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1、生物医学信号处理,主要内容,5.1 生物医学信号的特点 5.2 生物医学信号的检测处理方法概述 5.3 信号及其描述 5.4 信号处理的一般方法 5.5 应用实例,5.1 生物医学信号的特点,生物医学信号处理是生物医学工程学的一个重要研究领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要的应用方面，正是由于数字信号处理技术和生物医学工程的紧密结合，才使得我们在生物医学信号特征的检测、提取及临床应用上有了新的手段，因而也帮助我们加深了对人体自身的认识。,人体中每时每刻都存在着大量的生命信息。由于我们的身体整个生命过程中都在不断地实现着物理的、化学的及生物的变化，因此所产生的信息是极其复杂的。我
2、们可以把生命信号概括分为二大类：化学信息 物理信息,化学信息是指组成人体的有机物在发生变化时所给出的信息，它属于生物化学所研究的范畴。物理信息是指人体各器官运动时所产生的信息。物理信息所表现出来的信号又可分为电信号和非电信号两大类。人体电信号，如体表心电（ECG）信号、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等在临床上取得了不同程度的应用。人体磁场信号检测近年来也引起了国内外研究者和临床的高度重视，我们把磁场信号也可归为人体电信号。人体非电信号，如体温、血压、心音、心输出量及肺潮气量等，通过相应的传感器，即可转变成电信号。电信号是最便于检测、提取和处理的信号。,上述信号是
3、由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。另外，还有一种“被动性”信号，即人体在外界施加某种刺激或某种物质时所产生的信号。如诱发响应信号，即是在刺激下所产生的电信号，在超声波及X 射线作用下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些信号是我们进行临床诊断的重要工具。,我们这里所研究的生物医学信号即是上述的包括主动的、被动的、电的和非电的人体物理信息。,生物医学信号的主要特点,1信号弱 2噪声强 3频率范围一般较低 4随机性强,1信号弱：直接从人体中检测到的生理电信号其幅值一般比较小。如从母体腹部取到的胎儿心电信号仅为1050V，脑干听觉诱发响应信号小于1V，自发脑电信号约
4、5150V，体表心电信号相对较大，最大可达5mV。 因此，在处理各种生理信号之前要配置各种高性能的放大器。,2噪声强：噪声是指其它信号对所研究对象信号的干扰。如电生理信号总是伴随着由于肢体动作、精神紧张等带来的干扰，而且常混有较强的工频干扰；诱发脑电信号中总是伴随着较强的自发脑电；从母腹取到的胎儿心电信号常被较强的母亲心电所淹没。这给信号的检测与处理带来了困难。 因此要求采用一系列的有效的去除噪声的算法。,3频率范围一般较低：经频谱分析可知，除声音信号（如心音）频谱成分较高外，其它电生理信号的频谱一般较低。如心电的频谱为0.0135Hz，脑电的频谱分布在l30Hz之间。 因此在信号的获取、放大
5、、处理时要充分考虑对信号的频率响应特性。,4随机性强：生物医学信号是随机信号，一般不能用确定的数学函数来描述，它的规律主要从大量统计结果中呈现出来，必须借助统计处理技术来检测、辨识随机信号和估计它的特征。而且它往往是非平稳的，即信号的统计特征（如均值、方差等）随时间的变化而改变。 这给生物医学信号的处理带来了困难。 因此在信号处理时往往进行相应的理想化和简化。当信号非平稳性变化不太快时，可以把它作为分段平稳的准平稳信号来处理；如果信号具有周期重复的节律性，只是周期和各周期的波形有一定程度的随机变异，则可以作为周期平稳的重复性信号来处理。更一般性的方法是采用自适应处理技术，使处理的参数自动跟随信
6、号的非平稳性而改变。,生物医学信号处理的主要任务,1研究不同生物医学信号检测和提取的方法； 2研究突出信号本身、抑制或除去噪声的各种算法； 3研究对不同信号的特征的提取算法； 4研究信号特征在临床上的应用。,5.2 生物医学信号的检测处理方法概述,5.2.1 生物医学信号检测方法5.2.2 生物医学信号处理方法5.2.3 数字信号处理的特点,5.2.1 生物医学信号检测方法,生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术。涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学（如细胞生理、神经生理等）研究的进展。,信
7、号检测一般需要通过以下步骤：生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号，经放大器及预处理器进行信号放大和预处理，然后经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号，输入计算机，然后通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。,心电电极、心音传感器、导联线,心电、心音信号放大器,数据采集卡（A/D转换卡）,生物医学信号检测系统,生物医学传感器是获取生物医学信息并将其转换成易于测量和处理的信号的关键器件。生物医学信号检测技术的研究已涉及生物体各层次的广泛的生物信息。应用电极可检测心电、脑电、肌电、眼电和神经电等各种生物电信号；物理传感器已用于血压、血流、体温，心音、脉搏、呼
8、吸等各种生理量的测量；应用化学传感器可检测血、尿等体液中多种离子浓度；用于检测酶、抗原、抗体、神经递质、激素、受体、DNA和 RNA等生物活性物质的生物传感器亦在研究及迅速发展之中；心磁、脑磁等生物磁信号的检测方法的研究正在受到重视。,生物医学信号检测技术已广泛应用于医学研究、临床检查、病人监护、治疗控制、以及人工器官和运动医学等领域，是一种基础性技术。生物医学信号检测的发展趋向是：发展微型化、多参数生物医学传感器，特别是加强化学传感器和生物传感器的实用化研究；发展以生物电和生物磁为代表的无创检测技术；发展植入式、动态监测式技术和生物遥测技术；发展细胞和分子水平的检测技术。,5.2.2 生物医
9、学信号处理方法,生物医学信号处理是研究从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。,由于生物医学信号具有随机性强和噪声背景强的特点，采用了诸多数字处理技术进行分析：如对信号时域分析的相干平均算法、相关技术；对信号频域分析的快速傅立叶变换算法、各种数字滤波算法；对平稳随机信号分析的功率谱估计算法、参数模型方法；对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型、自适应处理等算法；对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。,这些方法在生物医学信号分析、医学图像技术和医学仪器中已得到了广泛的应用。例如：采用相干平均技术已成
10、功提取诱发脑电、希氏束电和心室晚电位等微弱信号；在心电和脑电体表标测中采用计算机进行多道信号同步处理并推求原始信号源的活动（逆问题）；在心电、脑电、心音、肺音等信号的自动识别分析中应用了多种信号处理方法进行特征提取与自动分类；在生理信号数据压缩和模式分类中引入了人工神经网络方法；在脑电、心电、神经电活动、图像分割处理、三维图像表面特征提取及建模等方面引入混沌与分形理论等，已取得了许多重要的研究成果并得到了广泛的临床应用。,5.2.3 数字信号处理的特点,自1960年以来，随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，产生了一门新的独立学科体系：数字信号处理（Digital Signal Proces
11、sing, DSP）。数字信号处理是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换、识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。,数字信号处理技术主要是通过计算机算法进行数值计算，与传统的模拟信号处理相比，具有如下特点：（1）算法灵活 （2）运算精确 （3）抗干扰性强 （4）速度快 此外，数字系统还具有设备尺寸小，造价低，便于大规模集成，便于实现多维信号处理等突出优点。在生物医学信号处理领域，数字信号处理技术发挥着极其重要的作用。,5.3 信号及其描述,5.3.1 信号 5.3.2 系统 5.3.3 采样,5.3.1 信号,信号(Signal)可以描述范围极为广泛的
12、一类物理现象。在信号处理领域，信号被定义为一个随时间变化的物理量，例如心电监护仪描记的病人的心电、呼吸等信号。信号一般可以表示为一个数学函数式，以x(t)表示，自变量t为时间，x(t)表示信号随时间t的变化情况。如正弦波信号：一个实际信号除了用函数式表示外，还常常用曲线来表示。,信号分类：（1）按信号取值的确定性与否 ，分为：确定性信号：x(t)可确切的表示成时间的函数 周期信号：T为周期，n是任意整数 非周期信号随机信号：不能确定在某一给定时间的确切取值 平稳随机信号非平稳随机信号,（2）按信号的时间取值特点，分为：连续时间信号 离散时间信号,如果t是定义在时间轴上的连续变化的量，称x(t)
13、为连续时间信号（连续信号），或模拟信号。即连续信号是随时间连续变化的，在一个时间区间内的任何瞬间都有确定的值。如果t仅在时间轴上的离散点上取值，称x(t)为离散时间信号（离散信号）。即离散信号只在离散的时间点有确定的值。一般离散时间信号记为x(n)，n取整数，这样x(n)表示为仅是整数n的函数，因此x(n)又称为离散时间序列（序列）。如果x(n)在幅度上也取离散值，即在时间和幅度上都取离散值的信号称为数字信号。,一般来说，离散信号的产生有两种形式：一种是信号源本身产生的就是离散信号；而更多的情况下，离散信号是通过对连续信号的采样得到的，例如在对病人监护时每隔半小时测一次体温，虽然病人的体温是连
14、续变化的，但采样输出的是离散信号，在一天内得到48个采样值，构成了一个离散的体温信号。,单位冲激函数与单位脉冲序列 ：连续时间单位冲激函数(t)定义为：且t0时，(t)0。 离散时间单位脉冲序列(n)定义为：,5.3.2 系统,系统（System）是指由若干相互作用和相互依赖的事物组合而成的具有某种特定功能的整体。在信号处理领域，我们把系统定义为物理器件的集合，它在受到输入信号的激励时，会产生输出信号。输入信号又称为激励，输出信号又称为响应。,对数字信号处理，系统可以抽象成一种变换，或一种运算，将输入序列x(n)变换成输出序列y(n)。,对系统T，输入x(t)时输出是y(t)，我们称y(t)是
15、系统T对x(t)的响应(Response)。当输入是单位冲激信号 时，系统的输出称为系统的单位冲激响应，用h(t)表示。h(t)反映了系统T的固有的本质，若系统T是线性时不变系统，只要知道了h(t)，那么对于任意的输入x(t)，都可以通过公式求出其输出： 该公式称为卷积积分。,对离散信号，当输入是单位脉冲信号(n)时，系统的输出称为单位脉冲响应h(n)。例如，体表心电信号是心脏的电活动通过人体传到体表，通过电极拾取后得到的心电图信号。心脏是心电图的信号源，即x(t)，人体可以看作是一个容积导体，该导体可看作是系统T，x(t)经过系统T后的输出y(t)即是体表心电信号y(t)。然而由于人体这一容
16、积导体对心电传输来说是非线性的，目前还无法得出该系统的单位冲激响应h(t)。 人们也正在研究如何通过体表电位标测由反卷积来求解心电信号源的特征。,5.3.3 采样,采样是完成由连续时间信号转换为离散时间信号的工具，采样一般由A/D转换器完成。A/D转换器就如同一个电子开关，如果设定采样频率F，则开关每隔T=1/F秒短暂闭合一次，将连续信号接通，得到一个离散点的采样值。假设开关每次闭合的时间为秒（T），则采样器的输出是一串周期为T，宽度为，幅度为在这段时间内原始信号的幅度的脉冲，将该输出脉冲进行幅度量化编码后即得到采样的数字信号。作为理想化的考虑，令0，采样输出脉冲的幅度就精确地代表输入信号在该离散时间点上的瞬时值，此时的采样称为理想采样。,采样过程 (a)电子开关 (b)实际采样 (c)理想采样,
