生物医学信号处理PPT课件
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8
生物医学信号的特点
• 1．信号弱 • 2．噪声强 • 3．频率范围一般较低 • 4．随机性强
9
生物医学信号的特点
• 信号弱：直接从人体中检测到的生理电信 号其幅值一般比较小。
–如 从 母 体 腹 部 取 到 的 胎 儿 心 电 信 号 仅 为 10 ～ 50μV，
–脑干听觉诱发响应信号小于1μV， –自发脑电信号约5～150μV， –体表心电信号相对较大，最大可达5mV。
12
部分生物医学信号参数
生物医学信号 幅值
频率/Hz
心电
10μV～4mV
0.05～250
脑电
10～300μV
0.5～100
胃电
0.01～1mV
0～1
肌电
0.1～5mV
5～2000
心磁
10-10T
0.4～40
脑磁
10-12T
交变
动脉血压
3.33～53.33kPa 0～50
.
13
14
生物医学信号的特点
• 随机性强：生物医学信号是随机信号，一 般不能用确定的数学函数来描述
• 它的规律主要从大量统计结果中呈现出来， 必须借助统计处理技术来检测、辨识随机 信号和估计它的特征。
• 而且它往往是非平稳的，即信号的统计特 征（如均值、方差等）随时间变化而改变。
• 这给生物医学信号的处理带来了困难。
15
生物医学信号处理的主要任务
• 物理信息：指人体各器官运动时所产生的 信息。物理信息所表现出来的信号又可分 为电信号和非电信号两大类。
4
生物医学信号简介
• 人体电信号：
– 体表心电（ECG）信号、脑电（EEG）、肌电 （EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等 在临床上取得了不同程度的应用。
– 人体磁场信号检测近年来也引起了国内外研究 者和临床的高度重视，我们把磁场信号也可归 为人体电信号。
• 研究不同生物医学信号检测和提取的方法； • 研究突出信号本身、抑制或除去噪声的各
种算法； • 研究对不同信号的特征的提取算法； • 研究信号特征在临床上的应用。
16
生物医学信号的检测处理方法概述
• 生物医学信号检测方法 • 生物医学信号处理方法 • 数字信号处理的特点
17
生物医学信号检测
• 对生物体中包含的生命现象、状态、性质 和成分等信息进行检测和量化的技术。
24
生物医学传感器
• 应用化学传感器可检测血、尿等体液中多 种离子浓度；
• 用于检测酶、抗原、抗体、神经递质、激 素、受体、DNA和 RNA等生物活性物质的 生物传感器亦在研究及迅速发展之中；
• 心磁、脑磁等生物磁信号的检测方法的研 究正在受到重视。
25
生物医学信号处理方法
.
26
时域方法——AEV方法
2
生物医学信号简介
• 人体中每时每刻都存在着大量的生命信息。 由于我们的身体整个生命过程中都在不断 地实现着物理的、化学的及生物的变化， 因此所产生的信息是极其复杂的。
• 我们可以把生命信号概括分为二大类：
化学信息 物理信息
3
生物医学信号的简介
• 化学信息：指组成人体的有机物在发生变 化时所给出的信息，它属于生物化学所研 究的范畴。
• AEV方法原是通信研究中用于提高信噪比 的一种叠加平均法,在医学研究中也叫平均 诱发反应法,简称AEV(averaged evoked response)方法。
27
• 所谓诱发反应就是肌体对某个外加刺激所产生的 反应,AEV方法常用来检测那些微弱的生物医学信 号,如希氏束电图、脑电图、耳蜗电图等。希氏束 电图的信号幅度仅1~10μV,它们在用AEV方法检 测之前,几乎或完全淹没在很强的噪声中,这些噪声 包括自发反应、外界干扰、仪器噪声。AEV方法 要求噪声是随机的,并且其协方差为零,信号是周期 或重复产生的,这样经过N平方次叠加,信噪比可提 高N倍,使用AEV方法的关键是寻找叠加的时间基
生物医学信号处理
1
生物医学信号简介
• 生物医学信号处理是生物医学工程学的一 个重要研究领域，也是近年来迅速发展的 数字信号处理技术的一个重要的应用方面
• 数字信号处理技术和生物医学工程的紧密 结合，使我们在生物医学信号特征的检测、 提取及临床应用上有了新的手段，因而也 帮助我们加深了对人体自身的认识。
亲心电所淹没。这给信号的检测与处理带 来了困难。 • 因此要求采用一系列有效去除噪声的算法11。
生物医学信号的特点
• 频率范围一般较低：经频谱分析可知，除 声音信号（如心音）频谱成分较高外，其 它电生理信号的频谱一般较低。如心电的 频谱为0.01～35Hz，脑电的频谱分布在l～ 30Hz之间。
• 因此在信号的获取、放大、处理时要充分 考虑对信号的频率响应特性。
• 涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技 术、信号拾取、分析与处理技术等工程领 域，也依赖于生命科学（如细胞生理、神 经生理等）研究的进展。
18
信号检测一般需要通过以下步骤： 生物医学信号通过电极拾取或通过传感器 转换成电信号，经放大器及预处理器进行 信号放大和预处理，然后经A/D转换器进行 采样，将模拟信号转变为数字信号，输入 计算机，然后通过各种数字信号处理算法 进行信号分析处理，得到有意义的结果。
• 如诱发响应信号，即是在刺激下所产生的 电信号，在超声波及X 射线作用下所产生的 人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是 一种被动信号。这些信号是我们进行临床 诊断的重要工具。
7
生物医学信号简介
• 我们所研究的生物医学信号即是上述的包 括：
– 主动的 – 被动的 – 电的和非电的人体物理信息。
5
生物医学信号简介
• 人体非电信号：
– 如体温、血压、心音、心输出量及肺潮气量等， 通过相应的传感器，即可转变成电信号。
• 电信号是最便于检测、提取和处理的信号。 • 上述信号是由人体自发生产的，称为 “主
动性”信号。
6
生物医学信号简介
• “被动性”信号：人体在外界施加某种刺激或 某种物质时所产生的信号。
Hale Waihona Puke Baidu19
心电电极、心音传感器、导联线
20
心电、心音信号放大器
21
数据采集卡（A/D转换卡）
22
生物医学信号检测系统
23
生物医学传感器
• 获取生物医学信息并将其转换成易于测量 和处理的信号的关键器件
• 应用电极可检测心电、脑电、肌电、眼电 和神经电等各种生物电信号；
• 物理传感器已用于血压、血流、体温，心 音、脉搏、呼吸等各种生理量的测量；
• 因此，在处理各种生理信号之前要配置各 种高性能的放大器。
10
生物医学信号的特点
• 噪声强:噪声指其它信号对所研究对象信号 的干扰。
• 如电生理信号总是伴随着由于肢体动作、 精神紧张等带来的干扰，而且常混有较强 的工频干扰；
• 诱发脑电信号中总伴随较强的自发脑电； • 从母腹取到的胎儿心电信号常被较强的母
生物医学信号的特点
• 1．信号弱 • 2．噪声强 • 3．频率范围一般较低 • 4．随机性强
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生物医学信号的特点
• 信号弱：直接从人体中检测到的生理电信 号其幅值一般比较小。
–如 从 母 体 腹 部 取 到 的 胎 儿 心 电 信 号 仅 为 10 ～ 50μV，
–脑干听觉诱发响应信号小于1μV， –自发脑电信号约5～150μV， –体表心电信号相对较大，最大可达5mV。
12
部分生物医学信号参数
生物医学信号 幅值
频率/Hz
心电
10μV～4mV
0.05～250
脑电
10～300μV
0.5～100
胃电
0.01～1mV
0～1
肌电
0.1～5mV
5～2000
心磁
10-10T
0.4～40
脑磁
10-12T
交变
动脉血压
3.33～53.33kPa 0～50
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生物医学信号的特点
• 随机性强：生物医学信号是随机信号，一 般不能用确定的数学函数来描述
• 它的规律主要从大量统计结果中呈现出来， 必须借助统计处理技术来检测、辨识随机 信号和估计它的特征。
• 而且它往往是非平稳的，即信号的统计特 征（如均值、方差等）随时间变化而改变。
• 这给生物医学信号的处理带来了困难。
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生物医学信号处理的主要任务
• 物理信息：指人体各器官运动时所产生的 信息。物理信息所表现出来的信号又可分 为电信号和非电信号两大类。
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生物医学信号简介
• 人体电信号：
– 体表心电（ECG）信号、脑电（EEG）、肌电 （EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等 在临床上取得了不同程度的应用。
– 人体磁场信号检测近年来也引起了国内外研究 者和临床的高度重视，我们把磁场信号也可归 为人体电信号。
• 研究不同生物医学信号检测和提取的方法； • 研究突出信号本身、抑制或除去噪声的各
种算法； • 研究对不同信号的特征的提取算法； • 研究信号特征在临床上的应用。
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生物医学信号的检测处理方法概述
• 生物医学信号检测方法 • 生物医学信号处理方法 • 数字信号处理的特点
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生物医学信号检测
• 对生物体中包含的生命现象、状态、性质 和成分等信息进行检测和量化的技术。
24
生物医学传感器
• 应用化学传感器可检测血、尿等体液中多 种离子浓度；
• 用于检测酶、抗原、抗体、神经递质、激 素、受体、DNA和 RNA等生物活性物质的 生物传感器亦在研究及迅速发展之中；
• 心磁、脑磁等生物磁信号的检测方法的研 究正在受到重视。
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生物医学信号处理方法
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时域方法——AEV方法
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生物医学信号简介
• 人体中每时每刻都存在着大量的生命信息。 由于我们的身体整个生命过程中都在不断 地实现着物理的、化学的及生物的变化， 因此所产生的信息是极其复杂的。
• 我们可以把生命信号概括分为二大类：
化学信息 物理信息
3
生物医学信号的简介
• 化学信息：指组成人体的有机物在发生变 化时所给出的信息，它属于生物化学所研 究的范畴。
• AEV方法原是通信研究中用于提高信噪比 的一种叠加平均法,在医学研究中也叫平均 诱发反应法,简称AEV(averaged evoked response)方法。
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• 所谓诱发反应就是肌体对某个外加刺激所产生的 反应,AEV方法常用来检测那些微弱的生物医学信 号,如希氏束电图、脑电图、耳蜗电图等。希氏束 电图的信号幅度仅1~10μV,它们在用AEV方法检 测之前,几乎或完全淹没在很强的噪声中,这些噪声 包括自发反应、外界干扰、仪器噪声。AEV方法 要求噪声是随机的,并且其协方差为零,信号是周期 或重复产生的,这样经过N平方次叠加,信噪比可提 高N倍,使用AEV方法的关键是寻找叠加的时间基
生物医学信号处理
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生物医学信号简介
• 生物医学信号处理是生物医学工程学的一 个重要研究领域，也是近年来迅速发展的 数字信号处理技术的一个重要的应用方面
• 数字信号处理技术和生物医学工程的紧密 结合，使我们在生物医学信号特征的检测、 提取及临床应用上有了新的手段，因而也 帮助我们加深了对人体自身的认识。
亲心电所淹没。这给信号的检测与处理带 来了困难。 • 因此要求采用一系列有效去除噪声的算法11。
生物医学信号的特点
• 频率范围一般较低：经频谱分析可知，除 声音信号（如心音）频谱成分较高外，其 它电生理信号的频谱一般较低。如心电的 频谱为0.01～35Hz，脑电的频谱分布在l～ 30Hz之间。
• 因此在信号的获取、放大、处理时要充分 考虑对信号的频率响应特性。
• 涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技 术、信号拾取、分析与处理技术等工程领 域，也依赖于生命科学（如细胞生理、神 经生理等）研究的进展。
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信号检测一般需要通过以下步骤： 生物医学信号通过电极拾取或通过传感器 转换成电信号，经放大器及预处理器进行 信号放大和预处理，然后经A/D转换器进行 采样，将模拟信号转变为数字信号，输入 计算机，然后通过各种数字信号处理算法 进行信号分析处理，得到有意义的结果。
• 如诱发响应信号，即是在刺激下所产生的 电信号，在超声波及X 射线作用下所产生的 人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是 一种被动信号。这些信号是我们进行临床 诊断的重要工具。
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生物医学信号简介
• 我们所研究的生物医学信号即是上述的包 括：
– 主动的 – 被动的 – 电的和非电的人体物理信息。
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生物医学信号简介
• 人体非电信号：
– 如体温、血压、心音、心输出量及肺潮气量等， 通过相应的传感器，即可转变成电信号。
• 电信号是最便于检测、提取和处理的信号。 • 上述信号是由人体自发生产的，称为 “主
动性”信号。
6
生物医学信号简介
• “被动性”信号：人体在外界施加某种刺激或 某种物质时所产生的信号。
Hale Waihona Puke Baidu19
心电电极、心音传感器、导联线
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心电、心音信号放大器
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数据采集卡（A/D转换卡）
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生物医学信号检测系统
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生物医学传感器
• 获取生物医学信息并将其转换成易于测量 和处理的信号的关键器件
• 应用电极可检测心电、脑电、肌电、眼电 和神经电等各种生物电信号；
• 物理传感器已用于血压、血流、体温，心 音、脉搏、呼吸等各种生理量的测量；
• 因此，在处理各种生理信号之前要配置各 种高性能的放大器。
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生物医学信号的特点
• 噪声强:噪声指其它信号对所研究对象信号 的干扰。
• 如电生理信号总是伴随着由于肢体动作、 精神紧张等带来的干扰，而且常混有较强 的工频干扰；
• 诱发脑电信号中总伴随较强的自发脑电； • 从母腹取到的胎儿心电信号常被较强的母