基于物聯網的社區心電監護系統設計*

劉元建，李紅利，張榮華，柳 干，王舒歡，修春波

(天津工業大學 電氣工程與自動化學院，天津300387)

0 引 言

心臟疾病在人群中的發病率不斷增加，在老年群體中尤為突出，偶然性與突發性是心臟疾病的顯著特點［1］，這使得心電圖(ECG)監護系統在臨床應用上具有重要價值。但是，傳統的心電監測系統均采用有線監護方式，使用導聯線把心電信號傳輸到設備上，電路中使用大量的模擬電路，設備的體積大，移動不便，心電信號易受到干擾，一般僅適用于醫院。物聯網技術可以解決這個問題。物聯網是一種泛在網絡，是由麻省理工學院提出，是指信息傳感設備，如，紅外感應器、激光掃描器、射頻識別(RFID)裝置、全球定位系統(GPS)等設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。簡而言之，物聯網就是“物物相連的互聯網”［2］。基于物聯網的社區心電監護系統采用無線傳輸方式和大量的集成電路使設備體積變得小，方便移動。存儲于終端嵌入式系統中的心電分析算法，可以實時顯示和在線分析心電信號，實現心臟疾病的自動診斷和預測，指導患者及時用藥。Zig Bee 無線通信技術相比其他通信技術具有低功耗、易組網的特點［3］，非常適合在社區中使用。

本文設計了一種無線心電監測系統，該系統能準確、及時地對患者進行遠程監測和提供幫助，大大提高救治效率，減少患者往返醫院的時間，降低意外事故發生，有助于醫療技術發展。

1 硬件設計

系統總體方案如圖1 所示。圖1 建立了一個多節點的社區無線心電監測網絡［4］，該網絡有兩種工 作模式:一是實時傳輸并顯示心電信號，二是終端對心電信號進行分析，如果心電異常則報警，并傳輸異常信號前后2min 的心電信號，對異常心電信號進行顯示和存儲。如果心電信號正常則不輸出心電信號。模式二減少了數據發送量，減輕了系統的負擔，更降低了功耗。每個用戶使用一個終端采集心電數據，通過無線傳輸技術發送到接收端。接收端通過無線路由把心電數據傳輸到計算機、手機等設備上進行顯示。

圖1 系統總體方案圖Fig 1 Overall scheme diagram of system

1.1 心電信號采集電路設計

利用ADS1191 芯片采集心電信號，該芯片具有多通道同步采樣16 位Δ-∑A/D 轉換器，內建可編程增益放大器、內部參考和板載振蕩器，具有尺寸小、能耗低、成本低、系統穩定等特點。ADS1191 包含了便攜式低功率醫療心電圖、體育運動和健身應用所需的所有特性。憑借其高度的集成性，能夠在大幅縮小尺寸、降低功耗與整體成本的同時，實現可擴展醫療儀表系統的創建。每通道提供高度靈活的輸入多路復用器，其可獨立連接至內部生成信號實現斷線檢測，其內部有12 個寄存器，只要通過寫寄存器命令就可以控制芯片的工作，簡單易行。

由于心電信號都是在mV 級，信號微弱且易被干擾。因此，在采集電路的前端放置低通濾波器減少信號的干擾。主控芯片采用傳輸模塊中的增強型51 單片機，使用其IO口模擬SPI 總線與采集電路進行通信和控制。ADS1191 具有16 位分辨率的特性，在電路設計時，為了保證信號的原始性，沒有使用放大電路［5］。

1.2 無線傳輸電路設計

無線傳輸采用CC2530 芯片，CC2530 是基于2.4 GHz，Zig Bee 和RF4CE 應用的一個真正的片上系統(system on chip，SOC)解決方案［6］，能夠以非常低的成本建立強大的網絡節點，主要適合用于自動控制和網絡控制領域，可以嵌入多種設備，是一種價格低、功耗低的近距離無線組網通信技術。CC2530 結合了RF 收發器、增強型8051 CPU、系統內可編程閃存、8 kB RAM 等強大功能，具有不同的運行模式，運行模式之間的轉換時間短，確保了低能源消耗。

2 軟件設計

軟件設計包括采集電路控制軟件和無線通信軟件。采集電路控制軟件使用CC2530 中的增強型51 配置ADS1191中的寄存器。無線通信軟件實現大數據的發送與接收，避免丟包等現象。

2.1 心電信號采集電路軟件設計

采用Zig Bee 模塊中的增強型51 做主控芯片，由于ADS1191 使用的是SPI 通信協議，而51 是串口通信，所以，在進行通信時要編寫程序實現串口轉SPI。在初始化和參數配置后，向ADS1191 發出讀指令，電極就會不間斷地采集心電信號，經過A/D 轉換的處理生成一組2 進制數，當采集到足夠的數據后，信號(DRDY)變低，這時說明系統已經準備好數據的發送，可以與單片機進行數據傳輸。

2.2 無線傳輸電路軟件設計

無論是采集數據，還是發送控制命令，因為傳輸數據方案是無線的，所以，首先會遇到無線網絡的建立，即通信的問題。這些問題是在Zig Bee 協議棧的基礎上解決的［7］。Zig Bee 軟件設計還需考慮從采集部分接收采集數據并發送，通過無線傳輸傳至Zig Bee 的接收模塊。

首先在執行任務事件前要對系統進行初始化，保證系統的正常運行。軟件編寫分為網絡形成、建立綁定和數據傳輸。在通信時會涉及到2 個設備，即下述的終端和協調器，所以，流程圖將被分成兩部分介紹。其中，協調器流程圖如圖2 所示。

圖2 協調器工作流程圖Fig 2 Work flow chart of coordinator

從協調器的算法中可看出:協調器它充當的就是一個搜索者的角色，捕獲數據并傳至后一級。一個網絡有一個協調器，協調器啟動后，讀取設備的邏輯類型。若讀為協調器，則形成網絡開始，觸發操作系統中的組網事件。網絡建立起來后，協調器將與終端建立綁定關系，這里采用的是目的地址未知的綁定，協調器會進入允許綁定狀態，需設置時間參數，對允許綁定的時間范圍進行限定。因為患者是自主的，系統中將時間設定為任何時候都允許綁定，在收到子節點的綁定請求后，協調器產生一個綁定成功標志。綁定完成后，標志數據的鏈路建立完成。在數據傳輸部分中，因為在操作系統中有消息來訪事件，只要節點有數據發出，協調器就會進入接收數據指示函數，通過判斷數據類型，在初始化函數中給相關寄存器賦初值，將串口中斷置位，然后循環判斷中斷標志位是否清零來判定一次發送是否結束。

終端釆集節點的流程圖與協調器類似。組網時，終端節點會開始尋找協調器，然后加入。綁定時，采集節點首先請求是否可以綁定，若發現可以綁定的協調器后，采集節點就會發出綁定裝置信號，若返回成功標記，則綁定完成。然后，判斷系統的工作模式，若工作在模式二，對信號進行分析;若有異常，則發送數據。

2.3 心電數據檢測報警

心電數據分析算法對采集的心電信號主要特征波形進行提取和標記，包括R 波的定位檢測，QRS 波群起始點，終止點的定位標記。因為采用的是增強型51 作為主控芯片，對算法的可行性提出了更高的要求，要求計算量小，易于在嵌入式環境下實現。

本文研究采用遞推平均濾波法對采集的心電信號做簡單的濾波處理，然后就是對心電信號的明顯特征進行定位，R 波是整個信號的極值且峰值很大。對于R 波的檢測可以采用極值判定法，求取心電信號的差分值，對差分值的正負變化趨勢進行分析判斷，找出R 波的可能位置，根據R 波的特征排除錯誤的位置，標記出R 波的正確位置，然后標記整個QRS 波群［8］，具體算法如圖3 所示。

圖3 QRS 波群定位流程圖Fig 3 Flow chart of QRS wave group localization

通過對心電信號QRS 波群的標記定位可以計算出RR間期RRi，RR 間期平均值rr，RR 間期差RRcha，QRS 時限qrs，心率HR。以心電圖學為主要依據，參考心電圖的波形特征，請教一些有臨床經驗的醫生并參考相關的資料作為診斷依據［9］，可以初步診斷一些心率失常癥狀，如發現異常會自動報警并發送心電信號進行顯示。診斷流程如圖4 所示。

圖4 心電診斷算法流程圖Fig 4 Flow chart of ECG diagnosis algorithm

在Matlab 上對算法進行了仿真，并驗證了可行性和準確性，在確定其可行性后把算法嵌入到底層程序中。圖5是使用設計算法對MIT—BIH 數據庫中的心電信號進行驗證的結果［10，11］。

圖5 Matlab 算法驗證圖Fig 5 Verification diagram of Matlab algorithm

2.4 社區心電監護界面的設計

利用LabVIEW 平臺設計了系統的監護界面［12］，方便社區醫生及時知道患者的心電情況。如果使用者心電異常，監護界面上對應使用者的監護界面會發出警報，醫生可以點擊詳情觀察心電異常信號，如圖6 所示。

圖6 社區心電監護界面Fig 6 Community ECG monitoring interface

3 實驗結果與分析

如圖7 所示，為點擊監護界面的系統詳情按鈕后得到的心電信號。從圖上可以看出信號存在噪聲干擾，主要包括兩種:隨機噪聲、工頻干擾。

圖7 人體心電信號Fig 7 ECG signal of human body

本系統中的干擾主要是工頻干擾。為了消除干擾，本文采用數字濾波的方法處理。經過濾波，可以有效地過濾掉噪聲和干擾，得到真實的心電信號，有利于病人病情的診斷。

4 結束語

本文研究應用心電檢測技術、無線通信技術和計算機技術，設計了一種社區心電監護系統。測試表明:所設計的系統可以采集、實時顯示人體心電信號并進行監測。系統結構簡單，易于擴展，采用無線通信傳輸數據，可以減少系統的各種連線，縮小設備的體積。該系統不僅可以滿足社區心電檢測的需要，實現心臟疾病的自動診斷和預測，也可以應用于康復中心和養老院等場合，為醫生診斷病情提供依據。

［1］ Shanthi Mendis，Pekka Puska，Bo Norrving.Global atlas on cardiovascular disease prevention and control［R］.Geneva:The World Health Organization，2011.

［2］ ITU Strategy and Policy Unit(SPU).ITU Internet Reports 2005:The Internet of Things［R］.Geneva:International Telecommunication Union(ITU)，2005.

［3］ 鄭 凱，趙宏偉，張孝臨.基于Zig Bee 心電監護網絡定位方法的研究［J］.計算機應用研究，2009，26(5):1816－1819.

［4］ 李鴻強，苗長云，張龍宇，等.心電醫療監護物聯網關鍵技術研究［J］.計算機應用研究，2010，27(12):4600－4603.

［5］ 徐步威.基于Android 系統的心電采集顯示系統設計［D］.成都:電子科技大學，2013:12－15.

［6］ 王嘉慶，李鴻強，于曉剛，等.物聯網人體心電監護系統軟件研究［J］.計算機工程，2011，37(16):273－278.

［7］ 閆 沫.Zig Bee 協議棧的分析與設計［D］.廈門:廈門大學，2007:29－41.

［8］ 吳慶玲.嵌入式實時心電診斷算法［D］.南京:南京大學，2011:41－43.

［9］ 陳麗珊.基于智能手機的心率失常遠程監護平臺的軟件技術研究［D］.重慶:重慶大學，2011:26－27.

［10］徐效文，曾 超，崔松野，等.MIT—BIH 數據庫心電數據重采樣研究［J］.計算機工程與應用，2011，47(8):245－248.

［11］Ma J，Kockelman K M，Damien P.Bayesian multivariate poissonlognormal regression for crash prediction on rural two-lane highways［C］∥86th Annual Meeting of the Transportation Research Board，Washington D C，2007.

［12］陳真誠，陳曉俐.基于虛擬儀器的遠程心電監護系統的研制［J］.醫療衛生裝備，2009，30(4):19－21.