前言

當今心臟病已成為威脅人類健康最嚴重的疾病之一，因此需要一種能夠連續記錄或者智能記錄并分析心臟活動的心電監護系統，對患者進行實時監護[1]。至今心電監護技術經過40年的臨床實踐和技術發展，其監護內容和儀器技術有了相當的發展。目前國內外心電監護的發展呈現出模塊化設計、長時數據保存、低功耗小型化、網絡信息化趨勢。理論和技術的不斷發展也為心電監護的進一步研究創造了條件。

LabVIEW是一種基于圖形編程語言—G語言的可視化開發平臺，多被應用于儀器控制、數據采集、數據分析等領域[2] 。鑒于實際心電監護儀難以普及和虛擬儀器的強大優勢[3]，我們采用LabVIEW的開發環境，設計了虛擬心電監護儀系統，實現了對心電信號進行采集讀取、濾波、保存和回放，自動計算心率并對異常心電給予報警。此心電監護儀可以實現長時間的數據保存，而且操作界面簡潔友好，便于掌握。

心電監護系統

此心電監護系統采用模塊化設計，包括讀取模塊、濾波模塊、保存和回放模塊、心率計算和異常報警模塊，各模塊間的關系如圖1所示。我們采用的數據取自心電數據庫，不需濾波，因此略去濾波模塊;其中“雙閾值+校正閾值”的設計方法包含在心率計算與異常報警模塊中，引入校正閾值的目的是為了“放大”心電的某些波段，針對性的檢測某些心臟疾病。

系統子模塊的實現

讀取模塊

獲取心電信號有三種主要方式：數據采集卡現場采集;軟件仿真心電信號;從數據庫中讀取。鑒于開發成本和真實性，我們采用最后一種方法。

我們采用著名的MIT-BIH數據庫，其心電數據由.atr .dat .hea三種文件描述。我們采用LabVIEW腳本接口控件MATLAB Script Node， 利用讀取心電數據的MatLab程序rddata.m[4]，讀取心電信號，輸出心電波形。

濾波模塊

心電信號總是存在各種干擾，如工頻干擾、基線飄移、肌電干擾等，噪聲嚴重時可完全淹沒ECG(心電)信號，因此必須消除噪聲，對心電信號進行濾波處理。

由于本設計采用的心電數據基本不需濾波處理，故這里的濾波是為校正閾值而設計的特殊處理模塊。我們選用的是平滑濾波器，它能很好地濾除心電信號中混雜的高頻噪聲信號。

保存和回放模塊

本模塊是以“寫入測量文件”和“讀取測量文件”控件為核心，輔以“數據轉換”控件，可以實現心電異常時自動保存以及有選擇地回放，可以在8道(可增刪)心電通道間任意切換，也可以選擇保存的文件類型。

這里，“數據轉換”控件的運用體現了LabVIEW數據流編程的思想。即每個控件都是對數據流進行操作，但作用的數據類型不同，其間通信必須先轉換數據類型。

心率計算和心電異常報警模塊

此模塊是虛擬心電監護儀的核心，也是用戶最關心的功能模塊。目前ECG自動檢測技術的研究主要集中在QRS波，P波和T波檢測，ST段檢測等方面，QRS波檢測是ECG檢測中的首要問題。

QRS波群檢測方法有閾值法、面積法、幅值法、神經網絡法、模式匹配法等。面積法和幅值法易受到噪聲干擾。后幾種方法較為復雜，運算量大且計算速度較慢，不適用于實時處理系統的要求。本系統采用的是改進的閾值法，可以概括為“雙閾值+校正閾值”。心電異常報警就是根據雙閾值和校正閾值的檢測數據，利用布爾運算判斷分析，結果送前面板顯示。

此方法的設計原理和思想與普通閾值法相似，即以檢測QRS波波峰的個數作為計算心率的依據，不同的是，此法采用雙閾值，利用“波峰峰值檢測”控件，設置兩個不同的波峰檢測閾值，一個閾值較大，用于檢測R波;一個閾值較小，用于檢測過強的T波和R波(本系統的檢測閾值可以在前面板中設置)，得到兩個檢測心率，然后利用比較、布爾運算，分析心電信號的異常情況并適時報警。針對心電的某些特征信號，這里設計了校正閾值算法，用于特定心電異常的檢測(如高頻噪聲干擾，可以選用平滑濾波器，設置合適閾值，校正檢測心率)。

此算法優點是計算量小，實時性好，便于在線分析;開放性強，可以擴展檢測閾值數量，提高分析的可信度;可以根據需要設置校正閾值。此法缺點是手動設定閾值，可以添加自學習模塊加以改進，利用自學習算法[4]可實現。

“雙閾值”法可以解決普通閾值法中存在的幅度大的T波誤檢或低壓的QRS波被漏檢情況，而“校正閾值”能夠解決噪聲干擾造成的心率誤檢等(取決于校正算法)。總之，與普通閾值法相比，該算法極大地提高了系統的抗噪能力，并減低了誤判率。當然，可以根據需要，增加閾值檢測數目、以及采用其它校正算法，使其不僅僅局限于校正噪聲干擾造成的心率誤檢。

該心電監護系統的前面板和程序框圖分別見圖2和圖3。

結語

本文闡述了基于LabVIEW的虛擬心電監護系統的設計，該系統用戶界面友好、使用方便，充分發揮了LabVIEW的優勢;本心電監護儀實現了心電信號讀取、濾波、保存和回放，并且可以自動保存異常數據，實時報警和簡易的心電分析。