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    加速度傳感器在心搏圖應用中的設計探究

    發布時間:2015-01-27 責任編輯:xueqi

    【導讀】加速度傳感器一個亮點是健康醫療應用。如果應用環境中有大量的干擾信號與心搏圖信號具有相同的幅度、頻率、響應順序,這時再加一個相同性能的加速度傳感器用于測量環境干擾信號,然后補償到測量數據中。
     
    微機電技術(MEMS)的加速度傳感器與陀螺儀已經廣泛應用于導航與游戲應用,而此類傳感器的另一個亮點是健康醫療,當前較流行的應用是測量病人心臟性能的診斷設備,常用測量心臟功能是通過測量心電圖,這需要將一系列的電極連與人體接觸。
      
    在心率監護儀或者運動設備中,人們可以根據心電圖中的P-QRS-T波峰信息中的幅度和時序、或者只是R波峰的時序等信息,得到復雜的心電向量圖,典型的心電圖。如圖一所示。
      
      
    圖1:心電圖中的P-QRS-T波形圖
      
    心電圖可以給出很多的信息,如心臟的故障或疾病,身體的恢復狀態,或者身體和心理的壓力狀態等等。但是心電圖不能很好的測量心臟的泵血功能與容量,另外,心電圖測量時,那么多的電極夾在人體上,無形給被測量者壓力,從而也影響到測量的準確性。幸運的是有其他的方式測量心臟的功能,如超聲波測量儀和投影心搏圖,機械的投影心搏圖通常滯后30--40mS。
      
    通過投影心搏圖,我們可以通過測量胸部的力和加速度,或者遠程的心搏圖測量心臟的泵血活動等,得出心臟的機械運動。利用心搏圖技術,測量時不需夾戴任何器件,可以在每天的生活狀態下實現測量,而且只需在人體直立單軸方向進行測量就足夠了,因為這是血液流動的主要方向。
      
    投影心搏圖為醫療預言提供全局性分析依據,如探測身體或精神壓力,或者早期探測冠心病等。如圖2中信號的振幅,可以測量出心臟的每搏量及其變異性,從時序可以看出心臟的整體功能以及心率與其變異性。搏量變異性可以很容易地監測呼吸與心率變異性,從而估計康復狀態和病人的壓力狀態。圖二中的I波與IJ波幅度可以用于評估某些疾病,如主動脈瓣膜病,冠狀動脈疾病,以及分析預期壽命等。
     
      
    圖2:投影心搏圖波形
      
    當用加速度傳感器測量投影心搏圖數據,主要的挑戰在于加速度信號水平相對于傳感器本身與環境的噪聲非常低,以及頻率響應與機械諧振等的影響。從病床上測量投影心搏圖數據可以測量睡眠活動、身體條件和康復狀態等,這樣不需要任何電極安裝在病人身體上,不會影響病人的舒適度、也不會干擾睡眠。這類的測量可以應用于監測人們因身體可心里引起的睡眠問題,以及監測運動員優化訓練效果、避免過度訓練。
     
    在最近的一項項目設計中,村田的工程師們分析了病人在病床上的活動,并分離出了心搏圖數據,心搏圖數據如圖3,從中可以看到床的諧振影響到信號,且隨時間衰減。而可靠的測量信號在10mg范圍,這需要加速度傳感器的分辨率特別的高,適合此應用的傳感器之一是村田的SCA61T,其噪聲密度大約是14μg/√Hz。
      
      
    圖3:利用村田加速度傳感器SCA61T采集到的心搏圖波形圖原始數據
    [page]
     
    通過先進的濾波算法,可以從病床的諧振與噪聲中分離出心搏圖數據,如圖4估算出的心率和搏量,其中的血搏量是不帶單位的數據,它需要進行標定才能等到一個絕對值。圖4中的搏量變異性估算得相當準確,它可以用于估算呼吸率。
      
      
    圖4:估算的搏量
      
    圖4中的點與點之間的時間就是心臟跳動的時間,心率及心率變異性可以從中計算出來,如圖5。村田的工程師也在電子稱上使用SCA61T測量出相同的心搏圖數據,當然,在電子稱上因為人的運動,噪聲更大,如圖六。
     
      
    圖5:從病床上采集到的心率及其變異性等數據
      
      
    圖6:從電子稱上采集到的心率及其變異性等數據
      
    村田的硅MEMS技術傳感器結合了最好的功能、性能、最小的尺寸和最先進的加工工藝,上面使用的SCA61T加速度傳感器使用厚的硅晶片,抗振性可以達70,000g,傳感器采用單晶硅結構,不在存在任何的機械遲滯和塑性變形。其穩定的電容性測量原理,可以用于測量高動態測量,傳感器具有卓越的信噪比。
     
      
    圖7:加速度傳感器傳感單元結構圖
      
    當著手設計基于心搏圖方法的心臟監控系統時,需要考慮加速度傳感器要有極低的噪聲密度,如SCA61T噪聲密度僅14μg/√Hz,也就是它的分辨率可以達到1mm/S2。另外,避免不必要的諧振頻率也是很關鍵的,如一些機械振動,所以傳感器需要控制頻率響應,如村田的加速度傳感器通過機械阻尼控制頻率響應。最后需要考慮的是,還要有先進的信號濾波算法將有用的信號從多種干擾信號中分離出來,村田為此方案提供相應的濾波算法。
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