程语言来实现虚拟仪器的信号处理。c c + + 属于传 统文本式编程，对开发人员的编程能力和对仪器硬件的掌握要求很高，开发周期 长，软件移植和维护也不容易，因此这种编程方式将会逐步为可视化编程工具所 代替。v b 和v c 作为可视化开发工具有着友好的界面、丰富的a p i 应用程序接口 函数，简单，易用，实用性强，并且与m i c r o s o f ta c c e s s 、w o r d 及e x c e l 等软 件无缝连接。因而是一个良好的构筑虚拟仪器的平台。 本系统采用m e a s u r e m e n ts t u d i of o rv i s u a lb a s i c 。它提供了大量的a c t i v e x 控件，包括：d a q 控件( 包括模拟数字信号输入输出等控件) ，二维、三维波形 显示控件，g p i b 、s e r i a l 、v i s a 控件，用户界面控件，基本信号处理控件，数 据库控件，网络控件等( 如图3 3 ) 。 酗3 - 3m e a s u r e m e n ts t u d i 0 6 0 控件库 浙江大学硕士学位论文第1 6 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 第四章系统硬件实现 本章我们将给出系统硬件方面实现的细节，由于系统在实际应用中的数据量 非常大，因此，对系统的处理速度，规模和存储容量有较高的要求，所以，在系 统设计实现时，我们自始至终以高速度、大规模、通用性强为系统的主要实现目 标。同时，对系统的方便性也给予充分的考虑，系统主机采用奔腾4 处理器。由 前一章所述，在硬件的设计中传感器和数据采集卡都采用了现成的产品，因此， 本章主要是结合数据采集卡及系统信号采集的要求，实现信号调理电路。 4 1 信号调理电路 4 1 1 信号特点 原始生理信号是生物体产生的连续信号，它的幅度是很微弱的，并常被淹没 在强大的共模噪音和射频电场之中，必须经过适当形式的模拟电路放大和预处理 才能进入数字化。信号调理电路具有放大，整形，滤波的功能，能基本实现信号 模拟放大和预处理。由于脑电信号和心电信号都比较徽弱( e e g ：i o - - 1 0 0 u y ，0 5 一l o o h z ：e c g ：o 1 一l m v ，o - - 2 5 0 h z ) ，因此对放大器的要求比较高。 脑电信号与心电信号的共同特点是： ( 1 ) 都是非平稳随机信号。 ( 2 ) 信号非常微弱。 ( 3 ) 由于人体感应( 生物电) 和人体旁路等因素，极易引入外界干扰。 4 1 2 抗干扰 生物信号源本身是高内阻、超低频的微弱信号源，相对被测信号而言，环境 干扰往往要大好几个数量级。干扰源主要有如下几种： ( 1 ) 电极噪声 无论是板状金属电极还是针形电极，由于和电解质或体液接触，在金属界面 上总会产生极化电压； ( 2 ) 无线电波及高频设备的干扰。人体基本上可作为导体来考虑，接上电极导线 浙江大学硕士学位论文 第1 7 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 就会起到收信天线的作用，它接收无线电波以及高频设备( 如高频手术刀) 来的电 磁波； ( 3 ) 被测生理变量以外的人体电现象所引起的噪声。在人体上有种种电现象混杂 在一起，当测量某一生理量( 脑电、心电) 时，其它的电现象( 如肌电) 就会成为干 扰； ( 4 ) 电子器件的噪声； ( 5 ) 电路实际布线的因素所造成的干扰。仪器装置内部的5 0 h z 工频干扰及电源整 流电路的纹波基本上是叠加的，这将导致各通道间和各不同功能板上的交叉干 扰； ( 6 ) 照明及动力设备所引起的干扰，其频率处于绝大多数生理变量的频带范围内。 以上各种干扰可以采用几种方法来消除： ( 1 ) 采用高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低漂移的集成医用放大器作为 调理电路的前置级，同时采用右腿驱动电路来提高输入阻抗( 如图4 一l 所示) 。 图4 - 1 右腿驱动电路原理图 ( 2 ) 市电5 0 h z 干扰一直是生理信号检测过程中量难以克跟随问题之一。可以应 用同步滤波器技术克服5 0 h z 干扰。同步滤波器可以自动跟踪市电频率的变化且 具有极高q 值和理想的梳状滤波特性，而元件的灵敏度却很低，因而很容易获得 4 0 d b 以上的陷波效果，可以从根本上克服5 0 h z 干扰而几乎对有用信号毫无影响。 ( 3 ) 计算机工作噪声往往通过接地线耦合引入各级电路，用滤波的办法很难在 整个o - 2 0 k g z 有效通带内去除干净。经过比较，我们采用光电隔离的方法把模拟 部分和数字部分隔开，从而切断了数字电路噪声经接地阻抗而窜入模拟电路前端 浙江大学硕士学位论文第1 8 页 丝浙江大学硕士学位论文 的通路计算机显示器发出的噪声本质上是电磁波干扰，行频噪声频率较高，可 以用屏蔽和滤波的方法除去，帧频干扰脉冲也可用同样方法去除。 4 1 3 信号调理电路设计实现 在脑电、心电测量时，与差动放大器相联的源阻抗( 包括信号源内阻、电极 阻抗与极化电压的折算阻抗) 是极复杂的，不仅可变，而且两输入端的不平衡也 是绝对的。这种源阻抗的可变与不平衡特性必将导致共模电压向差模电压的转 化，从而造成共模干扰的输出。要减小源阻抗的不利影响，就要求其前置放大器 必须具备比一般生物放大器更高的输入阻抗和更大的共模抑制比。特别对微伏级 的低频脑电信号，可变的高内阻源本身又是强烈的噪声源，放大器的输入信号很 差，对放大器的低噪声特性也就提出了更高的要求不仅要按照低噪声原则进行 设计，而且需要非常注意其安装工艺。 因此放大器前置级的高输入阻抗、高共模仰制比及低噪声特性是实现放大器 所要求的高性能指标的关键。理想的脑电、心电放大器需要有足够的频率响应， 容许通过所有重要的信息并且不产生失真、同时能够滤掉不需要的噪声信号。 据此，在设计中我们采用了全由高性能集成运放构成的同相并联差动放大电 路的输入级形式，简化后的前置放大器电路部分原理图如图4 2 所示。 图4 - 2 前置放大器电路部分原理图 + 1 2 v 浙江大学硕士学位论文 第1 9 页 盟塑垩奎兰婴圭堂垡堡奎 图中a 1 、a 2 组成同相并联输入的第一级放大电路，以提高放大器的输入阻抗： a 3 为差动放大，作为放大器的第二级，用来把a l 、a 2 的双端输出转化为后级需要 的单端输入并割断第一级的共模电压在电路中的传递选径，以提高差动信号的有 效工作范围。前置放大器全部采用了集成运放器件，不仅体积小、价格低，而且 电路设计简单、工作可靠，对电阻等外围器件的要求也相对降低，电路形式保证 放大器具有足够高的输入电阻和共模抑制比，输入级集成运放采用集成双运放 n e 5 5 3 2 ，结合正确的安装工艺，取得了很好的低噪声设计效果。 可以证明，第一级放大电路的输出电压为： u o = u0 l u 0 2 = a m ( u ，l u ，2 ) ( 4 - 1 ) 其中a m = 1 + 2 r 2 坞为该级的电压增益。 显然，在第一级电压输出表达式中没有共模电压成分，因此同相并联的第一 级放大电路不仅不要求外围电阻有任何形式的匹配来保证其共模抑制能力，避免 了电阻精确匹配的麻烦，同时也能方便地实现其增益的调节。电路的对称结构匹 配n e 5 5 3 2 对管的对称性也实现了低漂移的设计效果。 设a 1 、a2 的共模抑制比为c m r r l 、c m r r 2 ，则第一级放大电路的共模抑制比 可表示为 c m r r l 2 ：盟燮! ：曼丝!( 4 2 ) c m r r l 一c m r r 2 即第一级放大电路的共模抑制能力取决于a 1 、a 2 共模抑制比的差异。选择 n e 5 5 3 2 对管的特性参数，可使得c m r r l 2 具有足够大的数值。两级放大电路的总共 模抑制比为 c m r r ：a a , xc m r r 3 x c m r r l 2 ( 4 3 ) 以1 c m r r 3 + c m r r l 2 式中c m r r 3 为a 3 的共模抑制比，即由图示的同相并联差动放大电路构成脑电 前置放大器时，其共模抑制能力取决于a l 、a 2 共模抑制比的一致性及a 3 的共模抑 制比、差动放大级的闭环增益、电阻r f 与r 1 的匹配精度和每级差动放大增益等诸 多因素。严格挑选a l 、a 2 的参数，使得其共模抑制比的差异不大于0 5 d b 。即有： c m r r l 2 1 6 0 d b a c m r r 3 ( 4 4 ) 浙江大学硕士学位论文 第2 0 页 于是： c m r r 兰a d l c m r r 3( 4 - 5 ) 此时，两级放大电路的共模抑制比主要由第一级的差动放大增益和第二级 的共模抑制比决定。理论证明，提高前置级的电压增益也有利于降低放大器的噪 声。实际设计中放大器的电压增益主要分配在第一级。当把数微伏的脑电信号放 大到数百毫伏时a 。可达数万数量级即使c m r r 3 有限，c m r r 也可作得足够大。 由于n e 5 5 3 2 具有理想的低噪声特性配合设计中电压增益的合理分配及，正确的 安装工艺，放大器的噪声性能也易于彳导以满足。 放大器部分技术指标如下： 放大器参数技术指标 通道8 通道输入，总线结构 输入方式双端差动输入 放大倍数l 0 0 0 5 0 0 0 0 可调 准确度 o 5 h 失真度小于1 输入阻抗 1 4 5 m 频带宽度0 5 d b 一3 d b 共模抑制大于1 l o d b 时间漂移小于3 u v h ( 输入短路，预热1 小时后，在最大增益时折算至 输入端 温度漂移小于3 u v h ( 输入短路，预热l 小时后，在最大增益时折算至 输入端 噪声小于3 u vi m s ( 输入短路，在最大增益3 0 k 时折算至输入端 小于2 u vr m s ( 输入短路，在最大增益l o k 时折算至输入端 上限频率1 0