基于ARM的单电源心电图检测的原理与算法浅析

中心议题：
    *  心电信号采集系统的基本架构
    *  心电信号采集系统的硬件电路设计
    *  数据处理的基本步骤
解决方案：
    *  采用ADI公司基于ARM7 TDMI核的MCU ADuC7020
    *  采用单电源供电
    *  采用简单实用的算法

随着心电图技术的临床应用和电子技术的发展，心电图作为生物医学测量中一项较成熟、应用较广泛的技术，已逐渐成为一种常规临床检查的手段，并在心脏疾病的诊断、监护以及药效分析等方面发挥着十分重要的作用。

目前常用的心电检测电路多为双电源供电，这种方案需要很多的电源器件和较大面积的布局布线，而这些都将增加产品的成本。

本文给出的设计采用单电源供电，可以解决上述问题并降低产品成本，同时该设计还在基于ARM核的嵌入式系统中采用了简单实用的算法，能快速准确定位QRS复波(即计算人的心率)。该设计面向广大家庭用户而设计，体积较小，只需要一台个人电脑与之连接，便可实时地操作、观测心电信号。

心电信号采集系统的基本架构如图1所示。人体的心电信号经电极和专用导联线从人体送至系统。通过滤波和放大调节电路，微弱的心电信号被放大到合适的幅值，并处于A/D转换范围之内。


图1：心电信号采集系统的基本架构

系统的控制和数据的处理由ADI公司基于ARM7 TDMI核的MCU ADuC7020来完成。这款芯片有丰富的片内外围电路，处理速度高达40MIPS，A/D转换速度可达1MSPS，具有很高的性价比。最后将结果由 ADuC7020通过UART口送至计算机，由计算机通过由LabVIEW编写的界面将结果直观地显示出来或存储下来。图2是基本的硬件电路图。


图2：基本的硬件电路

从人体或是心电信号发生器上采集到的心电信号幅值在0.05～5mV之间(一般为2mV)，频率在0.05Hz～75Hz之间。心电信号要经过缓冲、匹配电阻网络、电压放大和滤波等几级电路。
 

心电信号首先经过一个两级的RC低通滤波电路，进入缓冲级。信号进入系统之前，需要除去高频分量，因此这里设计了一个截止频率为300Hz的低通滤波器，以保证0.05～75Hz的微弱心电信号不会被衰减。缓冲级由电压跟随器组成，它可以提高整个放大电路的输入阻抗，降低输出阻抗。为保证差分信号的一致性，应选用集成在芯片上的放大器。匹配电阻网络通常采用威尔逊电中心端网络，它通过特定的电阻网络获得威尔逊电中心端作为整个ECG系统的参考点。

滤波放大电路的前级采用负反馈差分放大电路，这里使用ADI公司可调增益高共模抑制比的仪表放大器AD8221作为前级放大器。放大倍数设为8倍，由公式G=49.4kΩ/RG+1计算得到，其中RG是AD8221两个RG管脚之间的电阻值。

这个电阻应当选用高精度、低温漂的金属膜电阻，以保证AD8221的低噪声性能。AD8221的REF管脚没有接地，而是和一个低通滤波器构成负反馈回路，以便能有效地滤除直流分量，从而使U1处的电压始终箝位在1.25V。因为是单电源供电，而不同导联的心电信号电压有正有负，所以一定要提供一个合适的箝位电压。ADuC7020的AD转换模式下电压输入范围是0-2.5V，这里就选择中间值1.25V作为箝位电压。

AD8221输出的单端信号幅值非常小，其中还混有大量干扰，无法进行数据处理。后级滤波放大电路由一个增益较大的有源低通组成，增益可调。不同人的心电信号强弱不一样，考虑到有衰减，一般将该增益设为150倍。系统的传递函数为：

这两个低通滤波器都要求具有低电压偏移、低温漂和低噪声特性，ADI公司的轨到轨输入输出双运放AD8607能够很好地满足这些要求。由于第二级放大器是反相端输入，所以最后得到的信号是反相的，这可以在软件中再作处理。

从保护病人和提高系统的共模抑制比两方面考虑，必须将共模信号反相并放大后，再反馈给人体，这样系统和人体就共同构成了一个电压并联负反馈网络，即通常所说的右腿驱动电路。由ADuC7020对处理后的心电信号进行AD转换，选择定时器控制的ADC采样模式。一次A/D转换结束，触发ADC中断，在中断服务程序中对数字信号进行处理。

处理心电数字信号的关键是对心电信号中QRS复波的精确识别。正常人的QRS波群的宽度为0.06至0.10秒，且不受心律变化的影响。针对R 波很尖锐的特点，我们通过一个滑动时间窗判断信号峰、谷是否满足要求，同时确认其是否在时间窗内。对信号幅值的阈值采用双可变阈值法，即对波形设置波峰阈值和波谷阈值。如果峰阈值和谷阈值在一段适当时间内有较大变化，则重新设置峰阈值和谷阈值。下面我们将对QRS复波定位和心律计算进行讨论。对起始一段时间的信号只进行反相和滤波处理，这是为了将倒置的心电信号恢复过来，并避免信号初期的波动影响阈值。然后在一定的时期内，根据采样得到的数据设置峰阈值 Thpeak 和谷阈值THtrough，然后对QRS波进行定位。最后，按以下步骤(见图3)进行数据处理。


图3：数据处理的基本步骤

读取新采样点Ni：

1)判断采样的信号点幅值是否大于峰阈值Thpeak。如果不满足，则回到第1)步。

2)如果满足条件，则开始计数n＝1，并记录n值为peaktime1。将时间窗的起始边滑至此处。

3)继续采样Ni+1，每采样一次则n＋1。

4)判断新的采样点Ni+1是否小于谷阈值。如果不满足，则回到第4)步。

5)如果满足采样点小于谷阈值Thtrough，则记录该点的n值为troughtime1。

6)判断这两次满足幅值要求的信号点时刻troughtime1和peaktime1之差是否在时间窗内，即是否小于窗宽度THtime。如果不小于THtime，则回到第1)步。

7)如果满足，则这段信号被认为是一个QRS波群。Peaktime1就被定位为一个R波。

有了定位的R波，就可以在此基础上按以下步骤统计心率：1)找到第一个R波，并记录n值为peaktime1；2)找到第二个R波，并记录n值为peaktime2；3)按照以下公式计算心律。

实践证明，采用这种算法计算得到的心律准确率高、计算简便、易于实现，并最终在PC机上观察到心电信号波形和心律值。