基于AT91SAM9261S的心電疾病診斷系統

摘 要:介紹基于AT91SAM9261的心電疾病診斷系統的設計。采用的測試平臺以AT91SAM9261為核心，整個設計完成了硬件驅動和軟件設計，可以對心電信號進行前置處理，接著進行波形檢測與分析，從而做出心電情況的診斷，對于不正常心電給出反饋。該設計中采用的算法簡單有效，給出了處理前后心電波形的液晶屏顯示效果和QRS波群檢測的正確率，正確率為96.93%符合實時診斷的要求。

關鍵詞:心電信號; AT91SAM9261S; QRS波檢測; 液晶屏顯示

中圖分類號:TN710;TP368.1 文獻標識碼:A 文章編號:1004-373X(2010)14-0032-02

Heart Diseases Diagnosing System Based on AT91SAM9261S

WU Qing-ling， HE Ai-jun

(Department of Electronic Science and Engineering， Nanjing University， Nanjing 210093， China)

Abstract:A design of heart diseases diagnosing system based on AT91SAM9261 is introduced. The design includes hardware driving and software design， pre-processes the ECG signal， detects and analyzes the waveform， then diagnoses the information and gives the feedback for the abnormal ECG. The algorithm used in the design is simple and effective， the LCD display results of the original and processed wave， and the accuracy rate of QRS wave group detection is 96.93% are proposed. It fulfills the requirements of real-time diagnosis.

Keywords: ECG; AT91SAM9261S; QRS wave detection; LCD display

0 引 言

近年來，心臟病的發病率不斷上升，便攜式的移動心電監護設備成為心臟狀況不良好的人們的迫切需要。既要考慮設備方便攜帶和使用，同時要保證心電信號得到高質量的分析和處理，這就需要選用盡量優化的硬件、軟件資源來實現相應的功能[1-2]。硬件選用AT91SAM9261S芯片，并加入液晶屏，SD卡等外圍部件組成設計所需的硬件測試平臺，相應地，選擇軟件開發環境為IAR Embedded Workbench IDE 5.4。

1 系統的工作原理

該測試平臺以AT91SAM9261S為核心，該款ARM9芯片工作于190 MHz時性能高達210 MIPS，分別具有16 KB數據緩存和16 KB指令緩存，32 KB片內ROM和16 KB片內SRAM，這些特征保證了整個心電系統工作的可靠性和實時性。

系統的總體規劃設計如圖1所示，從SD卡內讀取心電信號，進行前置處理和特征分析，通過RR間期及QRS波的寬度等進行心電疾病的診斷，如果正常則不進行信息反饋，如果有某種心電疾病，則給出反饋信息，監護人員可以結合心電疾病情況給出相應的處理。

圖1 系統工作原理

2 系統的軟件設計

2.1 軟件測試環境的建立

具體需要完成的工作包括底層驅動開發、μC/GUI和FAT文件系統的移植。

在IAR Embedded Workbench IDE 5.4開發環境下，建立工程，將μC/OS操作系統和μC/GUI移植進來，通過Jlink進行調試，保證硬件的正常工作，為了順利讀取SD卡中存儲的心電信號(dat格式)，還需要將FAT文件系統移植到工程中[3]。移植過程中，參照AT91SAM9261S的數據手冊進行各項參數配置，首先是系統CPU主頻配置和液晶屏有關的硬件接口配置(包括數據傳輸端口和SPI口的配置等)，與液晶屏的最高工作頻率相對應，這里配置系統工作頻率為174 MHz，其他還有各項寄存器的設置，而μC/GUI和FAT文件系統的移植只需要修改相關參數，如LCD屏的各項參數，讀取數據的寄存器地址等。這樣就可以編寫系統所需的界面，方便心電信號各項波形和結果的顯示。

2.2 心電信號處理與分析

這里采用MIT-BIH心電數據庫的心電信號，在讀取dat文件后，按照其存儲格式進行解析和降采樣，可以得到原始的心電信號，接下來對其進行處理和分析。

2.2.1 前置處理

心電信號的頻率在0.05~100 Hz之間，其中含的常見噪聲有:60 Hz工頻干擾及其各次諧波，由于呼吸運動和電極運動等所產生的頻率小于5 Hz的干擾和肌肉收縮所產生的肌電噪聲。為了得到正常的心電波形，必須要把這些干擾濾除，考慮到QRS波群的中心頻率在17 Hz附近且帶寬約為10 Hz，這里采用了低通濾波、高通濾波及梳狀濾波器。

考慮到AT91SAM9261S的數字運算能力和系統的實時性要求，低通濾波和高通濾波采用了簡化的FIR濾波，濾波系數在Matlab環境下通過fir1函數獲得[4]，實現了0.05 Hz的線性相位高通濾波器和100 Hz的線性相位低通濾波器。這里高通濾波器的系數為:b=[0.000 0， 0.000 2， 0.999 2， -0.000 2，0.000 0];a=[1.000]，低通濾波器的系數為[5]:b=[0.011 1，0.488 9，0.488 9，0.011 1];a=[1.000]。這里設計的陷波器用到了減法技術，采用一個全通網絡減去一個具有相同傳輸延遲和增益的窄帶帶通濾波器的輸出，得到一個具有尖銳陷波特性的陷波器(NOTCH)[6] ，其原理如圖2所示。

圖2 陷波器原理圖

該陷波濾波器實際上是一個梳狀濾波器，其傳遞函數為:

H(z)=z-R-P2n-1Qn 1-z-R1-z-P n

式中:Q=R/P。

實際應用時，采樣率Fs為360 Hz，工頻干擾Fc為60 Hz，則P=Fs/Fc=6，n和R決定了濾波器的阻帶帶寬，通過參數調整，該系統選取n=2，R=162，則有Q=27。上述濾波器對60 Hz工頻及其諧波和基頻干擾有較好的濾除效果。

2.2.2 波形檢測與分析

波形分析包括QRS波群和P，T波的檢測標記。關于QRS波群檢測部分[7-8]，計算差分信號y(n+1)-y(n-1)，結合原心電信號和差分信號的閾值設定及差分信號符號的變化來檢測R波的存在，并計算RR間期[9]同時進行錯誤R波的去除，之后依照Q，S波的特性在R波前后確定QRS波群的位置，P，T波也是參照QRS波群的位置結合差分值變化來進行檢測。

3 系統的結果顯示與分析

該設計可以實現心電信號自動診斷，作出心電情況的判斷并反饋，給出了各項波形和特征值的直觀顯示和標記。

在μC/GUI下編寫自己需要的界面[10]，方便對心電信號的各項檢測分析結果進行顯示，如圖3所示，可以畫出心電波形和差分信號并進行R波標記。

圖3 系統的顯示界面

這里對該系統進行了嚴格的時間測試，在心電數據寬度為3 min，即數據點數為64 800(即360×180)的情況下，整個處理分析所花時間小于2 s，整套處理分析算法很好地達到了實時性要求。下面給出系統所用算法對MIT-BIH標準心電數據庫中的心電信號(取前12 000個點)的R波檢測結果，如表1所示，總的R波檢測正確率為96.93%，準確的R波檢測對后續進一步檢測診斷工作提供了有力的保障。

表1 R波檢測結果

Total beats FP FN Failed Error rate /%

293 4 5 9 3.07

說明:測試文件有100，101，102，103，105，106，107，111，112，113，114，115，116，117和118。4 結 語

本文描述了心電疾病自動診斷系統的設計，完成了硬件端的驅動和軟件端的信號處理與分析顯示。采用的算法簡單有效，符合小型疾病診斷系統的實時性要求。同時，該系統還有很多不足的地方，如硬件平臺的擴展、心電算法的完善等，需要后續的進一步改進。

參考文獻

[1]焦騰，董秀珍，張坤，等.基于GPRS網絡的遠程心電監護系統[J].電子工程師，2008，34(11):78-80.

[2]吳英超，向平，劉瑞花.無創胎兒心率檢測儀的研制[J].北京生物醫學工程，2008，27(5):524-530.

[3]王拾亦，閆學文.基于ARM與SD卡的嵌入式存儲系統研究與設計[J].微型電腦應用，2009，25(7):43-45.

[4]程佩青.數字信號處理教程[M].3版.北京:清華大學出版社，2007.

[5]周靜.心電信號中工頻干擾的濾除[J].生物醫學工程研究，2003，22(4):61-64.

[6]張涇周，張光磊，戴冠中.自適應算法與小波變換在心電信號濾波中的應用[J].生物醫學工程學雜志，2006，23(5):977-980.

[7]SZILAGYI Laszlo， SZILAGYI Sandor M. Quick QRS complex detection for on-line ECG and holter systems[C]//IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference.[ S.l.] : IEEE， 2005:3906-3908.

[8]SZILAGYI L， BENYO Z， SZILAGYI S M， et al. On-line QRS complex detection using wavelet filtering[C]//The 23rd Annual EMBS International Conference. [ S.l.] : EMBS， 2001: 1872-1874.

[9]田學隆，閆春紅，俞亞青，等.基于小波變換的R波檢測算法[J].生物醫學工程學雜志，2006，23(2):257-261.

[10]安勇，羅通頂，李川勇.心電圖T波交替檢測的GUI設計[J].實驗室科學，2008，6(3):111-113.