CN87102381A - 生物电信号检测处理装置和方法 - Google Patents

生物电信号检测处理装置和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN87102381A
CN87102381A CN87102381.4A CN87102381A CN87102381A CN 87102381 A CN87102381 A CN 87102381A CN 87102381 A CN87102381 A CN 87102381A CN 87102381 A CN87102381 A CN 87102381A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
output
circuit
domain
processing unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN87102381.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN1009330B (zh
Inventor
沈希光
封根泉
连汝安
王长清
连晶
刘池
赖世忠
杨继麟
游钦维
张光启
冯培鑫
夏业勋
李保淮
蔡力军
苏建平
曾实
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Xiaofeng Technological Equipment Co
HUANAN BRANCH OF CHINA ELECTRONICS IMPORT AND EXPORT CORP
WIDE TRADE FOUNDATION Ltd
Original Assignee
China Xiaofeng Technological Equipment Co
HUANAN BRANCH OF CHINA ELECTRONICS IMPORT AND EXPORT CORP
WIDE TRADE FOUNDATION Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Xiaofeng Technological Equipment Co, HUANAN BRANCH OF CHINA ELECTRONICS IMPORT AND EXPORT CORP, WIDE TRADE FOUNDATION Ltd filed Critical China Xiaofeng Technological Equipment Co
Priority to CN87102381A priority Critical patent/CN1009330B/zh
Priority to EP19870308634 priority patent/EP0284685A3/en
Priority to JP62249084A priority patent/JPS63279823A/ja
Publication of CN87102381A publication Critical patent/CN87102381A/zh
Priority to US07/474,246 priority patent/US5029082A/en
Publication of CN1009330B publication Critical patent/CN1009330B/zh
Expired legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/30Input circuits therefor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/339Displays specially adapted therefor
    • A61B5/341Vectorcardiography [VCG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/04Constructional details of apparatus
    • A61B2560/0437Trolley or cart-type apparatus
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Abstract

一种生物电信号检测处理装置和方法,包括:可在人或其它动物体表不同部位同时检测电信号的多个检测电极,通过该电极同步测取多路信号的电信号采集装置,对采集的多路信号进行时域、频域和空间域处理的信号处理装置,由监视器和绘图打印机构成的信号输出装置,此外,还可包括外部存储装置、键盘和报警装置。利用本发明的装置和方法,可对心脑等不同器官同时进行检测,同步采样,多域处理,然后进行波形图,参数表输出和自动综合诊断。由此实现生物电信号的快速检测和诊断。

Description

本发明涉及一种对生物电信号进行检测和处理的装置和方法。具体地说,利用本发明的装置和方法通过多个检测电极对人或其它动物的特定器官(如心脏、大脑或类似器官)的电生理运动过程同步测取多路电信号,并对测取的电信号进行时域、频域和空间域的分析,获取与该器官的状况相关的多种生命信息,以此进行疾病的诊断和健康状况的判别。
根据对人或其它动物的电生理研究成果,在已有技术中发展出多种生物电检测和处理的技术,其中包括:脑电图、心电图、心电向量图等等。这些技术与现代电子技术、计算机技术相结合,取得了显著进展。
美国麦克公司近年推出了MAC-12型十二导联自动报告多用心电图机,该心电图机实现了对威尔逊导联体系的十二导联同时检测,并在同一页纸带上同时输出十二导联的心电图波形。该心电图机利用信息处理技术和相应的软件实现了对心电图的自动时域分析,包括图形测量,形态译释和心律分析,还可进行心脏起搏器测定,打出动态心电图全报告,并进行活动平板监察。该心电图机还可通过液晶显示系统报告分析数据,和通过磁盘存储器存储心电图数据。
日本福田公司近年推出了VA-3GR型三导心电向量图仪,该装置实现了福兰克导联体系多路信号同时检测并将检测到的信号进行模-数转换,然后存入存储器,所存储的心电向量数据再通过数-模转换恢复为波形信号,该信号可在X-Y绘图仪上输出,绘出心电向量环的图形,也可通过示波器显示其图形。
除此之外,脑电图的检测技术也不断取得进展。
由于已有技术中的所有这些心电图、心电向量图、脑电图的检测和处理技术均只局限于对一个器官(心脏或大脑)的某一导联体系(如威尔逊导联体系、福兰克导联体系或脑电导联体系)进行检测和信号处理,因而在实际应用中存在着很多难于解决的问题。
首先,在已有技术中对心电图、心电向量图和脑电图的识别和诊断,无论是人工目测、人工诊断,还是以此为基础发展的自动识别和自动诊断,都仅能对信号进行单独的时域分析或空间域分析,用这种单域工作方法摆脱不掉该检测方法本身的固有弱点(如心电图敏感度不高,心电向量图对心律紊乱等症状难于诊断,等等),因此,难于提高心、脑疾病的诊断率。
其次,若要采用通过不同检测方式对同一检测对象的情况进行检测,再将检查结果对照分析的办法,则受到现有检测手段的限制,对心电图、心电向量图、脑电图的检测一般只能在不同时间、不同地点、用不同的设备分别完成。这就使检查程序复杂,增加了病人的负担,特别是对于心、脑疾病的危重病人常常需要在短时间内迅速作出诊断以便及时确定治疗方案,这时,已有技术在检测和分析手段上的局限性就更为突出。
需要强调指出的是,按上述方法分离检查时,分别采样的信息相关性差。由于心电和脑电的异常信号具有不规则性,特别是某些具有重要病理意义的异常信号(例如心电的室性早搏信号)的捕捉常常具有很大的随机性,因此用现有设备进行分离检测时,很难在不同时间、不同导联体系上重复测到同样的异常信号。纵使不是这种异常信号,在不同时间分离检测时,受测器官的状况也往往不尽相同,这就使所测取的不同导联体系的信息缺乏相关性、可比性,给综合诊断带来困难。
另外,在用单域分析的结果进行疾病诊断时,由于对不同个体检测出的生物电信号存在着个体差异,同一个体在不同状态下测出的信号也存在差异,检测装置本身还存在仪器误差和计算误差,因而不可避免地对很多检测值处于临界范围内的疾病难以作出可靠诊断,因此限制了这些技术的诊断效果。
总之,在已有技术中,由于测试手段和处理方法上的局限性,使心电图、心电向量图、脑电图等无法形成一个生物电检测和处理技术的有机整体,因而不能实现对多器官生物电信号的多域动态过程综合分析。
根据控制论、信息论和系统工程学的理论,人体是一个完整的大系统,它通过各种途径与外界环境发生生理的和心理的多方面联系,这就使人体健康状况受到体内和体外的多种因素的影响。在人体内部,心脏和大脑是两个相互间联系密切又相对独立的子系统,它们的健康状况同样取决于体内和体外多种因素的作用。内外环境多种因素的复杂作用决定了心脑疾病检测和诊断上的多元性和复杂性,任何单一的检测和处理手段都难以全面揭示心脑疾病的复杂规律。利用人体不同部位上的多个电极检测心脑电信号,可以获得反映这两个子系统内部特征的多种信息。在信息源相对稳定的一段时间内,用任何一种单一手段来检测并分析这些生物电信号,无论它是从哪一导联体系上取得的信号,也无论对它是按时域、频域、空间域,或任何其它域来进行单域分析,都只能从一个侧面揭示该信号源的部分特征。只有同时通过多个导联体系对多个器官测取信号,并对所测信号进行多域分析、动态过程研究和综合评价,才有可能获得反映该信息源特征的更全面的信息。为了保证在这一综合性的检测和分析过程中信息源的同一性,也就是说,为了保证各种信号间的动态相关性和可比性,对不同导联体系和不同器官进行同步检测是这一信息提取过程获得成功的关键。在此基础上的多域分析要涉及到一套多域综合分析病理指标,该指标的形成是根据医学统计学的方法,大量采集经医学专家确诊的心脑疾病患者的多域电信息并求出各域识别参数,然后依靠统计学的方法进行比较、分析、归纳,总结出多域分析的病理指标、各指标的临界区范围及其相关意义,以此为基础进行疾病的自动诊断。
本发明正是基于以上的认识,实现了一种能在已有技术的不同导联体系上对心脑电信号进行同步检测和综合分析的装置和方法。根据本发明的装置和方法,利用多个检测电极在人或其它动物体表不同部位上同步地采集与心、脑和其它生命器官的电生理过程相关的多路电信号,并对各路电信号进行时域、频域、空间域、幅值域、时差域动态过程的综合性分析,利用各路信号之间的相关性和不同域的分析方法的互补作用进行多因素的比较、印证和动态跟踪,以此提高诊断的准确性和鉴别诊断的可靠性。利用本发明的装置,可将检测和处理结果通过监视器和绘图打印装置输出,以供医务人员临床使用,这就极大地简化了检测过程,方便了医生和患者,并为危重病人的抢救争取了宝贵的时间。最后,将处理结果与前述经过临床医学统计而获得的各种疾病的多域综合病理指标进行比较,可以对多种疾病作出自动诊断,对危重病人还可根据诊断结果启动相应报警程序和装置,向操作者发出警报和提示。
本发明的一个目的就是要提供一种能够对不同器官、不同导联体系同步检测多路生物电信号的检测装置。
本发明的另一个目的就是要提供一种能对多路同步生物电信号进行包括时域、频域和空间域在内的多域处理的装置。
本发明的再一个目的就是要提供一种能对多域处理后的信号波形进行多种参数的自动波形识别的装置。
本发明的再一个目的就是要提供一种能够对多种参数进行比较和判别,以进行疾病自动诊断的装置。
本发明的再一个目的就是要提供一种能将同步多路信号的波形、识别参数、判定结果分别或同时进行输出的装置。
本发明的再一个目的就是提供与上述各种装置相关的检测和处理的方法。
根据本发明的生物电信号检测处理装置的一个优选实施方案,该装置包括:
多个检测电极,这可以是已有技术中任何常规的脑电和心电检测电极以及其它身体部位的检测电极,它们用于在人或其它动物的不同部位上同时测取多路电信号;
一个电信号采集装置,该装置与上述多个检测电极连接,用于对各电极检测到的电信号进行编组,放大,模-数转换,然后在一段时间内对这些处于动态变化过程中的信号进行同步采样和数据储存;
一个信号处理装置,该装置用于对信号采集装置中存储的数据进行多域处理,图形识别,病症诊断和病情分级;和
一个信号输出装置,该装置可将上述信号处理装置处理的数据分别按被测信号的波形曲线、曲线的特征参数和所测参数的诊断结果的形式分别或同时进行输出。
此外,本发明的生物电信号检测处理装置还进一步包括:
一个外部存储装置,该装置用于存储各路处理过的信号和由键盘输入的有关病人状况的信息(如姓名、性别、年龄等),以便进行病情的动态跟踪和统计处理;
一个键盘,用于向上述信号处理装置输入与病人有关的信息和各种操作指令,并可对检测处理过程中的信号波形识别进行人工干预;和
一个报警装置,该装置用于根据信号处理后的病情分级针对危重病症向操作者发出报警信号或提示信号。
根据本发明的生物电信号检测处理方法的一个优选实施方案,该方法包括以下步骤:
a.通过多个检测电极对人或其它动物的不同器官和不同导联体系的多个检测部位同时进行信号检测;
b.通过一个多通道放大电路对检测到的多路信号进行放大和并行输出;
c.通过一个多路模-数转换电路将多路并行输出的放大信号转换为多路并行数字信号;
d.通过一个采样电路以固定频率对多路并行数字信号进行同步采样;
e.将采样数据存入一个缓冲寄存器;
f.通过一个信号处理装置从缓冲寄存器内取出采样数据,并分别对相应各路数据进行时域处理,对任意两路数据进行频域处理,并对特定的三路数据进行空间域处理,以此获得相应的时域、频域和空间域波形曲线;和
g.通过一个输出装置将上述曲线输出。
此外,本发明的生物电信号检测处理方法还进一步包括以下步骤:
h.通过信号处理装置对各曲线分别进行波形识别,对于疑难波形,可通过软件程序对该识别过程进行人工干预,以此求出各曲线的参数表,并经输出装置输出;
i.通过信号处理装置将各参数表的参数值与多域综合病理指标进行比较判别,以此判定其病种,并通过输出装置输出判别结果;
j.通过信号处理装置将判别结果按病情轻重进行分级,并根据危重病症的判别结果启动报警程序;
k.通过报警装置向操作者发出病重报警和提示信号。
通过本发明的生物电信号检测处理装置和方法,使已有技术中互相独立的脑电图、心电图、心电向量图,以及其它生物电检测技术成为一个统一的生物电信号综合检测处理技术,这种检测和处理的统一手段使获取信息的数量和质量都大大提高。例如,测量心电图时可同时测量脑电图,并将二者进行综合分析,这就有利于排除心理因素对心电测量的干扰;反之,测量脑电图时亦可同时测量心电图并对二者进行综合分析,这就有助于克服心电和脑血管搏动对脑电信号造成的伪差。利用统一手段检测多个器官的电生理过程,能够使我们更深入地理解各器官之间的相互联系和影响,使诊断更加可靠。
由于本发明的生物电信号检测处理装置和方法的实现,医务人员和研究人员由此可以获取很多已有技术中无法提供的检测结果,如提供心电和脑电的自功率谱,自相关函数,互相关函数,相干函数,传递函数,脉冲应响函数等各种函数曲线,本发明实现和发展了心脑电信息的频域(即多相)检测技术,首次实现了心脑电信号的频域自动识别和自动诊断,使该技术由试验研究阶段发展到了广泛的临床应用的阶段。
本发明的装置和方法实现了对多路信号的同步或分组同步采样,所采集到的信息相关性、一致性强,便于相互印证,对应分析,此外,对不同器官的动态运动过程进行同步检测有利于观察病情的发展变化,因而使其临床价值大大增高。
本发明的装置和方法实现了多域综合分析,大大提高了心脑疾病的诊断率。特别是对处于临界区范围内的检测值,通过多域的临界区综合分析,可对处于早期状态的疾病做出明确的诊断。临床试验结果表明,多域综合分析使诊断的敏感性提高,其诊断率和诊断的准确性均明显优于任何单域分析。
本发明的特殊硬件和软件设计,使得在各域波形识别中除可自动实现外,还可根据需要由操作者对疑难波形的识别进行人工干预,这样对提高疑难病例的诊断可靠性极为有利。
本发明的装置和方法实现了多域信息的同步采集、快速处理、自动分析,和绘图、报表、计时等多项输出,使整个检测和诊断过程(从开始工作到输出全部结果的全过程)都将在十至十五分钟之内实现。这对于危重病人的抢救是十分有利的。
由于本发明的装置大量采用微电子技术,使其很容易实现整个装置的体积小,重量轻,能够在各种环境下工作。通过采用车台或便携两用结构来配置该装置的各个部件,可使该装置移动方便,操作灵活,并便于医生携带出诊,通过采用常规的交直流两用技术,还可使该装置用于各种不同场合的抢救,普查,和野外的各种研究工作。
本发明的装置和方法不仅可以用于心电、脑电的检测,亦可通过更换不同的生物电极和放大器插件及处理程序,进行肌电,体表电位及一系列人体或其它动物体的多域检测,共享较为昂贵的软、硬件资源。
总之,本发明的装置和方法在吸收已有技术的经验和成果的基础上,为疾病的诊断、鉴别诊断、治疗效果观察和危重病人监护以及生物学研究提供了一个可靠的和高度自动化的新手段,通过临床验证和试验研究已表明其突出的效果。
本发明所要达到的上述目的和其它目的及特征和优点将在以下结合附图对本发明的优选实施方案的说明中更清楚地表现出来。
在附图中:
图1是本发明的生物电信号检测处理装置的示意性结构框图;
图2是图1中电信号采集装置2的一个实施方案的示意性结构框图;
图3是图1中电信号采集装置2的另一个实施方案的示意性结构框图;
图4是图1中电信号采集装置2的第三个实施方案的示意性结构框图;
图5是图1中信号处理装置3的一个实施方案的示意性结构框图;
图6是图1中信号处理装置3的另一个实施方案的示意性结构框图;
图7是心电时域处理信号的波形图;
图8是心电频域处理信号的波形图;
图9是心电空间域处理信号的波形图;
图10是脑电时域处理信号的波形图;
图11是脑电频域处理信号的波形图;
图12是根据本发明的生物电信号检测处理装置的工作流程图;
图13是图12中多域综合分析步骤160的详细说明流程图;
图14是图12中以步骤134为例给出的人工干预程序的流程图;
图15是以心电图为例说明人工干预程序中所用标志的示意图;
图16是图13中临界区分析扫描步骤167、168的详细说明流程图;和
图17是本发明装置的一个具体实施例的车台式配置的外观示意图。
参见图1,所示为本发明的生物电信号检测处理装置的示意性结构框图。图1中,标号101-10n表示n个检测电极,其中数字n可根据临床需要任意选择。标号2表示一个电信号采集装置,其详细结构参见图2到图4中给出的三个不同的实施方案。标号3表示一个信号处理装置,其详细结构参见图5和图6中给出的两个不同的实施方案。标号4表示一个信号输出装置,标号5表示一个报警装置,它可以是任何音响、灯光或它们的组合,也可以结合在信号输出装置4上做为它的一部分以提示符号的形式输出。标号6表示一个键盘,操作者可通过该键盘控制整个装置的运行,输入与受测试者有关的各种信息(姓名,性别,年龄,病历号,测量开始时间),还可对信号处理装置3的波形识别程序通过键盘6进行人工干预。显而易见,键盘6可以由其它指令输入装置代替。标号7表示一个外部存储装置,它可采用任何常规的外存设备,用于存储经过处理的各路信号以及与受检测者有关的信息,以便进行病历的积累跟踪,数据的延期处理和以后的医学统计。
参见图2,所示为图1中电信号采集装置2的一个实施方案的示意性结构框图。图2中,组合网络201的输入端与多个检测电极101到10n连接,以便从人或其它动物体不同部位同时测取电信号,组合网络201的多路并行输出与多通道放大电路202连接。组合网络201可采用任何心电、脑电检测用的常规组合网络,也可以是多个常规组合网络的结合,以此产生符合国际标准导联体系(如福兰克导联体系,威尔逊导联体系,等等)的输出信号。多通道放大电路202的每一放大通道与组合网络201的一路输出连接,各通道的增益可根据不同的需要而确定。各通道的输出分别与多路模-数转换电路203的输入对应连接。采样电路204对模-数转换电路的多路并行输出进行同步采样。然后将采样数据存入缓冲寄存器205,以供给信号处理装置3进行处理。由图2所示的电信号采集装置2的具体实施方案可知,通过采样电路204的同步采样,保证了从电极101到10n上检测到的生物电信号是以同步方式并行存入缓冲寄存器。由此为以后的多域处理和各种信号间的综合分析提供了可靠的保证,并使所测取的各路信号能够充分反映各生命器官电生理信号的动态变化过程。
参见图3,所示为图1中电信号采集装置2的另一个实施方案。在该方案中,组合网络201被划分为具体用于心、脑电检测的不同导联体系的三个组合网络201a,201b和201c,它们分别对应于威尔逊导联体系,福兰克导联体系,和脑电导联体系,三个网络分别与10个,8个和8个检测电极连接(它们分别为常规的心电和脑电检测电极)。与三个组合网络201a,201b和201c相对应连接着三个多通道放大电路202a,202b和202c,分别按各导联体系的需求确定其增益,其中多路放大电路202a和202b的标尺电压为1mV,放大电路202c的标尺电压为50μV。在图3中,多路模-数转换电路203,采样电路204和缓冲寄存器205的结构和功能均与图2所示相应电路类似,这里不再重复描述。图3中的切换电路206受采样电路204的控制,进而由其分别控制多通道放大电路202a,202b和202c。电信号采集装置2开始工作时,切换电路206选通多通道放大电路202a,使其开始工作。由采样电路204经过120秒的时间完成整个采样过程,然后向切换电路206发出控制信号,使其选通多通道放大电路202b,再经过5秒钟的采样之后,由切换电路206选通多通道放大电路202c,其采样时间也为120秒,按照这种方式,采样电路204即以分组同步的方式分别完成了对组合网络201a,201b和201c的同步采样。显而易见,组合网络和各通道放大电路的个数并非仅限定为三个,每个组合网络也并不仅限定于特定的导联体系,它们可以按临床或研究工作的实际需要而重新进行组合、扩展。在重新组合和扩展的放大电路以及采样电路中,可根据实际要求决定其相应的放大增益和采样持续时间,以便更好地观察电信号的动态变化过程,这样可以有效地扩展本发明的装置的功能和用途,并可共享较为昂贵的软,硬件资源。
参见图4,所示为图1中电信号采集装置2的另一实施方案。其中,标号202表示一个多通道前置放大电路,它的输入端直接与多个检测电极相连,其输出端与多路模-数转换电路203对应连接,模-数转换电路203的输出通过一个数字网络207与采样电路204相连。该数字网络207的输出与其输入信号之间形成一定的组合关系,如下文所述,这一功能也可由信号处理装置3中的程序来实现。这样,操作者即可通过程序控制任意改变其输入与输出之间的组合关系,用这种方式,同样可以按临床和科研工作中的实际需要而任意扩展电信号采集装置2的功能,使其适应对不同导联体系或不同器官进行同步采样的具体要求。
参见图5,所示为图1中信号处理装置3的一个具体实施方案。如图5所示,信号处理装置3包括:一个时域处理单元301,一个频域处理单元302,一个空间域处理单元303,一个波形识别单元304,一个指标比较判定单元305和一个控制单元306。当信号处理装置3工作时,上述三个处理单元301,302,303分别从信号采集装置2的缓冲寄存器205中提取数据。时域处理单元301按所需的频率取数(如心电图的采样频率为250Hz)经过数字滤波和压缩处理分别送入输出装置4绘图以及送入外部存储器7进行记录。频域处理单元302为进行快速付里叶变换,需要分段提取数据,每段数据为2n点,其频率可随需要而定,(对心电频谱图或脑电频谱图,通常在50-500Hz之间)将采集到的相应两路信号分别作为函数X(t)和Y(t)进行快速付里叶变换,进而计算它们的功率谱、自相关、互相关、传递函数、脉冲响应、相干函数等,各函数的曲线及数字推导可参见图8和图11,及其有关说明,更详细的说明请见本发明的发明人之一封根泉所著《心脑电图电子计算机分析的原理和应用》一书(科学出版社1986年10月出版)。该书内容结合在此作为参考。上述函数的运算结果,分别送入输出装置4绘图以及输入外存储器7进行记录。空间域处理单元303的数据提取频率亦可随要求而定(对心电向量图为250-1000Hz之间),它可对相应的X、Y、Z三路信号进行数字滤波,通过截取这三路信号的有关段落(如心电向量图中的P、QRS、T波)构成额面(X、Y)、横面(X、Z)、侧面(Y、Z)以及相应的三维立体模型,分别送入输出装置4绘图和送入外存储器7进行记录。为了满足上述三个处理单元所要求的不同取数频率,信号采样装置2中的采样电路204设置了一个为三者倍频的基本采样频率(对心电各域来说,通常为500-2500Hz)。这样,三个处理单元均可按自己的采样频率以跳跃方式从缓冲寄存器中取数。信号处理装置3中的波形识别单元304包括与处理单元301、302、303相对应的三个部分,可分别对三个处理单元的输出进行波形识别、定位计算,并可根据需要进行人工干预,以此生成三个相应的参数表(有关参数表内容请参见曲线图7-11和流程图12及其描述)。信号处理装置3的指标比较判定单元305用于将上述波形识别单元304输出的三个参数表与预先设置的多域综合病理指标相比较,并以此为依据对检测结果作出判定,并将最后报告送入输出装置4打印,此外,还可根据判定结果向报警装置5发出指令进行报警,详细说明可参见图13及有关描述。信号处理装置3的控制单元可由一个中央处理器组成,它可控制整个信号处理装置3中各单元按一定的时钟频率和一定的时间顺序工作。它与键盘6联接,可接收操作者输入的有关病人的各种信息(姓名、性别、年龄等)以及各种命令,启动和停止各种操作过程,并可由操作者对波形识别过程进行人工干预。有关人工干预的详尽描述请参见图14及其相应说明。此外,外部存储器7还可将以往存储的患者数据提供给本装置3进行识别和处理。
参见图6,所示为图1中信号处理装置3的另一个具体实施方案。如图6中所示,信号处理装置3包括:一个中央处理器311,它可由任何准16倍以上的中央处理器来实现,一个内存储器312,其内存容量为512K以上;一个输入-输出接口电路313;一个时钟电路314;和一个电源315。利用图6所示的实施方案,可通过相应软件由中央处理器311完成图5所示实施方案中单元301到306的功能。应当指出,图6所示实施方案中,电信号采集装置2中的采样电路204,缓冲寄存器205,以及数字网络207的功能也可分别由中央处理器311和内存储器312通过软件来实现,其相应的工作原理程序流程图和说明可参见图12到图16,及有关叙述。
参见图7,所示为图5中时域处理单元301输出的时域处理波形图,图中给出的曲线是十二导联常规心电图。
参见图8,所示为图5中频域处理单元302输出的波形图。图中给出的各曲线是以图7所示曲线V5作为函数X(t),曲线Ⅱ作为函数Y(t),通过付里叶变换,即可将时域信号变换为频域信号,而本发明正是在频域处理过程中首先利用公式:
F(ω)=∫ -∞f(t)e-jωtdt ……(1)
对图7中所示曲线V5和曲线Ⅱ,即X(t)和Y(t)分别进行快速付里叶变换得到频域信号Fx(ω)和Fy(ω),然后,根据功率谱的计算公式:
Gxx(ω)=Fx(ω)·F x(ω)……(2)
Gyy(ω)=Fy(ω)·F y(ω)……(3)
便可得出图7中曲线V5的功率谱Gxx(图8所示),和图7中曲线Ⅱ的功率谱Gyy(图8所示)。
互功率谱的计算公式为:
Gxy(ω)=Fx(ω)·F y(ω) ……(4)
进而由频域处理单元302又可得到图7中曲线V5和Ⅱ的互功率谱Gxy(图8所示)。
利用相干函数计算公式:
V 2 xy (ω )= | Gxy( ω ) | 2 Gxx (ω ) · Gyy (ω ) …………(5)
从而得到如图8曲线RF所示的相干函数曲线图。
经过公式:
Hxy (ω )= Y( ω ) X( ω ) = Y( ω ) · X * (ω ) X( ω ) · X * (ω ) = Gxy( ω ) Gxx( ω ) ……(6)
的变换,由频域处理单元302还可输出图8所示的传递函数曲线Hxy和Qxy。
其中Hxy为Hxy(ω)的模,Qxy为Hxy(ω)的幅角,即:
Hxy=|Hxy(ω)|= (|Gxy(ω)|)/(Gxx(ω)) ……(7)
Qxy=tan-1(IMAGX)/(REALX) ……(8)
其中X= (Gxy(ω))/(Gxx(ω)) ……(9)
图8中所示的曲线PIH是经过频域处理单元302对图7中的曲线V5和Ⅱ处理后输出的二者的脉冲响应曲线图,该脉冲响应是传递函数的付里叶反变换,即利用公式:
h(t)=F-1[H(ω)]……(10)
借助于频域处理单元302进行下面的变换:
Rx(τ)=∫ -∞X(t)·X(t-τ)dt ……(11)
即可得:
Rx(τ)=F-1[Gxx(ω)]……(12)
Ry(τ)=F-1[Gyy(ω)]……(13)
Rx(τ)和Ry(τ)即为图8中的自相关曲线Vxx和Vyy,它们分别表示图7中曲线V5和Ⅱ的自相关函数曲线图。
图8中的Vxy为互相关函数曲线图,它由频率处理单元302进行互相关函数运算求出,其运算公式如下:
Rxy(τ)=∫ -∞X(t)·Y(t-τ)dt……(14)
由此可知:
Rxy(τ)=F-1[Gxy(ω)]……(15)
此Rxy(τ)就相当于图8中的Vxy。
参见图9,所示为图5中空间域处理单元303输出的空间域处理波形图,图中给出的是X、Y、Z心电图及其额面、横面和侧面的向量环图。
参见图10,所示为图5中时域处理单元301输出的时域处理波形图,图中给出的曲线是常规脑电图。
参见图11,所示为图5中频域处理单元302输出的波形图,图中给出的各曲线是以图10所示曲线FPX和FPY分别作为X(t)和Y(t),进行相应频域处理后输出的脑电频域处理波形图,各图含义及计算公式与图8各相应曲线及其叙述相同。
参见图12,所示为根据本发明的生物电信号检测处理装置的工作流程图。首先在步骤110启动该装置并通过键盘输入与受测者相关的信息(如姓名、性别、年龄、检测时间等),然后在步骤120利用多个检测电极对生物体的不同部位进行信号检测,然后在步骤130将经过采样的数字信号存储起来,以供步骤131,141和151进行时域、空间域和频域处理之用。通过上述处理之后,即可在步骤132,142和152处分别产生可供外存记录的时域处理数据、空间域处理数据和频域处理数据。并且,根据时域处理数据和频域处理数据可做出生物电信号的时域图和频域图,如步骤133和153所示。经过上述三域处理的数据分别在步骤134,143,154处进行波形识别。根据本发明的设计,上述步骤可自动执行,也可在必要时加入人工干预,以便对疑难波形进行人工辅助识别,详细步骤请参见图14、15及其说明。由此产生出C.V.F.三个参数表,其中C参数主要有时域图形的各波形幅值和时间宽度,如心电图中的P波、Q波、R波、S波和T波的幅值和时间宽度及心率等参数值;V参数表主要包括空间域图形的轨迹运动方向,夹角和面积参数,如心电向量图各象限面积比,向量夹角,起始和终末向量,向量环的旋转方向等参数值;F参数主要包括频域图形的形态和位置,如图8所示心电频域图中功率谱曲线Gxx的前四峰g1-g4的峰值和对应的频率位置;脉冲响应曲线PIH的主峰和负向峰的峰值及位置;自相关和互相关曲线Vxx,Vyy,Vxy的r1,r2和r3的高度和位置;相干函数曲线RF中与功率谱曲线第一峰g1的频率位置相对应点的相干值f1;传递函数幅值曲线Hxy最高值h的幅值和频率位置等参数。根据上述C、V、F三个参数表,分别在步骤135,145和155处进行时域分析,空间域分析和频域分析,并分别给出时域、空间域和频域的分析报告,如步骤136,146,156所示,进而在步骤160处进行多域综合分析,其具体分析步骤可参见图13-16及其有关说明,根据多域分析结果,在步骤190处进行病情分级并输出分析报告。根据病情分级结果可决定是否进入报警步骤220,最后是在步骤200打印结果。此外,根据V参数表中的参数,还可描绘出生物电信号的向量图,如步骤144所示。上述各种曲线、参数表、判别结果、提示符号、以及检测开始时间、持续时间和与受测者有关的信息均可采用高速打印装置,如热敏绘图仪等,打印在同一纸带上,以供医务人员使用。
图13是图12中多域综合分析步骤160所代表的各处理步骤的详细流程图。如图13所示,当产生了C、V、F参数表之后,在步骤161处提示单域分析已告结束,从而转入步骤162,对各域的参数进行扫描,并在步骤163处对扫描结果与给定的多域综合病理指标进行比较判别,如果符合上述指标,即可在步骤164处给出分析报告,表明扫描结果在多域综合病理指标的范围之内。如果判明不在此范围之内,则在步骤165处分别对各个域的分析结果进行检查,当检查结果没有阳性值时,转入步骤167进行临界区分析扫描,其具体处理过程可参见图16及其说明。通过临界区指标的综合判别,如果符合临界区判别指标,则给出正常报告,如步骤169所示。如果不属于正常情况,则在步骤170处给出异常报告或提示说明。若步骤166判定各单域分析结果中有阳性情况时则执行步骤172,确定是否有两域以上(含两域)的分析结果为阳性,如果是这样,便在步骤173处输出分析报告。如果不是这样,则继续执行步骤175,确定是否可根据现有的单域阳性指标给出确切的分析报告,如果可以,则在步骤176处给出分析报告,否则执行步骤178,确定这一单域分析阳性结果是否在其它两域中存在对应关系,如果存在这种关系,则在步骤179给出确切的分析报告,否则将在步骤181处判定该域阳性结果是否为假阳性,判定结果若表明为真阳性,则给出提示说明,否则将认为该阳性结果为假阳性而予以否决,如步骤184所示。最后在步骤190根据以上判别结果进行病情分级,再进入后续步骤。
参见图14,所示为图12中步骤134,143,154的详细过程,图中仅以步骤134为例,针对心电图的波形识别予以说明。在步骤1341开始波形识别,在步骤1342确定是否需要人工干预,对常规波形无需人工干预,直接进入步骤1346进行自动识别,产生C参数表。对于疑难波形,进入步骤1343在监视器上显示出需要进行人工干预的波形及标志线,如图15中所示。在步骤1344由操作者给出标志线代号(如图15中的Pb)及其位移量,使其达到所需位置。在步骤1345确定是否完成了人工干预,如未完成就进入步骤1344移动另一标志线。直至完成人工干预后进入步骤1346,对识别后的波形产生C参数表。应当指出,由于多路信号是同步采集,因此仅对其中一路进行人工识别,即可相应地确定所有其它各路信号的各波形位置,所以在监视器上只需对操作者选定的某一路信号单独显示,并可通过程序将波形进行局部放大。通过这种方式可以极大地提高对疑难波形识别的准确性。
参见图15,所示为对心电图波形通过标志线Pb,Pe,Qb,Se,Tx,Te所确定的相应P波、QRS波和T波的起始和终止位置。虚线Pb′表示了标志线Pb的位移过程。
参见图16,所示为图13中临界区分析扫描步骤167和判别步骤168的详细流程图。当步骤166的单域分析结果的判别均为阴性时,程序进入步骤167,对C,F,V三个参数表中各有关参数进行扫描判别哪些参数处于预先设置的临界区之内。应当指出,本发明的装置中各域的判别结果可分为阳性,阴性和二者之间的一个临界区,该临界区是根据大量临床病例统计结果及专家的经验而确定,主要是指介于阳性指标和阴性指标之间的一段取值范围,在该范围内很难将正常情况与轻度异常情况相区别。例如,若异常指标为2.50mv以上,正常指标为2.40mv以下,则2.41到2.49之间即为临界区。以上步骤166判定的全阴性包括了阴性和处于临界区之内两种情况。在步骤1682,如果上述三个参数表中没有临界区范围内的参数,则在步骤169输出正常报告。如果有临界区参数,则在步骤1683进行模糊处理,其方法是对临界区内的参数作欧氏距离计算,并在步骤1684对上述结果进行多域比较判别,如果它的空间分布点不在预定的异常区内,则返回步骤169输出正常报告,否则在步骤170输出异常报告或有关提示说明。
参见图17,所示为本发明装置的一个具体实施例的车台式配置外观示意图。其中标号2,3为主机,包括本发明装置的电信号采集装置2、信号处理装置3和报警装置5,标号6为键盘,7为外部存储装置,401为监视器,该外部存储装置和监视器均与主机作为一个整体。标号402为高速热敏绘图打印机,9为导联线支架,10为导联线插座,标号8为车台,图中所示为车台式配置,便于在医院内使用和各病房之间移动。当需要紧急出诊时,可以很方便地从车台8上取下主机和键盘,合为一体,并由其啮合结构固定,形成一只提箱,主机背部有一提手便于携带。出诊时只需携带上述主机键盘和附件箱(内装导联线和电极等)就可进行检测,诊断,结果在监视器401上显示,并在外部存储装置7之中存储,用于事后的分析和病历积累。
以上所述C、F、V参数表及综合诊断报告的具体实例,可分别参见附表1至4。
以上所述为本发明的具体实施方案,对于那些本领域内的熟练人员,无须背离本发明的实质,即可对其做出多种形式的修改和替换,本发明的保护范围并不限于以上的描述,只取决于所附的权利要求。
表.1
Ⅰ    Ⅱ    Ⅲ    aVR    aVL    aVF    V1    V2    V3    V4    V5    V6
Pa1    .05    .08    .04    -.08    .03    .04    .02    .04    .04    .05    .06
Pa2    .00    .00    .00    .00    .00    .00    -.09    .00    .00    .00    .00
Pd1  .08    .09    .08    .09    .08    .08    .02    .08    .08    .08  .08  .08
Pd2  .00  .00    .00    .00    .00    .00    .06    .00    .00    .00    .00  .00
Qa  .00  .00    -.27    -.71    .00    .00  -.74    .00    .00  .00    .00  .00
Qd    .00    .00    .04    .04    .00    .00    .10    .00    .00    .00  .00  .00
Ra  .85  .61  .34  .06  .55    .39    .00    .41    .78    1.40    1.42  .1.06
Rd    .04    .03    .07    .05    .04    .03    .00    .03    .03    .04    .04.04
Sa  -.22  .00  .00    .00  -.29  .00  -.74  -1.50  -1.44  -1.24-.56-.16
Sd    .06    .00    .00    .00    .07    .00    .10    .08    .07    .07    .07.05
STD    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00  .00  .00  .00
STE    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00  .00    .00  .00  .00
Ta1    .10    .12    .00-.10    .07    .08    .05    .24    .24    .19    .09.09
Ta2    .00    .00    .03    .00    .00    .00    .00    .00    .00    .00  .00.00
P-R    .14    .15    .14    .14    .14    .16    .14    .14    .14    .14  .14.14
Q-T    .38    .37    .38    .37    .38    .36    .37    .39    .39    .39  .38.38
QRS    .10    .06    .11    .09    .11    .06    .20    .11    .10    .11  .11.09
R1a    .00    .14    .00    .00    .00    .25    .00    .00    .00    .00  .00.00
R1d    .00    .03    .00    .00    .00    .03    .00    .00    .00    .00  .00.00
Tag    .00    .00    .00    .00    .00    .00    73.0    .00    .04  .00  .00.00
表.2
GXX    GYY    1/2    HG    HN    3/4N    TU    5/10
X    +    -    -    -    -    -    -
Y    +    -    -    -    -    -    -
PIH    RF    PV    M1    M2    M3    CP    CT
-    -    -    -    -    -    -
QXY    VXY    D    W    D+W    RV    RD    APT
+    -    -    -    -    -
VXY    VYY    RH    RL    FPX    FPY
-    -    -    -
-    PARAMETER    TABLE    -
GXX    GYY    1    2    3    4    5    6
XA    1.2    6.1    8.7    5.0    14.2    12.1
YA    1.2    2.3    3.6    4.0    3.1    4.1
VXX    VYY    R1X    R2X    R3X    R1Y    R2Y    R3Y
A    11.96    7.50    4.02    1.77    1.02    0.90
PIH    1    2    3    4    5    6
A    -0.1    -6.78    19.03    1.50    4.20    -1.02
表.3
-    ROTATED    DIRECTION    -
QRS    T    P
F:    CLOCK    COUNTER    CLOCK
H:    COUNTER    COUNTER    CLOCK
LS:    COUNTER    CLOCK    COUNTER
-    MAGNITUD/ANGLE    OF    VECTORS    ON    QRS    LOOP(STEP    10MS)    -
10ms    20ms    30ms    40ms
F:    (MV)    .178    .684    1.222    .649
(A)    358.87    8.34    20.00    45.00
H:    (MV)    .161    .690    1.204    .820
(A)    33.89    7.58    350.87    305.98
LS:    (MV)    .148    .321    .961    .943
(A)    150.43    75.48    42.70    30.17
-    AREA    OF    QRS    LOOP(%)    -
S1/S    S2/S    S3/S    S4/S    R/L    U/D    PS
F:    78.92    19.21    .00    1.75    4.19    .02    .0001
H:    8.90    .00    22.77    68.30    3.39    10.23    .0409
LS:    82.33    11.76    5.88    .00    4.67    .06    .0001
-    PLANAR    MAXIMUM    VECTORS    -
T    QRS    QRS-T
(MV)    ANGLE    (MV)    ANGLE    ANGLE
F:    .158    60.030    1.222    13.251    46.779
H:    .086    .000    1.206    345.987-345.987
LS:    .139    79.254    .916    27.348    51.906
-    PROJECTIONS    OF    PLANAR    MAXIMUM    VECTORS    -
X    Y    Z
F:    1.19    .28    .00
H:    1.17    .00    -.29
LS:    .00    .42    .81
表.4
NO:953    NAME:HUANG    LAN    MING    SEX:FEMALE    AGE:55
HR:73.00    AXSIS:7.00    QRS:0.10
P-R:0.15    FCGV:8.0    VCC:1.25mv
COMPREHESIVE    DIAGNOSIS    REPORT:
NORMAL    SINUS    RHYTHM.
MYOCARDIAL    ISCHEMIA.
ECG    ANALYSIS:
SUSPECTED    ABNORMAL    Q    WAVE:V1
LOW    AMPLITUDE    OF    T:V5,V6.Tv1.2>Tv5.6.
FCG    ANALYSIS:
ABNORMAL+
MYOCARDIAL    ISCHEMIA.
ABNORMAL    TERM:1/2X,1/2Y,D,FPT.
VCG    ANALYSIS:
POSTERIOR    DEVIATION    OF    THE    QRSh    LOOP.
A    SMALL    T    LOOP    AND    QRS/T>6    IN    H    PLANE.
A    LARGE    QRS-T    ANGLE    IN    F    PLANE.

Claims (18)

1、一种生物电信号检测处理装置,其特征在于该装置包括:
多个检测电极;
一个电信号采集装置,该装置通过上述多个检测电极从生物体不同部位同步测取多路电信号;
一个信号处理装置,该装置对上述采集装置输出的多路信号分别进行每路的时域处理和任意两路信号间的同步频域处理;和
一个信号输出装置,用于输出上述信号处理装置的处理结果。
2、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述电信号采集装置包括:
一个组合网络,该网络与所述多个检测电极相连,并形成多路并行输出;
一个多通道放大电路,该电路与上述组合网络的多路并行输出相连;
一个多路模-数转换电路,该电路与上述多通道放大电路的输出端相连,并将放大电路的输出转换为数字信号;
一个采样电路,该电路以固定频率对上述多路模-数转换电路的输出进行同步采样;和
一个缓冲寄存器,用于存储上述采样电路的输出值。
3、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述电信号采集装置包括:
多个组合网络,该网络与相应的多组检测电极相连,并形成多组的多路并行输出;
多个多通道放大电路,该电路与上述相对应的组合网络的并行输出相连并产生放大信号;
一个切换电路,该电路依次选通上述多个多通道放大电路中的一个进行工作;
一个多路模-数转换电路,该电路与上述多个多通道放大电路中被选通工作的一个连接,并将该放大电路的输出转换为数字信号;
一个采样电路,该电路以固定频率对上述多路模-数转换电路的输出进行同步采样;
一个缓冲寄存器,用于存储上述采样电路的输出值。
4、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述电信号采集装置包括:
一个前置多通道放大电路,该放大电路与上述检测电极相连;
一个多路模-数转换电路,该电路与上述多通道放大电路的输出端相连,并将放大电路的输出转换为数字信号;
一个数字网络,该网络与上述多路模-数转换电路的输出端相连,并按预定的组合关系对模-数转换电路输出的信号进行变换,形成多路并行输出;
一个采样电路,该电路以固定频率对上述数字网络的并行输出进行同步采样,和
一个缓冲寄存器,用于存储上述采样电路的输出值。
5、权利要求2、3或4的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于:
所述采样电路以500-2500Hz固定频率工作。
6、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述信号处理装置包括:
一个时域处理单元,该单元对所述电信号采集装置输出的各路数字信号进行时域处理,并通过所述输出装置给出各路信号的时域曲线;
一个频域处理单元,该单元对所述电信号采集装置输出的各路数字信号中任意两路进行频域处理,包括实现快速付里叶变换,计算它们的功率谱函数,自相关函数,互相关函数,相干函数,传递函数,脉冲响应函数,并通过所述输出装置输出相应函数曲线;和
一个空间域处理单元,该单元对所述电信号采集装置输出的各路数字信号中相应的三路进行空间域处理,包括由X-Y组成额面,X-Z组成横面,Y-Z组成侧面以及三维立体的模型,并通过所述输出装置绘出相应的轨迹曲线。
7、权利要求6的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述信号处理装置包括:
一个时域波形识别单元,该单元对所述时域处理单元输出曲线的每一波形的波幅和波宽进行识别并求出相应参数;
一个频域波形识别单元,它对所述频域处理单元输出曲线的形态和位置进行识别并求出相应参数;和
一个空间域波形识别单元,该单元对所述空间域处理单元输出曲线的面积,夹角和轨迹的走向进行识别并求出相应参数。
经过上述三个域处理从而产生参数表,该参数表可由所述输出装置输出。
8、权利要求7的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述信号处理装置包括:
一个多域综合指标比较判别单元,该单元将所述三个波形识别单元输出的参数与预置的多域综合病理指标值相比较,根据比较结果做出判断,并通过输出装置输出判别结果。
9、权利要求8的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于,
所述信号处理装置包括:
一个病情分级单元;
该生物电信号检测处理装置还进一步包括:
一个报警系统;
其中,所述病情分级单元对所述多域综合指标比较判别单元的判别结果进行病情分级,并根据分级结果启动报警系统向操作者发出病重报警信号。
10、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于:
所述的信号处理装置可由一计算机装置构成,用于对电信号采集装置中经模-数转换后的数字信号进行采样,并进行时域、频域和空间域的处理从而产生所述三个域的输出结果。
11、权利要求10的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于:
该检测处理装置进一步包括一个键盘,供操作者对该装置输入操作指令、数据并对波形识别进行人工干预。
12、权利要求10的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于:
该检测装置进一步包括一个外存储装置,用于存储每一受试者的检测信息。
13、权利要求1的生物电信号检测处理装置,其进一步的特征在于:
所述信号输出装置包括一个监测器和一个绘图打印机。
14、一种对生物电信号进行检测处理的方法,其特征在于包括以下步骤:
a.通过多个检测电极对生物体不同部位的信号进行检测;
b.用多通道放大电路对检测到的信号进行放大;
c.用模-数转换电路将多路放大信号转换为多路数字信号;
d.用采样电路以固定频率对多路数字信号进行同步采样;
e.将采样数据存入缓冲寄存器;
f.用信号处理装置从缓冲寄存器中取出采样数据并进行时域和频域处理,以获得相应的时域和频域曲线;
g.由输出装置将上述曲线输出。
15、权利要求14的生物电信号检测处理方法,其特征在于所检测的是心电信号并进一步包括以下步骤:
f.用信号处理装置从缓冲寄存器中取出采样数据并进行空间处理以获得相应的心电向量图;
g.由输出装置将该心电向量图输出。
16、权利要求15的生物电信号检测处理方法,其特征在于进一步包括以下步骤:
h.用信号处理装置对各曲线进行波形识别以求出各曲线的参数表,并经输出装置输出。
17、权利要求16的生物电信号检测处理方法,其特征在于进一步包括以下步骤:
i.用信号处理装置将各参数表与预定的多域综合病理指标值进行比较以判别其病种,并经输出装置输出判别结果。
18、权利要求17的生物电信号检测处理方法,其特征在于进一步包括以下步骤:
j.用信号处理装置将判别结果进行病种分级,并对重病判别启动报警程序;
k.通过报警装置向操作者发出病重报警。
CN87102381A 1987-03-30 1987-03-30 一种电脑电信号检测处理装置 Expired CN1009330B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN87102381A CN1009330B (zh) 1987-03-30 1987-03-30 一种电脑电信号检测处理装置
EP19870308634 EP0284685A3 (en) 1987-03-30 1987-09-29 Apparatus and method for detecting and processing bioelectric signals
JP62249084A JPS63279823A (ja) 1987-03-30 1987-10-01 生物電気信号の検出処理装置と方法
US07/474,246 US5029082A (en) 1987-03-30 1990-02-05 Correlative analysis in multi-domain processing of cardiac signals

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN87102381A CN1009330B (zh) 1987-03-30 1987-03-30 一种电脑电信号检测处理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN87102381A true CN87102381A (zh) 1988-10-12
CN1009330B CN1009330B (zh) 1990-08-29

Family

ID=4813933

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN87102381A Expired CN1009330B (zh) 1987-03-30 1987-03-30 一种电脑电信号检测处理装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5029082A (zh)
EP (1) EP0284685A3 (zh)
JP (1) JPS63279823A (zh)
CN (1) CN1009330B (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1036175C (zh) * 1994-04-14 1997-10-22 连汝安 全方位立体心电信息自动诊断仪
US7684853B2 (en) 2005-10-19 2010-03-23 Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for suppressing power frequency common mode interference
CN101972137A (zh) * 2010-11-02 2011-02-16 叶继伦 一种多生理参数的同步监测方法及装置
CN102622501A (zh) * 2011-01-30 2012-08-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血流动力学参数管理方法、系统及监护设备
CN105877733A (zh) * 2015-01-04 2016-08-24 南京理工大学 一种全科医生用的生物电测量仪
CN107343016A (zh) * 2016-12-05 2017-11-10 北京迈多多科技有限公司 生物电分析处理平台
CN107981860A (zh) * 2017-12-08 2018-05-04 浙江大学 一种非接触非侵入无损伤的癫痫路径可达方式监测预警干预系统及获取干扰脑电分布的方法
CN108158579A (zh) * 2017-12-08 2018-06-15 浙江大学 一种非接触非侵入无损伤的癫痫自组织监测预警干预系统及获取干扰脑电分布的方法
CN111772626A (zh) * 2020-07-06 2020-10-16 华中科技大学 一种基于大数据算法的心电图记录模块

Families Citing this family (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4979110A (en) * 1988-09-22 1990-12-18 Massachusetts Institute Of Technology Characterizing the statistical properties of a biological signal
US4958640A (en) * 1988-12-23 1990-09-25 Spacelabs, Inc. Method and apparatus for correlating the display of information contained in two information signals
US5420787A (en) * 1992-10-26 1995-05-30 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Human Services System and method for separating a multi-unit signal into single-unit signals
US5448997A (en) * 1993-10-15 1995-09-12 Medtronic, Inc. Heart pacing pulse detection system
US5857465A (en) * 1994-08-17 1999-01-12 Seiko Instruments Inc. Biosignal display apparatus
DE19638738B4 (de) 1996-09-10 2006-10-05 Bundesrepublik Deutschland, vertr. d. d. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertr. d. d. Präsidenten der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Verfahren zur Gewinnung einer diagnostischen Aussage aus Signalen und Daten medizinischer Sensorsysteme
US6002952A (en) 1997-04-14 1999-12-14 Masimo Corporation Signal processing apparatus and method
US5987348A (en) * 1997-07-23 1999-11-16 Philips Electronics North America Corporation ECG triggered MR imaging method and apparatus
DE19752094C1 (de) 1997-11-25 1999-07-15 Bundesrep Deutschland Verfahren zur Bestimmung wenigstens einer diagnostischen Information aus Signalmustern medizinischer Sensorsysteme
US6148228A (en) * 1998-03-05 2000-11-14 Fang; Dan Oun System and method for detecting and locating heart disease
DE19842400C2 (de) * 1998-09-16 2002-05-02 Bundesrep Deutschland Verfahren zur Bestimmung der Ähnlichkeit von gemessenen periodischen oder quasi-periodischen Signalen medizinischer Sensorsysteme
IL135240A0 (en) * 2000-03-23 2001-05-20 Shl Telemedicine Internat Ltd Portable ecg signaling device
AU2002220081A1 (en) * 2000-10-20 2002-05-06 Joseph T. Shen Method and system for the differential diagnosis of heart disease employing a twelve lead, time-domain based ekg analysis and a two lead frequency-domain multiphasic analysis
AUPR205400A0 (en) * 2000-12-15 2001-01-25 Franz, Burkhard A method of measuring the response of a biological system
US6987998B2 (en) * 2001-02-28 2006-01-17 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management patient report
EP1989998B1 (en) * 2001-06-13 2014-03-12 Compumedics Medical Innovation Pty Ltd. Methods and apparatus for monitoring consciousness
AU2002302003B2 (en) * 2001-11-28 2008-05-22 Cardanal Pty Ltd Method and system for processing electrocardial signals
GB0130906D0 (en) * 2001-12-22 2002-02-13 Jopejo Ltd Heart monitor
BRPI0406873B1 (pt) * 2003-01-27 2015-09-08 Compumedics Usa Inc aparelho e método para reconstrução de fontes online para eeg/meg e ecg/mcg
US7009492B1 (en) * 2003-01-30 2006-03-07 Combustion Dynamics Corp. Individual quantitative identification by means of human dynamic rhythmic electric activity spectra
GB2399886A (en) * 2003-03-26 2004-09-29 Secr Defence Identifying degenerative brain disease using EEG or EMG measurements
US20040236188A1 (en) * 2003-05-19 2004-11-25 Ge Medical Systems Information Method and apparatus for monitoring using a mathematical model
US7567837B2 (en) 2003-12-19 2009-07-28 Institute Of Critical Care Medicine Enhanced rhythm identification in compression corrupted ECG
US7039457B2 (en) * 2003-12-19 2006-05-02 Institute Of Critical Care Medicine Rhythm identification in compression corrupted ECG signal
CN100409909C (zh) * 2004-06-11 2008-08-13 文贵华 生物亲和的电极刺激装置
US7273559B2 (en) * 2004-10-28 2007-09-25 Eastman Chemical Company Process for removal of impurities from an oxidizer purge stream
EP1833558B1 (en) * 2004-12-17 2011-10-05 Medtronic, Inc. System for monitoring or treating nervous system disorders
US20060173368A1 (en) * 2005-02-01 2006-08-03 Yu Cecilia L Low frequency analysis of cardiac electrical signals for detecting heart diseases, especially the coronary artery diseases
US20070260151A1 (en) * 2006-05-03 2007-11-08 Clifford Gari D Method and device for filtering, segmenting, compressing and classifying oscillatory signals
JP4864547B2 (ja) * 2006-05-30 2012-02-01 株式会社東芝 超音波診断装置およびその制御処理プログラム
CA2583524A1 (fr) * 2007-03-28 2008-09-28 Robert J. Cases Systeme de support universel
US8676303B2 (en) 2008-05-13 2014-03-18 The Regents Of The University Of California Methods and systems for treating heart instability
CN104873191A (zh) 2008-10-09 2015-09-02 加利福尼亚大学董事会 用于自动定位生物节律紊乱的源的机器和过程
CA2770218A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Lexicor Medical Technology, Llc Systems and methods to identify a subgroup of adhd at higher risk for complicating conditions
US8700140B2 (en) 2010-04-08 2014-04-15 The Regents Of The University Of California Methods, system and apparatus for the detection, diagnosis and treatment of biological rhythm disorders
US9392948B2 (en) * 2011-12-09 2016-07-19 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources for biological rhythms
US10434319B2 (en) 2009-10-09 2019-10-08 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources associated with biological rhythm disorders
US9332915B2 (en) 2013-03-15 2016-05-10 The Regents Of The University Of California System and method to identify sources associated with biological rhythm disorders
US10398326B2 (en) 2013-03-15 2019-09-03 The Regents Of The University Of California System and method of identifying sources associated with biological rhythm disorders
CN103718191B (zh) 2011-05-02 2018-02-02 加利福尼亚大学董事会 使用成形消融术来靶向心律紊乱的系统和方法
US9107600B2 (en) 2011-05-02 2015-08-18 The Regents Of The University Of California System and method for reconstructing cardiac activation information
US9050006B2 (en) 2011-05-02 2015-06-09 The Regents Of The University Of California System and method for reconstructing cardiac activation information
US8165666B1 (en) 2011-05-02 2012-04-24 Topera, Inc. System and method for reconstructing cardiac activation information
US20130029302A1 (en) * 2011-07-28 2013-01-31 Jill Joyce Psychiatric assessment by pre-screening and correlation of underlying physical conditions
US9289150B1 (en) 2012-08-17 2016-03-22 Analytics For Life Non-invasive method and system for characterizing cardiovascular systems
US9968265B2 (en) 2012-08-17 2018-05-15 Analytics For Life Method and system for characterizing cardiovascular systems from single channel data
US9737229B1 (en) 2013-06-04 2017-08-22 Analytics For Life Noninvasive electrocardiographic method for estimating mammalian cardiac chamber size and mechanical function
US20160188827A1 (en) * 2014-12-30 2016-06-30 General Electric Company Hybrid Signal Acquisition And System For Combined Electroencephalography And Cardiac Electrophysiology Studies
US9910964B2 (en) 2015-06-25 2018-03-06 Analytics For Life Methods and systems using mathematical analysis and machine learning to diagnose disease
CN105469140A (zh) * 2015-08-24 2016-04-06 南京邮电大学 一种心音小波神经网络的构造方法
CN105748049B (zh) * 2016-04-21 2018-11-16 河北医科大学第二医院 一种带有毯式远程生理监护的医疗系统
EP4108166A1 (en) 2016-06-24 2022-12-28 Analytics For Life Inc. Non-invasive method and system for measuring myocardial ischemia, stenosis identification, localization and fractional flow reserve estimation
US10292596B2 (en) 2016-09-21 2019-05-21 Analytics For Life Inc. Method and system for visualization of heart tissue at risk
US11723579B2 (en) 2017-09-19 2023-08-15 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement
US11717686B2 (en) 2017-12-04 2023-08-08 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance
US11478603B2 (en) 2017-12-31 2022-10-25 Neuroenhancement Lab, LLC Method and apparatus for neuroenhancement to enhance emotional response
US20190269365A1 (en) * 2018-03-01 2019-09-05 NewMindVanDrakeChamp LLC Dynamic Quantitative Brain Activity Data Collection Devices, Systems, and Methods
US11364361B2 (en) 2018-04-20 2022-06-21 Neuroenhancement Lab, LLC System and method for inducing sleep by transplanting mental states
CN113382683A (zh) 2018-09-14 2021-09-10 纽罗因恒思蒙特实验有限责任公司 改善睡眠的系统和方法
US11786694B2 (en) 2019-05-24 2023-10-17 NeuroLight, Inc. Device, method, and app for facilitating sleep
CN112971811B (zh) * 2021-02-09 2022-04-01 北京师范大学 脑功能定位方法、装置及电子设备

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2393370B1 (fr) * 1977-05-31 1980-09-19 Inst Nat Sante Rech Med Appareil d'acquisition et de pretraitement de donnees electrocardiographiques ou vectocardiographiques
US4201224A (en) * 1978-12-29 1980-05-06 Roy John E Electroencephalographic method and system for the quantitative description of patient brain states
US4305400A (en) * 1979-10-15 1981-12-15 Squibb Vitatek Inc. Respiration monitoring method and apparatus including cardio-vascular artifact detection
US4422458A (en) * 1980-04-28 1983-12-27 Montefiore Hospital And Medical Center, Inc. Method and apparatus for detecting respiratory distress
IL61465A (en) * 1980-11-12 1984-09-30 Univ Ramot Method and apparatus for monitoring electrocardiogram(ecg)signals
US4428381A (en) * 1981-03-13 1984-01-31 Medtronic, Inc. Monitoring device
US4421122A (en) * 1981-05-15 1983-12-20 The Children's Medical Center Corporation Brain electrical activity mapping
IL67815A (en) * 1982-02-12 1988-01-31 Sanz Ernst Method and apparatus for cardiogonometry
HU187155B (en) * 1982-08-31 1985-11-28 Medicor Muevek Biologic signal analyser
US4680708A (en) * 1984-03-20 1987-07-14 Washington University Method and apparatus for analyzing electrocardiographic signals
EP0212370B1 (de) * 1985-08-21 1990-03-21 Kontron Instruments Holding N.V. Verfahren und Gerät zur Atmungsüberwachung
EP0212528A3 (de) * 1985-08-30 1988-11-30 Studer Revox Ag Verfahren zur Bestimmung von Anfangs- und Endpunkt eines geschlossenen räumlichen Signal-Verlaufes
US4736751A (en) * 1986-12-16 1988-04-12 Eeg Systems Laboratory Brain wave source network location scanning method and system

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1036175C (zh) * 1994-04-14 1997-10-22 连汝安 全方位立体心电信息自动诊断仪
US7684853B2 (en) 2005-10-19 2010-03-23 Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for suppressing power frequency common mode interference
US7970460B2 (en) 2005-10-19 2011-06-28 Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for suppressing power frequency common mode interference
CN101972137A (zh) * 2010-11-02 2011-02-16 叶继伦 一种多生理参数的同步监测方法及装置
CN101972137B (zh) * 2010-11-02 2014-12-31 叶继伦 一种多生理参数的同步监测方法及装置
CN102622501A (zh) * 2011-01-30 2012-08-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血流动力学参数管理方法、系统及监护设备
CN105877733A (zh) * 2015-01-04 2016-08-24 南京理工大学 一种全科医生用的生物电测量仪
CN107343016A (zh) * 2016-12-05 2017-11-10 北京迈多多科技有限公司 生物电分析处理平台
CN107981860A (zh) * 2017-12-08 2018-05-04 浙江大学 一种非接触非侵入无损伤的癫痫路径可达方式监测预警干预系统及获取干扰脑电分布的方法
CN108158579A (zh) * 2017-12-08 2018-06-15 浙江大学 一种非接触非侵入无损伤的癫痫自组织监测预警干预系统及获取干扰脑电分布的方法
CN107981860B (zh) * 2017-12-08 2019-12-31 浙江大学 一种非接触非侵入无损伤的癫痫路径可达方式监测预警干预系统及获取干扰脑电分布的方法
CN111772626A (zh) * 2020-07-06 2020-10-16 华中科技大学 一种基于大数据算法的心电图记录模块

Also Published As

Publication number Publication date
JPS63279823A (ja) 1988-11-16
EP0284685A2 (en) 1988-10-05
CN1009330B (zh) 1990-08-29
EP0284685A3 (en) 1991-05-15
US5029082A (en) 1991-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN87102381A (zh) 生物电信号检测处理装置和方法
CN1301080C (zh) 检测急性心脏局部缺血症状的缩减导联组
US20110144520A1 (en) Method and device for point-of-care neuro-assessment and treatment guidance
CN1572238A (zh) 心电图仪及心电图波形显示方法
US6607480B1 (en) Evaluation system for obtaining diagnostic information from the signals and data of medical sensor systems
US20130096447A1 (en) System and methods for serial analysis of electrocardiograms
US20110112413A1 (en) Method for automated ekg analysis
US20100204552A1 (en) Apparatus for monitoring biological information
Wang et al. A wearable ECG monitor for deep learning based real-time cardiovascular disease detection
CN115916056A (zh) 基于生成式对抗神经网络算法的心电图生成装置及其方法
Khatun et al. Detection of myocardial infarction and arrhythmia from single-lead ECG data using bagging trees classifier
Yu et al. Automatic detection of atrial fibrillation from ballistocardiogram (BCG) using wavelet features and machine learning
US9474460B2 (en) Non-invasive evaluation of cardiac repolarisation instability for risk stratification of sudden cardiac death
CN1681434A (zh) 使用分形分析预测心脏病发作的系统和方法
Llamedo et al. Analysis of 12-lead classification models for ECG classification
Lombardi et al. Detecting sepsis from photoplethysmography: strategies for dataset preparation
Narayanan et al. Heuristic algorithm based approach to classify EEG signals into normal and focal
CN2530301Y (zh) 用于对心电信号进行分析的分析器
CN1036175C (zh) 全方位立体心电信息自动诊断仪
Zhi et al. Wavelet based machine learning techniques for electrocardiogram signal analysis
Cen et al. Intelligence ECG Monitoring System: Wireless platform and Arrhythmia classification using Residual neural network
CN1753640A (zh) 具备附加导联的心电图机和附加导联心电图合成法
JP2021030080A (ja) 心電図のrピークを決定する方法
Tikhonenkova et al. The Registration and Wireless Signal Transmission Device of the Surfase Muscle Bioelectric Activity of the Сervical Spine Zone
CN1251289A (zh) 心血管血流动力-心电检测仪

Legal Events

Date Code Title Description
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C06 Publication
PB01 Publication
C13 Decision
C14 Grant of patent or utility model
C19 Lapse of patent right due to non-payment of the annual fee