可穿戴式心電心音聯合測量設備的設計與開發

李思君 張 偉 卜世俊 黃 敏

（同濟大學，上海 嘉定 201804）

可穿戴式心電心音聯合測量設備的設計與開發

李思君 張 偉 卜世俊 黃 敏

（同濟大學，上海 嘉定 201804）

在孕婦和胎兒監護領域，移動健康監測可有效提升監測的易用性并獲取更加豐富的數據輔助診斷，同時提高應急反應速度，保護孕婦和胎兒的安全。文章設計了一種基于ARM Cortex-M3微控制器的可穿戴式測量設備，能同步采集心電信號、心音信號和運動信號，支持無線數據傳輸，較目前常用的單通道多普勒超聲胎兒心動測量技術可獲得更加全面的監測數據，且對孕婦和胎兒安全，可實現長時間動態連續測量，有助于更全面的評估孕婦和胎兒健康狀態。

生理體征測量；心電信號（ECG）；心音信號（PCG）；可穿戴計算；胎兒監護

1 引言

可穿戴式智能醫療監測設備能夠很方便的隨時隨地的采集到病人的生理信號，以便用于輔助醫生診斷，同時也能夠用于醫生的遠程監測病情，及時發現病情，甚至可以在智能設備上通過信號處理的方法，檢測出病情的變化并及時通知醫生[1]。

對孕婦和胎兒的健康狀況監護能幫助醫生查看胎兒的發育狀況，以及檢側孕婦的健康狀況，還可用于輔助判斷預產期等。B超技術能較全面地檢查胎兒情況，較為昂貴且不便于長時間監控；胎心監護儀（Cardiotocography）是通過超聲波檢測胎兒心率的設備，適合較長時間的監測，但測量設備比較大不便于日常的監側，且能提供的信息量比較小。上述兩種設備中使用到超聲波，目前尚缺乏足夠證據證明超聲波對胎兒是安全的。心電圖儀可以測量多導聯的心電信號，心音圖儀測量心音信號，但這兩種裝置的測量較為復雜，只能用作臨床使用。

對于長時間的生理信號監測，需要設備功耗低、體積重量小并且最好能支持數據的無線傳輸，便于數據存儲以及遠程監控。在文獻[2]中，研究人員設計一種基于手機的心電監測，用與手機匹配的數據采集卡測量信號，但是依賴指定的手機接口，缺乏通用性；文獻[3]中提出一種ECG和三軸加速度采集的可穿戴式設備方案，并使用藍牙的方式與手機連接，可以在手機查看波形數據；文獻[4]利用一種可貼在體表的麥克風來采集心音信號，減輕了設備對病人日常活動的影響；文獻[5]提出了一種同步測量心電、心音以及血氧飽和度的可穿戴式測量設備，通過NI的數字采集卡讀取信號，在PC端編寫信號采集程序，但是有線連接的方式不便于日常測量。上述方案中存在至少一個如下問題：

（1）測量信號單一；

（2）缺少遠程監測的支持；

（3）需要外部設備較多，不便于日常測量。

本文提出一種便攜的心電心音信號聯合測量設備，并支持無線數據傳輸。可有效解決在日常監護中對孕婦胎兒長時間連續生理信號檢測的問題，有助于提升該領域監護水平。

2 系統需求分析

本系統最重要的幾點需求如下：多通道信號測量，能夠同步測量心電、心音和運動信號（包括3軸加速度和3軸陀螺儀）；無線數據傳輸，并且需要服務器端程序支持，進行數據存儲和遠程監控；測量設備體積小、重量輕、功耗低。

多通道生理信號測量的核心在于心電心音信號的聯合測量。心電信號是在心跳時，心肌細胞的去極化過程引起的皮膚表面電位變化。心電信號的波形能用于對心肌梗塞、心律不齊等疾病的診斷。在妊娠過程中，心電和心音信號已經成為醫生的一個重要手段用于判斷胎兒的健康狀況。心音信號是血液在心臟收縮時流經心臟產生的震動波，可以用來表征心臟瓣膜的開閉，當心臟瓣膜或大動脈發生病變的時候，心音波形會與正常波形不同，而且由于各個瓣膜開閉時機不同，如果動脈血管堵塞或者發其他病變，則心音的持續時間和波形變化趨勢會發生改變或是增加異常噪音，醫生可根據這點來判斷病癥。另外，通過心電心音信號的結合處理，能提取到更準確的胎兒心率值（Fetal Heart Rate，FHR），可用于判斷胎兒健康狀況和判斷預產期等[6]。

與臨床監測不同的是，可穿戴式設備會在病人移動或環境干擾嚴重的時候進行信號監測，測量到的信號中會混入環境噪聲和運動偽像，需要通過濾波、噪聲補償方式將噪聲信號剔除[7]。運動偽像是指在電生理信號采集過程中，由于人體以及測量電極運動而引入的噪聲信號，它的產生主要是由于在電極或人體運動時，電極以及周圍皮膚的形變造成電特性變化，比如電阻抗的變化等，導致測量信號變形。由于運動偽像信號在頻譜上的分布是與ECG重疊的，很難利用頻率特性將其分離。本設計中使用了 3軸加速度計和陀螺儀，采集電極的運動狀態，以便作為參考信號用于運動偽像的消除。

智能終端通過低功耗Wi-Fi模塊與云平臺通信，能將采集到的數據發送都便于醫生查看或信號處理。相較于其他的無線方案，Wi-Fi的通信速率比較高，而且連接到功率比較大的路由器上以后，通信距離能達到 100米以上，所以在低功耗要求不算太苛刻的場合還是比較方便的。

在服務器端使用TCP協議接收終端的數據，并保存于數據庫。服務端提供數據接口用于遠程監控和數據分析。

3 系統架構設計與技術實現

3.1系統架構設計

為了做到更輕更小，筆者將復雜的數據處理放到服務端進行，這樣終端設備不太需要考慮運算性能，而盡可能選用低功耗、高測量精度的器件。

圖1　設備的系統結構圖

如圖 1所示，設備的主要由四個功能模塊組成：（1）心電采集模塊，由心電電極以及信號處理電路組成；（2）心音采集模塊，由聽診器頭、麥克風以及信號處理電路組成；（3）運動信號采集模塊；（4）無線數據傳輸模塊，主要通過設備上Wi-Fi模塊收發數據。各個模塊在ARM內核處理器的統一調度下工作。

3.2智能終端設備實現

終端設備的核心處理器采用ADI（Analog Device Inc.）的ADμCM360芯片，該芯片具有ARM cortex-M3的處理器，低功耗高運算性能，片上具有兩個單獨的 24位數模轉換器（ADC）外設，能夠同時采集心電和心音信號。

心電采集模塊通過貼在體表的心電電極連接到電路板上，以獲取體表心電。由于心電信號通常比較微弱，需要通過模擬前端芯片對信號進行放大和濾波，心電信號在功率譜上的主要分量集中在100Hz以下，而且P、R、T三個波的頻譜分布基本在30Hz以下，所以在模擬前端處理模塊中，選擇截止頻率為100Hz的低通濾波器對心電信號濾波，然后ADC模塊以500Hz的采樣率對信號進行采集，能得到較準確的心電信號。心電信號使用AD8232芯片進行預處理。AD8232芯片是ADI公司的一款集成單導聯ECG前端處理電路，主要包含一個增益 100倍的儀表放大器以及一個用于低通濾波的運算放大器，通過配置 AD8232外圍電路參數實現一通頻帶為0.3～200Hz的帶通濾波器。電極暫使用傳統的一次性銀-氯化銀電極，因為新型電極材料性能并沒有達到理想適用的狀況：導電紡織電極噪聲大并且有極化效應，而反復使用的電極往往又存在接觸不良的問題。

心音采集模塊通過麥克風采集心臟附近的心音信號。利用聽診器的原理，使用聽診器頭通過軟管與麥克風連接，能有效的集中心音信號并屏蔽掉大部分的環境噪聲。對心音信號的頻率分布分析，第一心音和第二心音的頻率約為 50～100Hz，第三第四心音頻率主要為 10～50Hz，舒張期噪音為50～80Hz也可達 140～400，其他噪音約為 120～660Hz在1000Hz內亦有分布[8]。由于心音信號在200Hz以上基本上都是噪聲信號， 筆者采用截止頻率200Hz的低通濾波器處理心音信號，并用ADC模塊以500Hz的采樣頻率采集濾信號。麥克風信號會接到音頻放大器MAX9812L芯片，該芯片為固定增益為20dB（放大10倍）的麥克風，用于放大信號和濾除低頻分量， MAX9812L的輸出信號再通過RC低通濾波器處理，最后再使用ADC模塊收集信號。

運動信號刺激模塊中使用了MEMS（Microelectromechanical Systems，微電子機械系統）傳感器，采用3軸的加速度計和 3軸的陀螺儀采集到心電電極以及患者的運動信息，用于后續對電生理信號中的運動偽像消除等處理。運動數據的采集使用MPU6050芯片，在MCU中使用I2C接口通信獲取運動信號。MPU6050是一款集成的MEMS傳感器，內嵌了 3軸加速度和陀螺儀傳感器，最高采樣速率達到1kHz。

3.3服務端數據接入

服務程序分為用于數據收發的網絡通信模塊、數據存儲模塊以及提供 HTTP接口的數據查詢模塊三部分。在服務端使用TCP協議與終端通信，獲取終端采集的數據。在終端設備中按照預先設計協議把數據封裝成幀，而服務端同樣會按照相同的協議對字節流進行分解成獨立的數據幀。服務端接收到數據后存入數據庫中，并提供了 HTTP查詢接口便于遠程查看。

服務端與終端通過TCP協議發送網絡字節流數據通信，為了保證接收數據的正確性，終端發送的數據會按照表 1的格式封裝成幀，一遍服務端校驗和劃分數據包，如表 1中所示，以幀頭、幀尾劃分一個完整數據幀，并提供數據長度信息，校驗和用于判斷數據接收是否有誤。在數據內容中，如果包含幀頭、幀尾等特殊的字符，為了避免誤讀需要把他們轉義為其他字符，轉義后通常由原來的一個字符變成兩個字符。轉義規則如表2所示。

表1　接收數據分幀結構

表2　字符轉移

每一幀數據包含一組測量信號，每幀數據包括了心電信號、心音信號、加速度信號和陀螺儀信號，同時用 2個字節用于記錄采樣時間，以便記錄兩次采樣的時間間隔。他們數據幀中的順序和字節數如表3中所示。

表3　測量數據

4 設備評測與結果分析

圖2　心電心音聯合測量設備

圖2為測量設備實物圖，電路板大小約為45cm×65cm，適合放入襯衣口袋或者固定在腰帶上。其中心電電極需要額外的電極線連接到電極；運動模塊固定在心電電極處，并使用導線連接到板子上；心音麥克風套入聽診器管中。

使用終端設備進行了心電心音以及運動信號的測量，使用500Hz數據采樣率，且終端設備與服務器在同一個無線局域網中或其他網絡通信質量良好的情況下，服務端程序能有效接收到所有數據并保存到數據庫中。

圖3展示了實測的心電（ECG）信號波形。

圖3　（a）實測ECG波形與（b）帶阻濾波器濾波后波形比較

圖4展示了實測的心音（PCG）信號波形。

圖4　實測心音信號

從圖3中可以看出，ADC模塊采集到的ECG信號波形上有較為明顯的50Hz工頻噪聲。使用帶阻濾波器能消除工頻干擾，獲得質量較好的信號以支持后續處理。心音信號能夠清晰的分辨出第一心音（圖4中S1）和第二心音（圖4中S2），而第三心音（圖4中S3）和第四心音由于幅值較小且頻率低容易被低頻噪聲淹沒，難以分辨。

5 小結

本文提出了一種適合孕婦與胎兒監測應用、可實現心音心電同步測量的便攜式監測設備方案，能夠支持長時間動態測量并得到較高質量的測量數據。基于Wi-Fi的無線數據傳輸還能方便地將數據發送到遠端服務器，便于存儲、分析和遠程監測。心音和心電的同步測量能為醫生提供更全面的診斷數據，提升這一領域的監護水平。

[1] Martin T,Jovanov E,Raskovic D.Issues in wearable computing for medical monitoring applications:a case studyof a wearable ECG monitoring device[C]//Wearable Computers, The Fourth International Symposium on. IEEE, 2000:43-49.

[2] Cano-Garcia J M,Gonzalez-Parada E,Alarcón-Collantes V, et al.A PDA-based portable wireless ECG monitor for medical personal area networks[C]//Electrotechnical Conference,2006.MELECON 2006.IEEE Mediterranean. IEEE,2006:713-716.

[3] Jung H K,Jeong D U.Development of wearable ecg measurement system using emd for motion artifact removal [C]//Computing and Convergence Technology (ICCCT), 2012 7th International Conference on. IEEE,2012: 299-304.

[4] Noma H,Kogure K,Nakajima Y,et al. Wearable data acquisition for heartbeat and respiratory information using NAM (non-audible murmur)microphone[C]//Wearable Computers, 2005.Proceedings.Ninth IEEE International Symposium on. IEEE,2005:210-211.

[5] Zhang Z, Wang W,Wang B, et al. A prototype of wearable respiration biofeedback platform and its preliminary evaluation on Cardiovascular Variability[C]//Bioinformatics and Biomedical Engineering,2009.ICBBE 2009.3rd International Conference on. IEEE, 2009: 1-4.

[6] Kovács F,T?r?k M,Habermajer I.A rule-based phonocardiographic method for long-term fetal heart rate monitoring[J]. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on,2000,47(1): 124-130.

[7] Tong D A,Bartels K A, Honeyager K S. Adaptive reduction of motion artifact in the electrocardiogram[C]//Engineering in Medicine and Biology,2002.24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference,2002. Proceedings of the Second Joint. IEEE,2002, 2:1403-1404.

[8] ADOLPH R J, STEPHENS J F, TANAKA K. The clinical value of frequency analysis of the first heart sound in myocardial infarction[J].Circulation,1970,41(6): 1003-1014.

Development of wearable ECG and PCG acquisition device

Ambulatory health monitoring of expectant mother and fetus could improve the availability of long-term monitoring, and improve the speed of emergency service. This paper present a design of wearable monitoring device based on ARM Cortex-M3 microcontroller, simultaneously acquiring electrocardiogram （ECG）, phonocardiogram （PCG） and motion information. This device transmits data to server via Wi-Fi module. Compare to the Doppler ultrasonography, our device can provide more information of physiological signal and safer measurement, so it’s useful for long-term dynamic health monitoring.

Physiological measurement; ECG; PCG; wearable device; fetal monitoring

TP3

A

1008-1151(2015)12-0015-03

2015-11-10

李思君（1990-），男，同濟大學電子與信息工程學院碩士研究生，研究方向為信號處理；張偉（1975-），男，同濟大學電子與信息工程學院副教授，博士，研究方向為傳感器網絡、多通道生物醫學信號監測與處理；卜世俊（1990-），男，同濟大學電子與信息工程學院碩士研究生，研究方向為多傳感器醫學信號處理。