CN113598934A - 一种心房颤动的定位标测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种心房颤动的定位标测系统,包括上位机、电场发生器、信号放大器和主控制器,其中:电场发生器,对人体产生安全的激励信号,通过上下、左右、前后三对医用体表电极在人体胸腔内产生一个交流三维电场;信号放大器,包括128个通道,通过心内导管对定位和心电混叠的信号进行采集,并将数字信号送至主控制器;主控制器,包括数据采集单元和数据处理单元,所述数据采集单元采集心电信号和混叠的定位信号,所述数据处理单元对三个方向不同频率的定位信号进行解调分离,计算出信号的符号和幅度并向上位机传送实时数据;本发明提供的定位标测系统,实现滤除射频干扰并提取有用信号的目的,有效提高多电极的定位精度。
Description
技术领域
本发明属于心房颤动导管消融技术领域,具体涉及一种心房颤动的定位标测系统。
背景技术
心房颤动(简称房颤)是临床上最常见的心律失常之一,其发病率随年龄逐年增加,房颤引起心脑血管意外,严重影响患者的生活质量。射频消融术是一种微创手术,先通过心脏标测技术确定心内病灶位置后,将加载射频能量的导管电极通过穿刺将特殊导管沿静脉或动脉血管送到心腔特定部位并释放一定频率的射频能量导致局部细胞坏死,从而达到切断房颤异常信号传导的效果,使病灶被消除。由于术中导管是在心腔内部活动,仅靠心电信号难以准确定位引起房颤的异位起搏点,所以早期此手术是在X光血管造影机的二维图像下完成手术的,这种手术方式使得医务人员必须长期穿着厚重的防护铅衣并暴露在X线下,对身心健康造成很大的影响。近年来,随着生物医学工程的发展,三维电生理标测系统把导管定位与电生理标测结合在一起,并从技术上不断完善图像显示的实时性,缩短建模的时长,提高模型的精度,尤其对于阵发性房颤的治疗,成功率已经高达90%。
心内膜标测用于房颤的病发机制,将心脏各部位的激动分布、传播途径通过时间-空间图表的方式形象地展现出来,心内膜标测中,由于标测电极与心内膜直接接触,标测结果能客观而精确地反映心内膜心电兴奋起源及传播的过程,通过消融导管心内位置的准确定位及心内膜电活动标测对靶点进行精准定位,有效提高了导管消融房颤的成功率,降低了导管消融房颤的复发率。
心内导管定位是心内膜标测的基础,如何在非X光下准确获得心内导管的空间位置是心内膜标测首要解决的关键问题。导管定位是构建三维模型的基础,定位精度将影响所建模型的丧失正常形状,降低模型可读性和标测准确度。目前主要应用于临床的定位方式有影像定位、超声定位、磁场定位、电场定位。影像定位和超声定位一般适用二维定位,在直观展现定位深度上存在局限,磁场定位和电场定位可以进行三维空间定位,能较为直观地显示导管空间位置。人体组织是非磁性的,其磁导率可视为和真空一致,由此磁场定位不受体内脏器、组织成份的影响,具有较高的定位精度,但由于高成本的磁传感器导管限制了磁场定位的广泛应用。
电场定位的体表驱动电极和相关相测量电路材料普通且加工工艺简单,成本与磁定位相比低的多,不需要特殊工艺,普通导管到的电极可以应用电场定位,但电场因时长或负载等因素而失去稳定性、导管位置在射频消融干扰时发生偏移和放大器通道间的一致性不理想等现象,降低了电场定位精度。
发明内容
本发明的目的是为了解决背景技术中所提出的问题,而提供一种心房颤动的定位标测系统,实现滤除射频干扰并提取有用信号的目的,有效提高多电极的定位精度。
本发明的目的是这样实现的:
一种心房颤动的定位标测系统,包括上位机、电场发生器、信号放大器和主控制器,其中:
电场发生器,对人体产生安全的激励信号,通过上下、左右、前后三对医用体表电极在人体胸腔内产生一个交流三维电场;
信号放大器,包括128个通道,通过心内导管对定位和心电混叠的信号进行采集,并将数字信号送至主控制器;
主控制器,包括数据采集单元和数据处理单元,所述数据采集单元采集心电信号和混叠的定位信号,所述数据处理单元对三个方向不同频率的定位信号进行解调分离,计算出信号的符号和幅度并向上位机传送实时数据。
优选的,所述数据采集单元由FPGA前端的模拟电路实现,包括信号调理与A/D转换电路,所述数据处理单元在FPGA内实现,包括缓存模块、滤波器模块、发送模块。
优选的,所述电场发生器作为激励源为患者提供辅助漏电流,包括MCU分控器、频率合成电路、滤波增益电路、压控恒流源输出电路和保护电路,所述MCU分控器通过隔离器控制三种频率合成电路的输出和保护电路的开关,所述频率合成器由滤波增益和压控恒流源模拟电路转换成恒流源输出施加到人体,且在滤波增益电路后产生用于系统校准的信号。
优选的,所述的三种频率为4KHz、4.8KHz、6KHz三种频率。
优选的,所述电场发生器还包括有校准信号,所述校准信号从电场发生器的有源滤波增益电路输出端获取,由同相加法器进行叠加,形成混叠信号,由校准开关切换输入到信号放大器中。
优选的,所述信号放大器直接在人体的心腔内接收人体心内信号,对信号进行多级滤波、放大后经过模数转换采样进入主控制器。
优选的,所述主控制器包括FPGA和DSP,所述FPGA内部包括A/D控制模块、FIR滤波器模块、心电数据压缩模块、DCM设计模块和高度UART模块。
优选的,所述的系统完成心电信号的处理,包括如下步骤:
A1、通过电极端的传感器采集64个通道的心电信号;
A2、多通道心电信号在采集后送入信号调理电路进行预处理,实现对心电信号的幅值放大与频率蹄选,便于在后续过程中心电信号进行A/D转换及在FPGA中的处理;
A3、多个通道的心电信号经过信号调理电路处理后,送入A/D转换电路,在FPGA的同步控制下被A/D转换为数字信号;
A4、A/D转换后的数字信号送入FPGA,在FPGA中要先对数字心电信号进行缓存处理,经过缓存处理多个通道的数据有序存入FPGA内,然后读取时再将数据按照通道顺序读出来;
A5、缓存模块中的数据在时钟控制下依次按采集通道顺序被读出,心电信号在形态学滤波模块完成数字滤波;
A6、心电信号经过滤波模块处理后送入发送模块,心电信号通过FPGA内送模块发送至物理层PHY芯片,最后传送到上位机中显示所采集的心电信号。
优选的,所述信号采集单元对心电信号多通道同步采集,然后将采集的心电信号送入信号调理电路,经过前置放大、带通滤波、后置放大处理,最后信号调理电路输出信号传送至A/D,心电信号在A/D中进行模数转换。
优选的,所述数据处理单元内,A/D转换后的数字心电信号送入FPGA内的数据缓存模块,在DCM模块时钟的控制下系统将缓存模块中的数据读取出来,读取后的数据送往滤波模块,经过滤波处理后心电信号送往FPGA内的发送模块,最后心电信号被发送出去。
优选的,所述的数据处理单元中,对标测向量的计算中,采集数据过大且包含大量噪声,通过带通滤波后做相关处理得到各频率信号幅值,对其进行降噪处理,包括如下步骤:
B1、经带通滤波后得到信号中标测信号;
B2、进行包络线提取和小波降噪,以得到信号中正确的包络线。
优选的,在所述的小波变换中,把某一基本小波的函数γ(t)位移b后,再在不同尺度a下雨需分析信号f(t)作内积,若函数γ(t)满足:
Cγ=∫[|γ(w)|2·dw/w]<∞,令γat(a,t)=γ[(t-b)/a]/a1/2;
则信号δ(t)的小波变换为:
WTf(a,b)=a-1/2∫[f(t)·γ((t-b)/a)·dt],(a>0)。
优选的,等效时频为:
WTf(a,b)=a1/2∫[f(w)·γ(aw)ejwt·dw]/2π,(a>0),其中f(w)、γ(w)分别为f(t)、γ(t)的傅里叶变换。
优选的,为了减少冗余和方便计算机实现,对尺度因子和位移离散化,令a=2j/2,b=2j/2,离散小波变换为:Wf(j,k)=2j/2∫[f(t)·γ(2jt-k)·dt]。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
1、本发明提供的一种心房颤动的定位标测系统,采用MCU控制DDS输出构建电场的三种频率,通过滤波增益和恒流源实现安全电流的输出,并使用隔离芯片和紧急停止电路保证电场发生器的安全性,使用电场发生器产生了校准信号,可以对DDS的初始相位进行校准,确定三维位置的唯一性。
2、本发明提供的一种心房颤动的定位标测系统,对信号放大器的输入进行分类,明确有用信号即定位和心电,以及射频干扰信号的幅频特性,多级滤波放大电路对射频信号进行衰减,确保定位和心电信号的信噪比,使信号在数字化后的一致性良好,有效提高多电极的定位精度。
3、本发明提供的一种心房颤动的定位标测系统,对幅值微弱且易受干扰的心电信号进行采集,因此在送往A/D转换之前要对微弱的心电信号进行信号调理,信号调理电路中包括信号的前置放大、带通滤波、后置放大,完成心电信号的预处理后,将心电信号送入A/D芯片中进行模数转换,经过A/D转换后的心电信号送入FPGA内数据缓存模块,经过缓存处理可以保证心电信号在读取时按通道1-64顺序依次输出,在FPGA内设计两层结构形态学滤波器来移除噪声。
4、本发明提供的一种心房颤动的定位标测系统,形态学滤波模块完成心电信号中噪声滤除,心电信号数据从缓存模块中通过地址选择方式读出,在读出后送入FPGA内两层结构的形态学滤波器,经过形态学滤波处理心电信号中基线漂移和工频干扰噪声可以被副除。
附图说明
图1是本发明一种心房颤动的定位标测系统结构示意图。
图2是本发明一种心房颤动的定位标测系统的主控制器示意图。
图3是本发明一种心房颤动的定位标测系统的电场发生器示意图。
图4是本发明一种心房颤动的定位标测系统的信号放大器示意图。
图5是本发明一种心房颤动的定位标测系统的数据采集单元示意图。
图6是本发明一种心房颤动的定位标测系统的数据处理单元示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部实施例,基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
电场定位是在体表正交位置贴放电极,并加载三个中低频低强度的外部电流,在胸腔内形成正交的稳恒电场,电流在经过心脏时会产生一个电势降,在心内的导管电极通过测量电场大小和方向确定该点的三维空间坐标。
结合图1,一种心房颤动的定位标测系统,包括上位机、电场发生器、信号放大器和主控制器,其中:
电场发生器,对人体产生安全的激励信号,通过上下、左右、前后三对医用体表电极在人体胸腔内产生一个交流三维电场;
信号放大器,包括128个通道,通过心内导管对定位和心电混叠的信号进行采集,并将数字信号送至主控制器;
主控制器,包括数据采集单元和数据处理单元,所述数据采集单元采集心电信号和混叠的定位信号,所述数据处理单元对三个方向不同频率的定位信号进行解调分离,计算出信号的符号和幅度并向上位机传送实时数据。
结合图2,所述数据采集单元由FPGA前端的模拟电路实现,包括信号调理与A/D转换电路,所述数据处理单元在FPGA内实现,包括缓存模块、滤波器模块、发送模块。
所述主控制器包括FPGA和DSP,所述FPGA内部包括A/D控制模块、FIR滤波器模块、心电数据压缩模块、DCM设计模块和高度UART模块。
结合图5和图6,所述信号采集单元对心电信号多通道同步采集,然后将采集的心电信号送入信号调理电路,经过前置放大、带通滤波、后置放大处理,最后信号调理电路输出信号传送至A/D,心电信号在A/D中进行模数转换。
所述数据处理单元内,A/D转换后的数字心电信号送入FPGA内的数据缓存模块,在DCM模块时钟的控制下系统将缓存模块中的数据读取出来,读取后的数据送往滤波模块,经过滤波处理后心电信号送往FPGA内的发送模块,最后心电信号被发送出去,其中图内虚线表示心电信号的处理流向,实线表示时钟信号的传输流向。
结合图3和图4,所述电场发生器作为激励源为患者提供辅助漏电流,包括MCU分控器、频率合成电路、滤波增益电路、压控恒流源输出电路和保护电路,所述MCU分控器通过隔离器控制4KHz、4.8KHz、6KHz三种频率合成电路的输出和保护电路的开关,所述频率合成器由滤波增益和压控恒流源模拟电路转换成恒流源输出施加到人体,且在滤波增益电路后产生用于系统校准的信号。
所述电场发生器还包括有校准信号,所述校准信号从电场发生器的有源滤波增益电路输出端获取,由同相加法器进行叠加,形成混叠信号,由校准开关切换输入到信号放大器中。
所述信号放大器直接在人体的心腔内接收人体心内信号,对信号进行多级滤波、放大后经过模数转换采样进入主控制器,在射频消融术中,消融导管连接射频仪,可以对心内电传导的异常点进行放电治疗,放电过程中,由于其他导管的电极与放电电极离得比较近,且射频的能量很大足以烧坏细胞组织,所以在信号放大器的初级必须对射频进行滤除,采用二级滤波,初级滤波只能够把射频干扰衰减到可以被有源器件接收的范围,在之后还需设计进一步提取信号的后级滤波放大电路,使有用信号达到可以充分利用ADC分辨率的程度,初级滤波只能够把射频干扰衰减到可以被有源器件接收的范围,在之后还需设计进一步提取信号的后级滤波放大电路,使有用信号达到可以充分利用ADC分辨率的程度,二级滤波主要是为了滤除射频干扰的残余部分并且隔除直流分量。
在二级放大之后,信号中主要的成分为定位信号和心电信号,定位信号的来源是导管电极对参考点的电压差,分离混叠信号后只需使用无源高通滤波器滤除低频的心电信号,再经过运放稳定后就可以得到理想的定位信号,心电信号是心内导管两个相邻电极之间的电压差,即一组心电信号需要两个通道构成。在采集信号时,导管并不能够直接获取心电信号,而是取得的是每个通道对于参考点的电压信号。因此为了得到干净的心电信号,需要把两个通道组合在一起求出其压差,使用减法器使两个通道的定位信号相互抵消,使用三级无源低通滤波滤除残留的定位信号,经高频反馈C57的运放再次放大滤波后就能得到理想的心电信号ECG。
上位机接收主控制器的电压幅度,以体参考点为原点,即0V电压处,构建虚拟空间,使用电压幅度计算出相对与原点的位置坐标,通过收集位置坐标构建虚拟的导管,导管的移动得到大量点云后使用点云建模。将模型与计算机断层CT扫描匹配,消除定位偏差和模型算法上的缺陷。
实施例2
结合图2、图5和图6,主控制器,包括数据采集单元和数据处理单元,所述数据采集单元采集心电信号和混叠的定位信号,所述数据处理单元对三个方向不同频率的定位信号进行解调分离,计算出信号的符号和幅度并向上位机传送实时数据,所述数据采集单元由FPGA前端的模拟电路实现,包括信号调理与A/D转换电路,所述数据处理单元在FPGA内实现,包括缓存模块、滤波器模块、发送模块。
所述信号采集单元对心电信号多通道同步采集,然后将采集的心电信号送入信号调理电路,经过前置放大、带通滤波、后置放大处理,最后信号调理电路输出信号传送至A/D,心电信号在A/D中进行模数转换。
信号采集单元的心电采集导联在采集过程中,输入导线与电极放置在身体特定的部位,心电信号可以通过容积导电传至身体各部位,并产生电位差,这样就可以通过多个通道来采集人体的电信号。前置放大主要对心电信号的幅值进行放大,避免心电信号由于幅值过小而不能被处理,在放大过程中也会对采集到的其他干扰信号进行了放大;带通滤波模块则完成心电信号的频率筛选,在采用过程中受各种干扰噪声的影响,采集的信号不仅包含心电信号还有其他频段的干扰噪声,采集的心电信号在带通滤波模块中处理后将与心电信号同频段的信号保留下来,滤除其他频段的干扰信号,便于对心电信号的后续处理和分析;后置放大电路则是对前置放大的补充,经过带通滤波处理后,信号中直流成分及心电信号频段外的噪声均被滤除,经过放大分级处理,可以避免对其他的信号的额外放大。
所述数据处理单元内,A/D转换后的数字心电信号送入FPGA内的数据缓存模块,在DCM模块时钟的控制下系统将缓存模块中的数据读取出来,读取后的数据送往滤波模块,经过滤波处理后心电信号送往FPGA内的发送模块,最后心电信号被发送出去,其中图6中虚线表示心电信号的处理流向,实线表示时钟信号的传输流向。
A/D控制模块完成对A/D转换的控制,由于A/D转换时只能输出一个通道的12位串行数据,所以要在FPGA内产生时钟控制信号指导A/D对某一通道数据的转换。转换后的数字信号在FPGA内A/D控制模块输出时钟的控制下按顺序依次送入FPGA内;数据缓存模块完成心电信号的存储,由于各个通道的数据在A/D转换后直接送入FPGA内,所以需要在FPGA内部设置缓存模块,对多通道的数据进行存储,保存这些通道顺序不连续的心电信号数据,心电信号数据在缓存模块中进行流水线处理;形态学滤波模块完成心电信号中噪声滤除,心电信号数据从缓存模块中通过地址选择方式读出,在读出后送入FPGA内两层结构的形态学滤波器,经过形态学滤波处理心电信号中基线漂移和工频干扰噪声可以被剔除;发送模块完成心电信号的发送,经过形态学滤波处理的心电信号送往FPGA内部的发送模块,在发送模块中经过格式转换和添加校验码后被发送出去;DCM模块即数据时钟管理模块负责FPGA内各模块工作所需要的时钟,时钟管理模块的输入时钟由外部的晶振产生。
所述的主控制器完成心电信号的处理,包括如下步骤:
A1、通过电极端的传感器采集64个通道的心电信号;
A2、多通道心电信号在采集后送入信号调理电路进行预处理,实现对心电信号的幅值放大与频率蹄选,便于在后续过程中心电信号进行A/D转换及在FPGA中的处理;
A3、多个通道的心电信号经过信号调理电路处理后,送入A/D转换电路,在FPGA的同步控制下被A/D转换为数字信号;
A4、A/D转换后的数字信号送入FPGA,在FPGA中要先对数字心电信号进行缓存处理,经过缓存处理多个通道的数据有序存入FPGA内,然后读取时再将数据按照通道顺序读出来;
A5、缓存模块中的数据在时钟控制下依次按采集通道顺序被读出,心电信号在形态学滤波模块完成数字滤波;
A6、心电信号经过滤波模块处理后送入发送模块,心电信号通过FPGA内送模块发送至物理层PHY芯片,最后传送到上位机中显示所采集的心电信号。
实施例3
在实施例2的基础上,所述的数据处理单元中,对标测向量的计算中,采集数据过大且包含大量噪声,通过带通滤波后做相关处理得到各频率信号幅值,对其进行降噪处理,包括如下步骤:
B1、经带通滤波后得到信号中标测信号;
B2、进行包络线提取和小波降噪,以得到信号中正确的包络线。
在所述的小波变换中,把某一基本小波的函数γ(t)位移b后,再在不同尺度a下雨需分析信号f(t)作内积,若函数γ(t)满足:
Cγ=∫[|γ(w)|2·dw/w]<∞,令γat(a,t)=γ[(t-b)/a]/a1/2;
则信号δ(t)的小波变换为:
WTf(a,b)=a-1/2∫[f(t)·γ((t-b)/a)·dt],(a>0)。
等效时频为:WTf(a,b)=a1/2∫[f(w)·γ(aw)ejwt·dw]/2π,(a>0),其中f(w)、γ(w)分别为f(t)、γ(t)的傅里叶变换。
为了减少冗余和方便计算机实现,对尺度因子和位移离散化,令a=2j/2,b=2j/2,离散小波变换为:Wf(j,k)=2j/2∫[f(t)·γ(2jt-k)·dt]。
针对数据结果进行了快速傅里叶变换,得到其幅频谱,进行正确的信号处理,对标测信号做降噪处理后再进行滤波,提高三维建模的精确度。
以上仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的保护范围内所做的任何修改,等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:包括上位机、电场发生器、信号放大器和主控制器,其中:
电场发生器,对人体产生安全的激励信号,通过上下、左右、前后三对医用体表电极在人体胸腔内产生一个交流三维电场;
信号放大器,包括128个通道,通过心内导管对定位和心电混叠的信号进行采集,并将数字信号送至主控制器;
主控制器,包括数据采集单元和数据处理单元,所述数据采集单元采集心电信号和混叠的定位信号,所述数据处理单元对三个方向不同频率的定位信号进行解调分离,计算出信号的符号和幅度并向上位机传送实时数据。
2.根据权利要求1所述的一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:所述数据采集单元由FPGA前端的模拟电路实现,包括信号调理与A/D转换电路,所述数据处理单元在FPGA内实现,包括缓存模块、滤波器模块、发送模块。
3.根据权利要求1所述的一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:所述电场发生器作为激励源为患者提供辅助漏电流,包括MCU分控器、频率合成电路、滤波增益电路、压控恒流源输出电路和保护电路,所述MCU分控器通过隔离器控制三种频率合成电路的输出和保护电路的开关,所述频率合成器由滤波增益和压控恒流源模拟电路转换成恒流源输出施加到人体,且在滤波增益电路后产生用于系统校准的信号。
4.根据权利要求3所述的一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:所述的三种频率为4KHz、4.8KHz、6KHz三种频率。
5.根据权利要求3所述的一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:所述电场发生器还包括有校准信号,所述校准信号从电场发生器的有源滤波增益电路输出端获取,由同相加法器进行叠加,形成混叠信号,由校准开关切换输入到信号放大器中。
6.根据权利要求1所述的一种心房颤动的定位标测系统,其特征在于:所述信号放大器直接在人体的心腔内接收人体心内信号,对信号进行多级滤波、放大后经过模数转换采样进入主控制器。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN200970234Y (zh) * | 2006-09-19 | 2007-11-07 | 上海宏桐实业有限公司 | 心内膜三维导航系统 |
CN101147676A (zh) * | 2006-09-19 | 2008-03-26 | 上海宏桐实业有限公司 | 心内膜三维导航系统和导航方法 |
CN101972145A (zh) * | 2010-10-12 | 2011-02-16 | 华南理工大学 | 一种基于源信号时域相对稀疏性的胎儿心电盲分离方法 |
CN201821382U (zh) * | 2010-06-22 | 2011-05-04 | 上海理工大学 | 基于ZigBee的病人定位及心电监护系统 |
CN203138474U (zh) * | 2013-01-30 | 2013-08-21 | 北京蓬阳丰业医疗设备有限公司 | 一种18导联心电工作站 |
CN103617140A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-03-05 | 北京航空航天大学 | 一种神经电信号压缩感知处理验证系统及其构建方法 |
WO2021011685A1 (en) * | 2019-07-18 | 2021-01-21 | St. Jude Medical, Cardiology Division, Inc. | System and method for noise tolerant cardiac localization, navigation and mapping |
-
2021
- 2021-08-28 CN CN202110999001.1A patent/CN113598934A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN200970234Y (zh) * | 2006-09-19 | 2007-11-07 | 上海宏桐实业有限公司 | 心内膜三维导航系统 |
CN101147676A (zh) * | 2006-09-19 | 2008-03-26 | 上海宏桐实业有限公司 | 心内膜三维导航系统和导航方法 |
CN201821382U (zh) * | 2010-06-22 | 2011-05-04 | 上海理工大学 | 基于ZigBee的病人定位及心电监护系统 |
CN101972145A (zh) * | 2010-10-12 | 2011-02-16 | 华南理工大学 | 一种基于源信号时域相对稀疏性的胎儿心电盲分离方法 |
CN203138474U (zh) * | 2013-01-30 | 2013-08-21 | 北京蓬阳丰业医疗设备有限公司 | 一种18导联心电工作站 |
CN103617140A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-03-05 | 北京航空航天大学 | 一种神经电信号压缩感知处理验证系统及其构建方法 |
WO2021011685A1 (en) * | 2019-07-18 | 2021-01-21 | St. Jude Medical, Cardiology Division, Inc. | System and method for noise tolerant cardiac localization, navigation and mapping |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
吴若冰: "一种基于电场的三维电生理定位系统设计与实现", 《硕士电子期刊》 * |
陈中中等: "心内膜三维标测系统的信号处理", 《中国组织工程研究与临床康复》 * |
黄明生: "基于FPGA的多道电生理系统的研究与设计", 《硕士电子期刊》 * |
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