基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计
发布时间：2021-07-22 07:36
人民健康问题是一个关系到国计民生的重要问题,近年来涌现出了许多有特色的无创检测人体生理信号的仪器。但是现有产品依然存在许多问题:通用性差,无法模块化扩展;体积大,不便携;智能分析功能不足。所以需要设计可模块化扩展、便携式、智能化的生理信号采集与分析仪器。论文的主要研究工作如下:1、设计与实现了多生理信号采集终端,可用于采集电生理信号（包括心电、肌电等）与非电生理信号（包括脉搏、皮肤电等）。选用TI公司的ADS1298作为电生理信号的模拟前端、ADS101E08S作为通用信号的模拟前端、AFE4400作为光电容积脉搏波的模拟前端,选择USB作为主要通信方式并选用Cypress公司的CY7C68013A作为接口芯片。设计并实现了前端采集电路的硬件与FPGA的逻辑电路,实现了多生理信号采集功能,可作为一个独立的采集仪器使用。该仪器委托了浙江省医疗器械检验研究院参照GB9706.1对其进行了安全性测试,在正常工作温度下与潮湿预处理后的测试中,泄露电流均小于0.001mA,都可耐受最高1500V的试验电压。2、论文在数据采集功能的基础上,基于全可编程芯片ZYNQ设计了智能分析终端,解决了多生理信...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?２０１３年至２０１８年我国卫生健康费用及增速１３１??
支持６３通道数据输入，整合了视频与ＶＯＩＰ对讲功能，最大采样率??２０００Ｈｚ，同时具有一些理疗和打鼾提醒的功能，但是每次使用都需要重新连接大量电极和??传感器，使用不方便［１８］。传统的多生理信号数据采集仪器往往价格昂贵、体型巨大、不利??于外出携带，而且结构固定，无法进行模块扩展、功能订制或添加智能算法，其中部分仪??器由于版权等问题甚至无法导出原始数据供学术研究使用。??（ａ）迈瑞公司的ＢｅｎｅＶｉｓｉｏｎＮ系列监护仪?（ｂ）?Ｐｈｉｌｉｐｓ公司的Ａｌｉｃｅ?６多导睡眠仪??图１．３多生理信号的采集和监护仪器Ｆ，１８ｌ??（３）生理信号数据库：众多学者在研究生理信号采集技术的同时，留下了许多珍贵的??历史数据，其中最为人熟知的就是一些比较著名的生理信号数据库了。典型的有：美国麻??省理工学院建立的ＭＩＴ－ＢＩＨ数据库在分析心律失常等研究领域有着特殊的意义，是世界范??围内最受认可的专业数据库［１９］。ＩＳＲＵＣ数据库是随机从多导睡眠仪记录中采集整夜８小时??的ＰＳＧ数据，每个记录包含１９个通道，分为３０ｓ的时间段，由两个专家视觉评测并进行睡??眠分期（ａｗａｋｅ、ＮＲＥＭ?（Ｎｌ、Ｎ２、Ｎ３）［２Ｇ］。ＭＩＭＩＣ数据库是美国麻省理工学院提供的一??个对公众开放的多参数重症监护数据库，提供了诸如心电信号、光电容积脉搏波信号、动??脉血压信号和呼吸信号等从ＩＣＵ病房中采集的生理信号ＤＥＡＰ数据库是专业的情绪数??据库，记录了?３２名参与者观看４０段视频画面时的脑电信号和外周生理信号，同时包含被??试对唤醒、效价、喜欢与否、主导和熟悉程度的评分［２２］。这些数据库在各自的应用领域中??已经被广泛认可，并得到了不少研究成果
?机＋采集模块的形式实现多种信号的实时采集，灵活性特别高，而且可以在磁共振环境中??使用，但是设备整体体积比较大，而且价格十分昂贵，方案也比较老旧［２４］。这类仪器可以??根据实际需求去调整加载的功能模块，得到的信号质量好，但往往体积庞大、价格昂贵而??且使用还很复杂，这使得它们只能被应用于专业领域，而且需要受过专业训练的人员进行??操作。??ＯＨＨＲｉＶＨＭＩＤ??ｉｖ?＿■＿＿＿■■■?■＿??（ａ）?ＧＥ公司的ＢＩＸ５系列监护仪?（ｂ）?Ｂ丨ＯＰＡＣ公司的多导生理仪??图１．４可模块化扩展的多生理信号采集仪器ｌ２３，Ｍｌ??（２）便于携带：近年来，由于健康产业的迅速发展以及集成电路的技术进步，可穿戴设??备作为最便于携带的设备受到了众多国际一流厂商的高度重视：Ａｐｐｌｅ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｓａｍｓｕｎｇ、??Ａｄｉｄａｓ、华为等厂商均开发了多款手环类可穿戴设备，这些设备有着良好的人机交互界面与??较好的使用效果［２５］，但是往往功能比较单一，仅能测量脉搏、运动、气压等参数中的一个或??几个，少数设备如Ａｐｐｌｅ?Ｗａｔｃｈ有心电检测功能。学术界关于可穿戴设备的研究则更加丰富??且有创造力：ＫａｉｓｔｉＭａｔｔｉ等人基于ＭＥＭＳ技术设计的一个压力脉搏波传感阵列见１．５（ａ），可??用于远程心脏监护与个人医疗监护，但是用于冠状动脉疾病的诊断还是不够的［２６］；?Ｍａｈｍｕｄ??ＭｄＳｈａａｄ等人设计的新型可穿戴传感器指环见］．５（ｂ），它可以采集皮肤电反应、心率、皮肤??温度、运动，整体设计很精巧，但是没有心电的检测功能［２７］；?ＴａｄａＹａｓｕｎｏｒｉ等人基于导电??油墨和导电海绵设计了一件智能Ｔ恤见１．５（ｃ），
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动协同式生理健康监测和共享技术研究[J]. 王海鹏,张思美,周文强,龚岩,李泽. 西北工业大学学报. 2018(03)
[2]动态心电图导联系统的前世今生[J]. 杨静,刘鸣. 实用心电学杂志. 2017(04)
[3]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[4]使用12导联与3导联分析动态心电图的优劣[J]. 邓国兰,张楠,李骊华,罗素新. 重庆医科大学学报. 2010(07)
[5]基于CORDIC算法的高精度浮点超越函数的FPGA实现[J]. 李全,李晓欢,陈石平. 电子技术应用. 2009(05)
[6]呼吸信号检测方法的研究[J]. 郝连旺,宋涛. 微纳电子技术. 2007(Z1)
[7]人体血氧饱和度监测方法的研究[J]. 严新忠,杨静,郭略. 医疗装备. 2005(12)
[8]呼吸信号检测技术的研究进展[J]. 席涛,杨国胜,汤池. 医疗卫生装备. 2004(12)
[9]关于统计学习理论与支持向量机[J]. 张学工. 自动化学报. 2000(01)
博士论文
[1]表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究[D]. 赵章琰.中国科学技术大学 2010
[2]胸—头脉搏波传导时间测量技术研究[D]. 姬军.第四军医大学 2006
硕士论文
[1]基于FPGA的肌电解码及假肢控制SoC系统设计[D]. 陈旭.华中科技大学 2017
[2]基于多生理信号的情绪识别方法研究[D]. 何成.浙江大学 2016
[3]基于统一平台的系列多参数生理信号监测仪的硬件开发[D]. 吴灶全.浙江大学 2016
[4]母胎心电信号的盲源分离研究[D]. 耿云志.浙江大学 2015
[5]基于Cortex-M3的多功能便携式心电监护仪设计[D]. 张爱琴.浙江大学 2014
[6]基于光电容积脉搏波的舒张期衰减时间常数的研究[D]. 侯凌霄.浙江大学 2012
[7]应用独立分量分析法去除心电信号中呼吸信号的仿真[D]. 庞雪莲.河北工业大学 2007
本文编号：3296728
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?２０１３年至２０１８年我国卫生健康费用及增速１３１??
支持６３通道数据输入，整合了视频与ＶＯＩＰ对讲功能，最大采样率??２０００Ｈｚ，同时具有一些理疗和打鼾提醒的功能，但是每次使用都需要重新连接大量电极和??传感器，使用不方便［１８］。传统的多生理信号数据采集仪器往往价格昂贵、体型巨大、不利??于外出携带，而且结构固定，无法进行模块扩展、功能订制或添加智能算法，其中部分仪??器由于版权等问题甚至无法导出原始数据供学术研究使用。??（ａ）迈瑞公司的ＢｅｎｅＶｉｓｉｏｎＮ系列监护仪?（ｂ）?Ｐｈｉｌｉｐｓ公司的Ａｌｉｃｅ?６多导睡眠仪??图１．３多生理信号的采集和监护仪器Ｆ，１８ｌ??（３）生理信号数据库：众多学者在研究生理信号采集技术的同时，留下了许多珍贵的??历史数据，其中最为人熟知的就是一些比较著名的生理信号数据库了。典型的有：美国麻??省理工学院建立的ＭＩＴ－ＢＩＨ数据库在分析心律失常等研究领域有着特殊的意义，是世界范??围内最受认可的专业数据库［１９］。ＩＳＲＵＣ数据库是随机从多导睡眠仪记录中采集整夜８小时??的ＰＳＧ数据，每个记录包含１９个通道，分为３０ｓ的时间段，由两个专家视觉评测并进行睡??眠分期（ａｗａｋｅ、ＮＲＥＭ?（Ｎｌ、Ｎ２、Ｎ３）［２Ｇ］。ＭＩＭＩＣ数据库是美国麻省理工学院提供的一??个对公众开放的多参数重症监护数据库，提供了诸如心电信号、光电容积脉搏波信号、动??脉血压信号和呼吸信号等从ＩＣＵ病房中采集的生理信号ＤＥＡＰ数据库是专业的情绪数??据库，记录了?３２名参与者观看４０段视频画面时的脑电信号和外周生理信号，同时包含被??试对唤醒、效价、喜欢与否、主导和熟悉程度的评分［２２］。这些数据库在各自的应用领域中??已经被广泛认可，并得到了不少研究成果
?机＋采集模块的形式实现多种信号的实时采集，灵活性特别高，而且可以在磁共振环境中??使用，但是设备整体体积比较大，而且价格十分昂贵，方案也比较老旧［２４］。这类仪器可以??根据实际需求去调整加载的功能模块，得到的信号质量好，但往往体积庞大、价格昂贵而??且使用还很复杂，这使得它们只能被应用于专业领域，而且需要受过专业训练的人员进行??操作。??ＯＨＨＲｉＶＨＭＩＤ??ｉｖ?＿■＿＿＿■■■?■＿??（ａ）?ＧＥ公司的ＢＩＸ５系列监护仪?（ｂ）?Ｂ丨ＯＰＡＣ公司的多导生理仪??图１．４可模块化扩展的多生理信号采集仪器ｌ２３，Ｍｌ??（２）便于携带：近年来，由于健康产业的迅速发展以及集成电路的技术进步，可穿戴设??备作为最便于携带的设备受到了众多国际一流厂商的高度重视：Ａｐｐｌｅ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｓａｍｓｕｎｇ、??Ａｄｉｄａｓ、华为等厂商均开发了多款手环类可穿戴设备，这些设备有着良好的人机交互界面与??较好的使用效果［２５］，但是往往功能比较单一，仅能测量脉搏、运动、气压等参数中的一个或??几个，少数设备如Ａｐｐｌｅ?Ｗａｔｃｈ有心电检测功能。学术界关于可穿戴设备的研究则更加丰富??且有创造力：ＫａｉｓｔｉＭａｔｔｉ等人基于ＭＥＭＳ技术设计的一个压力脉搏波传感阵列见１．５（ａ），可??用于远程心脏监护与个人医疗监护，但是用于冠状动脉疾病的诊断还是不够的［２６］；?Ｍａｈｍｕｄ??ＭｄＳｈａａｄ等人设计的新型可穿戴传感器指环见］．５（ｂ），它可以采集皮肤电反应、心率、皮肤??温度、运动，整体设计很精巧，但是没有心电的检测功能［２７］；?ＴａｄａＹａｓｕｎｏｒｉ等人基于导电??油墨和导电海绵设计了一件智能Ｔ恤见１．５（ｃ），
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动协同式生理健康监测和共享技术研究[J]. 王海鹏,张思美,周文强,龚岩,李泽. 西北工业大学学报. 2018(03)
[2]动态心电图导联系统的前世今生[J]. 杨静,刘鸣. 实用心电学杂志. 2017(04)
[3]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[4]使用12导联与3导联分析动态心电图的优劣[J]. 邓国兰,张楠,李骊华,罗素新. 重庆医科大学学报. 2010(07)
[5]基于CORDIC算法的高精度浮点超越函数的FPGA实现[J]. 李全,李晓欢,陈石平. 电子技术应用. 2009(05)
[6]呼吸信号检测方法的研究[J]. 郝连旺,宋涛. 微纳电子技术. 2007(Z1)
[7]人体血氧饱和度监测方法的研究[J]. 严新忠,杨静,郭略. 医疗装备. 2005(12)
[8]呼吸信号检测技术的研究进展[J]. 席涛,杨国胜,汤池. 医疗卫生装备. 2004(12)
[9]关于统计学习理论与支持向量机[J]. 张学工. 自动化学报. 2000(01)
博士论文
[1]表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究[D]. 赵章琰.中国科学技术大学 2010
[2]胸—头脉搏波传导时间测量技术研究[D]. 姬军.第四军医大学 2006
硕士论文
[1]基于FPGA的肌电解码及假肢控制SoC系统设计[D]. 陈旭.华中科技大学 2017
[2]基于多生理信号的情绪识别方法研究[D]. 何成.浙江大学 2016
[3]基于统一平台的系列多参数生理信号监测仪的硬件开发[D]. 吴灶全.浙江大学 2016
[4]母胎心电信号的盲源分离研究[D]. 耿云志.浙江大学 2015
[5]基于Cortex-M3的多功能便携式心电监护仪设计[D]. 张爱琴.浙江大学 2014
[6]基于光电容积脉搏波的舒张期衰减时间常数的研究[D]. 侯凌霄.浙江大学 2012
[7]应用独立分量分析法去除心电信号中呼吸信号的仿真[D]. 庞雪莲.河北工业大学 2007
本文编号：3296728
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