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非接觸式生命體征檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì)*

2024-03-06 02:55:02莊超活陳軍波陳心浩
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2024年1期
關(guān)鍵詞:通濾波體征多普勒

莊超活,陳軍波,2*,陳心浩

(1.中南民族大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院,認(rèn)知科學(xué)國(guó)家民委重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430074;2.醫(yī)學(xué)信息分析及腫瘤診療湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430074)

呼吸和心跳的頻率是否正常是判斷患者健康狀態(tài)的重要依據(jù)[1]。臨床醫(yī)生一般使用聽(tīng)診器監(jiān)測(cè)病人的呼吸心跳頻率,這種觸診測(cè)量方式簡(jiǎn)單,其監(jiān)測(cè)的非連續(xù)性也會(huì)導(dǎo)致較高的漏診率。目前流行的可穿戴式醫(yī)療設(shè)備雖然能實(shí)現(xiàn)生命體征的連續(xù)測(cè)量,但操作復(fù)雜、長(zhǎng)時(shí)間身體接觸會(huì)干擾患者日?;顒?dòng),用戶體驗(yàn)感差,不適用于大面積燒傷患者、精神病患者、或存在交叉感染風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景下使用。非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)設(shè)備使用簡(jiǎn)單,不受監(jiān)測(cè)條件限制,既可滿足人體生命體征連續(xù)監(jiān)測(cè)需求,又能最大限度減少監(jiān)測(cè)過(guò)程中患者身體的不適感。

利用多普勒雷達(dá)的高靈敏度特性可以實(shí)現(xiàn)微弱生理信號(hào)監(jiān)測(cè)[2-4]。與其他常用傳感器相比,基于多普勒效應(yīng)的連續(xù)波雷達(dá)傳感器可從回波信號(hào)中提取人體生命體征信號(hào),具有非接觸、不受環(huán)境和用戶對(duì)象限制、更具便攜性等優(yōu)點(diǎn)。目前用于生命體征檢測(cè)的毫米波雷達(dá)主要有超寬帶(Ultra Wide Band,UWB)雷達(dá)[5]、調(diào)頻連續(xù)波(Frequency Modulated Continous Wave,F(xiàn)MCW)雷達(dá)[6-7]和連續(xù)波(Continous Wave,CW)雷達(dá)[8-9]?;跈z測(cè)裝置便攜性設(shè)計(jì)需求,本文選取連續(xù)波雷達(dá)作為人體生命體征信號(hào)檢測(cè)的傳感器。

連續(xù)波雷達(dá)采集的人體生命體征回波信號(hào)中包含了呼吸信號(hào)和心跳信號(hào),選擇合適的信號(hào)分離算法尤為重要。常用的信號(hào)分離算法主要有經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[10](EMD)、自適應(yīng)加噪的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[11](CEEMDAN)、改進(jìn)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[12](MEEMD)和變分模態(tài)分解[13](VMD)等,盡管模態(tài)分解算法能夠?qū)崿F(xiàn)呼吸信號(hào)和心跳信號(hào)的分離與提取,但是存在計(jì)算量大、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、模態(tài)混疊等缺點(diǎn),難以滿足嵌入式系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。IIR 數(shù)字濾波器相比以上幾種方法,計(jì)算量降低,頻幅響應(yīng)好,易于嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。本文采用IIR 帶通濾波對(duì)生命體征回波信號(hào)進(jìn)行分離處理,實(shí)時(shí)提取呼吸和心跳信號(hào)。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

本文選用STM32F429IGT6 微控制器和24GHz多普勒雷達(dá)傳感器CMD324 為核心器件實(shí)現(xiàn)非接觸式呼吸心率監(jiān)測(cè)裝置設(shè)計(jì),多普勒雷達(dá)傳感器的回波信號(hào)中包含微弱的心跳和呼吸信號(hào),但受強(qiáng)背景噪聲干擾,生命體征信號(hào)夾雜在回波噪聲信號(hào)中。首先需對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)理,再送微控制器內(nèi)部ADC 采樣;然后再對(duì)采樣存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行IIR 和FFT 等信號(hào)處理;最后在LCD 上顯示提取與計(jì)算的結(jié)果。系統(tǒng)框圖見(jiàn)圖1。

圖1 系統(tǒng)框圖

1.1 雷達(dá)傳感器前端

常用三種雷達(dá)的性能比較如表1 所示。本文選用型號(hào)為CDM324 的CW 連續(xù)波雷達(dá)作為雷達(dá)傳感器前端,CDM324 的頻率波段為24 GHz,具有集成度高,體積小,功耗低等優(yōu)點(diǎn)。

表1 UWB 雷達(dá)、CW 雷達(dá)、FMCW 雷達(dá)性能比較

1.2 信號(hào)調(diào)理電路

由于微弱的生命體征信號(hào)完全淹沒(méi)在強(qiáng)噪聲背景的回波信號(hào)中,從噪聲信號(hào)中提取呼吸和心跳信號(hào)需要經(jīng)過(guò)必要的放大和濾波等調(diào)理電路處理。

①可調(diào)增益放大電路:從CW 連續(xù)波雷達(dá)采集的中頻信號(hào)是非平穩(wěn)、頻率低、幅值弱的混合生理信號(hào),需將信號(hào)放大,便于后續(xù)分析處理。本文放大電路部分采用兩級(jí)放大處理,如圖2 所示,放大總增益范圍為10 倍~500 倍。

圖2 可調(diào)增益放大電路

②帶通濾波電路:雷達(dá)回波信號(hào)中,人體呼吸和心跳信號(hào)的頻率主要分布在0.1 Hz~2 Hz 之間,本文設(shè)計(jì)的帶通濾波電路由二階低通濾波電路和二階高通濾波電路構(gòu)成,均采用SK 型巴特沃斯電路。低通濾波電路的截止頻率設(shè)置為3 Hz,高通濾波的截止頻率為設(shè)置為0.1 Hz,電路如圖3 所示。

圖3 帶通濾波電路

③電平抬升電路:STM32F4 控制器端的ADC 輸入電壓范圍為0~3.3 V,雷達(dá)傳感器采集到的人體生命體征信號(hào)經(jīng)過(guò)放大和濾波后,電壓范圍出現(xiàn)負(fù)值,需要將電壓抬升到0~3 V 之間。本文用同相加法運(yùn)算電路原理實(shí)現(xiàn)電壓抬升功能,電路如圖4 所示。

圖4 電平抬升電路

1.3 電壓翻轉(zhuǎn)模塊

由于信號(hào)調(diào)理電路中采用的運(yùn)放均為雙電源供電,工作電壓為±3.3 V。故需將+3.3 V 單電源變換為雙電源供電。本文采用TI 公司生產(chǎn)的LM2662 芯片實(shí)現(xiàn)正電源轉(zhuǎn)負(fù)電源,如圖5 所示,LM2662 芯片可實(shí)現(xiàn)1.5 V~5.5 V 范圍內(nèi)的正電壓翻轉(zhuǎn)為相應(yīng)的負(fù)電壓,典型輸出電阻為3.5 Ω,符合本文設(shè)計(jì)需求。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

軟件設(shè)計(jì)采用Keil 5 和MATLAB 聯(lián)合開(kāi)發(fā)。軟件設(shè)計(jì)主要流程如圖6 所示。主要包括:通過(guò)定時(shí)器觸發(fā)設(shè)置ADC 采樣頻率,為便于FFT 運(yùn)算,設(shè)置采樣緩沖大小為1 024,并通過(guò)STM32F4 的DMA存儲(chǔ)采集數(shù)據(jù);然后再對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行IIR 帶通濾波、快速傅里葉變換處理,計(jì)算并得到呼吸和心跳的頻域信息;最后提取出呼吸和心跳信號(hào)在LCD 中顯示。

圖6 系統(tǒng)軟件框圖

2.1 信號(hào)采樣方式設(shè)置

本文采用定時(shí)器觸發(fā)ADC 采樣并利用DMA 讀取數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)人體生命體征回波信號(hào)存儲(chǔ),STM32F4 參數(shù)設(shè)置流程如圖7 所示。ADC 的時(shí)鐘設(shè)置為90 MHz,采樣頻率設(shè)置為32 Hz。預(yù)分頻系數(shù)PSC 用式(1)可計(jì)算得到,其中fCNT為采樣頻率,CK_INT 為ADC 時(shí)鐘。ADC 采樣設(shè)置為定時(shí)器觸發(fā),采樣數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)設(shè)置為DMA 模式,微控制器檢測(cè)DMA 轉(zhuǎn)換完成標(biāo)志后,執(zhí)行DMA 傳輸結(jié)束中斷,讀取采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波處理。

圖7 信號(hào)采樣參數(shù)設(shè)置流程圖

2.2 生命體征信號(hào)分離

經(jīng)ADC 采集的人體生命體征回波信號(hào)為干擾信號(hào)、呼吸信號(hào)和心跳信號(hào)三者的混合信號(hào),為有效濾除由周圍環(huán)境和噪聲引起的雜波,提高呼吸和心跳信號(hào)分離的準(zhǔn)確性和精確性,本文采用IIR 帶通濾波器實(shí)現(xiàn)呼吸和心跳信號(hào)的分離,其系統(tǒng)函數(shù)可以為:

差分方程可以表示為:

使用MATLAB 的fdatool 工具生成28 階、通帶頻率分別為0.1 Hz~0.8Hz 和0.8 Hz~2Hz 的IIR 巴特沃斯帶通濾波器的濾波器系數(shù)和縮放系數(shù)[14],將設(shè)計(jì)完成的濾波參數(shù)在MATLAB 進(jìn)行仿真驗(yàn)證,設(shè)計(jì)一個(gè)頻率為0.5 Hz 和1.2 Hz 正弦混合信號(hào),如圖8(a)所示。用設(shè)計(jì)的IIR 濾波器參數(shù)進(jìn)行信號(hào)分離,如圖8(b)所示,所設(shè)計(jì)的IIR 濾波器能有效分離出兩個(gè)不同頻率的信號(hào),并且通帶范圍外的信號(hào)都成功被濾除,仿真驗(yàn)證IIR 分離信號(hào)效果達(dá)到預(yù)期。

圖8 信號(hào)處理前后的對(duì)比結(jié)果

2.3 FFT 信號(hào)分析

為計(jì)算呼吸次數(shù)和心跳次數(shù),將分離的呼吸和心跳信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析[15-16]。設(shè)采樣頻率為Fs,采樣點(diǎn)數(shù)為N,頻率分辨率Fn可由式(4)得出:

由于STM32F429 最大能實(shí)現(xiàn)1 024 點(diǎn)FFT,即N=1 024,本文通過(guò)降低采樣頻率來(lái)提高頻率分辨率。根據(jù)奈奎斯特定律,采樣頻率至少大于被采樣信號(hào)的最高頻率兩倍以上,人體生命體征信號(hào)的最高頻率為2 Hz,為了最大程度提高FFT 的頻率分辨率,本文通過(guò)定時(shí)器觸發(fā)ADC 采樣的采樣頻率設(shè)置為32 Hz,頻率分辨率為0.031 25。

3 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果與討論

3.1 整體功能測(cè)試

軟硬件設(shè)計(jì)完成之后,對(duì)系統(tǒng)整體功能進(jìn)行測(cè)試。圖9 所示為ADC 采集的原始信號(hào),主要成分為呼吸和心跳混合信號(hào)。圖10 為STM32F4 分離的呼吸和心跳信號(hào)的時(shí)域波形圖,圖11 所示為STM32分離的呼吸和心跳信號(hào)經(jīng)FFT 驗(yàn)證后的結(jié)果。圖12 所示為MATLAB 實(shí)現(xiàn)IIR 濾波分離后呼吸和心跳信號(hào)的FFT 結(jié)果。測(cè)試結(jié)果表明,STM32F4 能實(shí)現(xiàn)呼吸和信號(hào)的實(shí)時(shí)分離與提取。

圖9 人體生命體征回波信號(hào)

圖11 呼吸、心跳信號(hào)FFT 結(jié)果

圖12 MATLAB 分離呼吸心跳信號(hào)FFT 結(jié)果圖

3.2 實(shí)驗(yàn)方案

本文采用醫(yī)用多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀作為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組,選取五名年齡為23 歲~28 歲身體健康的受測(cè)對(duì)象,分別站在距離CMD324 多普勒雷達(dá)傳感器處50 cm、100 cm 和200 cm 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)量,圖13 為被測(cè)對(duì)象1 在50 cm 處?kù)o坐在多普勒雷達(dá)正對(duì)面的實(shí)測(cè)圖,本文設(shè)計(jì)裝置的顯示界面如圖14(a)所示,醫(yī)用監(jiān)護(hù)儀的顯示界面如圖14(b)所示。

圖13 實(shí)驗(yàn)測(cè)量過(guò)程

圖14 實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示

具體測(cè)試實(shí)驗(yàn)步驟如下:

①受測(cè)者靜坐在CMD324 多普勒雷達(dá)傳感器正前方,并使用醫(yī)用監(jiān)護(hù)儀同步監(jiān)測(cè)心率呼吸;

②受測(cè)者分別在50 cm、100 cm、200 cm 處各測(cè)5 次呼吸和心跳數(shù)據(jù),一組數(shù)據(jù)分為5 次實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)和5 次對(duì)照組數(shù)據(jù),每名受試者共完成3 組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)量;

③求出每組實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中呼吸和心跳次數(shù)的平均誤差,平均誤差計(jì)算方式由式(5)給出,其中n為受測(cè)者人數(shù),xi為受測(cè)者測(cè)量的心跳次數(shù)或者呼吸次數(shù),xj為對(duì)照組測(cè)量的心跳次數(shù)或者呼吸次數(shù)。

3.3 測(cè)試結(jié)果分析

根據(jù)測(cè)試方案,記錄本文裝置(實(shí)驗(yàn)組)與醫(yī)用監(jiān)護(hù)儀(對(duì)照組)的呼吸心跳檢測(cè)數(shù)據(jù)并計(jì)算誤差,距離多普勒雷達(dá)CMD324 傳感器50 cm 處測(cè)試結(jié)果如表2所示、100 cm 處如表3 所示、200 cm 處如表4 所示。

表2 50 cm 處呼吸心跳檢測(cè)結(jié)果及誤差

表3 100 cm 處呼吸心跳檢測(cè)結(jié)果及誤差

表4 200 cm 處呼吸心跳檢測(cè)結(jié)果及誤差

非接觸式生命體征檢測(cè)裝置實(shí)驗(yàn)測(cè)量5 名受測(cè)者的呼吸和心跳數(shù)據(jù),與醫(yī)用監(jiān)護(hù)儀檢測(cè)數(shù)據(jù)總的平均誤差如圖15 所示,其中呼吸平均誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖15(a)所示,心跳平均誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖15(b)所示。

圖15 三種距離下呼吸心跳平均誤差比較

從實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,在距離多普勒雷達(dá)傳感器50 cm 處,呼吸次數(shù)的平均誤差為1.09%,心跳次數(shù)的平均誤差為1.6%;在距離多普勒雷達(dá)傳感器200 cm 處,呼吸的誤差為4.7%,心跳次數(shù)的平均誤差為9.14%。

4 結(jié)論

本文以多普勒雷達(dá)傳感器和微控制器為核心實(shí)現(xiàn)了非接觸式生命體征檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì),通過(guò)必要的信號(hào)調(diào)理電路、設(shè)計(jì)數(shù)字濾波方式從雷達(dá)回波信號(hào)中實(shí)時(shí)提取人體呼吸和心跳信號(hào)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和測(cè)試結(jié)果表明,該裝置能夠在2 m 距離內(nèi)實(shí)時(shí)探測(cè)人體的呼吸和心跳次數(shù)。該裝置采用嵌入式控制器實(shí)現(xiàn),具有低功耗、體積小等優(yōu)勢(shì),可用于臨床醫(yī)學(xué)和家庭監(jiān)護(hù)中以非接觸方式實(shí)現(xiàn)患者的生命體征監(jiān)測(cè)。

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