6: 心電図(心電図)信号の獲得と解析

1. 心電図信号の取得

1. ソースの電圧を+5Vと-5Vに調整し、直列に接続します。
2. 図 4に示す回路を構築します。抵抗とコンデンサの値を計算します。ハイパスフィルタの場合、カットオフ周波数は0.5Hzである必要があります。コンデンサの値は、以下の表から選択する必要があります(可用性に応じて)。

3. 患者の右腕、左腕、右脚(基準)に電極を置き、回路に接続します。
4. オシロスコープを使用して心電図信号(V_o)を表示します。[自動設定]を押し、必要に応じて水平スケールと垂直スケールを調整します。信号のノイズにもかかわらず、Rピークを見ることができるはずです。

2. インストルメンテーションソフトウェアを使用した心電図信号の表示

1. このデモでは、LabVIEWを使用しました。測定値と波形グラフを構成するためのグラフィカルインタフェースを使用して、心電図信号を表示するプログラムを作成します。アナログ入力を選択したら、次の設定でプログラムを構成します。

• 信号入力範囲 >> 最大 = 0.5;最小 = -0.5
• ターミナル構成 >> RSE
• 集録モード >> 連続
• 読み取るサンプル = 2000
• サンプリングレート = 1000

2. 心電図信号を取得し、波形を観察します。図 1のようなシグナルが表示されます。
3. x 軸のスケールを調整して、時間を秒単位で表示します。
4. 特定の振幅に対する目的シグナルを増幅するために、計測器で必要になることが多いです。ゲインコントロールを作成し、心電図の振幅が2Vpになるように設定します。

3. 心電図信号の解析

このセクションでは、心電図信号をフィルタリングして分析し、心拍数を決定します。次のブロック図は、プログラムのコンポーネントを示しています。

1. 波形グラフを使用して信号を表示します。
2. 振幅と位相スペクトルサブビ(信号処理→スペクトル)を使用して信号のスペクトルを評価し、波形グラフを使用してその大きさを表示します。横軸は周波数に対応します。コンピュータは高速フーリエ変換(FFT)アルゴリズムを使用して信号のスペクトルを計算するため、これは離散的です。周波数は k = 0 から k = (N-1)/2 (N はシーケンスの長さ)、この場合は 4000 になります。対応するアナログ周波数を計算するには、次の式を使用します。
   
   ここで、fsはサンプリング周波数です。信号のエネルギーのほとんどは低周波域にあり、中周波域にも高輝度のピークがあることに注意してください。上記の式を使用して、そのピークの周波数を計算します。
3. チェビシェフ関数のバターワースを使用してローパスフィルタを実装します。100 Hz に等しいカットオフ周波数を選択します。
4. スプレッドシートサブビから読み出した出力信号をローパスフィルタの入力に接続します。
5. バターワースまたはチェビシェフ関数を使用してストップバンドフィルタを実装します。目的は、他の周波数を変更せずに60 Hzの干渉を減らすことです。60 Hz に近い境界周波数をお試しください。
6. ローパスフィルタの出力をストップバンドフィルタの入力に接続します。
7. ピーク検出器サブビを使用してピークを見つけます(信号処理→ Sig操作にあります)。しきい値については、信号の振幅を確認し、最適な値を選択します。
8. インデックス配列subvi を使用してピークの位置を抽出します (プログラミング → 配列)。
9. より高い位置から下の位置を減算し、サンプリング期間 T = 1/fs を掛けて RR 間隔を取得します。
10. 逆数を計算し、単位を調整し、BPM を表示するインジケーターを配置します。

心電計は、心臓の心臓活動を記録し、病気の診断、異常の検出、および全体的な心臓機能の学習に使用されます。電気信号は、心臓壁の収縮によって生成され、電流を駆動し、体全体にさまざまな電位を作り出します。皮膚に電極を配置することにより、この電気的活動を検出してECGに記録することができます。心電図は非侵襲的であるため、臓器への血液の流れを測定するなど、患者の心臓の健康状態を評価するための有用なツールとなっています。

このビデオでは、ECGの原理を説明し、生体電位増幅器を使用して一般的なECG信号を集録、処理、および解析する方法を示します。また、電気信号処理を利用して疾患を診断する他の生物医学アプリケーションについても説明します。

心電図の原理を理解するために、まず心臓が電気信号を生成する方法を理解しましょう。正常で健康な心臓の場合、安静時には、心電図は心拍のさまざまな段階を反映した一連の波を表示します。ECGは、右心房に位置し、心臓のペースメーカーとして機能するSA結節とも呼ばれる洞房結節から始まります。電気信号は心房収縮を引き起こし、血液を心室に押し込みます。このシーケンスは、ECG に P 波として記録されます。次に、この信号は心房から心室を横切って通過し、心室を収縮させて体の残りの部分に血液を送り出します。これは QRS コンプレックスとして記録されます。

最後に、心室が弛緩し、これがT波として記録されます。その後、このプロセスが再び開始され、ハートビートごとに繰り返されます。QRS波はP波よりもはるかに大きいことに注意してください、これは心室が心房よりも大きいためです。つまり、彼らは心房またはT波の弛緩を覆い隠します。呼吸や筋肉の収縮など、体内の他のプロセスがECG測定を妨げる可能性があります。それらを取得するために使用される回路からの電流も同様です。多くの場合、ECGが記録しようとしている電気信号は非常に弱いです。そのため、生体電位増幅器を使用して振幅を増加させ、さらに処理して記録することができます。

生体電位増幅器、患者保護ステージ、計装増幅器、ハイパスフィルタには3つの主要コンポーネントがあります。主な示唆のように、患者保護回路は抵抗とダイオードの組み合わせを使用して、患者と機械および機器の両方を保護します。抵抗器は患者を流れる電流を制限し、ダイオードは電流を正しい方向に流し続けます。

次の段階は計装アンプで、各電極からの入力間の差を増幅します。3つのオペアンプで構成されています。2つは各入力からの抵抗を増加させ、3つ目は入力信号間の差を増幅します。

最後の段階はハイパスフィルターで、ノイズを低減し、患者の動きや呼吸から生じる低周波信号をフィルタリングします。ECGの測定方法がわかったところで、生体電位増幅器を構築し、データを処理してクリーンなECG信号を取得する方法を見てみましょう。

心電図の主な原理を確認したので、生体電位増幅器を構築してECG信号を取得する方法を見てみましょう。まず、プロトタイプボード、AD-620計装アンプ、および必要なすべての回路部品を集めます。次に、次の式を使用して、回路内のすべての抵抗とコンデンサの値を計算します。

ハイパスフィルターの場合、カットオフ周波数は0.5ヘルツである必要があります。

次に、コンデンサの値を差し込んで抵抗を決定します。次に、提供された図に従って生体電位増幅器を構築します。最終的な回路は次のようになります。ワニ口クリップ付きの3本のワイヤをDC電源のバインディングポストに接続し、電源をオンにします。電圧をプラス5ボルトとマイナス5ボルトに調整し、ワイヤを直列に接続します。

次に、アルコール準備パッドを使用して、患者の右手首、左手首、右足首を拭きます。電極を患者に装着する前に、導電性接着剤ゲルを電極に加えます。次に、ワニ口クリップ付きのワイヤーを使用して電極を回路に接続します。オシロスコープの電源を入れ、ECG信号を集録します。必要に応じて、水平スケールと垂直スケールを調整します。これらの調整により、波形のRピークを見ることができるはずです。

回路をPXIシャーシに接続し、計測ソフトウェアを開き、ECG信号と波形グラフを表示するプログラムを使用または記述します。

データ集録インタフェースを以下の設定で設定します。X軸のスケールにラベルを付けて時間と秒を表示し、ECG信号を波形として表示します。信号を増幅する必要がある場合は、ゲイン制御を作成し、ECGの振幅が2VPになるように設定します。

ECG信号を取得する方法を示したので、結果を分析する方法を見てみましょう。これが代表的なECG信号です。P波、QRS波、T波は、ノイズや変動によって不明瞭であるため、ほとんど識別できません。この信号はフィルタリングする必要があります。この信号を変換するには、まずメニューの[信号処理]を選択し、次に[スペクトル]を選択します。高速フーリエ変換アルゴリズムは、信号のスペクトルを計算してプロットし、周波数を水平軸上の離散値として表示します。信号のエネルギーの大部分は低周波数にあります。

しかし、中周波数範囲には高強度のピークがあり、これはノイズであると想定されます。周波数は横軸に k としてプロットされ、0 から N から 1 over two を引いた値 (N はシーケンスの長さ) になります。この実験では、N は 2,000 に等しくなります。次の式(f sはサンプリング周波数)を使用して各k値のアナログ周波数を計算し、FFTグラフに基づいて高強度ピークの周波数を決定します。

次に、カットオフ周波数が 100 ヘルツのローパス フィルターを作成します。バターワース関数またはチェビシェフ関数のいずれかを使用して信号をフィルタリングし、阻止帯域で10年あたり少なくとも60デシベルを減衰させる必要があります。データサブVIの出力信号をローパスフィルタの入力に接続します。このフィルターは、ECGの無関係な高周波波を除去します。次に、バンドストップフィルターを作成し、カットオフ周波数を約55ヘルツと70ヘルツに設定します。

ノイズの多い信号を取り除くには、約60ヘルツ。次に、ローパスフィルターの出力をバンドストップフィルターの入力に接続します。60 ヘルツに近い境界周波数を試してください。これにより、他の周波数に影響を与えることなく干渉が減少します。これで、ECG信号は、明確なP、QRS、およびT複合体でクリアになります。

次に、フィルタリングされたECG信号を使用して心拍数を決定しましょう。まず、ピーク検出器サブVIを使用して、信号のピークを見つけます。しきい値の R 波の信号振幅に基づいて、最適な値を選択します。次に、「インデックス配列」サブVIを使用して、ピークの位置を決定します。

高い位置から下のピーク位置を減算し、この値にサンプリング周期Tを掛けます。これはf sの1に等しくなります。この値は、2 つの R 波の間の時間の長さです。単位を調整して、分あたりのビートを決定します。

このデモンストレーションでは、測定された心拍数は毎分約60拍でした。

心電図と信号処理は、医療と研究の両方で重要な用途があります。非侵襲的であることに加えて、ECGは比較的安価です。病院で便利でアクセスしやすいツールにしています。ECGは、急性冠症候群の治療を受けている患者のより複雑で長期的なモニタリングにも適応させることができます。

このために、12本のECGリードが使用され、無症候性患者の一過性心筋虚血を特定できます。信号のサンプリングと処理は、脳からの電気信号を測定するための脳波記録でも使用されます。EEGは、マルチモーダルイメージング技術として、機能的MRIと組み合わせて使用されるのが一般的です。

この方法は、視覚活性化後や運動活性化後など、多くの神経イメージングアプリケーションのための脳活動の皮質マップを非侵襲的に生成します。

JoveのECG信号の取得と分析の紹介を見ました。これで、ECG信号がどのように生成されるか、および弱い電気信号を検出するための生体電位増幅器を作成する方法を理解できたはずです。また、医療診断のための信号処理の生物医学的応用もいくつか見てきました。

ご覧いただきありがとうございます。