劉恒 吳朝陽 徐佳棋

摘 要： 鑒于目前醫(yī)院實時長期監(jiān)測心電儀的費用高和心電圖打印及看圖的專業(yè)性，設計一種基于單導聯(lián)的實時心電監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由單導聯(lián)電極探頭、心電信號調理AD8232模塊、嵌入式STM32F103VET6單片機、3.2寸觸摸屏、藍牙HC?05模塊、鋰電池模塊、上位手機等組成。調理模塊包括儀表放大器、高通濾波器、增益調整器、低通濾波器、基準電壓緩沖器、集成右腿驅動（RLD）放大器等，結合數字卡爾曼濾波和迭代濾波方法，有效克服了心電檢測信號的基線漂移和低頻噪聲干擾等問題，從微弱電信號中拾取到有效心電信號。采用整形縮放和閾值設置來提取波形數據的特征，實驗測試結果與醫(yī)院心電測試儀誤差在±1%以內。

關鍵詞： 心電監(jiān)測； 單導聯(lián)； AD8232模塊； 系統(tǒng)設計； 嵌入式處理器； 基線漂移

中圖分類號： TN931+.3?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）22?0098?05

Abstract： In view of the high cost of the real?time long?term monitoring ECG device and the professionality of ECG printing and reading in current hospitals， a real?time ECG monitoring system based on the single lead is designed. The system is composed of the single?lead electrode probe， ECG signal conditioning module AD8232， embedded microcontroller STM32F103VET6， 3.2 inch touch screen， Bluetooth HC?05 module， lithium battery module， upper mobile phone， and so on. The conditioning module consists of the instrument amplifier， high?pass filter， gain regulator， low?pass filter， reference voltage buffer， integrated right?leg drive amplifier， and so on. Problems like baseline drift and low?frequency noise interference of ECG detection signals are effectively overcome by combining the digital Kalman filtering method with iterative filtering method， so as to pick effective ECG signals from weak electric signals. The shaping， scaling， and threshold setting are adopted to extract features of waveform data. The experimental result shows that the error between the testing results of the real?time ECG monitoring system based on the single lead and the results of the ECG tester of a hospital is within ±1%.

Keywords： ECG monitoring； single lead； AD8232 module； system design； embedded processor； baseline drift

0 引 言

心臟周圍的組織和體液都能導電，因此可將人體看成為一個具有長、寬、厚三度空間的導體。心臟好比電源，無數心肌細胞動作電位變化的總和可以傳導并反映到體表。在體表很多點之間存在著電位差，也有很多點彼此之間無電位差。心臟在每個心動周期中，由起搏點、心房、心室相繼興奮，伴隨著生物電的變化，這些生物電的變化稱為心電。心電監(jiān)測儀通過對心電信號的提取和特征分析，得到反映心臟健康狀況的信息，從而提供給醫(yī)生臨床診斷[1?2]。

心電信號微弱，同時受檢測者的運動[3]、佩戴的不正確、基線漂移[4]、工頻電源的干擾等影響，有效拾取比較復雜[5]。各種心電監(jiān)測儀對干擾信號的處理辦法和硬件實現各不相同，對應的監(jiān)測儀器體積和功耗大小也不一樣。針對歷史心電數據的存儲處理方式，有的采用存儲卡方式，需借助特殊讀卡器才能了解長時間的心電信息，有的采用外置鐵電存儲器來記錄歷史數據，掉電數據不丟失，但增加了硬件成本及增加了下位機的任務量。本文利用單導聯(lián)電極探頭，結合前端AD8232心電信號調理模塊和雙濾波算法獲得了有效的心電信號，利用整形縮放和閾值設置來提取波形數據的特征，得到心電信號的時域參數。后續(xù)擴展將波形數據及時域參數用藍牙模塊發(fā)送到上位手機，利用手機的APP對波形數據進行存儲和時域參數顯示，方便24 h了解心臟狀況。

1 系統(tǒng)硬件設計

一種實時心電監(jiān)測系統(tǒng)如圖1所示。該系統(tǒng)由單導聯(lián)電極探頭、AD8232模塊、STM32主控制器、觸摸電阻屏、藍牙模塊、電池盒（未給出）、上位機等組成。

單導聯(lián)的導聯(lián)線上有3個電極探頭，分別為L端、R端、F端。其中L端粘貼于左鎖骨中線第一肋間LA，R端粘貼于右鎖骨中線第一肋間RA，F端粘貼在右鎖骨中線劍突水平FA。在工作時，為了消除工頻交流電干擾，采用鋰電池供電。AD8232模塊負責完成信號的調理，將調理后的信號給后續(xù)模/數轉換器ADC，考慮到心電信號的帶寬，采用主控制器自帶的A/D模塊。主控制器通過濾波和波形特征提取算法，得到有效心電波形和時域參數，觸摸電阻屏負責波形和參數顯示。藍牙模塊將波形數據及參數發(fā)送給上位手機的APP處理。手機可以顯示和存儲心電波形、顯示心電波形的時域參數。

1.1 心電信號調理模塊

心電數據的采集是系統(tǒng)重要部分，心電檢測電路選用AD8232模塊。AD8232是一款用于心電圖（ECG）及其他生物心電測量應用的集成信號調理模塊。該器件設計用于具有運動或遠程電極放置產生的噪聲情況下提取、放大及過濾微弱的生物電信號。

AD8232采用雙極點高通濾波器來消除運動偽像和電極半電池電位。濾波器與儀表放大器結構緊密耦合，實現單級高增益及高通濾波，從而節(jié)約了空間和成本。同時采用一個無使用約束運算放大器來創(chuàng)建一個三極點低通濾波器，消除了額外的噪聲。用戶可以通過選擇所有濾波器的截止頻率來滿足不同類型應用的需要，心電檢測前端調理電路見圖2，其中RA，LA，FA與導聯(lián)線相連接。

1.2 顯示電阻屏

系統(tǒng)用3.2英寸觸摸電阻屏實現用戶交互輸入及信息的顯示。觸摸屏采用ILI9341主控芯片，在液晶顯示屏的每一個像素上都有一個薄膜晶體管（TFT），可有效克服非選通時的串擾，使顯示液晶屏的靜態(tài)特性與掃描線數無關，提高圖像質量[6]。觸摸屏連接見圖3。

1.3 藍牙模塊

藍牙BT?HC05模塊是一款高性能的藍牙串口模塊，可用于各種帶藍牙功能的電腦、藍牙主機、手機、PDA、PSP等智能終端配對；寬波特率范圍為4 800～1 382 400 bit/s，并且模塊電平兼容單片機系統(tǒng)。

此模塊具有兩種工作模式：命令響應工作模式和自動連接工作模式。在自動連接工作模式下，模塊又可分為主（Master）、從（Slave）和回環(huán)（Loopback）三種工作角色。當模塊處于自動連接工作模式時，將自動根據事先設定的方式連接數據傳輸；當模塊處于命令響應工作模式時能執(zhí)行所有AT 命令，用戶可向模塊發(fā)送各種AT 指令，為模塊設定控制參數或發(fā)布控制命令。通過控制模塊外部引腳輸入電平，可以實現模塊工作狀態(tài)的動態(tài)轉換。模塊與主控制器連接見圖4。

2 系統(tǒng)軟件設計

系統(tǒng)軟件部分主要包括下位機和上位機部分。前期上位機軟件采用虛擬示波器，數據傳輸的波特率為115 200 bit/s，既保證了傳輸的準確性，又提高傳輸的速率。上位機中，一旦接收到0xAAAA，表示數據的開始，接著傳輸0xF1表明該功能碼為心電的采樣值，這樣就可在上位機上實時顯示心電的波形。

下位機嵌入式程序需實時地對人體的心電信號進行采集和特征參數提取，并實時地顯示在屏幕上。采樣的頻率有要求，這里使用定時器每10 ms采集一次數據，并通過一系列的濾波處理和特征提取算法，將處理后的數據通過藍牙傳送給上位機。

在主循環(huán)中，刷新電阻屏顯示心率的各種信息。因為結果的顯示并不需要非常精確的采樣頻率，所以只是在主循環(huán)中加入短暫的延時，重復地更新電阻屏中的數據。工作流程如圖5所示，主程序初始化完成端口配置、中斷設置、串口設置、TFT屏初始化等，初始化就緒后，進入無限循環(huán)，在循環(huán)內部完成TFT屏的顯示，顯示內容包括采樣時刻、心電時域周期參數、心電波形繪制。同時，初始化后，定時器中斷打開，在循環(huán)中，如果定時時間到，進入中斷處理函數。在中斷服務函數中，進行心電數據的采樣、保持、轉換，在處理器中完成卡爾曼濾波、迭代濾波，得到光滑可靠的心電波形數據，然后利用整形縮放、閾值設置來提取波形數據的特征，得到心電信號的時域參數，包括心率、P波周期、PR波周期、QRS波周期。最后，利用藍牙模塊將時域波形參數和波形數據發(fā)送出去，結束此次中斷，返回主函數中，等待下一次中斷。

2.1 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是用來就是把含噪聲的心電數據進行處理之后得出有效心電數據[7]，它是一種基于統(tǒng)計學理論的算法，可以用來對含有噪聲的數據進行在線處理，也可以通過狀態(tài)變量的增廣形式實現系統(tǒng)辨識。

算法原理是用上一個狀態(tài)和當前狀態(tài)的測量值來估計當前狀態(tài)，這是因為上一個狀態(tài)估計此時狀態(tài)時會有誤差，而測量的當前狀態(tài)時也有一個測量誤差，所以要根據這兩個誤差重新估計一個最接近真實狀態(tài)的值。

2.4 特征波算法

通過提取出QRS波，觀察正常心電波形可知，P波和QRS波之間間隔的一小段較為平緩，設置一個閾值為E，[P（k）]與[P（k-1）]差值的絕對值小于E，則視為平緩地帶，否則為P波或者QRS波段。

每次采樣到大波，都將先前的幾個最優(yōu)化估算值代入式（12），判斷P波的右端及其左端。同理，QRS波群的結束也以此判斷。

3 實驗結果及分析

在前期實驗中，上位機采用PC機，藍牙?USB模塊實現PC機與下位機通信連接[10]。硬件系統(tǒng)如圖8所示，上電后，測試系統(tǒng)成功運行，電阻屏、定時器和藍牙串口初始化成功，開始采集心電數據，并實時在屏幕顯示。同時在上位機同步顯示波形，后續(xù)擴展手機APP顯示波形時域參數及波形，利用手機存儲器存儲歷史數據。

通過多名測試者的心電數據發(fā)現：

1） 測試者在靜止狀態(tài)下心電波形光滑無干擾，周期特征突出，如圖9所示；

2） 測試者在運動四肢或身體非靜止狀態(tài)下，波形有失真情況，可以調整卡爾曼濾波算法參數，提高適應性；

3） 多次測試發(fā)現，電源采用工頻交流電整流對輸出波形的影響較大，如圖10所示。雖然基本特征仍然存在，但仍應盡量避免其對測量的影響，可采用鋰電池來供電，方便移動攜帶同時減少工頻干擾。

在測量時，應盡量使測試者保持靜止狀態(tài)，避免過大幅度的動作，同時，采用鋰電池供電。將設計的監(jiān)測儀與江北人民醫(yī)院的短期心電測量儀對比，多次測量結果相對誤差均在±1%以內。

4 結 論

本文闡述了基于AD8232的心電實時監(jiān)測系統(tǒng)設計及實現的方法和過程。該系統(tǒng)測量的心電圖信號干擾小，幾個特征波較為明顯，相比其他便攜式心電監(jiān)護系統(tǒng)，不容易發(fā)生基線漂移的現象。采用雙極點高通濾波器等硬件濾波和卡爾曼等多種軟件濾波，得到的波形更加穩(wěn)定平滑，檢測正確率高。另外，檢測系統(tǒng)功耗非常小，對遠程心電監(jiān)測的發(fā)展有良好的促進作用。

參考文獻

[1] 王余濤.基于嵌入式系統(tǒng)的便攜式心電監(jiān)護系統(tǒng)的研制[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2010.

WANG Yutao. Design and implement of a portable ECG monitoring system using embedded system [D]. Harbin： Harbin Institute of Technology， 2010.

[2] MATEO J， TORRES A M， APARICIO A， et al. An efficient method for ECG beat classification and correction of ectopic beats [J]. Computers and electrical engineering， 2016， 53： 219?229.

[3] 張子辰.抗運動干擾的多路心電監(jiān)測系統(tǒng)[D].北京：北京理工大學，2015.

ZHANG Zichen. Multiple number of collections of anti?noise ECG monitor system [D]. Beijing： Beijing Institute of Technology， 2015.

[4] 李佳妮，王云峰.表面肌電信號的降噪處理[J].傳感器與微系統(tǒng)，2017，36（7）：42?44.

LI Jiani， WANG Yunfeng. Noise reduction processing of surface electromyography signal [J]. Transducer and microsystem technologies， 2017， 36（7）： 42?44.

[5] 龐宇，鄧璐，林金朝，等.基于形態(tài)濾波的心電信號去除基線漂移方法[J].物理學報，2014，63（9）：428?433.

PANG Yu， DENG Lu， LIN Jinchao， et al. A method of removing baseline drift in ECG signal based on morphological filtering [J]. Acta Physica Sinica， 2014， 63（9）： 428?433.

[6] 孟瑞麗，宋安，張宏群，等.一種數字頻率特性測試儀的設計[J].南京信息工程大學學報（自然科學版），2015，7（2）：137?141.

MENG Ruili， SONG An， ZHANG Hongqun， et al. Design of a digital frequency characteristic analyzer [J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology （Natural science edition）， 2015， 7（2）： 137?141.

[7] 趙文哲，方濱，沈毅，等.心電信號中R波檢測方法的比較研究[J].生物醫(yī)學工程學雜志，2009，26（1）：55?58.

ZHAO Wenzhe， FANG Bin， SHEN Yi， et al. Comparison of the methods for detecting R wave in electrocardiogram [J]. Journal of biomedical engineering， 2014， 26（1）： 55?58.

[8] YAZDANI S， VESIN J M. Extraction of QRS fiducial points from the ECG using adaptive mathematical morphology [J]. Digital signal processing， 2016， 56： 100?109.

[9] 陳永利.動態(tài)心電自動分析中QRS復合波檢測算法研究[D].杭州：浙江大學，2006.

CHEN Yongli. Research on QRS complex wave detection algorithm in dynamic ECG automatic analysis [D]. Hangzhou： Zhejiang University， 2006.

[10] 陳豐，吳裕斌，曹丹華.基于STM32和USB虛擬串口的EEG信號采集儀設計[J].儀表技術與傳感器，2016（12）：65?68.

CHEN Feng， WU Yubin， CAO Danhua. Design of EEG acquisition system based on STM32 and USB virtual serial port [J]. Instrument technique and sensor， 2016（12）： 65?68.