心電図(心電図)信号の獲得と解析

Biomedical Engineering

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Overview

出典:ペイマン・シャーベイギ・ルードポシュティとシナ・シャーバズモハマディ、バイオメディカル工学部、コネチカット大学、ストールズ、コネチカット州

心電計は、心臓活動を実証するために患者の胴体に置かれた電極間で起こる電位変化によって記録されたグラフである。心電図信号は、心臓のリズムと心臓への血流の悪さや構造的な異常など、多くの心臓病を追跡します。心臓壁の収縮によって生じる作用電位は、心臓からの電流を全身に広げる。広がる電流は、皮膚に配置された電極によって感知することができる体内の点で異なる電位を作成します。電極は、金属と塩で作られた生物学的トランスデューサです。実際には、10個の電極が本体上の異なる点に取り付けられています。心電図信号を取得して分析するための標準的な手順があります。健康な個人の典型的な心電図波は次のとおりです。

Figure 1
図 1.心電図波。

「P」波は心房収縮に相当し、心室の収縮に「QRS」複合体を表す。「QRS」複合体は、心房および心室の筋肉量の相対的な発散による「P」波よりもはるかに大きく、心房の弛緩を隠す。心室の弛緩は「T」波の形で見ることができる。

図 2 に示すように、腕と脚の電位差を測定する主なリードは 3 つあります。このデモンストレーションでは、四肢リードの1つであるリードIが調べられ、2本の腕間の電位差が記録されます。すべての心電図リード測定と同様に、右脚に接続された電極は接地節点とみなされます。心電図信号は、生体電位増幅器を使用して取得し、計測ソフトウェアを使用して表示され、振幅を調整するためにゲイン制御が作成されます。最後に、記録された心電図が分析されます。

Figure 2
図 2.心電図リムリード。

Cite this Video

JoVE Science Education Database. バイオメディカルエンジニアリング. 心電図(心電図)信号の獲得と解析. JoVE, Cambridge, MA, (2020).

Principles

心電計は、0.5mV~5.0mVの非常に弱い信号だけでなく、最大±300mV(電極皮膚接触に起因する)の直流成分と最大1.5Vのコモンモード成分を検出できる必要があります。電極と地面の間。心電図信号の有用な帯域幅は、アプリケーションに依存し、0.5〜100 Hzの範囲で、時には1 kHzまで達することができます。これは、一般的に、はるかに大きな外部高周ノイズ、50または60 Hz干渉、およびDC電極オフセット電位の存在下でピーク対ピークの周りにあります。その他のノイズ源としては、皮膚電極界面に影響を与える動き、筋肉の収縮や筋電図スパイク、呼吸(リズミカルまたは散発性の可能性がある)、電磁干渉(EMI)、その他の電子機器からのノイズなどがあります。そのカップルを入力に入れた。

まず、心電図を処理する生体電位増幅器を生成する。次いで、電極を患者に配置し、2本の腕間の電位差を測定する。生体電位増幅器の主な機能は、生体起源の弱い電気信号を取り、さらに処理、記録、または表示できるように振幅を増加することです。

Figure 3
図 3.心電図アンプ。

生物学的に有用な場合、すべての生体電位アンプは、特定の基本的な要件を満たす必要があります。

  • 測定される信号の負荷を最小限に抑えるように、高い入力インピーダンスを持つ必要があります。バイオポテンシャル電極は、その負荷の影響を受け、信号の歪みにつながる可能性があります。
  • 生体電位増幅器の入力回路はまた、研究対象に保護を提供する必要があります。アンプは、電極回路を通る電流を安全なレベルに保つことができるように、絶縁および保護回路を持っている必要があります。
  • 出力回路は負荷を駆動し、これは通常、示す装置または記録装置である。読み出しで最大の忠実度と範囲を得るには、アンプは低出力インピーダンスを持ち、負荷に必要な電力を供給できる必要があります。
  • 生体電位増幅器は、増幅する生体電位が存在する周波数スペクトルで動作する必要があります。このような信号のレベルが低いため、アンプの帯域幅を制限して、最適な信号対雑音比を得ることが重要です。これは、フィルターを使用して行うことができます。

図3は心電図増幅器の一例であり、図4は、このデモで構築された心電図増幅器の回路である。保護回路、計装アンプ、ハイパスフィルタの3つの主要なステージがあります。

Figure 4
図 4.生体電位増幅器。

第1段階は患者保護回路である。ダイオードは一方向に電流を流す半導体デバイスです。ダイオードが前方バイアスされると、ダイオードは短絡として機能し、電気を伝導します。ダイオードが逆バイアスされている場合、それは開回路として機能し、電気を伝導しない、私は0をいます。

ダイオードが順方向バイアス構成にある場合、ダイオードが電流を流すためには、閾値電圧(VT = 約0.7V)を超えなければならない電圧があります。VTを超えると、ダイオード全体の電圧降下は、Vが何であるかに関係なく、VT一定に保たれます。

ダイオードが逆バイアスされている場合、ダイオードは開回路上で動作し、ダイオード全体の電圧降下はVに等しくなります。

図5は、このデモで使用されるダイオードに基づく単純な保護回路の一例です。抵抗器は患者を通して流れる電流を制限するために使用される。計装アンプまたはダイオードの障害が患者といずれかのパワーレールとの短絡の場合、電流は0.11 mA未満になります。FDH333低漏れダイオードは、計装アンプの入力を保護するために使用されます。回路内の電圧が0.8Vを超えると、ダイオードはアクティブ領域または「ON」状態に変化します。電流はそれらを流れ、患者および電子部品の両方を保護する。

Figure 6
図 5.保護回路。

第2段階は、3つのオペアンプ(オペアンプ)を使用する計装アンプIAです。入力抵抗を高めるために、各入力に1つのオペアンプが取り付けられています。3番目のオペアンプは差動アンプです。この構成は、地上参照干渉を拒否し、入力信号間の差を増幅するだけの能力を有する。

Figure 7
図 6.計装アンプ。

第3段階は、大きな直流電圧の上に乗る小さなAC電圧を増幅するために使用されるハイパスフィルタです。心電図は、患者の動きと呼吸から来る低周波信号の影響を受けます。ハイパスフィルタは、このノイズを低減します。

高いパスフィルタは、一次RC回路で実現できます。図 7 は、1 次ハイパス フィルターとその転送関数の例を示しています。カットオフ周波数は、次の式で示されます。

Equation 1,Equation 2
Equation 3  Figure 8
Figure 9

図 7.ハイパスフィルタ。

Procedure

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)。
使用可能なコンデンサ値 (>F )
0.001 1 100
0.022 2.2 220
0.047 4.7 470
0.01 10 1000
0.1 47 2200

Equation 4

  1. 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。
  2. オシロスコープを使用して心電図信号(Vo)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
  1. 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。
  2. x 軸のスケールを調整して、時間を秒単位で表示します。
  3. 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。
Figure 10

  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。
    Equation 5
    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、疾患の診断、異常の検出、全体的な心臓機能について学ぶために使用されます。電気信号は、電流を駆動し、体全体に異なる電位を作成する心壁の収縮によって生成されます。皮膚に電極を置くことによって、1つは心電図でこの電気活動を検出し、記録することができる。心電図は非侵襲的であり、臓器への血液の流れを測定するなどして、患者の心臓のパフォーマンスを評価するのに有用なツールです。

このビデオでは、心電図の主体を例示し、生体電位増幅器を使用して一般的な心電図信号を取得、処理、分析する方法を示します。電気信号処理を利用して疾患を診断する他の生物医学的応用についても議論する。

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、心電図は心拍の異なる相を反映する一連の波を表示する。心電図は、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ノードとも呼ばれる中房節ノードから始まります。電気信号は心房収縮を引き起こし、心室に血液を押し込む。このシーケンスは、心電図上のP波として記録されます。この信号は心室を横切って心房から通過し、血液を収縮させ、身体の他の部分に送り出す。これは QRS コンプレックスとして記録されます。

最後に、心室がリラックスし、これはT波として記録されます。その後、プロセスは再び開始され、ハートビートごとに繰り返されます。QRS波がP波よりもはるかに大きいことを知り、これは心室が心房よりも大きいためです。つまり、彼らはアトリアまたはT波の緩和をマスクします。呼吸や筋肉の収縮のような体内の他のプロセスは、心電図の測定を妨げる可能性があります。それらを得るために使用される回路からの電流が可能であるように。多くの場合、心電図が記録しようとしている電気信号は非常に弱いです。このため、生体電位増幅器は、さらに処理され、記録することを可能にする振幅を増加させるために使用されます。

生体電位増幅器、患者保護段階、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。主が示すように、患者保護回路は抵抗器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。抵抗器は患者を通って流れる電流を制限し、ダイオードが電流を正しい方向に流し続けます。

次の段階は、各電極からの入力の差を増幅する計装アンプです。これは、3つのオペアンプで構成されています。2は各入力から抵抗を増加させ、第3は入力信号間の差を増幅する。

最後の段階は、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除外するハイパスフィルタです。心電図の測定方法がわかったので、生体電位増幅器を構築し、データを処理してクリーンな心電図信号を得る方法を見てみましょう。

心電図の主な主な主体を見直し、生体電位増幅器を構築し、心電図信号を取得する方法を見てみましょう。まず、プロトボード、AD-620計測アンプ、および必要なすべての回路コンポーネントを収集します。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する。最終的な回路は次のようになります。アリゲータークリップ付きの3本のワイヤをDC電源のバインドポストに接続し、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。

今、患者の右手首、左手首、右足首を拭くためにアルコール準備パッドを使用してください。患者に置く前に、電極に導電性接着剤ゲルを追加します。次に、アリゲータークリップ付きのワイヤを使用して電極を回路に接続します。オシロスコープをオンにし、心電図信号を取得します。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ピークを確認できるはずです。

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

次の設定でデータ取得インターフェイスを構成します。x軸のスケールに時間と秒を表示するようにラベルを付け、心電図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、心電図の振幅が2VPになるように設定します。

心電図信号の取得方法を示したので、結果を分析する方法を見てみましょう。代表的な心電図信号を以下に示します。P、QRS、T波はノイズや変動によって隠されているため、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]、[スペクトル]の順に選択します。高速フーリエ変換アルゴリズムは、周波数を水平軸上の控えめな値として表示する信号のスペクトルを計算してプロットします。信号のエネルギーのほとんどは低周波数です。

しかし、中周波数範囲には高強度ピークがあり、ノイズと仮定される。頻度は水平軸に k としてプロットされ、0 から N から N から 2 を引いた値に、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(fs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輝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 フィルタを作成します。バターワースまたはチェビシェフ関数を使用して信号をフィルタリングし、ストップバンドで10年間に少なくとも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。このフィルタは、心電図の余分な高周波を除去します。次に、バンドストップフィルタを作成し、カットオフ周波数を約55と70ヘルツに設定します。

騒がしい信号を除去するには、約60ヘルツ。次に、ローパスフィルタの出力をバンドストップフィルタの入力に接続します。60 ヘルツに近い境界周波数をお試しください。これにより、他の周波数に影響を与えることなく干渉を減らすことができます。心電図信号は、P、QRS、T複合体を明確にする必要があります。

次に、フィルタリングされた心電図信号を使用して心拍数を決定してみましょう。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、最も適切な値を選択します。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期間 T を掛けます。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、1 分あたりのビート数を決定します。

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拍であった。

心電図と信号処理は、医学と研究の両方で重要なアプリケーションを持っています。非侵襲的であることに加えて、心電図は比較的安価です。病院で便利でアクセスしやすいツールにします。心電図は、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適応することもできる。

このために、12個の心電図リードが使用され、無症候性患者における一過性心筋虚血を同定することができる。信号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に脳波検査でも使用されます。EEGs は、マルチモーダルイメージング技術として機能 MRI と組み合わせて一般的に使用されます。

この方法は、視覚または運動活性化後など、多くの神経イメージングアプリケーションに対して脳活動の皮質マップを非侵襲的に生成する。

あなたはちょうどECG信号の取得と分析に関するジョーブの紹介を見ました。ここで、心電図信号の生成方法と、弱い電気信号を検出する生体電位増幅器の作成方法を理解する必要があります。また、医療診断のための信号処理のいくつかの生物医学的応用を見てきました。

見てくれてありがとう。

Results

このデモンストレーションでは、3つの電極を個人に接続し、出力が生体電位増幅器を通過しました。デジタルフィルタリングの前の心電図のサンプルを以下に示します(図8)。

Figure 13
図 8.デジタルフィルタリングなしの心電図信号。

フィルターを設計し、開発したアルゴリズムにデータを供給した後、グラフ上のピークが検出され、心拍数(BPM)の計算に使用されました。図9は、時間および周波数領域における心電図信号(フィルタリングの前)の生データを示す。図 10は、その信号をフィルタリングした結果を示しています。

Figure 11

図 9.フィルタリング前の心電図信号。

Figure 14
図 10.フィルタリングされた心電図信号

元の心電図プロットにはわずかに見えるP、QRS、T複合体があり、ノイズから多くの変動を示しました。心電図信号のスペクトルは、ノイズと仮定した65Hzで明確なスパイクも示した。低パスフィルタを使用して余分な高周波部分を除去し、65 Hz信号成分を除去するバンドストップフィルタを使用して信号を処理すると、出力が大幅にきれいに見えました。心電図は、すべてのノイズを除去した状態で信号の各コンポーネントを明確に示します。

また、測定した心拍数は毎分約61.8609拍であった。

Applications and Summary

心周期中の心筋の収縮は胸郭内の電流を生じる。抵抗組織全体の電圧降下は、皮膚に配置された電極によって検出され、心電計によって記録されます。電圧が弱いため、0.5mVの範囲で、ノイズの大きさに比べて小さく、信号の処理やフィルタリングが必要です。本実験では、2部アナログ及びデジタル信号処理回路からなる心電計装置を、得られた心電図信号を解析し、心拍速度を算出するように設計した。

このデモンストレーションでは、電子回路の基礎と心電図信号のフィルタリングについて説明しました。ここでは、ノイズの多い背景から弱い信号を抽出するために実用的な信号処理技術を用いた。これらの技術は、信号増幅およびノイズ低減が必要な他の同様の用途で使用することができる。

材料一覧

名前 会社 カタログ番号 コメント
機器
電源 B&K プレシジョン 1760A
マルチメータ
オシロ スコープ
プロトボード
4 FDH333 ダイオード
1 AD620
3 47kΩ抵抗
2 100nFコンデンサ
3 心電図電極
いくつかのアリゲータークリップとテクトロニクスプローブ。

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)。
使用可能なコンデンサ値 (>F )
0.001 1 100
0.022 2.2 220
0.047 4.7 470
0.01 10 1000
0.1 47 2200

Equation 4

  1. 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。
  2. オシロスコープを使用して心電図信号(Vo)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
  1. 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。
  2. x 軸のスケールを調整して、時間を秒単位で表示します。
  3. 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。
Figure 10

  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。
    Equation 5
    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、疾患の診断、異常の検出、全体的な心臓機能について学ぶために使用されます。電気信号は、電流を駆動し、体全体に異なる電位を作成する心壁の収縮によって生成されます。皮膚に電極を置くことによって、1つは心電図でこの電気活動を検出し、記録することができる。心電図は非侵襲的であり、臓器への血液の流れを測定するなどして、患者の心臓のパフォーマンスを評価するのに有用なツールです。

このビデオでは、心電図の主体を例示し、生体電位増幅器を使用して一般的な心電図信号を取得、処理、分析する方法を示します。電気信号処理を利用して疾患を診断する他の生物医学的応用についても議論する。

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、心電図は心拍の異なる相を反映する一連の波を表示する。心電図は、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ノードとも呼ばれる中房節ノードから始まります。電気信号は心房収縮を引き起こし、心室に血液を押し込む。このシーケンスは、心電図上のP波として記録されます。この信号は心室を横切って心房から通過し、血液を収縮させ、身体の他の部分に送り出す。これは QRS コンプレックスとして記録されます。

最後に、心室がリラックスし、これはT波として記録されます。その後、プロセスは再び開始され、ハートビートごとに繰り返されます。QRS波がP波よりもはるかに大きいことを知り、これは心室が心房よりも大きいためです。つまり、彼らはアトリアまたはT波の緩和をマスクします。呼吸や筋肉の収縮のような体内の他のプロセスは、心電図の測定を妨げる可能性があります。それらを得るために使用される回路からの電流が可能であるように。多くの場合、心電図が記録しようとしている電気信号は非常に弱いです。このため、生体電位増幅器は、さらに処理され、記録することを可能にする振幅を増加させるために使用されます。

生体電位増幅器、患者保護段階、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。主が示すように、患者保護回路は抵抗器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。抵抗器は患者を通って流れる電流を制限し、ダイオードが電流を正しい方向に流し続けます。

次の段階は、各電極からの入力の差を増幅する計装アンプです。これは、3つのオペアンプで構成されています。2は各入力から抵抗を増加させ、第3は入力信号間の差を増幅する。

最後の段階は、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除外するハイパスフィルタです。心電図の測定方法がわかったので、生体電位増幅器を構築し、データを処理してクリーンな心電図信号を得る方法を見てみましょう。

心電図の主な主な主体を見直し、生体電位増幅器を構築し、心電図信号を取得する方法を見てみましょう。まず、プロトボード、AD-620計測アンプ、および必要なすべての回路コンポーネントを収集します。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する。最終的な回路は次のようになります。アリゲータークリップ付きの3本のワイヤをDC電源のバインドポストに接続し、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。

今、患者の右手首、左手首、右足首を拭くためにアルコール準備パッドを使用してください。患者に置く前に、電極に導電性接着剤ゲルを追加します。次に、アリゲータークリップ付きのワイヤを使用して電極を回路に接続します。オシロスコープをオンにし、心電図信号を取得します。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ピークを確認できるはずです。

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

次の設定でデータ取得インターフェイスを構成します。x軸のスケールに時間と秒を表示するようにラベルを付け、心電図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、心電図の振幅が2VPになるように設定します。

心電図信号の取得方法を示したので、結果を分析する方法を見てみましょう。代表的な心電図信号を以下に示します。P、QRS、T波はノイズや変動によって隠されているため、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]、[スペクトル]の順に選択します。高速フーリエ変換アルゴリズムは、周波数を水平軸上の控えめな値として表示する信号のスペクトルを計算してプロットします。信号のエネルギーのほとんどは低周波数です。

しかし、中周波数範囲には高強度ピークがあり、ノイズと仮定される。頻度は水平軸に k としてプロットされ、0 から N から N から 2 を引いた値に、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(fs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輝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 フィルタを作成します。バターワースまたはチェビシェフ関数を使用して信号をフィルタリングし、ストップバンドで10年間に少なくとも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。このフィルタは、心電図の余分な高周波を除去します。次に、バンドストップフィルタを作成し、カットオフ周波数を約55と70ヘルツに設定します。

騒がしい信号を除去するには、約60ヘルツ。次に、ローパスフィルタの出力をバンドストップフィルタの入力に接続します。60 ヘルツに近い境界周波数をお試しください。これにより、他の周波数に影響を与えることなく干渉を減らすことができます。心電図信号は、P、QRS、T複合体を明確にする必要があります。

次に、フィルタリングされた心電図信号を使用して心拍数を決定してみましょう。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、最も適切な値を選択します。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期間 T を掛けます。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、1 分あたりのビート数を決定します。

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拍であった。

心電図と信号処理は、医学と研究の両方で重要なアプリケーションを持っています。非侵襲的であることに加えて、心電図は比較的安価です。病院で便利でアクセスしやすいツールにします。心電図は、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適応することもできる。

このために、12個の心電図リードが使用され、無症候性患者における一過性心筋虚血を同定することができる。信号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に脳波検査でも使用されます。EEGs は、マルチモーダルイメージング技術として機能 MRI と組み合わせて一般的に使用されます。

この方法は、視覚または運動活性化後など、多くの神経イメージングアプリケーションに対して脳活動の皮質マップを非侵襲的に生成する。

あなたはちょうどECG信号の取得と分析に関するジョーブの紹介を見ました。ここで、心電図信号の生成方法と、弱い電気信号を検出する生体電位増幅器の作成方法を理解する必要があります。また、医療診断のための信号処理のいくつかの生物医学的応用を見てきました。

見てくれてありがとう。

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