生物雷達(dá)檢測技術(shù)中心跳與呼吸信號分離技術(shù)的研究.pdf

1、生物雷達(dá)是近年來國外學(xué)者提出的一種新概念雷達(dá)，特指探測生命體的雷達(dá)，其融合雷達(dá)技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)于一體，可以不需要任何電極或傳感器接觸生命體，實(shí)現(xiàn)隔著衣服、被褥、紗布等物體非接觸、遠(yuǎn)距離、無約束的檢測到人體的呼吸及心臟跳動(dòng)等信息，在臨床應(yīng)用特別是軍事醫(yī)學(xué)上有特殊意義，可以實(shí)現(xiàn)一些特殊應(yīng)用場合,如對大面積創(chuàng)傷、燒傷、惡性傳染病患者等不宜采用與皮膚接觸的傳感器或電極的患者進(jìn)行監(jiān)護(hù)。 目前生物雷達(dá)探測技術(shù)中仍然存在以下問題：首先，

2、檢測系統(tǒng)可在被檢測對象屏住呼吸的情況下較好的檢測到人體心跳信號，而當(dāng)被檢測對象正常呼吸時(shí)，由于呼吸運(yùn)動(dòng)帶來的胸廓及身體的微動(dòng)影響，心跳信號的檢測受到了呼吸運(yùn)動(dòng)所導(dǎo)致的體表微動(dòng)的干擾，使檢測系統(tǒng)無法檢測出規(guī)則的心跳信號。因此，必須采取有效的信號處理方法將呼吸與心跳信號分離，提取出比呼吸信號能量小得多的心跳信號。其次，在實(shí)際應(yīng)用中，呼吸與心跳信號究竟是以何種關(guān)系形式存在是我們選擇信號處理方法的關(guān)鍵所在，由于系統(tǒng)的非線性影響以及呼吸與體動(dòng)兩種

3、信號之間關(guān)系的不確定性，導(dǎo)致我們不能夠單純的依靠線性濾波來分離或處理這些信號分量，必須求助于非線性濾波。 再者，目前雖然已經(jīng)明確，生物雷達(dá)探測到的人體呼吸、心跳等生命參數(shù)信號是一種窄帶、準(zhǔn)周期、低幅值（數(shù)量級約幾十μV）的信號，信噪比低、隨機(jī)性強(qiáng)，而且集中在超低頻范圍內(nèi)，但對于其群體性及個(gè)體之間存在的差異性并沒有進(jìn)行過比較具體的量化研究。這給我們對人體呼吸、心跳等生命信息的進(jìn)一步提取以及臨床應(yīng)用帶來了一定的困難。 針對以

4、上問題，本研究主要完成了以下工作： 1．心跳信號與心電信號相關(guān)性研究通過建立生物雷達(dá)檢測的心跳信號與心電圖機(jī)檢測的心電信號的同步監(jiān)測系統(tǒng)，分別在時(shí)域及頻域上對同步采集到的心電信號以及心跳信號進(jìn)行相關(guān)性對比分析，驗(yàn)證了生物雷達(dá)檢測的心跳信號的潛在臨床應(yīng)用價(jià)值，為后續(xù)的信號分析及臨床應(yīng)用提供了有效依據(jù)。 2．生物雷達(dá)探測到的人體心跳信號的特點(diǎn)分析針對生命信號個(gè)體差異大，準(zhǔn)周期，隨機(jī)性強(qiáng)的特點(diǎn)，采集大量不同測量條件下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

5、，用相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)對生物雷達(dá)探測到的人體心跳信號在時(shí)域及頻域上的特點(diǎn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)比較、分析和總結(jié)。對心電、心音的生理基礎(chǔ)、特性及研究方法的總結(jié)以及呼吸影響心功能的機(jī)制研究有助于我們更好的了解所檢測到的心跳信號特性。 3．小波分析算法提取心跳信號對小波分析與其它非平穩(wěn)信號處理方法進(jìn)行了對比分析，并介紹了基于小波變換的信號分離應(yīng)用情況，指出了小波應(yīng)用中存在的問題。選用Sym8小波基函數(shù)對采集到的體動(dòng)路信號進(jìn)行了5 層的小波分解降噪算

6、法，為了驗(yàn)證在小波消噪前是否有必要加入FIR 濾波算法，我們還對兩種方案下生物雷達(dá)心跳信號的分離效果進(jìn)行了對比分析。 4．基于曲線擬合技術(shù)的心跳信號提取算法嘗試采集不經(jīng)過硬件預(yù)處理的混合信號，其中包含了更為豐富的信息內(nèi)容，直接對這種混合信號進(jìn)行處理。采用三次樣條插值技術(shù)，對該信號波形趨勢進(jìn)行曲線擬合，從而得到呼吸信號，實(shí)現(xiàn)呼吸與心跳的分離。結(jié)果顯示，與小波分析算法相比，曲線擬合技術(shù)在處理基線漂移性質(zhì)的呼吸信號時(shí)是存在優(yōu)越性的。

7、 本課題的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有： 1. 將小波分析算法用于心跳信號與呼吸信號的分離，并對FIR 濾波方法在小波分離兩種信號的應(yīng)用中的必要性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果顯示，只要設(shè)定好分解的級數(shù)，我們在進(jìn)行小波消噪前可以考慮不進(jìn)行FIR 濾波，這樣可以大大減小運(yùn)算量。 2. 將曲線擬合算法應(yīng)用于心跳信號與呼吸信號的分離。 綜合分析表明，研究生命體及其器官的活動(dòng)與探測到的生理信息間的關(guān)系，即關(guān)注生命體狀況，是生物雷達(dá)的研究的一