关于生物医学信号处理与分析软件系统设计的问题

生物医学信号处理

1、生物医学信号处理

生物医学信号处理，特别是长时间记录的生物医学信号处理，是研究生物节律，生理参数随时间变化规律不可缺少的工具，也是从信号中提取发现偶发异常事件的必要方法手段。通常这些信号都是以时间序列的形式出现，如24小时记录的心电图、脑电图、心率、血氧饱和度、血压、体温、体动、呼吸等，可以反映出人体处于不同状态下的变化规律，如运动、休息、工作、睡眠等时人体基本生理参数的变化规律，从而评介人体的功能状态，如疲劳，疾病，特别是慢性病的控制（心脏病、高血压）是否适合某种工作（驾驶飞机、火车、预警飞机等），也可以衡量训练锻炼强度是否合适。

2、生物医学信号处理方法

对于生物医学信号处理根据实际的不同需要分为实时和回顾处理两种，通常针对一项处理任务在不同阶段这两种都需要使用。实时处理包括获取信号的实时显示，对异常情况及时报警，并且保存数据；回顾分析则包括记录信号的回顾显示，交互式信号分析，可以仔细的研究信号的前后变化特点，发现规律。因此生物医学信号处理方法包括实时数据采集存储，实时信号显示，实时参数提取和报警算法。回顾信号分析包括信号浏览，信号分析和参数提取，信号分析结果表示，交互式信号分析，信号分析报告打印等，提供医生一个从信号中挖掘出所需要信息的工具。

3、通用软件设计

生物医学信号每时每刻都在产生，只要有手段把它们记录下来，就会形成海量数据，对于每一类不同的信号都要采用不同的分析处理方法，即使大量的数据存在，也会因为缺少合适的分析软件工具而使得大量数据中的许多宝贵信息没有挖掘出来，编制各类信号处理软件是一件非常繁杂的、经常有重复性的劳动，很费时费力。从把生物医学信号是时间序列这个特点上来看，有一些共性的东西和通用的方法，因此需要把这些共性的东西抽取出来，形成标准的处理软件包，可能以控件、类库、动态连接库等形式出现，在这些部件的基础之上，结合特殊信号处理的特殊需要，可以快速打造出适合各种需求的信号处理软件。节省大量重复性劳动，而且与用户的交互也一致，即使是不同的软件用户学习起来也快。

4、软件构件化

人类世代传承与积累，丰富了知识宝库。软件作为人们思维与知识载体已经成为信息产业的灵魂与核心。软件作为人们逻辑思维的知识产品，如何在互联网时代持续不断地共享、延续、传播与发展？出路在于软件复用，软件复用归根到底是知识复用。软件构件化已经成为软件工业化的必由之路，同时也是提高软件生产率与质量、解决软件危机的主要技术手段。构件的主要特点是可复用(Reusable)、可组装(Assemblable)和可替换(Replaceable)。构件有5个要素：说明(Specification)、实现(Implementation)、标准(Standard)、部署(Deploy)、封装(Wrapper)；构件可以是单件，也可以是复合件。软件构件的前途无限，具有广阔的市场空间，构件是工业化的标志，构件是软件发展的新契机，基于构件的软件开发是软件产业的一次革命。

5、生物医学信号处理问题

生物医学信号处理是迅速发展的数字信号处理领域，在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号。有由生理过程自发产生的主动信号，诸如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号，它们是对人体进行诊断、监护和医疗的重要依据。还有外界施加于人体用以进行探测的被动信号，如超声波、同位素、X射线等，这时关于生理状态的信息将通过被动信号的某些参数来携带。由于生命机理的复杂性使得生物系统变得复杂，因此如何从这些信号中提取所需的信息既是一个困难 而且重要的课题，又是一个研究生命科学的有力工具。

6、医学信号的共同特点

（1）微弱 uV或者mV级；（2）超低频，如呼吸信号0.3 Hz，胃电主频0.05Hz左右，心电主成分小于50Hz，心音的高频分量为1000Hz；（3）信噪比低，对放大器要求严格；（4）工频干扰强，且在有效频带内，故滤除工频干扰的技术要求高也比较难。

7、医学信号分类

有的主要属于确定性信号（如心电、心音、阻抗等），有的主要属于随机信号（含有确定性分量），如脑电、肌电、胃电（平滑肌电）等，因此对医学信号处理涉及对确定性信号的处理及对随机信号处理。人体信号的产生可以分成三类，其一是被动的或外源性的信号，探测的信号是人体对外源信号的响应（反射、吸收、散射等）；其二是主动信号或者叫内源信号，如心电信号，心音信号，血压信号等，探测的是人体组织或者器官产生的信号；其三是感生信号，或者叫外源诱发的内源信号，如磁共振信号，某些荧光信号即属该类。

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