生物医学信号处理-Slide-1
生物医学信号处理与分析
生物医学信号处理与分析生物医学信号处理和分析是一个重要的领域，涉及生命科学、计算机科学和工程学等多个学科，其目标是开发新的技术和方法来处理和分析生物医学信号，从而更好地理解疾病的发生和进展，以及设计更有效的治疗方案。
在本文中，将介绍生物医学信号处理和分析的基本概念和方法，以及其在临床医学和基础研究中的应用。
一、生物医学信号的基本特征生物医学信号是通过生物体产生的波形或序列，包括各种电气信号、光学信号、声学信号和力学信号等。
生物医学信号的基本特征包括：1. 多样性。
生物体内产生的各种信号具有巨大的多样性，包括不同来源、不同频率和幅度范围、不同时域和频域特性等。
2. 复杂性。
生物医学信号通常是由多个生理、生化和生物学过程相互作用产生的，因此具有多尺度、非线性、时间变化和随机性等复杂特性。
3. 噪声污染。
生物医学信号通常受到噪声和其他干扰的影响，例如人体运动、呼吸和心跳等，以及环境电磁场、电器干扰和信道衰减等。
4. 数据量大。
生物医学信号的采样速率通常很高，因此会产生大量的数据，需要灵活和高效的方法进行处理和分析。
二、生物医学信号的处理和分析方法生物医学信号的处理和分析方法包括信号预处理、特征提取、分类和识别等几个方面，下面将分别介绍。
1. 信号预处理信号预处理是生物医学信号处理的基础，旨在滤除噪声、增强信号、调整信号幅度和频率范围等，使其更适合后续特征提取和分类处理。
信号预处理的主要内容包括：（1）滤波：根据信号频率范围选择合适的低通、高通、带通或带阻滤波器，滤除噪声和其他干扰。
（2）降噪：使用平滑、去除离群值或小波变换等方法，降低噪声对信号的影响。
（3）增强：使用放大或变换等方法，增强信号幅度，提高信噪比。
（4）调整：根据信号的特征和需求，调整其幅度、相位和频率等。
2. 特征提取特征提取是生物医学信号处理中的核心问题，通常通过数学方法从原始信号中提取出具有代表性和差异性的特征，作为后续分类和识别等处理的输入。
生物医学信号处理
1、生物医学简述1、1生物医学信号概述生物医学信号就是人体生命信息得体现,就是了解探索生命现象得一个途径。
因此,深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法得研究对于认识生命运动得规律、探索疾病预防与治疗得新方法以及发展医疗仪器这一高新技术产业都具有极其重要得意义。
国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法得研究都给予极大得重视。
人体给出得信号非常丰富,每一种信号都携带着对应得一个或几个器官得生理病理信息。
由于人体结构得复杂性,因此可以从人体得不同得“层次”得到各类信号,如器官得层次、系统得层次以及细胞得层次,这些信号大致分为电生理信号、非电生理信号、人体生理信号、生化信号、生物信息以及医学图像[1]。
1、2生物医学信号得特点生物医学信号属于强噪声背景下得低频微弱信号,它就是由复杂得生命体发出得不稳定得自然信号,从信号本身特征、检测方式到处理技术,都不同于一般得信号。
⑴信号弱,如心电信号在mV级,脑电信号在µV级,而诱发电位信号得幅度更小。
⑵噪声强,人体就是电得导体,易感应出工频噪声;其次就是信号记录时受试者移动所产生得肌电噪声,由此引起电极移动所产生得信号基线漂移。
另外,凡就是记录中所含有得不需要成分都就是噪声,如记录胎儿心电时混入得母亲得心电。
⑶随机性强且一般就是非平稳信号,由于生物医学信号要受到生理与心理得影响,因此属于随机信号。
⑷非线性,非线性信号源于非线性系统得输出,人体体表采集到得电生理信号都就是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加得结果,因此这些信号严格地说都就是非线性信号,但目前都就是把她们当作线性信号来处理[2]。
2、生物医学信号得检测生物医学信号检测就是对生物体中包含地生命现象、状态、性质与成分等信息进行检测与量化地技术,涉及到人机接口技术、低噪声与抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域。
绝大部分生物医学信号都就是信噪比很低地微弱信号,且一般都就是伴随着噪声与干扰地信号,对于此类信号必须采用抑制噪声地处理技术。
slide-seq方法(一)
slide-seq方法(一)Slide-Seq什么是Slide-Seq•Slide-Seq是一种新兴的单细胞转录组测序技术•实现了高通量、高效率的单细胞测序•与传统单细胞测序技术相比，Slide-Seq具有以下优势–测序效率高–技术稳定，数据质量高–操作简便，适用于生物医学研究中的大规模单细胞分析Slide-Seq的原理•Slide-Seq的技术原理基于微流控芯片•技术的核心在于岛式芯片和纳米针•岛式芯片的表面含有识别不同单细胞的条形码•纳米针负责捕获单个细胞并注入细胞裂解液Slide-Seq的流程•Slide-Seq的测序流程包括以下步骤：–1.收集细胞–2.制备细胞悬液–3.提取RNA–4.降解RNA，合成cDNA–5.对cDNA进行二代测序•测序数据经过生物信息学分析后，可以得到每个单细胞的基因表达数据Slide-Seq在生物医学研究中的应用•Slide-Seq技术在生物医学研究中有广泛的应用•目前的研究方向主要包括以下方面：–1.了解肿瘤特异性基因表达–2.研究神经系统疾病的发病机制–3.探究胚胎发育过程中细胞分化的分子机制•上述研究有助于深入理解生物体内各细胞类型的功能和特性，为疾病早期诊断、治疗提供理论基础Slide-Seq的发展前景•Slide-Seq技术的发展前景非常广阔•随着技术的不断成熟，Slide-Seq技术将有望在以下方面得到广泛应用：–高通量的单细胞基因表达分析–逐一筛选肿瘤抗原和新靶点–研究脑部神经元的分子机制•Slide-Seq技术的发展将为生命科学研究提供更加精细化和深度化的工具，有望对未来的生命科学研究产生深远的影响Slide-Seq的未来发展趋势•随着技术的不断进步和应用的不断推广，Slide-Seq还有以下未来发展趋势：–1.提高技术的准确性和稳定性–2.进一步降低技术成本–3.获得更深入的基因表达数据–4.结合其他单细胞测序技术•Slide-Seq技术的不断优化和完善，将有助于推动生命科学领域的前沿研究，促进医药健康产业的发展。
生物医学图像处理中的信号处理技术
生物医学图像处理中的信号处理技术随着生物医学领域的发展，图像处理技术日益成熟。
而在生物医学图像处理中，信号处理技术是不可或缺的一环。
这篇文章将从信号处理技术的基本概念出发，重点介绍生物医学图像处理中的信号处理技术以及其应用。
一、信号处理技术简介信号处理是指对信号进行处理，从而获取有用信息的技术。
信号是指能够传输信息的物理量，在生物医学领域中，信号可以是电信号、光信号、声信号等。
信号处理技术可以对信号进行采集、处理、分析和显示等操作，从而提取出有价值的信息。
信号处理技术包括数字信号处理和模拟信号处理两种方式。
数字信号处理是指将信号转换为数字形式，然后对数字信号进行处理。
数字信号处理可以实现高精度、高速度、高可靠性的信号处理，同时可以利用计算机进行信号处理，具备较强的可编程性和灵活性。
模拟信号处理是指对模拟信号进行处理，可以对信号进行模拟滤波、模拟放大、模拟复用等操作。
但是，模拟信号处理存在着精度低、易受噪声干扰等问题。
二、生物医学图像处理中的信号处理技术在生物医学领域中，信号处理技术广泛应用于图像处理中。
生物医学图像处理中的信号处理技术可以为医生提供更为精准、全面的诊断帮助，具有很大的应用前景。
1、滤波技术滤波技术是指对信号进行滤波，从而去除噪声和杂波，使得信号更加清晰。
生物医学图像处理中，常用的滤波技术包括高斯滤波、中值滤波、小波变换滤波等。
高斯滤波可以对图像进行平滑处理，使得图像更加柔和；中值滤波可以通过去除噪声来提高图像的清晰度；小波变换滤波可以实现先进的信号处理和压缩功能。
2、图像增强技术在生物医学图像处理中，图像增强技术可以使得图像更加清晰、明亮、可见，便于医生进行诊断。
图像增强技术包括直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
直方图均衡化可以使得图像中像素的灰度级分布更加均匀，可以使得图像更加清晰；灰度拉伸可以对图像进行灰度调整，可以使得图像对比度更加明显；锐化可以针对图像中的边缘进行增强，从而使得图像更加锐利。
生物医学信号处理(1)
信号数字化:模数转换器 (Signal digitalization：converter)
• 数据采集的目的是获得有效的能被计算机处理 的数据。计算机数字信号处理中的数据采集， 就实时性、复杂性、目的性、自动化及数据量 的庞大等各个方面，都大大不同于传统的医学 统计里的数据采集。 • 数据采集功能是将通过放大器放大到足够大的 模拟电信号变换成能为计算机识别的数字电信 号。
什么是生物医学信号处理
根据生物医学信号特点，应用信 息科学的基本理论和方法，研究如何 从被干扰和噪声淹没的观察记录中提 取各种生物医学信号中所携带的信息 ，并对它们进步分析、解释和分类。
信号的基本概念
• 什么是信息？
社会和日常生活中，人们借助语言、文字、图象和数据等媒体表达 的感觉、思想、意见等统称为信息。显然，同一信息可用不同媒体来表 达。
信号放大:放大器 (Signal amplification：amplifier)
• 高性能的放大器是获得生物医学信号的关键设备 之一。 • 对于医学放大器首要的是其安全性。保证安全性 的关键技术隔离、浮臵： • （1）隔离(isolation)：接入人体的测量回路与其 余电路隔离。隔离技术有光隔离、变压器隔离、 场隔离（采用发射与接收分离的方式）。 • （2）浮臵(floatation)：检查床和设备有良好的 本地接地（接地电阻<0.1Ω），与人体测量回路 不能共地。
• 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。
医学信号的性质
• 对医学信号而言，有的主要属于确定性信 号（在有限的时间内），如心电、心音、 阻抗等，有的似乎含随机成分多，如脑电 、肌电、胃电（平滑肌电）等。 • 因此，对医学信号的处理涉及对确定性信 号的处理及对随机信号的处理。除此之外 ，近来还开展了信号混沌性的分析。
3生物医学信号处理 ppt课件
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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生物医学信号检测的发展趋向
发展微型化、多参数生物医学传感器， 特别是加强化学传感器和生物传感器 的实用化研究；
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。
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1 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。
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
• 主动的 • 被动的 • 电的和非电的人体物理信息。
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1 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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1 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。
医学工程中的生物医学信号处理
医学工程中的生物医学信号处理随着现代医学技术的不断发展，越来越多的生物医学信号被广泛应用于医疗领域。
而生物医学信号处理技术则是将这些信号转化为数字信号，并进行分析、处理，从而为医学筛查、诊断、治疗等提供了重要的支持。
本文将从以下几个方面介绍医学工程中的生物医学信号处理。
一、生物医学信号种类生物医学信号种类繁多，其中包括心电图、脑电图、体表肌电图、眼电图、血氧信号、电子鼻、EMG信号等。
这些信号记录着人体器官或系统的某些特定状态，如心电图反映了心脏的电活动，脑电图反映了大脑神经元的活动等。
了解这些信号的特征，对于信号处理的设计和选择至关重要。
二、生物医学信号处理流程生物医学信号处理流程一般包括信号获取、信号预处理、信号特征提取和分类识别。
其中信号获取是第一步，也是最重要的一步，其结果将影响后续的处理效果。
信号预处理则是对信号进行降噪、滤波、增强等处理，去除干扰信号，保留有效信号，并减少对后续处理的干扰。
信号特征提取则是将信号转化为数据特征，以便进行后续的计算和分析。
最后通过特征分类和识别，得出信号对应的医学信息。
三、常见信号处理方法1、时频分析时频分析是指将信号在时间和频率上进行分析的方法。
常见的时频分析方法有短时傅里叶变换、小波变换等。
时频分析对快速变化的信号的处理效果较好。
2、谱分析谱分析是指将信号的频域特征提取出来，并进行处理的方法。
常见的谱分析方法有功率谱密度估计、自相关函数估计等。
谱分析通常用于P波或QRS波的识别。
3、小波分析小波分析是一种基于多尺度分析的方法，将信号进行多层分解，分析各层频率成分的贡献和变化。
小波变换可以消除信号中的高频噪声，并保留信号中的低频趋势成分。
4、神经网络神经网络是一种基于模拟生物神经元的思想构建的算法。
神经网络具有自适应性，能够自动学习特征，擅长于分类问题的处理。
在医学中，神经网络被广泛应用于心电图诊断、医学图像分析等领域。
四、生物医学信号处理的应用生物医学信号处理在临床医学中有着广泛的应用。
生物医学信号处理
百年总计(1901-2000)91（届次）100%Ⅰ属于BME范畴1618 %Ⅱ与BME密切相关1314 %Ⅲ不采用BME方法、技术、3943 %设备与材料就不能完成的Ⅳ与BME无关的2325%第一章生物医学信号处理概述一、生物医学信号的分类常见信号举例心电信号（ECG）Waves and intervals：心室肌细胞动作电位的Schematic representationof normal ECGAnimation of a normal ECG wave几种主要的EEG波形棘波和尖波脑电信号（EEG）发作间期癫痫样波形（左侧前颞有散在3Hz尖慢复合波）肌电信号（EMGEMG 信号在康复工程中得到应用。
心音是由心肌、血液、瓣膜和大血管的机械振动所产生，心血管病变常首先引起心音成分的改变。
和快波两种成分。
狗的胃窦上记录到的胃电波形耳声发射信号：(Otoacoustic Emission，幅度为均值为0，方差为的白噪声。
),0(:2σN A 2σ离子通道电流信号：pA(皮安，10-12A)被干扰的心电信号a.工频干扰；b.肌电干扰；c.呼吸的干扰间隔、Q-T间段形态检测和计算；Noise reduction of ECG举例2：生物特征识别(Biometrics)⏹利用人体自身所固有的生理/行为特征，对每一个具体的人作鉴别。
⏹生理特征：指纹、步态、语音、虹膜⏹优点：不会丢失、遗忘和伪造The basic block diagram of a biometric system。
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生物化学的调控过程、脑电活动、呼吸、从多细胞 振荡器到单个神经元等神经生理系统也已经报道展 现出混沌现象。
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5
教材
作者：美国威斯康辛大学电气与计算机工程系教授 前IEEE生物医学工程学会主席 Willis J.Tompkins
书名：Biomedical Digital Signal Processing ISBN：7560925790 页数：246
只要能够用数学封闭表达式来表达的一 类信号就是确定的信号。
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随机信号
既使信号的全部过去值已知，也不能准确预测其 未来值的一类信号称为随机信号。随机信号在真 实世界中大量存在。严格地说，实际的物理信号 总具有某些随机因素。例如，测量仪器中电流产 生的噪声就是一类常见的随机信号，大多数生物 医学信号包含有随机信号。 未认识清楚的因素自然被归入“噪声”。 随机信号也包含有一些规律的因素。这种规律性 是从大量样本统计分析后呈现出来的。
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信号及其类型
(a).确定性信号 (b).随机信号 (c).分形信号(Fractal) (d).混沌信号(Chaotic)
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生物医学信号的分类
（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电 （ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电 （EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、 血、脉博、呼吸等非电生信号。它们是对人体进 行诊断、监护和治疗的重要依据。 （2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进 行探查的被动信号，如超声波、同位素、X 射线 等。关于生理、病理状况的信息将通过被动信号 的某些参数来携带。
Ⅳ与BME无关的
23
18 % 14 % 43 %
25%
美国的保罗-劳特布尔和英国的彼得-曼斯菲尔德共同获得了2003年 诺贝尔生理学或医学奖--核磁共振成像技术--三维图象
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3
什么是生物医学信号处理
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分形信号的例子
原信号
四点平均 后的信号
仅仅采用常规的测量工具是不能区别
新信号和原信号的。
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混沌信号
混沌信号是一类不能准确预测其未来的确定性信号。
对于一些确定性的信号，它们在未来的轨迹对其过 去值很敏感，因此，无法用足够的精度来预测未来 值。理论上这些信号是确定的，但未来值的预测误 差很大。
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四类信号的例子
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确定性信号
在教材中常作为例子给出，是最熟悉的 一类信号，但这类信号在真实世界中则较少 出现。所谓确定性信号是指在已知足够过去 值的条件下，能够准确预测该信号未来值的 一类信号。例如，正弦波信号ASin ωt。
根据生物医学信号特点，应用信息科学 的基本理论和方法，研究如何从被干扰和 噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学 信号中所携带的信息，并对它们进步分析、 解释和分类。
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预修课程
1.数字信号处理 Digital Signal Processing 2.随机过程 Stochastic Process 3.工程数学 Engineering Mathematics
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分形信号
分形信号具有十分有趣的特性，即它们 在各种放大倍数下看上去都很类似，这种 特性称为尺度不变性。
典型的分形信号：心率信号、血管分支
Faculty of Information Engineering, Shenzhen Universi信号 Bioelectric Signals 生物磁信号 Biomagnetic Signals 生物化学信号 Biochemical Signals 生物力学信号 Biomechanical Signals 生物声学信号 Bioacoustic Signals
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生物医学信号处理 Biomedical
signal Processing
纪震 深圳大学信息工程学院
2005.12.05
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霍金教授的办公室（剑桥大学）
“我的书每增加一个公式，读者就减少一半” ——霍金教授
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BME在百年诺贝尔 生理与医学奖中的份额
百年总计(1901-2000)
91（届次） 100%
Ⅰ属于BME范畴
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Ⅱ与BME密切相关
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Ⅲ不采用BME方法、技术、 39
设备与材料就不能完成的
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教材
全书分14章 信号转换技术，数字滤波器基础， 有限冲激响应滤波器，无限激响应滤波器， 整数型滤波器，自适应滤波器， 信号平均技术，数据压缩技术，
时域和频域分析方法， ECG的QRS复波检测，ECG分析系统， VLSI在数字信号处理中的应用。