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Biomedical Engineering
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Acquisition and Analysis of an ECG (electrocardiography) Signal
  • 00:07Overview
  • 01:12Principles of Electrocardiography
  • 04:07Building a Biopotential Amplifier and Acquiring an ECG Signal
  • 06:26Filtering an ECG Signal
  • 08:48Results
  • 09:40Applications
  • 10:45Summary

Erfassung und Analyse eines EKG-Signals (Elektrokardiographie)

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Overview

Quelle: Peiman Shahbeigi-Roodposhti und Sina Shahbazmohamadi, Biomedical Engineering Department, University of Connecticut, Storrs, Connecticut

Ein Elektrokardiograph ist ein Graph, der durch elektrische Potentialveränderungen zwischen Elektroden aufgezeichnet wird, die auf den Oberkörper eines Patienten gelegt werden, um die Herzaktivität zu demonstrieren. Ein EKG-Signal verfolgt herzrhythmusstörungen und viele Herzkrankheiten, wie z. B. schlechte Durchblutung des Herzens und strukturelle Anomalien. Das DurchKontraktionen der Herzwand erzeugte Aktionspotenzial breitet elektrische Ströme aus dem Herzen im ganzen Körper aus. Die sich ausbreitenden elektrischen Ströme erzeugen an Stellen im Körper unterschiedliche Potenziale, die durch Elektroden auf der Haut wahrgenommen werden können. Die Elektroden sind biologische Messumformer aus Metallen und Salzen. In der Praxis werden 10 Elektroden an verschiedenen Punkten am Körper befestigt. Es gibt ein Standardverfahren zum Erfassen und Analysieren von EKG-Signalen. Eine typische EKG-Welle eines gesunden Individuums ist wie folgt:

Figure 1
Abbildung 1. EKG-Welle.

Die “P”-Welle entspricht der Vorhofkontraktion und der “QRS”-Komplex der Kontraktion der Ventrikel. Der “QRS”-Komplex ist aufgrund der relativen Dfference in der Muskelmasse der Vorhöfe und Ventrikel viel größer als die “P”-Welle, die die Entspannung der Vorhöfe verschleiert. Die Entspannung der Ventrikel ist in Form der “T”-Welle zu sehen.

Es gibt drei Hauptleitungen, die für die Messung des elektrischen Potentials zwischen Armen und Beinen verantwortlich sind, wie in Abbildung 2 dargestellt. In dieser Demonstration wird einer der Gliedmaßen, Blei I, untersucht, und der elektrische Potentialunterschied zwischen zwei Armen wird aufgezeichnet. Wie bei allen EKG-Bleimessungen gilt die mit dem rechten Bein verbundene Elektrode als Bodenknoten. Ein EKG-Signal wird mit einem Biopotential-Verstärker erfasst und dann mit Einer Instrumentierungssoftware angezeigt, wo eine Gain-Steuerung erstellt wird, um seine Amplitude anzupassen. Schließlich wird das aufgezeichnete EKG analysiert.

Figure 2
Abbildung 2. EKG Gliedmaßen führt.

Principles

Der Elektrokardiograph muss nicht nur extrem schwache Signale von 0,5 mV bis 5,0 mV erkennen können, sondern auch eine DC-Komponente von bis zu 300 mV (die sich aus dem Elektroden-Hautkontakt ergibt) und eine Common-Mode-Komponente von bis zu 1,5 V, die sich aus dem zwischen den Elektroden und dem Boden. Die nutzgebrachte Bandbreite eines EKG-Signals hängt von der Anwendung ab und kann zwischen 0,5-100 Hz liegen und manchmal bis zu 1 kHz erreichen. Es ist in der Regel um 1 mV Peak-to-Peak in Gegenwart von viel größeren externen Hochfrequenz-Rauschen, 50 oder 60 Hz Interferenzen und DC-Elektroden-Offset-Potenzial. Andere Lärmquellen sind Bewegungen, die die Haut-Elektroden-Schnittstelle, Muskelkontraktionen oder elektromyographische Spitzen, Atmung (die rhythmisch oder sporadisch sein kann), elektromagnetische Interferenzen (EMI) und Geräusche von anderen elektronischen Geräten beeinflussen. das paart sich in den Eingang.

Zunächst wird ein Biopotential-Verstärker zur Verarbeitung des EKG hergestellt. Dann werden Elektroden auf den Patienten gelegt, um den potenziellen Unterschied zwischen zwei Armen zu messen. Die Hauptfunktion eines Biopotentialverstärkers besteht darin, ein schwaches elektrisches Signal biologischen Ursprungs zu nehmen und seine Amplitude zu erhöhen, so dass es weiterverarbeitet, aufgezeichnet oder angezeigt werden kann.

Figure 3
Abbildung 3. EKG-Verstärker.

Um biologisch nützlich zu sein, müssen alle biopotenziellen Verstärker bestimmte Grundanforderungen erfüllen:

  • Sie müssen eine hohe Eingangsimpedanz haben, damit sie eine minimale Belastung des gemessenen Signals ermöglichen. Biopotente Elektroden können durch ihre Belastung beeinflusst werden, was zu einer Verzerrung des Signals führt.
  • Die Eingangsschaltung eines Biopotentialverstärkers muss auch dem untersuchten Thema Schutz bieten. Der Verstärker sollte isolations- und schutzkreissicher sein, damit der Strom durch den Elektrodenkreis auf einem sicheren Niveau gehalten werden kann.
  • Die Ausgangsschaltung treibt die Last an, die in der Regel ein Anzeige- oder Aufzeichnungsgerät ist. Um maximale Genauigkeit und Reichweite in der Auslesung zu erhalten, muss der Verstärker eine geringe Ausgangsimpedanz haben und in der Lage sein, die von der Last benötigte Leistung zu liefern.
  • Biopotential-Verstärker müssen in dem Frequenzspektrum betrieben werden, in dem die biopotentials existieren, die sie verstärken. Aufgrund des niedrigen Pegels solcher Signale ist es wichtig, die Bandbreite des Verstärkers zu begrenzen, um optimale Signal-Rausch-Verhältnisse zu erhalten. Dies kann mit Filtern erfolgen.

Abbildung 3 ist ein Beispiel für einen EKG-Verstärker, und Abbildung 4 ist die Schaltung des EKG-Verstärkers, der während dieser Demonstration gebaut wird. Es hat drei Hauptstufen: die Schutzschaltung, den Instrumentationsverstärker und den Hochpassfilter.

Figure 4
Abbildung 4. Biopotential Verstärker.

Die erste Stufe ist die Patientenschutzschaltung. Eine Diode ist ein Halbleitergerät, das Strom in eine Richtung leitet. Wenn eine Diode vorwärts-voreingenommen ist, fungiert die Diode als Kurzschluss und leitet Strom. Wenn eine Diode rückwärts-voreingenommen ist, wirkt sie wie ein offener Kreislauf und leitet keinen Strom, ir 0.

Wenn sich Dioden in der vorwärtsgerichteten Konfiguration befinden, gibt es eine Spannung, die als Schwellenspannung (VT = ca. 0,7 V) bezeichnet wird, die überschritten werden muss, damit die Diode Strom leiten kann. Sobald der VT überschritten wurde, bleibt der Spannungsabfall über die Diode bei VT konstant, unabhängig davon, was Vin ist.

Wenn die Diode rückwärts-voreingenommen ist, wird die Diode wie auf offenem Stromkreis wirken und der Spannungsabfall über die Diode wird gleich Vinsein.

Abbildung 5 ist ein Beispiel für eine einfache Schutzschaltung, die auf Dioden basiert, die in dieser Demo verwendet werden. Der Widerstand wird verwendet, um den Strom zu begrenzen, der durch den Patienten fließt. Wenn ein Fehler im Instrumentationsverstärker oder dioden die Verbindung des Patienten mit einer der Stromschienen kurzschließt, würde der Strom weniger als 0,11 mA betragen. Die Leckagedioden FDH333 werden zum Schutz der Eingänge des Instrumentationsverstärkers eingesetzt. Wenn die Spannung in der Schaltung 0,8 V in der Größe überschreitet, ändern sich die Dioden in ihren aktiven Bereich oder “ON”-Zustand; der Strom fließt durch sie und schützt sowohl den Patienten als auch die elektronischen Komponenten.

Figure 6
Abbildung 5. Schutzschaltung.

Die zweite Stufe ist der Instrumentationsverstärker IA, der drei Operationsverstärker (Op-Amp) verwendet. An jedem Eingang ist ein Op-Amp angebracht, um den Eingangswiderstand zu erhöhen. Der dritte Op-Amp ist ein Differentialverstärker. Diese Konfiguration hat die Möglichkeit, bodenbezogene Interferenzen abzulehnen und nur den Unterschied zwischen den Eingangssignalen zu verstärken.

Figure 7
Abbildung 6. Instrumentierungsverstärker.

Die dritte Stufe ist der Hochpassfilter, der verwendet wird, um eine kleine Wechselstromspannung zu verstärken, die auf einer großen Gleichspannung reitet. Das EKG wird von niederfrequenten Signalen beeinflusst, die von Patientenbewegungen und Atmung kommen. Ein Hochpassfilter reduziert dieses Rauschen.

Hochpassfilter können mit RC-Schaltungen erster Ordnung realisiert werden. Abbildung 7 zeigt ein Beispiel für einen Hochpassfilter erster Ordnung und dessen Übertragungsfunktion. Die Cut-off-Frequenz wird durch die folgende Formel angegeben:

Equation 1,Equation 2
Equation 3  Figure 8
Figure 9

Abbildung 7. Hochpassfilter.

Procedure

1. Erwerb eines EKG-Signals Stellen Sie die Spannung der Quellen auf +5 V und -5 V ein und schließen Sie sie in Reihe an. Erstellen Sie die in Abbildung 4gezeigte Schaltung . Berechnen Sie die Werte der Widerstände und Kondensatoren. Für den Hochpassfilter sollte die Grenzfrequenz 0,5 Hz betragen. Der Kondensatorwert sollte aus der folgenden Tabelle ausgewählt werden (je nach Verfügbarkeit). Verfügbare Kondensatorwerte (F ) 0.001 1 100 0.022 2.2 220 0.047 4.7 470 0.01 10 1000 0.1 47 2200 Legen Sie Elektroden auf den rechten Arm, linken Arm und rechten Bein (dies ist Referenz) des Patienten, und verbinden Sie sie mit dem Schaltkreis. Verwenden Sie das Oszilloskop, um das EKG-Signal (Vo) anzuzeigen. Drücken Sie Auto Set und passen Sie die horizontalen und vertikalen Skalen nach Bedarf an. Sie sollten in der Lage sein, die R-Spitzen trotz des Rauschens im Signal zu sehen. 2. Anzeige des EKG-Signals mit Instrumention-Software In dieser Demo haben wir LabVIEW verwendet. Schreiben Sie ein Programm, das das EKG-Signal über eine grafische Schnittstelle zur Konfiguration von Messungen und ein Wellenformdiagramm anzeigt. Nachdem ein analoger Eingang ausgewählt wurde, konfigurieren Sie das Programm mit den folgenden Einstellungen: Signaleingangsbereich >> Max = 0,5; Min = -0,5 Terminalkonfiguration >> RSE Erfassungsmodus >> kontinuierlich Lesebeispiele = 2000 Abtastrate = 1000 Erfassen Sie das EKG-Signal und beobachten Sie die Wellenform. Es wird ein Signal ähnlich Abbildung 1angezeigt. Passen Sie die Skalierung der x-Achse an, um die Zeit in Sekunden anzuzeigen. Bei der Instrumentierung ist es oft notwendig, das Signal des Interesses auf eine bestimmte Amplitude zu verstärken. Erstellen Sie eine Verstärkungssteuerung und legen Sie sie so fest, dass die Amplitude des EKG 2 Vp beträgt. 3. Analyse des EKG-Signals In diesem Abschnitt wird ein EKG-Signal gefiltert und analysiert, um die Herzfrequenz zu bestimmen. Das folgende Blockdiagramm zeigt die Komponenten des Programms. Verwenden Sie ein Wellenformdiagramm, um das Signal anzuzeigen. Bewerten Sie das Spektrum des Signals mit dem Subvi amplitude und Phase Spectrum (in Der Signalverarbeitung – Spektral) und zeigen Sie seine Größe mit einem Wellenformdiagramm an. Die horizontale Achse entspricht der Frequenz. Es ist diskret, weil der Computer einen Fast Fourier Transform (FFT) Algorithmus verwendet, um das Spektrum des Signals zu berechnen. Die Frequenz geht von k = 0 bis k = (N-1)/2, wobei N die Länge der Sequenz ist, in diesem Fall 4000. Um die entsprechende analoge Frequenz zu berechnen, verwenden Sie die folgende Formel:wobei fs die Abtasthäufigkeit ist. Beachten Sie, dass sich die meiste Energie des Signals im niederfrequenten Bereich befindet und dass es auch einen Spitzenwert hoher Intensität im mittleren Frequenzbereich gibt. Berechnen Sie die Häufigkeit dieses Peaks mit der oben angegebenen Formel. Implementieren Sie einen Tiefpassfilter mit Butterworth of Chebyshev-Funktionen. Wählen Sie eine Grenzfrequenz von 100 Hz. Stellen Sie sicher, dass der Filter eine Dämpfung von mindestens -60 dB/Dekade im Stoppband bietet. Schließen Sie das Ausgangssignal des Lese-Aus-Tabellensubvi an den Eingang des Tiefpassfilters an. Implementieren Sie einen Stop-Band-Filter mit Butterworth- oder Chebyshev-Funktionen. Ziel ist es, die 60 Hz Interferenzen zu reduzieren, ohne die anderen Frequenzen zu verändern. Versuchen Sie Grenzfrequenzen in der Nähe von 60 Hz. Schließen Sie den Ausgang des Tiefpassfilters an den Eingang des Stoppbandfilters an. Finden Sie die Spitzen mit dem Peak-Detektor subvi (es befindet sich in Signalverarbeitung – Sig Operation). Sehen Sie sich für den Schwellenwert die Amplitude des Signals an, und wählen Sie den am besten geeigneten Wert aus. Extrahieren Sie die Positionen der Peaks mithilfe des Index-Array-Subvi (in Programming – Array). Subtrahieren Sie die untere Position von der höheren Position, multiplizieren Sie dann mit der Stichprobenperiode T = 1/fs, um das RR-Intervall zu erhalten. Berechnen Sie die Wechsel- und Einstelleinheiten und platzieren Sie einen Indikator, um das BPM anzuzeigen.

Results

In this demonstration, three electrodes were connected to an individual, and the output passed through a biopotential amplifier. A sample ECG graph prior to digital filtering is shown below (Figure 8).

Figure 13
Figure 8. ECG signal without digital filtering.

After designing the filters and feeding the data to the developed algorithm, the peaks on the graph were detected and used to calculate heart beat rate (BPM). Figure 9 displays the raw data an ECG signal (before any filtering) in time and frequency domain. Figure 10 shows the result of filtering that signal.

Figure 11

Figure 9. ECG signal before filtering.

Figure 14
Figure 10. Filtered ECG signal.

The original ECG plot had slightly visible P, QRS, and T complexes that presented many fluctuations from the noise. The spectrum of the ECG signal also showed a clear spike at 65 Hz, which was assumed to be noise. When the signal was processed using a low-pass filter to remove extraneous high frequency portions and then a band-stop filter to remove the 65 Hz signal component, the output appeared significantly cleaner. The ECG shows each component of the signal clearly with all noise removed.

In addition, the measured heart rate was approximately 61.8609 beats per minute.

Applications and Summary

Contraction of cardiac muscle during the heart cycle produces electric currents within the thorax. Voltage drops across resistive tissue are detected by electrodes placed on the skin and recorded by an electrocardiograph. Since the voltage is weak, in the range of 0.5 mV, and small compared to the magnitude of noise, processing and filtering the signal is necessary. In this experiment, an electrocardiograph device consisting of a two part analog and digital signal processing circuit was designed to analyzing the resulting ECG signal, and calculate the heartbeat rate.

This demonstration introduced the fundamentals of electronic circuitry and filtering of ECG signals. Here, practical signal processing techniques were used to extract a weak signal from a noisy background. These techniques can be used in other similar applications where signal amplification and noise reduction is required.

Materials List

Name Company Catalog Number Comments
Equipment
Power supply B&K Precision 1760A
Multimeter
Oscilloscope
Proto-board
4 FDH333 diodes
1 AD620
3 47k resistor
2 100nF capacitors
3 ECG electrodes
Several alligator clips and Tektronix probe.

Transcript

Electrocardiographs record cardiac activity of the heart and are used to diagnose disease, detect abnormalities, and learn about overall heart function. Electrical signals are produced by contractions in the heart walls which drive electrical currents and create different potentials throughout the body. By placing electrodes on the skin, one can detect and record this electrical activity in an ECG. ECGs are non-invasive, making them a useful tool to assess how well a patients heart is performing, such as by measuring how well blood flows to the organ.

This video will illustrate the principals of ECGs and demonstrate how to acquire, process, and analyze a typical ECG signal using a biopotential amplifier. Other biomedical applications that utilize electrical signal processing to diagnose disease will also be discussed.

To understand the principles of an ECG, let’s first understand how the heart produces electrical signals. For a normal, healthy heart, at rest, an ECG displays a series of waves that reflect the different phases of a heartbeat. The ECG starts in the sinoatrial node, also known as the SA node, which is located in the right atrium and acts as a pacemaker in the heart. The electrical signals cause atrial contraction forcing blood into the ventricles. This sequence is recorded as the P wave on the ECG. This signal then passes from the atria across the ventricles, causing them to contract and pump blood to the rest of the body. This is recorded as the QRS complex.

Finally, the ventricles relax and this is recorded as the T wave. The process then begins again and is repeated for every heartbeat. Notice that the QRS wave is much larger than the P wave, this is because the ventricles are larger than the atria. Meaning they mask the relaxation of the atria or the T wave. Other processes in the body, like respiration or muscle contractions, can interfere with the ECG measurement. As can currents from the circuitry used to obtain them. Often, the electrical signals that the ECG is attempting to record are quite weak. Therefor, a biopotential amplifier is used to increase their amplitude which allows them to be further processed and recorded.

There are three main components to the biopotential amplifier, the patient protection stage, the instrumentation amplifier, and the high pass filter. As the main suggests, the patient protection circuit uses a combination of resistors and diodes to protect, both, the patient and the machine and equipment. The resistors limit the current that flows through the patient, where as the diodes keep the current flowing in the correct direction.

The next stage is the instrumentation amplifier, which amplifies the difference between the inputs from each electrode. It is composed of three operational amplifiers. Two to increase the resistance from each input, and the third to amplify the difference between the input signals.

The last stage is the high pass filter, which reduces the noise and filters out low frequency signals arising from patient movement or respiration. Now that you know how an ECG is measured, let’s see how to construct a biopotential amplifier and process the data to get a clean ECG signal.

Having reviewed the main principals of electrocardiography, let’s see how to build a biopotential amplifier and acquire an ECG signal. To begin, first gather a proto-board, an AD-620 instrumentation amplifier, and all necessary circuit components. Then, calculate the values of all of the resistors and capacitors in the circuit using the following equation.

For the high pass filter, the cut off frequency should be 0.5 hertz.

Then, plug in the capacitor value to determine the resistance. Next, build a biopotential amplifier according to the provided diagram. Here is what the final circuit should look like. Attach three wires with alligator clips to the binding posts of a DC power supply, then turn on the power source. Adjust the voltage to plus five volts and minus five volts, and connect the the wires, in series, to the circuit.

Now, use an alcohol prep pad to wipe the patients right wrist, left wrist, and right ankle. Add conductive adhesive gel to the electrodes before placing them on the patient. Then, connect the electrodes to the circuit using wires with alligator clips. Turn on the oscilloscope and acquire the ECG signal. Adjust the horizontal and vertical scales as needed. With these adjustments, you should be able to see the R peak of the wave form.

Connect the circuit to the PXI chassis, then open the instrumentation software and, either, use or write a program that will display the ECG signal and a wave form graph.

Configure the data acquisition interface with the following settings. Label the scale of the x-axis to display time and seconds, then display the ECG signal as a waveform. If the signal needs to be amplified, create a gain control and set it so that the amplitude of the ECG is two VP.

Now that we have demonstrated how to acquire an ECG signal, let’s see how to analyze the results. Here is a representative ECG signal. The P, QRS, and T waves are barely discernible because they are obscured by noise and fluctuations. This signal needs to be filtered. To transform this signal, first, select Signal Processing then Spectral on the menu. A Fast Fourier Transform algorithm calculates and plots the spectrum of the signal displaying the frequency as discreet values on the horizontal axis. Most of the energy in the signal is at low frequencies.

But, there is a high intensity peak in the medium frequency range, which is assumed to be noise. Frequency is plotted as k on the horizontal axis and goes from zero to N minus one over two, where N is the length of the sequence. For this experiment, N equals 2,000. Calculate the analog frequency for each k value using the following equation, where f s is the sampling frequency and determine the frequency of the high intensity peak based on the FFT graph.

Then, create a low pass filter with a cutoff frequency of 100 hertz. Use, either, the Butterworth or Chebyshev function to filter the signal, which should attenuate at least 60 decibels per decade in the stop band. Connect the output signal of the data sub VI to the input of the low pass filter. This filter removes the extraneous high frequency waves of the ECG. Now, create a Bandstop filter and set the cutoff frequencies at around 55 and 70 hertz.

To remove the noisy signal, around 60 hertz. Then, connect the output of the low pass filter to the input of the Bandstop filter. Try border frequencies that are close to 60 hertz. This will reduce interference without effecting other frequencies. The ECG signal should now be clear with distinct P, QRS, and T complexes.

Now, let’s determine the heart rate using the filtered ECG signal. First, use the peak detector sub VI to find the peaks of the signal. Choose the most appropriate value based on the signals amplitude of the R wave for the threshold. Then, use the Index Array sub VI to determine the location of the peaks.

Subtract the lower peak position from the higher position, then multiply this value by the sampling period, T, which is equal to one over f s. This value is the length of time between two R waves. Adjust the units to determine the beats per minute.

In this demonstration, the measured heart rate was approximately 60 beats per minute.

ECG and signal processing have important applications in, both, medicine and research. In addition to being non-invasive, ECGs are relatively inexpensive. Making it a useful and accessible tool in hospitals. ECGs can even be adapted to more complex and longterm monitoring of patients who are being treated for Acute Coronary Syndrome.

For this, 12 ECG leads are used, which can identify transient myocardial ischemia in asymptomatic patients. Signal sampling and processing is also used in electroencephalography to measure electrical signals from the brain. EEGs are commonly used in conjunction with functional MRI as a multimodal imaging technique.

The method noninvasively generates cortical maps of brain activity for many neuroimaging applications, such as after visual or motor activation.

You’ve just watched Jove’s introduction to acquiring and analyzing ECG signals. You should now understand how an ECG signal is produced and how to create a biopotential amplifier to detect weak electrical signals. You have also seen some biomedical applications of signal processing for medical diagnosis.

Thanks for watching.

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JoVE Science Education Database. JoVE Science Education. Acquisition and Analysis of an ECG (electrocardiography) Signal. JoVE, Cambridge, MA, (2023).