朱 甬 周國(guó)輝 鄔小玫，2#*

1(復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院電子工程系，上海 200433)2(上?？祻?fù)器械工程技術(shù)研究中心，上海 200093)

消除醫(yī)學(xué)信號(hào)采集中呼吸干擾的呼吸同步信號(hào)提取方法研究

朱 甬1周國(guó)輝1鄔小玫1，2#*

1(復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院電子工程系，上海 200433)2(上?？祻?fù)器械工程技術(shù)研究中心，上海 200093)

在多種現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信號(hào)采集過(guò)程中，呼吸活動(dòng)會(huì)給采集信號(hào)帶來(lái)不易消除的干擾。本研究提出一種呼吸同步信號(hào)提取方法，可以有效地解決這一問(wèn)題。通過(guò)同步采集呼吸信號(hào)及待同步的醫(yī)學(xué)信號(hào)，用呼吸同步算法判斷每拍呼吸信號(hào)的峰、谷值，并結(jié)合精度要求在呼吸信號(hào)的峰/谷值兩側(cè)設(shè)置采樣窗口，設(shè)置合適的同步模式，得到最優(yōu)的同步信號(hào)。對(duì)于提取得到的呼吸同步信號(hào)，分別進(jìn)行準(zhǔn)確度和效率的分析。提取得到的呼吸同步信號(hào)的準(zhǔn)確度達(dá)到99.88%，不同同步模式及閾值下呼吸同步信號(hào)的高電平占空比在16.15%～39.70%之間。所提出的方法可簡(jiǎn)單有效地減小呼吸對(duì)醫(yī)學(xué)信號(hào)采集的影響，測(cè)量精度高，但會(huì)一定程度降低測(cè)量效率。測(cè)量精度和效率可根據(jù)要求通過(guò)調(diào)節(jié)采樣窗口平衡，達(dá)到最佳效果。

同步；呼吸；可選閾值

引言

在多種現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信號(hào)的采集中，由于呼吸活動(dòng)所造成的軀體振動(dòng)和胸腔阻抗變化，會(huì)對(duì)被采集信號(hào)造成不易消除的干擾。如在臨床應(yīng)用越來(lái)越廣泛的介入式診斷和治療中，需要解決的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是對(duì)進(jìn)入人體的導(dǎo)管電極等醫(yī)療器械進(jìn)行定位[1]，其中電場(chǎng)定位是常用的定位手段之一。而人體胸腔內(nèi)的器官位置會(huì)隨著呼吸運(yùn)動(dòng)不斷變化，整個(gè)胸腔的電場(chǎng)分布也隨之改變，進(jìn)而會(huì)影響到電場(chǎng)跟蹤和定位的精度[2]。又如，CT、MRI等現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于心臟[3]、肺部[4-5]、肝臟[6]等臟器疾病的診斷和治療中，而在成像過(guò)程中，呼吸活動(dòng)會(huì)不可避免地使得到的圖像產(chǎn)生生理偽影[7-8]，從而影響到成像的效果。可見(jiàn)，在定位和成像等醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，呼吸活動(dòng)會(huì)明顯地降低定位的準(zhǔn)確程度以及成像質(zhì)量，進(jìn)而影響到診斷和治療的效果。因此，在醫(yī)學(xué)信號(hào)的采集過(guò)程中，需要通過(guò)一定的方式對(duì)呼吸活動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，以消除其對(duì)被采集信號(hào)造成的干擾。

傳統(tǒng)消除呼吸活動(dòng)干擾的方法，是在信號(hào)采集過(guò)程中，操作者通過(guò)監(jiān)視呼吸動(dòng)態(tài)指導(dǎo)患者在適當(dāng)時(shí)機(jī)屏氣，以避免呼吸引起干擾。但操作者不能主動(dòng)控制患者呼吸運(yùn)動(dòng)，造成患者配合不理想；同時(shí)在采集過(guò)程中也容易引起患者不適；對(duì)于兒童、心肺功能差以及意識(shí)不清等依從性差的患者，更加不適用[9]。因此，又提出了一些不影響患者正常呼吸活動(dòng)且能夠自動(dòng)消除或者減少呼吸干擾的方法，主要分為呼吸門(mén)控和呼吸補(bǔ)償兩大類[10]。門(mén)控的一種方法是對(duì)采集得到的呼吸信號(hào)進(jìn)行差分放大延時(shí)并相減，得到門(mén)控信號(hào)[11]；另一種方法為用特征值對(duì)采集到的呼吸信號(hào)進(jìn)行周期性的標(biāo)記，根據(jù)特征值的標(biāo)記門(mén)控采集其他醫(yī)學(xué)信號(hào)[12]。上述門(mén)控方法簡(jiǎn)單有效，可以在一定程度上消除呼吸活動(dòng)帶來(lái)的影響；但是由于人體呼吸信號(hào)不同節(jié)拍間具有差異性，因此得到的門(mén)控信號(hào)并不十分準(zhǔn)確，門(mén)控信號(hào)提取時(shí)的閾值和寬度也不能夠根據(jù)每一呼吸節(jié)拍的不同而準(zhǔn)確控制。呼吸補(bǔ)償則是一種使用呼吸波形對(duì)被采集信號(hào)進(jìn)行相位重排的技術(shù)[10]，能夠有效地抑制呼吸偽影[13]，但方法往往較為復(fù)雜，且只針對(duì)某些特定的醫(yī)學(xué)信號(hào)，不具備普適性。

針對(duì)現(xiàn)有方法存在的問(wèn)題，筆者提出一種新的呼吸同步信號(hào)提取方法。該方法將呼吸周期中的特定時(shí)相，作為其他信號(hào)采樣的時(shí)間窗，可用于消除多種醫(yī)學(xué)信號(hào)采集中的呼吸干擾，具有普適性。且可以根據(jù)實(shí)際需要，通過(guò)調(diào)整閾值準(zhǔn)確控制同步信號(hào)寬度，或選擇在呼吸波峰值或谷值處進(jìn)行同步。相對(duì)于現(xiàn)有的補(bǔ)償技術(shù)，同步信號(hào)提取算法計(jì)算量較小，簡(jiǎn)單有效地消除了醫(yī)學(xué)信號(hào)采集中呼吸活動(dòng)帶來(lái)的干擾。

1 方法

本研究提出的呼吸同步信號(hào)提取方法結(jié)構(gòu)如圖1所示，分為三大部分：信號(hào)的預(yù)處理、呼吸同步信號(hào)的提取以及最終利用同步信號(hào)消除呼吸干擾。經(jīng)呼吸傳感器采集得到的呼吸信號(hào)，首先經(jīng)過(guò)預(yù)處理模塊進(jìn)行放大濾波；經(jīng)過(guò)預(yù)處理的呼吸信號(hào)，通過(guò)呼吸同步算法處理后，提取得到方波形式的呼吸同步信號(hào)；將呼吸同步信號(hào)作為待同步醫(yī)學(xué)信號(hào)采樣的時(shí)間窗，并根據(jù)實(shí)際的需要，選擇合適的閾值和同步模式，最終消除醫(yī)學(xué)信號(hào)中的呼吸干擾。

圖1 呼吸信號(hào)提取方法結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure block diagram of the respiratory synchronization signal extraction method

1.1 呼吸信號(hào)的預(yù)處理

經(jīng)呼吸傳感器采集得到的呼吸信號(hào)往往幅度較小，且含有工頻干擾、高頻噪聲、肌電干擾、基線漂移等[14]，因此在對(duì)信號(hào)進(jìn)一步分析處理之前，要先濾除這些干擾，并對(duì)信號(hào)作放大處理。本方法中信號(hào)的預(yù)處理主要通過(guò)硬件電路實(shí)現(xiàn)。呼吸預(yù)處理模塊中包括放大器和一個(gè)通頻帶為0.1～10 Hz的帶通濾波器。經(jīng)過(guò)放大濾波預(yù)處理后，濾除了工頻干擾、高頻噪聲、肌電干擾，并在一定程度上改善了基線漂移，得到的呼吸信號(hào)的峰-谷值保持在2 V左右，用以在呼吸同步算法中進(jìn)一步分析處理。

1.2 呼吸同步信號(hào)的提取

典型的呼吸波形能夠反映出呼吸頻率、潮氣量、每分鐘通氣量等多個(gè)參數(shù)，可有效描述人體的呼吸活動(dòng)[15]。在呼吸峰值和谷值處，分別代表呼吸達(dá)到吸氣最大時(shí)刻和呼氣最大時(shí)刻。因此提出的呼吸同步算法選取在峰值和谷值附近提取同步信號(hào)，以保證在相似的呼吸狀態(tài)下進(jìn)行其他醫(yī)學(xué)信號(hào)的采集。呼吸同步算法的流程如圖2所示，輸入信號(hào)為經(jīng)過(guò)硬件電路放大濾波預(yù)處理的呼吸信號(hào)。

圖2 呼吸同步算法流程Fig.2 The flow chart of respiratory synchronization algorithm

預(yù)處理后的呼吸信號(hào)具有類似正弦波的形狀，但每一呼吸節(jié)拍在幅值和頻率上存在差異性，并且仍存在一定程度的基線漂移，以及呼吸過(guò)程中可能出現(xiàn)的由于機(jī)械干擾或電干擾等因素產(chǎn)生的“偽峰”。每一呼吸節(jié)拍在幅值和頻率上的差異性決定了整個(gè)過(guò)程中同步信號(hào)提取的閾值并非固定不變。要準(zhǔn)確地得到每一節(jié)拍的閾值，需要得到每一個(gè)呼吸節(jié)拍的峰值和谷值。此外，基線漂移和“偽峰”會(huì)對(duì)最終的提取結(jié)果產(chǎn)生影響，因此在提取過(guò)程中要排除它們的干擾。由于預(yù)處理后的呼吸信號(hào)具有類似正弦波的形狀，因此可以通過(guò)判斷極值點(diǎn)條件的方法來(lái)劃分峰值和谷值可能存在的區(qū)間。而判斷極值點(diǎn)條件，可以通過(guò)求取信號(hào)的一階差分和二階差分來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外，求取一階差分可以有效地消除基線漂移帶來(lái)的影響。

針對(duì)在同步信號(hào)提取過(guò)程中可能產(chǎn)生影響的“偽峰”，算法中引入一個(gè)不應(yīng)期的概念。這里的不應(yīng)期類似于心肌電活動(dòng)中的不應(yīng)期，在峰/谷值標(biāo)記過(guò)程中，不應(yīng)期長(zhǎng)度內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)不會(huì)再被標(biāo)記為新的峰值或者谷值，這樣可以有效避免“偽峰”的干擾。為達(dá)到最佳的效果，在標(biāo)記峰/谷值區(qū)間之前，需要選取合適的不應(yīng)期長(zhǎng)度Lres。Lres不可太小，但也不能夠超過(guò)呼吸周期的1/4。當(dāng)受檢者平靜呼吸時(shí)(12～20次/min)，可選取Lres長(zhǎng)度為0.15～0.25 s。利用在前述計(jì)算中得到的呼吸信號(hào)的一階差分和二階差分，以及選取的不應(yīng)期長(zhǎng)度Lres，可以進(jìn)行峰/谷值區(qū)間的標(biāo)記。首先利用呼吸信號(hào)的一階差分和二階差分來(lái)判斷當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)是否滿足極值點(diǎn)條件。對(duì)于滿足極大/極小值條件的點(diǎn)，其前后Lres長(zhǎng)度內(nèi)的點(diǎn)均會(huì)被標(biāo)記落入峰/谷值區(qū)間，再判斷其是否已落在不應(yīng)期內(nèi)。若已落在前一峰/谷值區(qū)間不應(yīng)期內(nèi)，則視為仍落在與前一峰/谷值相同的區(qū)間內(nèi)；若未落在前一峰/谷值區(qū)間的不應(yīng)期內(nèi)，則標(biāo)記為一個(gè)新的峰/谷值區(qū)間。根據(jù)上述規(guī)則，完成對(duì)峰/谷值區(qū)間的標(biāo)記，每個(gè)連續(xù)的峰值區(qū)間都被標(biāo)記上一個(gè)唯一的正整數(shù)，每個(gè)連續(xù)的谷值區(qū)間都被標(biāo)記上一個(gè)唯一的負(fù)整數(shù)，得到了峰/谷值區(qū)間標(biāo)記信號(hào)。

利用峰/谷值區(qū)間標(biāo)記信號(hào)，可以求到每一個(gè)峰/谷值區(qū)間的最大/小值，并且得到相應(yīng)的峰/谷值及其在時(shí)間軸上的位置。根據(jù)求得的最新的4組峰/谷值在時(shí)間軸上的位置，通過(guò)取平均的方式計(jì)算可以得到當(dāng)前的呼吸頻率。根據(jù)當(dāng)前的呼吸頻率，選取合適的時(shí)間窗寬Wres，用以在得到最終同步信號(hào)時(shí)與峰值進(jìn)行比較。一般時(shí)間窗寬Wres選取為當(dāng)前呼吸周期長(zhǎng)度的1/4時(shí)，可以滿足與峰值比較時(shí)全部的閾值需要。當(dāng)閾值選取百分比較高時(shí)，也可以根據(jù)需要適當(dāng)減少Wres。

根據(jù)實(shí)際需要，由操作者設(shè)置閾值(該可選閾值為峰-谷值的百分比，如95%、90%等，系統(tǒng)默認(rèn)閾值為峰-谷值的90%)，得到合適寬度的同步信號(hào)。對(duì)一組對(duì)應(yīng)的峰值和谷值，記峰值為Ap、谷值為Av，選取的可選閾值為η。對(duì)于峰值點(diǎn)左右Wres長(zhǎng)度內(nèi)的點(diǎn)，若對(duì)應(yīng)信號(hào)值高于Av+η(Ap-Av)，則同步信號(hào)中相應(yīng)位置取為1；對(duì)于谷值點(diǎn)左右Wres長(zhǎng)度內(nèi)的點(diǎn)，若對(duì)應(yīng)信號(hào)值低于Ap-η(Ap-Av)，則同步信號(hào)中相應(yīng)位置取為-1；其他點(diǎn)在同步信號(hào)中相應(yīng)位置取為0。經(jīng)過(guò)可選閾值的限定，得到并輸出呼吸同步信號(hào)。

1.3 利用同步信號(hào)消除呼吸干擾

在得到呼吸同步信號(hào)后，將同步信號(hào)作為待同步醫(yī)學(xué)信號(hào)采樣的時(shí)間窗，以消除醫(yī)學(xué)信號(hào)中的呼吸干擾。根據(jù)實(shí)際需要，可以選擇不同的同步模式，在呼吸信號(hào)峰值處或谷值處進(jìn)行同步。在峰值處同步則使得最終保留的醫(yī)學(xué)信號(hào)均在吸氣最大時(shí)刻采集得到，而在谷值處同步則使得最終保留的醫(yī)學(xué)信號(hào)均在呼氣最大時(shí)刻采集得到。

在同一時(shí)刻開(kāi)始采集呼吸信號(hào)及待同步的醫(yī)學(xué)信號(hào)，并保持兩路信號(hào)在時(shí)間軸上一致。在采集信號(hào)的同時(shí)對(duì)呼吸信號(hào)采用呼吸同步算法進(jìn)行處理，得到相應(yīng)呼吸同步信號(hào)。在同步信號(hào)中高電平處，相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)采集得到的待同步醫(yī)學(xué)信號(hào)予以保留；反之，在同步信號(hào)中低電平處，相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)采集得到的待同步醫(yī)學(xué)信號(hào)予以舍棄，抑或在該時(shí)間點(diǎn)不進(jìn)行信號(hào)采集。這樣，保留下來(lái)的醫(yī)學(xué)信號(hào)均在相同或相近的呼吸狀態(tài)下采集得到，消除了呼吸活動(dòng)帶來(lái)的干擾，可用作進(jìn)一步的分析處理。例如，在電場(chǎng)標(biāo)測(cè)時(shí)只保留同步信號(hào)中高電平處對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)采集的定位信息，其余時(shí)間點(diǎn)采集的定位信息予以舍棄，這樣最后保留下來(lái)的定位數(shù)據(jù)均在相同或相近的呼吸狀態(tài)下采集得到，可用作體內(nèi)導(dǎo)管定位、器官組織模型重建等，且不受呼吸活動(dòng)干擾。

測(cè)試系統(tǒng)的操作界面如圖3所示，操作者可以根據(jù)需要選擇合適的呼吸同步閾值以及同步模式。界面中可實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前呼吸頻率，坐標(biāo)圖動(dòng)態(tài)顯示當(dāng)前同步信號(hào)的提取，幫助操作者進(jìn)行判斷，選取較為合適的模式和閾值，以消除呼吸活動(dòng)對(duì)其他醫(yī)學(xué)信號(hào)采集帶來(lái)的影響。

圖3 測(cè)試系統(tǒng)的操作界面Fig.3 The operating interface of test system

1.4 實(shí)驗(yàn)方法

對(duì)于通過(guò)任意方法采集得到的呼吸信號(hào)，均可使用本方法進(jìn)行呼吸同步信號(hào)的提取。本研究采用熱敏電阻型呼吸信號(hào)采集放大電路，得到用于測(cè)試的呼吸信號(hào)數(shù)據(jù)[15]。采集到的呼吸信號(hào)經(jīng)硬件放大濾波處理，設(shè)置采樣率為360 Hz，用LabVIEW的myDAQ模塊采集進(jìn)入計(jì)算機(jī)用作分析處理，用Matlab實(shí)現(xiàn)呼吸同步算法，得到的呼吸同步信號(hào)用于測(cè)試。對(duì)采用呼吸同步算法提取得到的呼吸同步信號(hào)，進(jìn)行準(zhǔn)確度和效率的分析。實(shí)驗(yàn)選取了20段時(shí)長(zhǎng)為5 min的呼吸信號(hào)用作測(cè)試，采樣率為360 Hz，總計(jì)216萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。準(zhǔn)確度分析中可選閾值設(shè)定為90%，進(jìn)行測(cè)試。

表1 呼吸同步信號(hào)提取準(zhǔn)確度的測(cè)試結(jié)果

在效率分析中，選取準(zhǔn)確度測(cè)試中檢測(cè)準(zhǔn)確率為100%的、總計(jì)時(shí)長(zhǎng)為60 min的呼吸信號(hào)數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的同步信號(hào)進(jìn)行效率分析。同步信號(hào)中的高電平點(diǎn)數(shù)代表了最終指導(dǎo)其他醫(yī)學(xué)信號(hào)采集的時(shí)間窗寬度，通過(guò)計(jì)算同步信號(hào)中平均每分鐘的高電平點(diǎn)數(shù)，及相應(yīng)高電平占空比，可以反映同步信號(hào)的效率。實(shí)驗(yàn)采用的呼吸信號(hào)采樣率為360 Hz，因此在一分鐘內(nèi)總采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為21 600。由此，相應(yīng)占空比的計(jì)算公式為

高電平的占空比=

通過(guò)比較不同的同步模式和閾值下同步信號(hào)平均每分鐘高電平點(diǎn)數(shù)和高電平占空比，反映同步模式和閾值選擇對(duì)效率的影響。

2 結(jié)果

呼吸同步算法提取得到呼吸同步信號(hào)如圖4所示。圖4(a)為硬件放大濾波預(yù)處理后的呼吸信號(hào)，作為呼吸同步算法的輸入，圖4(b)(c)分別為呼吸信號(hào)的一階及二階差分信號(hào)。經(jīng)過(guò)呼吸同步算法處理后，得到初步的呼吸同步信號(hào)，見(jiàn)圖4(d)。根據(jù)實(shí)際需要，可以選擇在峰值處(見(jiàn)圖4(e))或者谷值處(見(jiàn)圖4(f))進(jìn)行同步，得到最終的同步信號(hào)，為一方波狀門(mén)控信號(hào)。

圖4 呼吸同步信號(hào)的提取。(a)預(yù)處理后呼吸信號(hào)；(b)呼吸信號(hào)的一階差分信號(hào)；(c)呼吸信號(hào)的二階差分信號(hào)；(d)初步的呼吸同步信號(hào)；(e)在呼吸信號(hào)峰值處同步的同步信號(hào)；(f)在呼吸信號(hào)谷值處同步的同步信號(hào)Fig.4 Extraction of respiratory synchronization signal. (a)Preprocessed respiratory signal; (b) First-order difference of respiratory signal; (c) Second-order difference of respiratory signal; (d) Initial Respiratory synchronization signal; (e) Synchronization signal synchronized at respiratory signal peaks; (f) Synchronization signal synchronized at respiratory signal valleys

呼吸同步信號(hào)提取的準(zhǔn)確度的測(cè)試結(jié)果如表1所示?？梢钥闯?，呼吸同步信號(hào)的提取達(dá)到了99.88%的檢測(cè)準(zhǔn)確率，提取的準(zhǔn)確度很高。

不同呼吸閾值下，在呼吸信號(hào)峰值處和谷值處同步的同步信號(hào)平均每分鐘高電平點(diǎn)數(shù)和高電平占空比如表2所示?？梢钥闯觯煌暮粑撝导巴侥Ｊ较?，同步信號(hào)中高電平占空比在16.15%～39.70%區(qū)間內(nèi)變化。相同呼吸閾值下，在呼吸信號(hào)峰值處同步的同步信號(hào)平均每分鐘高電平點(diǎn)數(shù)及占空比高于在呼吸信號(hào)谷值處同步的同步信號(hào)。當(dāng)呼吸閾值增大時(shí)，相應(yīng)的同步信號(hào)中高電平門(mén)控會(huì)變窄，提取出的信號(hào)會(huì)更加準(zhǔn)確，但高電平的占空比將會(huì)減小，同步信號(hào)的效率會(huì)降低。對(duì)于需要采集的醫(yī)學(xué)信號(hào)(如定位信號(hào)、圖像信號(hào)等)，為得到相同長(zhǎng)度的經(jīng)過(guò)同步選擇的有效信號(hào)，高閾值條件下需要更長(zhǎng)的采集時(shí)間。

表2 不同閾值及同步模式下呼吸同步信號(hào)的效率分析

3 討論和結(jié)論

總體而言，本方法提取出的呼吸同步信號(hào)具有很高的檢測(cè)準(zhǔn)確度。在同步模式的選取上，應(yīng)根據(jù)待采集的醫(yī)學(xué)信號(hào)的特點(diǎn)。對(duì)于更適合在吸氣最大時(shí)刻采集的醫(yī)學(xué)信號(hào)，選擇在呼吸信號(hào)峰值處進(jìn)行同步；反之，選擇在呼吸信號(hào)谷值處進(jìn)行同步。呼吸閾值則應(yīng)根據(jù)待采集的醫(yī)學(xué)信號(hào)的特點(diǎn)以及對(duì)于測(cè)量精度和效率的要求進(jìn)行選擇。

將本方法與較為經(jīng)典的一階差分及Hilbert變換法相結(jié)合，可用于心電同步信號(hào)提取。將體表標(biāo)測(cè)心電信號(hào)經(jīng)過(guò)求取一階差分并作Hilbert變換后，引入本方法中提出的不應(yīng)期及可選閾值，可以提取出心電信號(hào)中的R波，進(jìn)而提取出PR段。由于心電信號(hào)的PR段對(duì)應(yīng)心肌活動(dòng)處于全心舒張期，因此可以選用PR段進(jìn)行心電信號(hào)的同步，用以消除心臟跳動(dòng)對(duì)其他醫(yī)學(xué)信號(hào)采集帶來(lái)的干擾。心電同步信號(hào)與本方法中提取得到的呼吸同步信號(hào)相結(jié)合，可以同時(shí)消除呼吸活動(dòng)及心臟跳動(dòng)對(duì)醫(yī)學(xué)信號(hào)采集帶來(lái)的影響，這也是本方法繼續(xù)研究的方向。

與大部分門(mén)控方法類似，由于大部分的數(shù)據(jù)點(diǎn)被舍棄，同步信號(hào)總體效率不高，為得到足夠長(zhǎng)度的有效醫(yī)學(xué)信號(hào)需要更長(zhǎng)的采樣時(shí)間。獲得很高的準(zhǔn)確度的同時(shí)犧牲了效率，這是本方法的一大缺陷。通過(guò)選取合適的同步模式和閾值，平衡測(cè)量精度和效率，可在一定程度上得到改善。

本研究針對(duì)多種現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信號(hào)采集過(guò)程中呼吸活動(dòng)帶來(lái)的干擾問(wèn)題，提出了一種呼吸同步信號(hào)提取方法，能夠準(zhǔn)確地提取出呼吸同步信號(hào)，并可以根據(jù)實(shí)際需要通過(guò)選擇合適的閾值和同步模式準(zhǔn)確地進(jìn)行控制，得到合適的同步信號(hào)，用以指導(dǎo)其他醫(yī)學(xué)信號(hào)的采集，達(dá)到消除呼吸干擾的目的。

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Research on Respiratory Synchronization Signal Extraction to Eliminate Respiratory Interference during Medical Signal Acquisition

Zhu Yong1Zhou Guohui1Wu Xiaomei1，2#*

1(DepartmentofElectronicEngineering,SchoolofInformationScienceandEngineering,FudanUniversity,Shanghai200433,China)2(ShanghaiRehabilitationEquipmentEngineeringTechnologyResearchCenter,Shanghai200093,China)

synchronization; respiration; optional threshold

10.3969/j.issn.0258-8021. 2016. 05.018

2015-12-22， 錄用日期:2016-05-18

上海工程技術(shù)研究中心資助項(xiàng)目(15DZ2251700)；上海市科委產(chǎn)學(xué)研醫(yī)合作項(xiàng)目(13DZ1941802)

R318

D

0258-8021(2016) 05-0631-05

# 中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員(Senior member, Chinese Society of Biomedical Engineering)

*通信作者(Corresponding author)， E-mail:xiaomeiwu@fudan.edu.cn