生物医学信号处理46页PPT
《医学信号处理》课件
02
生物机械信号采集
03
生物化学信号采集
通过压力传感器、流量计等设备 采集血压、呼吸等生物机械信号 ，监测人体生理功能。
通过光谱、质谱等设备采集血糖 、尿酸等生物化学信号，了解人 体代谢情况。
医学信号预处理
去噪
去除采集到的信号中的噪声，如基线漂移、 工频干扰等。
标准化
将信号的幅度范围调整到合适的范围，便于 处理和分析。
穿戴式设备数据的处理与应用
针对穿戴式设备获取的医学信号，需要设计相应的处理算法，如噪声去除、特征提取、分 类等，同时加强其在临床实践中的应用，如健康监测、疾病预警等。
穿戴式设备在医学信号处理中的挑战与展望
尽管穿戴式设备在医学信号获取和处理中取得了一些进展，但仍存在一些挑战，如信号干 扰、数据隐私保护等，未来的研究方向包括改进算法鲁棒性、保护用户隐私、提高设备便 携性等。
04
医学信号的分类与识别
基于频谱分析的医学信号分类
傅里叶变换
用于将时域信号转化为频域信号，以便分析信 号的频率特征。
小波变换
用于分析非平稳信号，能够提供信号的时间和 频率信息。
短时傅里叶变换
用于分析时变信号的频率特征，能够反映信号在不同时间段的频率成分。
基于模式识别的医学信号分类
统计模式识别
利用统计学原理对信号进行特征提取 和分类，如K近邻法、贝叶斯分类器
基于小波变换的医学信号降噪与增强
小波变换原理
小波变换是一种信号分析方法，能够同时提供信号的时间 和频率信息，适用于分析非平稳信号。
01
小波降噪方法
通过选择合适的小波基和分解层数，对 医学信号进行多级小波分解，并去除噪 声分量，达到降噪效果。
02
生物医学信号处理(全套课件362P)
改变这给生物医学信号的处理带来了困难
医学资料 8
表1 一些医学信号的特点
医学资料 9
医学资料 10
医学资料 11
人体心脏磁信号
医学资料 12听神经动作电位
医学资料 13正常人心电信号
医学资料 14
生物医学信号分类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
带限信号
最高频率
fc又叫截止频率
为有限值的信号
采样频率
又叫采样率
单位时间内获取的数据点数是采样时间间隔的倒数即
采样频率fs1△t
0赖奎斯特频率fN等于两倍信号截止频率的频率fc即
fN 2fc
1赖奎斯特条件fs fN即fs 2fc采样定理若模拟信号xt是带限信号且采样频率满足赖奎斯
特条件则可由获得的数字信号xn完全确定原始信号xt
的关键技术隔离浮置1隔离
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浮置
检查床和设备有良好的
本地接地接地电阻01Ω与人体测量回路
不能共地
医学资料 26放大器的主要性能参数有6个1共模抑制比
定
义为差模信号放大倍数与共模信号放大倍数之比通常用分
贝dB数表示如CMRR 90dB 表示差模信号放大倍数与
大倍数要求高的如大于90dB共模抑制比
的非时变线性系统
4模数数模转换子系统模拟量转换为数字量现有8位12位
16位及更多位转换精度及各种采样速率的器件或系统可选用
5计算机子系统 信号的处理分析保存显示等包括主机
和外设如打印机绘图仪鼠标器等
医学资料 24
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。
《生物医学信号处理》PPT课件
2．噪声强：噪声是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 发脑电信号中总是伴随着较强的自发脑 电；从母腹取到的胎儿心电信号常被较 强的母亲心电所淹没。这给信号的检测 与处理带来了困难。
信号分类：
（1）按信号取值的确定性与否 ，分为：
– 确定性信号：x(t)可确切的表示成时间的函数
周期信号： x(t)x(nT t) T为周期，n是任意整数 非周期信号
– 随机信号：不能确定在某一给定时间的确切取值
平稳随机信号 非平稳随机信号
（2）按信号的时间取值特点，分为：
– 连续时间信号 – 离散时间信号
5.2.2 生物医学信号处理方法
生物医学信号处理是研究从被干扰和噪 声淹没的信号中提取有用的生物医学信 息的特征并作模式分类的方法。
由于生物医学信号具有随机性强和噪声背景强 的特点，采用了诸多数字处理技术进行分析：
如对信号时域分析的相干平均算法、相关技术；
对信号频域分析的快速傅立叶变换算法、各种 数字滤波算法；
在脑电、心电、神经电活动、图像分割处理、三维图 像表面特征提取及建模等方面引入混沌与分形理论等， 已取得了许多重要的研究成果并得到了广泛的临床应 用。
5.2.3 数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代 信息技术的飞速发展，产生了一门新的 独 立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
单位冲激函数与单位脉冲序列 ：
连续时间单位冲激函数δ(t)定义为：
(t)dt1
【医学英文课件】《生物医学信号处理(双语)》精品课件
Blood pressure signal and its processing methods
Heart rate signal and its processing methods
Advanced biomedical signal processing
techniques
Signal compression and data reduction
Electrocardiogram (ECG) signal and its processing methods
Electroencephalogr am (EEG) signal and its processing methods
Electromyogram (EMG) signal and its processing methods
熟悉生物医学信号处理在医学 诊断和治疗中的应用
培养学生的创新思维和实践能 力
Course structure
• Introduction to Biomedical Signal Processing • Electrocardiography and Electroencephalography • Electromyography and Electrooculography • Medical Image Processing • Biomedical Signal Processing in Monitoring and Imaging • Biomedical Signal Processing in Neuromodulation and Drug Delivery • Advanced Topics in Biomedical Signal Processing
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是人体生命信息的体现，是了解探索生命现象的一个途径。
因此，深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的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的意义。
国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法的研究都给予极大的重视。
人体给出的信号非常丰富，每一种信号都携带着对应的一个或几个器官的生理病理信息。
由于人体结构的复杂性，因此可以从人体的不同的“层次”得到各类信号，如器官的层次、系统的层次以及细胞的层次,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生物医学信号的特点生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。
⑴信号弱，如心电信号在mV级，脑电信号在µV级，而诱发电位信号的幅度更小。
⑵噪声强，人体是电的导体，易感应出工频噪声；其次是信号记录时受试者移动所产生的肌电噪声，由此引起电极移动所产生的信号基线漂移。
另外，凡是记录中所含有的不需要成分都是噪声，如记录胎儿心电时混入的母亲的心电。
⑶随机性强且一般是非平稳信号，由于生物医学信号要受到生理和心理的影响，因此属于随机信号。
⑷非线性，非线性信号源于非线性系统的输出，人体体表采集到的电生理信号都是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加的结果，因此这些信号严格地说都是非线性信号，但目前都是把他们当作线性信号来处理[2]。
2.生物医学信号的检测生物医学信号检测是对生物体中包含地生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化地技术，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。
绝大部分生物医学信号都是信噪比很低地微弱信号，且一般都是伴随着噪声和干扰地信号,对于此类信号必须采用抑制噪声地处理技术。
生物医学信号处理
生物医学信号处理一、什么是生物医学信号处理生物医学信号处理是一种利用计算机对采集到的生物医学信号进行分析与处理的技术。
生物医学信号是指由人体的生理活动所产生的电信号、声波信号、磁信号等，其包含着人体的生理状况及病理变化信息，并可以用于诊断、预防和治疗疾病。
生物医学信号处理可分为两个方面：一是对生物医学信号的采集、预处理、特征提取和分类诊断等，另一个方面是对生物医学图像的分析与处理。
这两个方面都为生物医学领域的医学研究与临床应用提供强大的技术支持。
二、生物医学信号处理中的主要技术1.生物医学信号处理的采集技术生物医学信号的采集要求高精度、高灵敏度和高可靠性。
生物医学信号采集系统必须保证信号源的生物完整性和安全，但又不能对信号进行干扰或改变。
同时，采集系统还需要具有高分辨率、低噪声和高速采集等特点。
目前广泛使用的采集设备包括脑电、心电、心音、肌电、血氧和血压等。
2.生物医学信号处理的预处理技术生物医学信号处理的预处理技术是指在采集到信号后，先对其进行预处理以提高信号的质量和对后续处理步骤的准确性。
预处理技术主要包括滤波、降噪、降采样和放大等技术。
其中，滤波技术可以用于滤除不必要的噪声和干扰信号，降采样则可以降低采样率并减少信号数据量，放大可以将信号放大到适合后续处理步骤的水平。
3.生物医学信号处理的特征提取技术特征提取技术是指从复杂的生物医学信号中提取有用的信息。
这些信息可以用于特征识别和分类器中。
常见的特征提取技术包括时域分析、频域分析、小波分析和模型拟合。
这些技术可以用于提取生物医学信号的幅度、频率、相位、功率谱和特征点等信息。
4.生物医学信号处理的分类诊断技术分类诊断技术可以把生物医学信号划分为正常和异常信号，并根据信号的特征和分类规则进行病情诊断。
常见的分类技术包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类和决策树等。
5.生物医学图像处理技术生物医学图像处理技术主要指对由各种设备如X射线、CT、MRI、PET等采集到的各种图像进行处理和分析。
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。