信息技術在生物醫學工程中的應用

王鴻雁

（赤峰學院 物理與電子信息工程系，內蒙古 赤峰 024000）

信息技術在生物醫學工程中的應用

王鴻雁

（赤峰學院 物理與電子信息工程系，內蒙古 赤峰 024000）

信息技術的發展對生物醫學信號的檢測、處理以及數字圖像信號的處理幾個方面發揮著重要的作用.本文闡述了信息技術和生物醫學工程兩門學科在理論體系上的聯系，并分別從這兩個學科的前沿展望了基于信息技術發展所帶來的醫療領域的輝煌前景.

信號檢測；生物傳感器；信號處理；小波變換；圖像信號處理

生物醫學工程(Biomedical-Engineering)是一門新興的邊緣學科，它綜合工程學、生物學和醫學的理論和方法，在各層次上研究人體系統的狀態變化，并運用工程技術手段去控制這類變化，其目的是解決醫學中的有關問題，保障人類健康，為疾病的預防、診斷、治療和康復服務.近些年來信息技術的迅速發展為生物醫學領域提供了豐富的研究方式、方法和手段.例如在生物醫學信號的檢測中傳感器發揮著重要作用，而在信息技術中常用的信號分析和處理方法也廣泛地應用于生物醫學信號的分析處理中.本文主要從信息技術發展的角度介紹這門交叉學科的現狀和發展.具體的應用體現在以下幾個方面：

1 生物醫學信號的檢測

生物醫學信號檢測是對生物體中包含生命現象、狀態、性質、變量和成份等信息的信號進行檢測和量化的技術.生物醫學信號處理的研究，是根據生物醫學信號的特點，對所采集到的生物醫學信號進行分析、解釋、分類、顯示、存貯和傳輸，其研究目的一是對生物體系結構與功能的研究，二是協助對疾病進行診斷和治療.生物醫學信號檢測技術是生物醫學工程學科研究中的一個先導技術，由于研究者所站的立場、目的以及采用的檢測方法不同，使生物醫學信號的檢測技術的分類呈現多樣化.

生物信號一般可以分成電信號和非電信號，如心電、肌電、腦電等屬于電信號；其它如體溫、血壓、呼吸、血流量、脈博、心音等屬于非電信號，非電信號又可分為：①機械量，如振動(心音、脈搏、心沖擊、Korotkov音等)、壓力(血壓、氣血和消化道內壓等)、力(心肌張力等)；②熱學量，如體溫；③光學量，如光透射性(光電脈波、血氧飽和度等)；④化學量，如血液的pH值、血氣、呼吸氣體等.如從處理的維數來看，可以分成一維信號和二維信號，如體溫、血壓、呼吸、血流量、脈博、心音等屬于一維信號；而腦電圖、心電圖、肌電圖、x光片、超聲圖片、CT圖片、核磁共振(Mm)圖像等則屬于二維信號.

生物醫學信號檢測是對生物體中包含生命現象、狀態、性質、變量和成份等信息的信號進行檢測和量化的技術.生物醫學信號處理的研究，是根據生物醫學信號的特點，對所采集到的生物醫學信號進行分析、解釋、分類、顯示、存貯和傳輸，其研究目的一是對生物體系結構與功能的研究，二是協助對疾病進行診斷和治療.生物醫學信號檢測技術是生物醫學工程學科研究中的一個先導技術，由于研究者所站的立場、目的以及采用的檢測方法不同，使生物醫學信號的檢測技術的分類呈現多樣化，具體介紹如下：①無創檢測、微創檢測、有創檢測；②在體檢測、離體檢測；③直接檢測、間接檢測；④非接觸檢測、體表檢測、體內檢測；⑤生物電檢測、生物非電量檢測；⑥形態檢測、功能檢測；⑦處于拘束狀態下的生物體檢測、處于自然狀態下的生物體檢測；⑧透射法檢測、反射法檢測；⑨一維信號檢測、多維信號檢測；⑩遙感法檢測、多維信號檢測；一次量檢測、二次量分析檢測；分子級檢測、細胞級檢測、系統級檢測.

由于生物醫學信號的上述特點和檢測方法，使其成為傳感器技術的一個重要應用領域.

在生物醫學工程上常用的傳感器除了常用的壓力、心音、溫度、液位報警等類型外，近幾十年來生物傳感器技術有了迅速的發展.生物傳感器(biosensor)是對生物物質敏感并將其濃度轉換為電信號進行檢測的儀器.是由固定化的生物敏感材料作識別元件（包括酶、抗體、抗原、微生物、細胞、組織、核酸等生物活性物質）與適當的理化換能器（如氧電極、光敏管、場效應管、壓電晶體等等）及信號放大裝置構成的分析工具或系統.生物傳感器具有接受器與轉換器的功能.通過將待測物質經擴散作用進入生物活性材料，經分子識別，發生生物學反應，產生的信息繼而被相應的物理或化學換能器轉變成可定量和可處理的電信號，再經二次儀表放大并輸出，便可知道待測物濃度.

生物傳感器有如下特點：

（1）采用固定化生物活性物質作催化劑，價值昂貴的試劑可以重復多次使用，克服了過去酶法分析試劑費用高和化學分析繁瑣復雜的缺點.

（2）專一性強，只對特定的底物起反應，而且不受顏色、濁度的影響.

英國新馬克思主義學派的代表人物之一胡格維爾特的《發展社會學》一書，在對社會進化過程中的不同階段及各階段中社會系統的功能差異進行了分析的同時，提出了發展理論的研究框架，胡格維爾特將結構功能主義下靜態的單一社會分化和整合的發展視為作為“過程”的發展，將人類社會視為相互聯系和作用的整體更大范圍內的發展視為“互動”的發展，而將某種文化取向和社會關系下的主體行動則視為作為“行動”的發展。結合胡格維爾特的理論框架筆者認為對于現有的關于社會組織的研究可以劃分為幾個類型。

（3）分析速度快，可以在一分鐘得到結果.

（4）準確度高，一般相對誤差可以達到1%.

（5）操作系統比較簡單，容易實現自動分析

（6）成本低，在連續使用時，每例測定僅需要幾分錢人民幣.

（7）有的生物傳感器能夠可靠地指示微生物培養系統內的供氧狀況和副產物的產生.

生物傳感器的種類：

（1）按照其感受器中所采用的生命物質分類，可分為：微生物傳感器、免疫傳感器、組織傳感器、細胞傳感器、酶傳感器、DNA傳感器等.

（3）按照生物敏感物質相互作用的類型分類，可分為親和型和代謝型兩種.

隨著20世紀90年代開啟的微流控技術的發展，目前生物傳感器微流控芯片成為重要的發展方向，為系統生物技術開發藥物篩選與基因診斷等提供了新的前景.

2 生物醫學信號處理方法

生物醫學信號處理主要任務是：根據生物醫學信號特點，應用信息科學的基本理論和方法，研究如何從被干擾和噪聲淹沒的觀察記錄中提取各種生物醫學信號中所攜帶的信息，并對它們進步分析、解釋和分類.生物醫學信號的特點是微弱、噪聲大，所以濾波和靈敏度是生物醫學信號采集的關鍵.另外生物醫學信號的隨機性強，它不但是隨機的，而且是非平穩的.正是因為生物醫學信號的這些特點，以傅里葉理論為基礎的小波變換方法成為生物醫學信號分析的有力工具.

生物醫學信號中的心電(ECG)、腦電(EEG)、肌電(EMG)等電生理信號和體溫、血壓、呼吸等非電生理信號通常比較微弱，信噪比不高，采集心電信號易受到儀器、人體活動的影響.利用小波變換能將原始心電信號分解為不同頻率的信號，然后對信號進行重建，此方法能很好地消除心電信號中的基線漂移，抑制工頻干擾和肌電干擾，同時能夠獲得QT間期的精確值，為臨床診斷提供更準確的依據.心音信號具有非平穩的時變特性，經典譜分析方法難以揭示出心音信號的動態變化過程，從而也就無法進行準確的臨床診斷.而小波變換通過對基波的平移、伸縮而形成一系列的小波，然后將其投影到由平移、伸縮小波構成的信號空間中，在不同的頻率范圍和時間位置對信號進行分析.

小波變換的概念是由法國從事石油信號處理的工程師J.Morlet在1974年首先提出的，通過物理的直觀和信號處理的實際需要經驗地建立了反演公式，當時未能得到數學家的認可.正如1807年法國的熱學工程師J.B.J.Fourier提出任一函數都能展開成三角函數的無窮級數的創新概念未能得到認可一樣.幸運的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的發現、Hardy空間的原子分解和無條件基的深入研究為小波變換的誕生做了理論上的準備，而且J.O.Stromberg還構造了歷史上非常類似于現在的小波基；1986年著名數學家Y.Meyer偶然構造出一個真正的小波基，并與S.Mallat合作建立了構造小波基的多尺度分析之后，小波分析才開始蓬勃發展起來，其中比利時女數學家I.Daubechies撰寫的《小波十講（Ten Lectures on Wavelets）》對小波的普及起了重要的推動作用.它與Fourier變換、視窗Fourier變換（Gabor變換）相比，這是一個時間和頻率的局網域變換，因而能有效的從信號中提取資訊，通過伸縮和平移等運算功能對函數或信號進行多尺度細化分析（Multiscale Analysis），解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題，從而小波變換被譽為“數學顯微鏡”，它是調和分析發展史上里程碑式的進展.

小波(Wavelet)這一術語，顧名思義，“小波”就是小區域、長度有限、均值為0的波形.所謂“小”是指它具有衰減性；而稱之為“波”則是指它的波動性，其振幅正負相間的震蕩形式.與Fourier變換相比，小波變換是時間(空間)頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號 (函數)逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學方法上的重大突破.

小波分析的應用是與小波分析的理論研究緊密地結合在一起的.現在，它已經在科技信息產業領域取得了令人矚目的成就.電子信息技術是六大高新技術中重要的一個領域，它的重要方面是圖象和信號處理.現今，信號處理已經成為當代科學技術工作的重要部分，信號處理的目的就是：準確的分析、診斷、編碼壓縮和量化、快速傳遞或存儲、精確地重構(或恢復).從數學地角度來看，信號與圖象處理可以統一看作是信號處理(圖象可以看作是二維信號)，在小波分析的許多分析和應用中，都可以歸結為信號處理問題.現在，對于其性質隨時間是穩定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析.但是在實際應用中的絕大多數信號是非穩定的，而特別適用于非穩定信號的工具就是小波分析.

小波分析理論在生物醫學信號處理中的應用才剛剛起步，其應用主要集中在信號特征提取方面.但小波理論為生物醫學信號處理提供了新的思路，隨著理論研究的日趨成熟、PACS的應用、遠程醫療診斷的需要和家庭醫療保健的發展，在醫學信號分析、圖像增強、去噪、壓縮等方面提出更高的要求，小波分析將在生物醫學領域發揮更重要的作用.

3 醫學成像和圖像處理

通過數字圖像處理 (DigitalImageProcessing)技術用計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理.數字圖像處理的產生和迅速發展主要受三個因素的影響:一是計算機的發展;二是數學的發展 (特別是離散數學理論的創立和完善);三是廣泛的農牧業、林業、環境、軍事、工業和醫學等方面的應用需求的增長.生物醫學領域中的應用主要有X射線、超聲、顯微圖像分析、計算機斷層攝像(即CT)分析和重建等.

小波變換具有良好的空間域及頻率域局部化特性，適合醫學圖像信號處理.目前，小波分析已成功地應用于信號處理、圖像處理、語音與圖像編碼、語音識別與合成、多尺度邊緣提取和重建等科學領域.小波分析用于信號與圖象壓縮是小波分析應用的一個重要方面.它的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與圖象的特征不變，且在傳遞中可以抗干擾.基于小波分析的壓縮方法很多，比較成功的有小波包最好基方法，小波域紋理模型方法，小波變換零樹壓縮，小波變換向量壓縮等.

在可以預見的未來，隨著信息技術在通信、遠程控制、微處理及模式識別等方面的不斷發展，必將為生物醫學工程領域帶來更大的發展空間，并由此使人們可以接受更高水平的醫療服務.

〔1〕邢國泉.生物醫學信號研究概況[B].咸寧學院學報(醫學版)，2006，20（5）.

〔2〕李良成.小波變換在生物醫學信號中的應用[J].中國醫療器械信息，2008，14（80）.

〔3〕http://baike.baidu.com/view/323786.htm?fr=ala0_1_1.

〔4〕http://baike.baidu.com/view/83268.htm?fr=ala0_1_1.

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