常用人体生理信号采集与分析概述

常用人体生理信号采集与分析概述人体生理信号承载着生命活动的核心节律与功能状态信息，其采集与分析是连接基础医学研究、临床诊断、健康管理及人机交互的关键技术纽带。从重症监护室的多参数监护仪，到可穿戴设备的日常健康监测，生理信号的精准获取与深度解析已成为生物医学工程、康复工程等领域的核心研究方向。本文系统梳理常用生理信号的类型、采集技术的原理与实践、分析方法的技术路径，并探讨其在多场景下的应用价值与发展挑战。一、人体生理信号的分类与生理特性人体生理信号可根据来源与功能分为电生理信号、机械运动与流体信号、生化与热信号等，不同信号的时域特性、频域范围及生理意义存在显著差异：（一）电生理信号电生理信号源于细胞的离子跨膜运动，反映神经、肌肉等组织的电活动状态：心电信号（ECG）：由心肌细胞的去极化/复极化过程产生，典型波形包含P波（心房除极）、QRS波群（心室除极）、T波（心室复极），频率范围0.05~100Hz，幅值50μV~5mV。其周期性与节律性是评估心脏电活动、诊断心律失常（如房颤、早搏）的核心依据。脑电信号（EEG）：源于大脑皮层神经元的突触后电位总和，按频率分为δ（0.5~4Hz，深睡）、θ（4~8Hz，浅睡/冥想）、α（8~13Hz，清醒放松）、β（13~30Hz，专注活动）、γ（>30Hz，认知加工）频段，幅值10~100μV。其非平稳性与多源叠加特性，使其在癫痫监测、脑机接口（BCI）中具有独特价值。肌电信号（EMG）：骨骼肌收缩时肌纤维的动作电位总和，表面肌电（sEMG）频率范围20~500Hz，幅值10μV~5mV；针电极肌电（nEMG）可捕捉单根肌纤维放电，频率更高。其与肌肉活动的时空关联，是运动意图识别、康复评估（如脑卒中后肌肉功能）的关键信号。（二）机械运动与流体信号此类信号反映器官的机械运动或流体动力学状态：呼吸信号：反映胸廓/腹部的容积变化（机械运动）或气流速率（流体信号），频率0.1~0.5Hz（对应呼吸频率12~30次/分钟）。可通过阻抗式（胸阻抗变化）、应变式（胸带张力）、气流式（呼吸流量传感器）采集，用于睡眠呼吸暂停监测、重症监护。脉搏与血压信号：脉搏源于动脉搏动，频率与心率一致（0.5~5Hz，对应心率30~300次/分钟）；血压分为收缩压（心脏射血期）与舒张压（心室舒张期），示波法通过压力传感器与振荡波分析实现无创测量，柯氏音法依赖听诊器与袖带压力变化。（三）生化与热信号此类信号反映代谢水平与能量平衡：血氧饱和度（SpO₂）：基于血红蛋白对红光（660nm）与红外光（940nm）的吸收率差异，通过光电体积描记（PPG）技术采集，反映血液携氧能力，频率与脉搏同步（0.5~5Hz）。体温信号：核心体温（36~37℃）反映代谢水平，皮肤温度受环境与血管舒缩影响。接触式（热电偶、热敏电阻）与非接触式（红外热成像）采集方式，在感染监测、热应激评估中广泛应用。二、常用生理信号采集技术与设备生理信号采集需平衡信号质量、佩戴舒适度与场景需求，无创采集技术凭借低侵入性成为主流，部分场景需结合有创手段提升精度：（一）电生理信号采集心电采集：静态监测：12导联心电图机通过肢体与胸导联电极（Ag/AgCl材质，降低极化电位）同步采集，覆盖心脏不同解剖区域，适用于心律失常筛查。动态监测：Holter（24~72小时）、植入式心电监测仪（如RevealLINQ）通过单/多导联长期记录，捕捉偶发心律失常；可穿戴设备（如AppleWatch的ECG功能）采用干电极或湿电极，实现日常房颤筛查。脑电采集：临床EEG：国际10-20系统电极帽（银/氯化银电极）采集16~256导信号，配合导电膏降低接触阻抗（<5kΩ），用于癫痫定位、睡眠分期。便携式EEG：干电极（如石墨烯电极）或柔性电极（如丝印电极）降低佩戴复杂度，适用于移动场景下的脑状态监测（如疲劳驾驶预警）。肌电采集：表面肌电：双极电极（间距2~3cm）贴于肌腹表面，采集运动单位动作电位的时空叠加信号，需避免肌间串扰；无线sEMG设备（如DelsysTrigno）支持多通道同步采集，用于运动生物力学分析。针电极肌电：同心圆针或单纤维针插入肌肉，采集单根或少数肌纤维的放电，用于神经肌肉疾病诊断（如重症肌无力）。（二）机械与流体信号采集呼吸采集：阻抗式：通过胸电极施加低频电流（<100kHz），测量胸廓阻抗变化（ΔZ），反映呼吸时相；缺点是易受运动伪影干扰。应变式：胸带内置应变片或光纤传感器，感知胸廓扩张/收缩的张力变化，适用于睡眠呼吸监测。气流式：热式或压差式传感器测量口鼻气流速率，精准度高但佩戴不便，多用于睡眠实验室。血压与脉搏采集：无创血压（NIBP）：示波法通过充气袖带的压力振荡波分析收缩压、舒张压与平均压，代表设备如欧姆龙U30；柯氏音法依赖听诊器捕捉血管搏动音，为临床金标准但效率低。连续血压监测：脉搏波传导时间（PTT）结合PPG与ECG，通过算法估算血压，可穿戴设备（如三星GalaxyWatch）采用此技术，但需个体化校准。有创血压：动脉导管直接测量血管内压力，精度高但风险大，仅限重症监护。（三）生化与热信号采集血氧采集：脉搏血氧仪：指夹式设备通过红光与红外光的透射/反射测量PPG信号，计算SpO₂；运动场景下需抗运动伪影算法（如自适应滤波）提升精度。组织血氧仪：近红外光谱（NIRS）技术测量肌肉/脑组织的氧合血红蛋白浓度，用于运动疲劳评估、脑功能成像。体温采集：接触式：热电偶贴于腋下/耳道，响应时间快（<10秒）；柔性热敏电阻集成于可穿戴设备，监测皮肤温度变化。非接触式：红外热像仪捕捉体表红外辐射，生成温度分布图，用于糖尿病足神经病变筛查（足部温度不对称）。三、生理信号分析方法与技术路径生理信号的分析需解决噪声抑制、特征提取与模式识别三大核心问题，结合时域、频域、时频域与机器学习方法实现精准解读：（一）信号预处理生理信号易受工频干扰（50/60Hz）、肌电干扰（心电）、运动伪影（脑电/PPG）影响，需通过滤波、去噪与基线校正提升信噪比：滤波：心电采用带通滤波（0.05~100Hz），脑电采用带通（0.5~100Hz）或频段滤波（如α波8~13Hz），肌电采用高通滤波（20Hz以上）。去噪：独立成分分析（ICA）分离脑电中的眼电、肌电伪影；小波去噪处理非平稳信号（如房颤心电的复杂波形）。基线校正：消除信号的直流偏移（如呼吸信号的基线漂移），采用多项式拟合或差分法。（二）时域分析聚焦信号的幅值、周期、形态特征：心电：QRS波群检测（如Pan-Tompkins算法）、心率变异性（HRV）分析（RR间期的标准差、Poincaré图），评估自主神经功能。肌电：均方根（RMS）反映肌肉激活程度，中位频率（MF）下降提示肌肉疲劳。呼吸：呼吸频率（RR）、潮气量（VT）通过胸廓容积变化计算。（三）频域分析将信号转换为频率域，揭示能量分布与节律特性：脑电：功率谱密度（PSD）分析各频段能量占比，α波占比升高提示放松状态；事件相关电位（ERP）的频域特征（如P300的γ频段能量）用于认知评估。心率变异性：低频（LF，0.04~0.15Hz）与高频（HF，0.15~0.4Hz）成分比，反映交感/副交感神经平衡。肌电：频谱分析（如Welch法）的中位频率（MF）与平均功率频率（MPF），用于肌肉疲劳分级。（四）时频域分析处理非平稳信号（如癫痫发作时的脑电、运动中的肌电）：短时傅里叶变换（STFT）：固定窗长分析时变频率，但时间-频率分辨率受限。小波变换：多尺度分解信号，捕捉瞬时频率变化（如房颤心电的复杂节律）。希尔伯特-黄变换（HHT）：自适应分解信号为固有模态函数（IMF），分析非线性、非平稳信号（如呼吸暂停时的PPG）。（五）机器学习与模式识别结合特征工程与算法模型，实现疾病诊断、动作识别等功能：传统机器学习：支持向量机（SVM）分类肌电动作（如握拳、伸指），随机森林预测心血管风险（基于HRV、血压特征）。深度学习：卷积神经网络（CNN）识别心电心律失常（如MIT-BIH数据库的房颤分类），循环神经网络（RNN/LSTM）处理时序生理信号（如睡眠分期）。多模态融合：结合ECG、PPG、加速度计信号，提升可穿戴设备的健康监测精度（如跌倒检测、睡眠质量评估）。四、生理信号采集与分析的应用场景生理信号技术已深度渗透医疗、运动、健康管理与人机交互领域，创造显著临床与社会价值：（一）临床医疗重症监护（ICU）：多参数监护仪同步采集ECG、呼吸、SpO₂、血压，实时预警心律失常、呼吸衰竭；脑电监测（cEEG）用于昏迷患者的脑功能评估。远程医疗：可穿戴心电设备（如AliveCorKardia）实现房颤居家筛查，结合AI分析报告，降低就医成本；远程血压监测辅助高血压管理。康复医学：sEMG驱动的假肢（如DEKAArm）通过肌电信号识别运动意图，实现精准控制；脑机接口（BCI）帮助瘫痪患者通过脑电控制轮椅、机械臂。（二）运动科学与康复运动员训练：sEMG分析肌肉激活时序（如跑步时股四头肌与腘绳肌的协同），优化技术动作；NIRS监测肌肉氧合，预防过度训练。康复评估：脑卒中患者的肌电信号特征（如募集延迟、协同收缩率）用于运动功能分级；步态分析（结合压力传感器、惯性测量单元）评估下肢康复效果。（三）健康管理与可穿戴设备日常监测：智能手表（如AppleWatch、华为Watch）通过PPG、ECG监测心率、房颤、血氧，结合AI算法提供睡眠质量（REM、深睡分期）、压力水平（HRV分析）报告。慢性病管理：连续血糖监测（CGM）结合皮肤电信号（EDA），预测糖尿病患者的低血糖事件；呼吸监测设备（如WithingsSleep）筛查睡眠呼吸暂停。（四）人机交互与智能系统脑机接口（BCI）：基于运动想象的EEG信号，实现游戏控制、虚拟键盘输入；情感计算通过EEG、EDA信号识别用户情绪（如焦虑、专注），优化人机交互体验。智能假肢与外骨骼：肌电信号实时解码运动意图，控制假肢的抓握、伸展；外骨骼机器人（如EksoBionics）通过sEMG与力传感器协同，辅助截瘫患者行走。五、当前挑战与未来发展方向尽管生理信号技术取得显著进展，仍面临多维度挑战，未来需从硬件、算法、应用场景突破：（一）现存挑战信号质量与伪影干扰：运动、电磁干扰（如手机）导致PPG、EEG信号失真，需研发抗干扰传感器（如柔性应变传感器）与鲁棒算法（如迁移学习应对个体差异）。多模态信号同步采集：不同信号的采样率、时间基准差异（如ECG500Hzvs加速度计100Hz），需解决时间对齐与融合难题。临床转化与标准化：可穿戴设备的诊断精度（如房颤筛查）需通过大规模临床试验验证，建立行业标准（如ISO____）。（二）未来展望柔性与无创采集技术：石墨烯电极、液态金属传感器实现皮肤贴合的长期监测；无创血糖监测（如拉曼光谱、光声成像）突破传统采血限制。多模态与AI深度融合：结合ECG、PPG、代谢组学数据，构建“数字孪生”健康模型，实现疾病早筛（如阿尔茨海默病的脑电+血液标志物）。边缘计算与实时分析：在可穿戴设备端部署轻量化AI模型（如TensorFlowLit