基于ADS1294的表面肌电信号采集系统的设计

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基于ADS1294的表面肌电信号采集系统的设计
林锦荣;谭北海;谢胜利
【摘要】目的:设计并实现一种表面肌电信号采集系统.方法:由基于ADS1294数模转换芯片的前端信号采集模块、基于LPC2368的微处理器模块以及运行在Windows环境下的上位机控制程序构成整套系统.由上位机程序发出控制命令,经串口传输到微处理器,从而实现对前端采集模块的控制,将采集到的信号经过微处理器模块最终传输到个人计算机上进行显示与保存.结果:系统能够实时从人体采集多路表面肌电信号,在上位机程序中动态显示,并将信号转换成24位μV级数据存储在个人计算机上.结论:经过大量临床试验表明,系统具有体积小、功耗低、精度高以及操作直观等优点,可以获得多路清晰的表面肌电信号,可以应用于肌肉临床诊断、康复医学及运动医学等领域.
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2015(036)001
【总页数】4页(P5-7,28)
【关键词】表面肌电图;ADS1294;LPC2368
【作者】林锦荣;谭北海;谢胜利
【作者单位】510006广州,广东工业大学自动化学院;510006广州,广东工业大学自动化学院;510006广州,广东工业大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274+.2;R318
肌电是神经、肌肉兴奋发放生物电的结果,它是产生肌肉力的电信号根源。

常用的获取肌电信号的手段有针电极插入肌肉检测和表面肌电检测2种。

其中,采用针电极的优点是干扰小、定位性好、易识别,但由于它是一种有创的检测方法,其应用受到一定限制[1-2]。

而采用表面电极相比较而言具有无创性、操作简易、患者易于接受等优点,并且采集到的表面肌电图(surface electro myography,SEMG)作为特异性良好的评估神经肌肉功能状态指标被广泛应用于临床医学、康复医学的肌肉功能评价,以及体育科学中的疲劳判定、运动技术合理性分析、肌纤维类型和无氧阈值的损伤性预测等领域[3]。

鉴于SEMG具有的优点以及广泛的应用领域,本文设计一种基于集成模块以及微处理器的体积小、功耗低、操作简易、功能完善的表面肌电采集系统。

作为生物电的SEMG具有一般电信号的3大特征:幅度小、频谱低及信号源阻抗大。

SEMG是自人体体表特定点处拾取的生物电信号,信号通常十分微弱,其幅度一般不超过5 mV,且频率较低,频谱范围一般为0.02~500 Hz,能量主要集中在0.25~350 Hz的范围内。

作为肌电的信号源,人体源阻抗一般较大,可达几千欧姆甚至几十千欧姆[4]。

因此,在系统的设计中需要考虑信号放大、滤波以及去噪等问题,才能获取到可用于观测与分析的SEMG。

同时为了使系统的操作更为直观,系统将配套一个运行在Windows环境下带界面的上位机程序,该程序具有实时显示采集到的多路信号以及数据保存等功能。

系统构建的整体框架如图1所示。

系统的工作过程:
(1)连接设备,将采集电极贴到人体的相应部位,并启动上位机程序,完成系统的通信配置;由上位机程序通过微处理模块向前端信号采集模块发出控制命令,开始信号的采集。

(2)采集到的多路SEMG信号在A/D转换后,经过滤波、放大及去噪处理传输
到微处理器,由微处理器对其进行编码处理,传输到上位机程序。

(3)上位机程序对接收到的多路数据进行解码与预处理,得到多路清晰的SEMG,并实现显示、保存以及打印输出的功能。

硬件电路的设计如图2所示。

2.1 前端采集模块
由于SEMG所具备的上述特征,要求信号采集模块需要包含前置放大电路、工频
陷波、滤波电路、主放大电路、右腿驱动电路以及A/D转换等。

如采用传统模拟
电路进行硬件电路的搭建,电路将存在整体成本较高、体积较大、调试复杂等缺点,同时鉴于目前专门用于生物电信号测量的集成芯片的出现,本设计将采用由TI公
司设计的专门用于生物电位测量的ADS1294芯片。

ADS1294是TI公司推出的4通道生物电采集芯片,内部集成了AFE前置模块、数字滤波、右腿驱动、A/D转换,是一款基于SPI接口的可编程芯片,通过内部寄存器可以选择内部电路开关、设置增益、采样率等;其24位的A/D转换精度可达μV级,完全满足SEMG的
采集需要。

2.2 微处理器模块
本系统采用LPC2368作为微处理器。

LPC2368是一款NXP公司生产的基于一个支持实时仿真和嵌入式跟踪的32/16位ARM7TDMI-S CPU的低功耗微控制器芯片,可在高达72 MHz的工作频率下运行。

ARM7TDMI-S是基于RISC原理设计的,RISC简化了处理器的译码工作,从而大大提高了处理速度、指令吞吐量和中
断响应速度。

同时,由于LPC2368内置一个SPI接口控制器、多种向量中断控制器以及串口,大大简化了模块的外围电路设计。

在系统中,SPI工作在主从机模式,作用是由主控LPC2368对SPI接口发起写操作,从而配置ADS1298芯片,并通过SPI从ADS1294中读取多通道SEMG数据;外部中断采用边沿触发方式,每当
ADS1294完成数据采集且其指示引脚/DRDY的下降沿到来时,便会触发外部中断,从而在ARM中触发中断响应程序,读取SPI中的数据;由于系统采集的是多路信号,因此,在串口传输前需对其进行分通道的编码处理,进而利用串口将编码后的数据传输到个人计算机的上位机处理程序。

2.3 隔离保护电路
为了使系统具备便携的优点,系统采用USB进行供电。

由于引入了220 V市电,为防止市电通过数字电路串入导联的电极从而对人体产生直接伤害,需要在采集电极与处理器模块间增加隔离电路。

传统的生物电采集设计中采用光耦进行隔离[5],考虑到光耦芯片存在能耗较大的问题,因此,本设计采用用多片磁耦芯片搭建隔离保护电路。

3.1 ARM驱动程序
微处理器模块采用LPC2368作为控制芯片,采用C语言编写驱动控制程序。

程序主要采用前后台工作模式。

主函数先进行串口以及相关IO的初始化,进入轮询,通过不断检测标志信号判断是否接收到可用的多通道SEMG数据,有则将数据进
行分通道编码并通过串口传输到个人计算机的上位机程序;后台工作2个中断程序,包括高优先级的串口中断以及低优先级的外部中断。

当上位机发出“开始/停
止采集”命令,将触发串口中断程序,以判断命令的种类(是“开始采集”还是“停止采集”),进而实现对ADS1294的使能或停止控制;当ADS1294完成一次数据采集则通过IO向ARM处理器发出中断信号,此时将触发外部中断程序,
进而通过SPI读取采集到的数据,并改变标志信号,以通知主函数已经接收到可用数据。

驱动程序主要流程如图3所示。

3.2 上位机处理程序
这是一个运行在Windows环境下带界面的上位机程序,开发环境是VC++6.0。

主要功能包括发送系统控制命令(开始/停止采集)、对数据进行滤波去噪、实时
显示滤波后的多路SEMG信号、保存用户数据等。

由于上位机程序是基于MFC
类进行开发的,程序的相关动作都是基于事件触发的。

事件处理流程如图4所示。

其中,“控制按键”事件中主要调用writefile函数向串口发送控制命令,而“串
口数据”事件中则主要调用readfile函数从串口中读取数据;由于采集到的SEMG中仍然存在50Hz工频干扰[6],因此,采用50 Hz梳状滤波器进行滤波,
以去掉明显的工频干扰;再者,由于受到呼吸干扰和电极移动所引入的低频干扰的影响,采集信号中往往出现基线漂移的现象[7];由于基线漂移干扰频率存在随机性,传统的截止频率固定的滤波器滤波效果无法满足。

因此,这里采用基于排序统计理论非线性滤波法的中值滤波[8],这是被广泛应用于基线漂移的处理方法[9]。

图5显示的是利用本系统实时采集到的一路人体小腿的表面肌电信号,可以观测
到信号波形比较清晰,没有出现工频干扰以及基线漂移等现象,基本满足对SEMG信号的观测与分析要求。

同时,从图中也可以观测到有部分微弱心电信号
成分,这是由于人体心电信号的频率范围为0.7~100 Hz[10],与部分肌电信号的频率相重合,因此,常规的基于频带滤波的方式不能有效去除心电干扰,所以,在采集到的SEMG信号中也可以观测到包含了这些大致以周期出现的心电信号成分,而这些心电信号随着测量电极的位置不同,幅值也有所差异。

但是,在大量的设备测量与调试中,微弱的心电信号并不会对SEMG的测量与分析造成干扰,因此,
本系统完全满足采集多路可用SEMG信号的要求。

目前,在相关的信号处理领域
中也提出了多种在肌电信号中去除心电干扰的方法,比如其中一种基于心电定位与小波阈值相结合的小波变换分析方法[11],可以去除膈肌肌电图信号中的心电干扰。

经实验证明,系统基于ADS1294信号采集模块、LPC2368微处理模块以及上位
机信号处理模块,较好地实现了采集多路清晰的人体表面肌电信号,实时传输到个人计算机上进行动态显示与数据保存的功能。

同时,系统具备了体积小、功耗低、精度高以及操作直观等优点,可以应用于肌肉临床诊断、康复医学及运动医学等领
域。

【相关文献】
[1]吴文,黄国志,刘湘江.表面肌电图用于腰椎间盘突出疗效评定研究[J].中华物理医学和康复杂志,2002,4(9):551-553.
[2]郭红敏,陶细娇,梅元武,等.肌电图对肌肉萎缩侧索硬化与脊髓型
(▶▶▶▶)(◀◀◀◀)颈椎病的鉴别诊断价值[J].中国临床康复,2003,7(10):1572-1573.
[3]马庆春,李林.表面肌电图在儿童神经康复医学中的应用现状[J].中国康复理论与实践,2010,
16(12):1 144-1 146.
[4]赵春雷,孙会琴.基于AVR单片机的肌电信号生物反馈测试仪的设计[J].医疗装备,2012,25(12):6-9.
[5]杨景芝.数字信号光耦合器应用电路设计[J].电子技术,2008,46(10):34-36.
[6]周立功,张华.深入浅出ARM7:LPC213X/214X:下册[M].北京:北京航空航天大学出版社,2005.
[7]李小玲,刘辉辉,陈晓冰.心电检测技术及应用[J].电子测试,2009,16(11):17-19.
[8]蔡坤,陆尧胜.基于中值滤波的心电基线校正方法的研究[J].医疗设备信息,2004,19(2):5-7.
[9]汪家旺,吴玲燕,杨涛.几种去心电基线漂移算法的实现和比较[J].中国医疗器械信息,2008,
14(6):30-33.
[10]Naregalkar A,Naga A V H,Nikita S,et al.ECG noise kemoval and QRS complex detection using UWT[J].ICEIE,2010(2):438-442.
[11]谢燕江,杨智,范正平,等.应用小波变换去除膈肌肌电图信号中的心电干扰[J].电子学报,2010,38(2):365-370.。

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