嵇曉強(qiáng)，趙春華，寧春玉，張亭亭，谷佳音，田峰

（1.長(zhǎng)春理工大學(xué)　生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春　130022；2.東北大學(xué)　中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院，沈陽(yáng)　110819）

基于BMD101的心率變異性分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

嵇曉強(qiáng)1，趙春華1，寧春玉1，張亭亭2，谷佳音1，田峰1

（1.長(zhǎng)春理工大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春130022；2.東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院，沈陽(yáng)110819）

心率變異性分析在臨床應(yīng)用上發(fā)揮著重要的作用。針對(duì)現(xiàn)有心率變異性分析系統(tǒng)體積龐大、功耗較高、價(jià)格昂貴等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于高集成度心電信號(hào)檢測(cè)和處理片上設(shè)備BMD101模塊的心率變異性分析系統(tǒng)。首先通過(guò)BMD101模塊采集人體心電信號(hào)，并轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)，然后通過(guò)串口送給計(jì)算機(jī)處理。計(jì)算機(jī)首先對(duì)心電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取出RR間期數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，獲得所需要的心率變異性主要參數(shù)。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明：本系統(tǒng)采集的心電信號(hào)準(zhǔn)確、穩(wěn)定、噪聲少，時(shí)域頻域分析結(jié)果準(zhǔn)確、可靠，且系統(tǒng)功耗低、體積小，能夠?qū)崿F(xiàn)基本的心率變異性分析功能，可滿足臨床便攜式心率變異性分析設(shè)備的需求。

心率變異性；BMD101；心電信號(hào)；時(shí)域；頻域

心率變異性（Heart Rate Variability，HRV）是指心率節(jié)奏快慢隨時(shí)間所發(fā)生的變化。HRV中包含著大量有關(guān)心血管調(diào)節(jié)的信息，可用于定量評(píng)估心臟交感神經(jīng)、迷走神經(jīng)的張力及兩者的均衡性，可作為無(wú)創(chuàng)檢查心臟自主神經(jīng)調(diào)節(jié)功能的手段［1］。臨床研究證實(shí)了HRV與心血管疾?。ㄈ邕\(yùn)動(dòng)猝死、冠心病、心力衰竭、高血壓、急性心肌梗死等）、糖尿病息息相關(guān)［2-4］。HRV分析具有無(wú)創(chuàng)性、高敏感性、定量、重復(fù)性等優(yōu)點(diǎn)，已成為近年來(lái)研究心電信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，且在目前的心血管疾病檢測(cè)與功能康復(fù)等方面有重要臨床意義［5］。

目前存在的心電監(jiān)護(hù)產(chǎn)品一般都具備HRV分析的功能，但是存在設(shè)備體積龐大、功耗較高、價(jià)格昂貴的問(wèn)題。隨著傳感器的高度集成化，醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)逐漸向微型化、智能化、可定制、穿戴式的方向發(fā)展［6］。本系統(tǒng)以BMD101片上系統(tǒng)作為心電信號(hào)采集模塊，搭建了心電信號(hào)采集電路，實(shí)現(xiàn)了對(duì)心電信號(hào)實(shí)時(shí)采集與傳輸。同時(shí)，在上位機(jī)上獲得實(shí)時(shí)心電信號(hào)數(shù)據(jù)及波形，完成了HRV時(shí)域、頻域分析與監(jiān)測(cè)功能。

1　心電信號(hào)采集硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程

HRV分析硬件系統(tǒng)由生物醫(yī)學(xué)信號(hào)電極、BMD101心電采集模塊、串口通信模塊及上位機(jī)組成。人體心電信號(hào)通過(guò)與人體接觸的電極（Ag-AgCl電極或指夾電極）和導(dǎo)聯(lián)線進(jìn)入BMD101心電采集模塊中。BMD101實(shí)現(xiàn)生理信號(hào)的模擬放大、模擬濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理等功能。數(shù)字心電信號(hào)在Tx引腳輸出，并通過(guò)串口RS232實(shí)時(shí)傳給上位機(jī)進(jìn)行顯示、記錄、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、HRV時(shí)域頻域分析等，從而實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的監(jiān)測(cè)與HRV分析。硬件系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。

1.2BMD101心電采集模塊

本系統(tǒng)采用高度集成的BMD101心電信號(hào)檢測(cè)片上設(shè)備完成心電采集工作。同傳統(tǒng)的心電信號(hào)采集系統(tǒng)相比，BMD101具有集成度高、功耗低、信號(hào)精度高等突出優(yōu)勢(shì)［4，7］?？蓪⒛M前端接收到的微弱心電信號(hào)，先進(jìn)行高通濾波處理，再通過(guò)調(diào)控增益進(jìn)行信號(hào)放大，最后經(jīng)內(nèi)置的模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸出［8］。同時(shí)能進(jìn)行心率值計(jì)算、數(shù)字濾波、串口發(fā)送或接收數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

BMD101模塊正常工作在3.3V單電源下，其工作電路原理如圖2所示。為限制心電信號(hào)中的噪聲，硬件系統(tǒng)采用pi濾波器，同時(shí)設(shè)計(jì)了電源隔離電路和接地隔離電路［8］。BMD101模塊輸出數(shù)字心電信號(hào)和心率值，并將其通過(guò)串口（模塊的4腳Tx）送入計(jì)算機(jī)［9］。計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)采集模塊的管理和控制，同時(shí)將心電數(shù)據(jù)進(jìn)行HRV分析和處理。

2　HRV分析軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

HRV分析首先需要獲取心電數(shù)據(jù)并記錄，接著進(jìn)行心電數(shù)據(jù)RR間期提取，然后進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，提取出需要的HRV主要參數(shù)和頻段。

2.1心電數(shù)據(jù)RR間期提取

圖1　硬件系統(tǒng)原理框圖

圖2　BMD101模塊工作電路原理圖

RR間期提取是HRV分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)的首要問(wèn)題。心電波形的復(fù)雜性、噪聲影響及潛在的生理變異，使得RR間期的精確提取變得尤為困難［7，10］。常用的RR間期提取為微分閾值法，需要進(jìn)行濾波、微分、平方以及基于迭代運(yùn)算的閾值設(shè)定和判斷等處理，運(yùn)算量較大。由于本系統(tǒng)采用的BMD101模塊所采集到的心電數(shù)據(jù)精度較高，噪聲較少，所以在RR間期提取時(shí)采用了較為簡(jiǎn)單快速的方法，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先根據(jù)采樣頻率計(jì)算相鄰數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔，然后掃描前1.5s（因?yàn)橐话阏Ｈ说男奶g隔在0.7～1s范圍內(nèi)）內(nèi)數(shù)據(jù)，找到極大值點(diǎn)，記錄初始R波峰值時(shí)間A及幅值B，以新R波峰值時(shí)間為起點(diǎn)掃描下1.5s內(nèi)數(shù)據(jù)找到新R波峰值點(diǎn)，記錄時(shí)間值，重復(fù)操作直到數(shù)據(jù)結(jié)束得到全部?jī)H含有R波峰值點(diǎn)信息的矩陣，利用該矩陣計(jì)算相鄰RR間期，得到RR間期矩陣R1及R波時(shí)間與幅值矩陣R2。

2.2HRV時(shí)域分析

時(shí)域分析可評(píng)估自主神經(jīng)系統(tǒng)活性［11］。時(shí)域分析以RR間期的變異為基礎(chǔ)，臨床常用的HRV時(shí)域指標(biāo)有平均心率值、心率變異標(biāo)準(zhǔn)偏差SDNN、連續(xù)性差異的平方根RMSSD等［12］。其中，均值MEANRR反映R-R間期的平均水平，定義如下：

SDNN反映心跳的變異程度，維持自動(dòng)動(dòng)態(tài)平衡及抵抗壓力的能力，定義如式（2）：

RMSSD用來(lái)評(píng)價(jià)與心臟有關(guān)的副交感神經(jīng)的功能活躍程度，當(dāng)心臟異常病變或異常癥候群出現(xiàn)之前，其值低于健康人，如式（3）所示。

HRV時(shí)域分析實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖3所示。首先對(duì)輸入的HRV數(shù)據(jù)求取均值，進(jìn)而求得標(biāo)準(zhǔn)差，再對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差求均值，得到心率變異標(biāo)準(zhǔn)偏差指標(biāo)，求RR間期長(zhǎng)度差異平方均值的平方根，得到連續(xù)性差異的平方根指標(biāo)，最后綜合以上指標(biāo)，提供給臨床。

2.3HRV頻域分析

頻域分析可以評(píng)估自主神經(jīng)平衡程度。1996年北美與歐洲生理學(xué)會(huì)制定的標(biāo)準(zhǔn)中指出，心率變異性中高頻（HF）成份代表副交感神經(jīng)功能，低頻（LF）成份代表自律神經(jīng)總體功能，低高頻成份比值代表交感神經(jīng)功能［11，13］。

頻域分析算法首先對(duì)HRV數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，然后使用橢圓濾波器進(jìn)行濾波，生成介于0.04～0.15Hz的反映血壓調(diào)節(jié)和機(jī)制活動(dòng)的低頻LF波、介于0.15～0.40Hz的反映呼吸活動(dòng)的高頻HF波以及介于0.01～0.40Hz的反映自主神經(jīng)活力和ANS調(diào)節(jié)能力的總能量TP波。再對(duì)LF和HF段信號(hào)分別計(jì)算能量值，求得比值LF/HF，最后生成HRV頻域分析結(jié)果。

HRV頻域分析算法流程如圖4所示。其中，指標(biāo)TP值減少表示自主神經(jīng)活力降低，對(duì)內(nèi)外壓力抵御的應(yīng)激能力減弱；指標(biāo)LF值減少表示身體易疲勞；指標(biāo)HF值減少表示正在承受慢性精神壓力、心臟穩(wěn)定性減弱。指標(biāo)LF標(biāo)準(zhǔn)值為L(zhǎng)F/（LF+HF），指標(biāo)HF標(biāo)準(zhǔn)值為HF/（LF+HF），LF與HF的比值反映交感神經(jīng)與副交感神經(jīng)之間的均衡程度，比值過(guò)小或過(guò)大反映出自主神經(jīng)異常，交感神經(jīng)過(guò)度興奮。

圖3　HRV時(shí)域分析算法流程框圖

圖4　HRV頻域分析算法流程框圖

時(shí)域分析方法由于計(jì)算簡(jiǎn)單，最早被應(yīng)用于臨床，但是其提取信號(hào)的特征值較少，一般在應(yīng)用時(shí)將其作為評(píng)價(jià)其它分析方法的參考指標(biāo)。頻譜分析方法提供了自主神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)功能的定量分析工具，但對(duì)一些疾病特異性不強(qiáng)，必須依靠其它手段獲取參數(shù)［10］。為克服單獨(dú)進(jìn)行時(shí)域分析或頻域分析所存在的局限性，系統(tǒng)進(jìn)行了時(shí)頻聯(lián)合分析，既分析了時(shí)域參數(shù)，又給出了頻域指標(biāo)，并綜合考慮兩者信息之間的關(guān)聯(lián)性。

表1　HRV時(shí)域頻域分析結(jié)果

3　結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證HRV分析系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，選用大量樣本進(jìn)行測(cè)試，并對(duì)同一樣本在運(yùn)動(dòng)和休息兩個(gè)狀態(tài)下分別進(jìn)行了測(cè)試。首先采用BMD101模塊進(jìn)行心電信號(hào)的采集，獲得的數(shù)據(jù)通過(guò)串口傳入上位機(jī)，上位機(jī)利用Matlab對(duì)數(shù)據(jù)解析，進(jìn)行心電信號(hào)波形的繪制，其中一組結(jié)果如圖5所示。從圖中可明顯的分辨出QRS波和T波，且心電信號(hào)穩(wěn)定、噪聲少、不失真。

圖5　心電信號(hào)波形圖

表1給出了大量測(cè)試對(duì)象中的10個(gè)樣本（5男5女，年齡在22～24歲之間，身體健康，無(wú)重大疾病史）的HRV時(shí)域和頻域分析結(jié)果。根據(jù)北美與歐洲生理學(xué)會(huì)制定的標(biāo)準(zhǔn)，前9個(gè)測(cè)試對(duì)象所獲得的HRV分析結(jié)果基本在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，這些樣本在測(cè)試時(shí)間內(nèi)精神狀態(tài)較好，比較輕松。而樣本M6，其MEANRR值略高于標(biāo)準(zhǔn)值60～90，SDNN指標(biāo)低于標(biāo)準(zhǔn)值40，LF/HF值偏高（標(biāo)準(zhǔn)值小于3），以上指標(biāo)反應(yīng)出該測(cè)試者精神狀態(tài)雖正常，但較疲勞，壓力較大。而實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn)該測(cè)試者近一年以來(lái)忙于考研、競(jìng)賽，休息不足，壓力較大。綜上，表明本文設(shè)計(jì)的HRV分析系統(tǒng)符合實(shí)際情況，分析數(shù)據(jù)可靠。

4　結(jié)論

心率變異性分析可作為無(wú)創(chuàng)性檢查心臟自主神經(jīng)調(diào)節(jié)功能的一種手段，在目前的心血管疾病的檢測(cè)與功能康復(fù)等方面有重要意義。針對(duì)傳統(tǒng)HRV分析系統(tǒng)體積龐大、功耗高等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一個(gè)以BMD101心電采集片上設(shè)備為核心的HRV分析系統(tǒng)，搭建了心電采集模塊的工作電路，實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)的采集和傳輸。設(shè)計(jì)了心電數(shù)據(jù)RR間期提取，實(shí)現(xiàn)了HRV時(shí)域分析和頻域分析，給出了最后的測(cè)試結(jié)果并且進(jìn)行了詳細(xì)分析。所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)HRV分析系統(tǒng)具有智能化和便攜式的設(shè)計(jì)風(fēng)格，能夠滿足一般臨床心電監(jiān)測(cè)心血管疾病的檢測(cè)與功能康復(fù)等方面的應(yīng)用需求，具有廣泛的應(yīng)用前景。

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Design of Heart Rate Variability Analysis System Based on BMD101

JI Xiaoqiang1，ZHAO Chunhua1，NING Chunyu1，ZHANG Tingting2，GU Jiayin1，TIAN Feng1
（1.School of Life Science and Technology，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；（2.School of Sino-Dutch Biomedical and Information Engineering，Northeastern University，Shenyang 110819）

Heart rate variability analysis plays an important role in clinical application.According to the great size，high power consumption and expensive of the existed heart rate variability analysis system，a new heart rate variability analysis system was designed based on the highly integrated ECG signal detection and processing chip BMD101 module. First of all，human ECG signal was collected and transformed into digital signal by the BMD101，and then it transmitted to computer though the serial port to the computer.In computer，we preprocessed ECG data and extracted RR interval data firstly，and then analyzed the data in time domain and frequency domain in order to obtain the parameters of heart rate variability.The experimental results indicate that the ECG signal collected by this system is accurate，stable and less noise，and the HRV analysis results are accurate and reliable.Moreover，the system has obvious advantages of low power consumption，small volume and can achieve the basic function of heart rate variability analysis，so it can meet the needs of clinical portable heart rate variability analysis equipment.

heart rate variability；BMD101；ECG；time domain；frequency domain

TP391.4

A

1672-9870（2015）05-0158-05

2015-07-29

吉林省科技廳項(xiàng)目資助（20150204038SF）

嵇曉強(qiáng)（1982-），女，博士，講師，E-mail：zuoanmulan@163.com