3D打印干電極研制和心電信號(hào)采集分析.pdf

1、現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)和臨床應(yīng)用領(lǐng)域，標(biāo)準(zhǔn)的銀/氯化銀電極廣泛應(yīng)用于生物電信號(hào)的檢測(cè)。但這種電極使用之前需要對(duì)皮膚進(jìn)行處理，這是一項(xiàng)繁雜的工作并且會(huì)造成皮膚過(guò)敏等不良反應(yīng)。為解決這些問(wèn)題，本文研究了一種基于3D打印技術(shù)的用于生物電信號(hào)檢測(cè)的干電極。首先在三維建模軟件中設(shè)計(jì)出電極模型，然后將設(shè)計(jì)文件載入打印機(jī)進(jìn)行打印。這些電極由ABS塑料和銅線制成，具有機(jī)械性能穩(wěn)定、可重復(fù)利用、成本低以及使用方便等特點(diǎn)。在人體電信號(hào)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中，這種3D打印干電極表

2、現(xiàn)出良好的性能，足以與銀/氯化銀電極相媲美。
　　本文在實(shí)驗(yàn)室自制生物電信號(hào)采集設(shè)備的基礎(chǔ)上進(jìn)行了軟件算法的開發(fā)，在心電信號(hào)采集過(guò)程中信號(hào)不可避免地會(huì)受到基線漂移、工頻干擾、高頻噪聲和運(yùn)動(dòng)偽跡等干擾，這就需要一種降噪方法在保留心電信號(hào)的細(xì)節(jié)信息的同時(shí)去除噪聲。本文深入研究了小波變換，分析噪聲頻帶范圍，利用小波分解與重構(gòu)的方法實(shí)現(xiàn)了采集信號(hào)的噪聲去除。
　　為了得到心電信號(hào)蘊(yùn)含的更多信息，本文研究了心電圖中的QRS波群檢測(cè)算法

3、。利用QRS波群具有峰值高、變化快等特點(diǎn)，提出了簡(jiǎn)便高效的R波波峰檢測(cè)方法，并將其編寫到采集軟件程序當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)對(duì)心率的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能。并為心率變異分析打下基礎(chǔ)。
　　心率變異率是評(píng)估人體生理狀態(tài)的重要指標(biāo)，通過(guò)它能夠估計(jì)人體自主神經(jīng)活動(dòng)的相關(guān)信息，以及交感神經(jīng)和副交感神經(jīng)平衡作用情況。本文試圖尋找一種方法能夠準(zhǔn)確地利用心率變異分析實(shí)現(xiàn)心律失常的診斷。使用PhysioNet數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)域、頻域和基本的非線性分析，發(fā)現(xiàn)