第三部分生物医学信号数字处理技术的应用
生物医学信号处理的新技术
生物医学信号处理的新技术第一章：简介随着现代医学技术的发展，生物医学信号处理已经成为医学领域中非常重要的一环。
生物医学信号处理是指将从生物体中获得的各种信号（例如心电图、脑电图、血压等）进行数字化处理，以便于医生们更加直观地了解患者的病情并制定出更为合理的治疗方案。
随着计算机技术与数据处理技术的不断进步，生物医学信号处理的新技术也日趋成熟。
本文将介绍一些目前最新的生物医学信号处理技术。
第二章：基于人工智能的生物医学信号处理技术随着人工智能的发展，越来越多的生物医学信号处理技术开始基于机器学习算法进行。
人工智能可以通过对大量医学数据的分析，判断病情并提供治疗建议。
例如，在医疗诊断领域，许多公司已经开始研发基于人工智能的自动诊断系统。
这些系统可以通过对医学数据的深入分析，比传统医生更快地进行诊断并制定合理的治疗方案，从而加快患者的治疗进程。
第三章：基于深度学习的生物医学信号处理技术深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它可以通过对大量医学数据的分析，进行模型训练从而实现诊断和预测。
例如在心电图信号处理中，深度学习技术可以对心电图信号人工神经网络进行训练，实现快速自动诊断。
通过对信号进行深度学习，医生们可以在更短的时间内取得更准确的结果。
第四章：基于玻色-爱因斯坦调制的生物医学信号处理技术玻色-爱因斯坦调制是一种新型的量子调制技术，可以实现在低信杂比情况下高效的信号传输。
在生物医学信号处理中，玻色-爱因斯坦调制技术可以用于医学图像的传输和处理。
通过使用这种技术，医生们可以更准确地明确患者的病情，并在更短的时间内制定出更为合理的治疗方案。
第五章：基于深度学习和生物安全的生物医学信号处理技术生物安全是一个重要的问题，对于医学领域尤其重要。
基于深度学习技术，可以有效地进行生物安全监测，提高医疗安全性。
例如，基于深度学习技术开发出了一种能够识别医院传染病风险的系统。
这种系统可以通过分析医疗数据，及时识别出患者与患者之间的关系，有效地降低医院交叉感染的风险。
《生物医学信号处理》课程教学大纲
《生物医学信号处理》课程教学大纲课程编号：适用专业：生物医学工程、生物信息学、生物信息技术以及相关专业学时数：48学分数：3先修课程：《线性代数与空间解析几何》、《人体解剖生理学》、《信号与系统》、《数字信号处理》等执笔者：《生物医学信号处理》课程组编写日期：2013年5月一、课程性质和任务《生物医学信号处理》是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的重要专业基础课。
本课程培养学生熟练掌握离散时间信号和系统的基本理论和基本分析方法，使学生了解如何应用数字频谱分析、最优滤波器等技术解决生物医学领域中的具体问题。
本课程对于生物医学工程、生物信息学等专业的学生是必备的重要专业基础课。
二、理论课程教学内容和要求（40学时）第1章生物医学信号处理概述1．教学内容（1）学习生物医学信号处理的理由（2）信号及其类型（3）一些典型的生物医学信号简介（4）处理生物医学信号的目的2．教学要求（1）了解本课程背景，包括整个课程的教学内容、学习方法、与其他课程之间的联系、学习要求和考核要求；（2）掌握确定性、随机、分形和混沌等4种类型信号的定义以及相互之间的联系与差别；（3）理解生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；（4）了解外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X射线等；（5）掌握生物医学信号的主要特点。
第2章数字信号处理基础1．教学内容（1）傅立叶变换及其意义（2）傅立叶变换的性质（3）频域分析和谱图表示（4）频域分辨率（5）数字滤波器的设计和实现2．教学要求（1）掌握傅立叶变换的意义及各种变换对、离散傅立叶变换；（2）掌握傅立叶变换的性质；（3）掌握信号的频域分析和谱图表示方法；（4）正确理解频域分辨率的概念；（5）了解常用的数字滤波器的设计和实现方法。
第3章随机信号基础1．教学内容（1）随机信号（2）随机信号的统计特征描述（3）几种典型的随机过程（4）随机信号通过线性系统2．教学要求（1）了解随机信号的表示方法；（2）掌握概率分布函数和各态遍历随机过程；（3）掌握随机信号的统计特征量和样本数字特征；（4）掌握高斯（正态）过程、理想白噪过程和限带白噪过程；（5）理解随机信号通过线性系统的基本关系式。
生物医学工程中的数字信号处理应用探究
生物医学工程中的数字信号处理应用探究一、引言近年来，随着生物医学工程的快速发展，数字信号处理（DSP）在医学领域的应用逐渐增加。
数字信号处理将医学信号数字化并应用算法进行处理，能够帮助医学研究者从海量数据中提取关键信息，进一步促进生物医学领域的发展。
本文将介绍数字信号处理在生物医学工程中的应用，包括医学图像处理、生物信号处理和神经网络处理。
二、医学图像处理医学图像处理涉及到对医学图像的数字化处理和分析，主要包括图像重建、分割、配准、增强和分类等步骤。
数字图像处理技术利用数字信号分析和图像处理技术来处理医学图像，可以提供更加准确的医学诊断结果。
在医学图像重建方面，数字信号处理技术可以利用计算机进行图像重建，提高重建质量和速度。
在医学图像分割方面，数字信号处理技术可以帮助医学研究者从医学图像中获取感兴趣的区域，如肿瘤和器官等区域。
在医学图像增强方面，数字信号处理技术可以帮助医学研究者增强图像质量和对比度，提高医学图像的可视化效果。
此外，数字信号处理技术还可以帮助提高医学图像的自动分析和自动识别能力，使医学诊断更加准确和可靠。
三、生物信号处理生物信号处理涉及到从生物医学信号中提取有用的信息，主要包括心电图（ECG）、脑电图（EEG），以及生物声学和生物图像等。
在生物信号处理中，数字信号处理技术可以帮助医学研究者从生物信号中提取关键信息，进一步帮助医学诊断和治疗。
在心电图处理方面，数字信号处理技术可以帮助医学研究者从心电图信号中提取特征，如QRS波形、心率、心电图特征等。
在脑电图处理方面，数字信号处理技术可以帮助医学研究者从脑电波形中提取特征，如频率和振幅。
在生物声学和生物图像方面，数字信号处理技术可以帮助医学研究者对生物声学信号和图像信号进行处理，如骨密度测量、组织成像和人体成像等。
四、神经网络处理神经网络处理是一种通过将神经元组成的网络与输入数据的处理方式，以模式识别和机器学习为基础，能够对大量数据进行处理和分析。
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。
生物医学信号的数字处理及其应用
生物医学信号的数字处理及其应用生物医学信号处理是指将人体内产生的各种生物医学信号进行数字化处理，以及针对所得到的数据进行分析，目的是获取更多的医学知识与信息。
生物医学信号处理是一种非常重要的技术，广泛应用于医疗监护、疾病诊断、药物研发等多个领域。
生物医学信号的数字化处理生物医学信号是指机体内可被测量的各种物理量所转换的电信号或光信号。
常见的生物医学信号包括心电图、脑电图、血压、呼吸、血氧饱和度等。
数字化处理是将这些信号进行采样，通过模数转换器转换成数字信号，然后进行数字信号处理的一种方法。
数字信号处理的方法有很多，常见的包括滤波、特征提取、时域分析、频域分析等。
其中，滤波是常见的一种数字信号处理方法。
滤波可以除去掉噪音信号或者不需要的信号，使得信号的质量得到提高。
在生物医学信号处理中，滤波可以滤除信号中的干扰项，去掉噪声，提高信号的可靠性和可读性。
特征提取是另一种数字信号处理的方法，基于对信号的统计分析，通过算法的处理，提取出特征点或频率成分等关键信息。
在生物医学信号处理中，特征提取可以获得各种生物医学信号的相关特征，对于疾病的诊断与监测具有重要作用。
时域分析是指对信号的时间序列进行分析，得出信号的特性。
常见的时域分析方法包括均值、方差、相关系数等。
在生物医学信号处理中，时域分析可以得到信号的时变特征，对于疾病的临床诊断和评估具有重要作用。
频域分析是指对信号的频率成分进行分析。
常见的频域分析方法包括傅里叶变换、小波变换等。
在生物医学信号处理中，频域分析可以得到信号的频率成分信息，对于疾病的诊断和治疗具有重要作用。
生物医学信号处理的应用生物医学信号处理在医学领域中有着广泛的应用。
其中，最常见的应用是医疗监护领域。
通过对患者的各项生理指标进行监控，可以尽早的发现问题，提高患者的治疗效果。
常见的医疗监护设备包括心电监护仪、呼吸监护仪、血氧监护仪等。
另一个重要的应用是疾病诊断和治疗领域。
通过对患者的各项生理指标进行测量和分析，可以了解患者的病情，确定治疗方案。
生物医学中的信号处理技术和应用
生物医学中的信号处理技术和应用在生物医学领域中，信号处理技术是一项非常重要的技术。
这种技术可以将生物信号转换为数字信号，从而方便医学专业人员进行分析和研究。
在本文中，我们将介绍信号处理技术的应用，以及该技术在生物医学中的重要性。
一、信号处理技术的应用1.生物医学成像生物医学成像技术是医学领域中非常重要的一种技术。
通过使用信号处理技术，医学专业人员可以对生物体内的活动进行可视化，并帮助医生进行诊断。
例如，计算机断层扫描（CT扫描）和磁共振成像（MRI）就是通过信号处理技术获得的。
2.生物信号分析生物信号分析也是信号处理技术的一个应用领域。
生物信号包括心电信号、脑电信号和神经肌肉信号等等。
通过使用信号处理技术，医学专业人员可以对这些信号进行分析和诊断。
3.遥测医疗信号处理技术还可以应用于遥测医疗中。
这种技术可以让医生远程监视患者的生命体征。
通过使用传感器和无线技术，医生可以随时随地监视患者的血压、心率等生命体征，并在必要时采取措施进行治疗。
二、信号处理技术在生物医学中的重要性信号处理技术在生物医学中的重要性不言而喻。
以下是其重要性的几个方面：1.对于疾病的诊断和治疗起到了重要的作用更好地理解和分析生物信号可以帮助医生更准确地诊断疾病。
通过使用信号处理技术，医生可以判断患者是否有心脏病、脑瘤等疾病。
信号处理技术还可以帮助医生制定治疗计划，从而更好地治疗疾病。
2.帮助科学家更好地研究生命体系信号处理技术还可以帮助科学家更好地研究生命体系。
例如，通过对神经活动的理解，科学家可以更好地理解认知和行为的过程。
3.提高医学领域的效率和准确性使用信号处理技术可以有效缩短诊断和治疗的时间，提高了医学领域的效率和准确性。
信号处理技术还消除了许多人为误差，从而减少了错诊的概率。
总的来说，信号处理技术在生物医学中的应用非常广泛，并发挥着不可替代的作用。
通过继续对这种技术进行研究和发展，我们可以更好地理解和治疗疾病，从而提高生命的质量。
数字信号处理技术的应用和发展分析
数字信号处理技术的应用和发展分析1. 引言1.1 数字信号处理技术的应用和发展分析数字信号处理技术已经在各个领域得到广泛应用，并且在不断发展壮大。
随着科技的不断进步，数字信号处理技术已成为当今社会的重要组成部分。
本文将对数字信号处理技术的应用和发展进行深入分析，探讨其在通信、医学和图像处理领域的具体应用情况，并对数字信号处理技术的发展趋势进行预测和展望。
通过对数字信号处理技术的研究和应用，我们可以更好地了解其在不同领域中的作用和影响，为未来的发展提供参考和借鉴。
数字信号处理技术的应用前景以及其对社会的影响将成为我们探讨的重要议题，同时也将探讨数字信号处理技术未来的发展方向，为数字化时代的到来做好充分准备。
2. 正文2.1 数字信号处理技术概述数字信号处理技术是指利用数字技术对信号进行处理和分析的一种技术。
它通过将模拟信号转换为数字信号，再经过数字滤波、频谱分析、波形分析等算法处理，最终得到需要的信息。
数字信号处理技术主要包括采样、量化、编码、滤波和变换等步骤。
采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样频率越高，信号的还原度就越高。
然后，量化是将连续的信号幅值转换为离散的数值的过程。
量化级数越高，信号的精度就越高。
接着，编码是将量化后的信号用二进制代码表示的过程。
编码方式有不同的选择，影响着信号的传输效果。
滤波是为了去除信号中的噪声或选择特定频率段的信号。
变换是将信号从一个域转换到另一个域，常用的有傅立叶变换、小波变换等。
数字信号处理技术具有高精度、灵活性强、易于实现自动化处理等优点，在通信、医学、图像处理等领域有着广泛的应用。
随着科技的发展，数字信号处理技术将不断完善和创新，为社会带来更多便利和发展机遇。
2.2 数字信号处理技术在通信领域的应用数字信号处理技术在通信领域发挥着重要作用，可以帮助提高通信系统的性能和效率。
数字信号处理技术可以通过数字滤波器和均衡器来消除信号中的噪声和失真，从而提高通信质量。
生物医学信号处理技术前沿
生物医学信号处理技术前沿近年来，随着人们对健康意识的不断提高，生物医学领域得到了越来越多的关注和支持。
生物医学是把工程学、数学、生物学和医学有机结合起来，通过一种或多种方法来处理、分析和展示生物医学信号的学科。
生物医学信号处理技术是生物医学领域中的一个重要技术之一，它的发展与应用，对人类健康的保障和提升有着重要的意义。
一、生物医学信号生物医学信号是指在医学实践中，通过各种实验方法（如电极、传感器等）得到的反映生物活动的信号。
如心电信号、脑电信号、眼动信号、肌电信号、血压信号等。
这些信号包含大量的信息，可以反映出人体健康状况是否良好，疾病或症状的程度等。
生物医学信号处理技术主要是针对这些信号进行设计和开发的。
二、生物医学信号处理技术生物医学信号处理技术是指利用电子、信号处理和计算机等技术，对生物医学信号进行采集、测量、预处理、分析和诊断等处理过程。
主要包括信号采集、滤波、特征提取、分类诊断等技术。
这些技术对于生物医学领域中的疾病预测、识别、监测、治疗等方面都有重要的应用，具有很高的应用价值。
信号采集技术：信号采集技术主要是通过电极、传感器等设备，采集生物医学信号来进行记录和研究。
比如，心电信号的采集可以使用心电图记录仪，这种仪器可以在体表上通过电极感受和测量心脏的电信号，并将这些信号转化为可视化的心电图形式，帮助医生进行诊断。
脑电信号的采集可以通过脑电测量仪进行，这种仪器可以记录脑部神经元活动的电生理信号，帮助医生了解患者的神经系统状况。
信号滤波技术：生物医学信号经常会受到各种噪声的干扰，信号滤波技术就是通过对信号的滤波处理，去除这些干扰噪声。
信号滤波技术有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等几种常用的形式。
特征提取技术：特征提取技术是指通过一系列的算法和模型，对生物医学信号中的特征进行提取和分析。
这些特征可能是信号的幅值、频率、相位、谱密度等方面的信息。
通过对信号特征的提取，可以进一步分析和判断信号的相关信息，如疾病的类型和严重程度等。
心血管系统电信号处理
配合500Hz的采样率，心电信号放大系统应有最 高250Hz的高端截止频率。时间常数3s（相当于 0.05Hz的低端截止频率）。对于描笔式心电图机， 由于描笔的响应频率80~100Hz，因此，更高的频 率成分会被描笔这种机械滤波器滤掉，所以对于 这种系统，采用的采样频率为100Hz。当放大系 统的通带为.0.05~250Hz时，这样的采样率获得 的数字信号不宜做频域分析。 计算机化心电信号数字处理系统，又称为心电工 作站（electrocardiac work station），其框图如 图12-1。它有模拟和数字部分。
图12-5 人机会话参数测量示意图
四、QT间期测量 这里以心电信号的Q－T间期测量来进一步说明时 域参量的测量。应该说，Q－T间期测量是诊断 LQTS（long Q－T syndrome：长QT间期综合症） 的金标准（gold standard 或gold criteria）。 LQTS是一种严重的心律失常事件，现已证实 LQTS是由于Na+、K+离子通道的基因突变造成 的，典型地证实了基因型（genotype）与电生理 表现型（phenotype）的关系。各导联间的心电 信号Q－T间期的不一致，称为Q－T离散度（Q－ T dispersion：QTd）。近来研究发现，QTd是由 于心室肌的复极时间不一致造成的。QTd的测量 可用以预测心肌梗塞、严重心律失常等心血管系 统疾病。
为了尽可能保持同时性，都采用采样保持技术。 但是采样保持电路有有限的时间常数（时间常数 过大，不利于信号清除）因而采样保持信号也会 随时间而衰减，因此难于达到真正的12导联的同 时性。可考虑的提高同时性的措施是采用更高的 采样频率（如20KHz），然后以500Hz的采样率 二次抽取(40抽1)。
现代医疗科技中的生物医学信号处理
现代医疗科技中的生物医学信号处理生物医学信号处理是一种在现代医疗科技中被广泛应用的技术，它主要用于诊断、治疗和监测医疗方面的信号。
这种信号可以是从人体脑电信号还是心电信号等等，这些信号可以提供非常有价值的诊断信息。
在这里，我们将探讨生物医学信号处理的一些应用和其意义。
一、心电信号处理心电信号处理是最常见的生物医学信号处理应用之一，医生使用心电图（ECG）来监测病人的心电信号，这种信号能够反映病人的心脏功能和心率变化。
ECG 可以分析出心脏本身的活动情况，这种信号被广泛应用，其应用范围从诊断心脏病到后续恢复阶段中的心脏康复中心。
二、脑电信号处理脑电信号处理涉及到了脑电图（EEG）信号的处理。
这种信号已被广泛应用于诊断和治疗神经疾病，如癫痫、阿尔茨海默病等等。
处理EEG信号有多种方法，其主要目标是找出与特定病症相关的特征，从而提供更准确的诊断和治疗方案。
三、生物材料图像处理生物材料图像处理已广泛应用于生物学，医学和工程学领域中。
例如，人体肺部CT扫描是诊断肺癌和肺部疾病的主要诊断工具之一。
现代生物医学信号处理技术可以对这些图像进行处理，并提供更准确的诊断信息。
四、生物信号处理在生命科学中的意义生物信号处理的应用已经成为现代医学领域的重要一环。
通过对信号进行处理和分析，我们可以建立更准确的模型，从而提高病症的诊断和治疗准确性。
这些技术还可以与生物学和医药科学中其他现代技术结合起来，从而使得我们能够更好地理解人体组织，疾病的形成，以及如何创造出更好的治疗方法。
五、结论生物信号处理是一项非常前沿、充满活力并具有挑战性的技术，它在现代医学中具有广泛的应用。
这些应用主要包括心电信号处理、脑电信号处理和生物材料图像处理等，在疾病诊断、治疗和康复方面起到了不可替代的作用。
未来，随着这项技术的不断发展，预计还会有更多新的应用，将有望为医学和生命科学领域带来更多的重大创新。
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φIII = φLL－φLA
(12-3)
极性如图12-4所示。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
现在要证明，加压肢体导联aVR、aVL、aVF是单 极肢体导联RA－C（φRA）、LA－C（φLA）、 LL－C（φLL）的电压的1.5倍。由图12-4可知，
φC3 = (φLA +φLL )/2
§ 对心电信号的显示和记录技术也是多种多样的。 目前对于普通系统（以常规诊断为目的的短时记 录），临床上最常用的是纸记录。模拟心电记录 设备（一般称为心电图机）用的是模拟方式进行 纸记录。数字心电图机可以数字打印输出，也可 经过数模转换技术用模拟方式进行纸记录。对于 动态心电系统（常称为Holter系统），先用特制 慢速磁带（早期）或半导体（近期）记录系统， 然后（一天）读入计算机进行分析。对于监护设 备一般用电子显示（波形和数字）＋报警技术。
个点，计算机自动显示位置和幅度。位置可显示为 距起点的点数，或根据采样频率换算成的时间， 见第5章（5-21）式。也可根据一定的操作而显示 间期或时限或幅度。人工核查的例子如图12-5
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 图形顶部示出了光标（空心箭头）所在位置的参 数（距起点的点数和幅度）。图形底部是操作说
所以
φaVR = φRA －φC3
= φRA－(φLA +φLL)/2
= 1.5φRA 同理可证得
(12-8)
φaVL = 1.5φLA (12-9)
φaVF = 1.5φLL
(12-10)
上面的关系也可由第5章的（5-13）~（5-15）式
得到证明。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
在图12-4中，RA－LA、RA－LL、LA－LL分别形 成标准肢体I 、II、 III导联，RA－C3、LA－C2、 LL－C1分别形成加压肢体导联aVR、aVL、aVF。 标准肢体I 、II、 III导联的电势差分别为
φI = φLA －φRA
(12-1)
φII = φLL －φRA
(12-2)
§ 三、参数测量
用描出的心电信号图形进行诊断（评价心脏状态） 已有100多年历史。以往都凭人工测量，然后凭 积累的经验作出结论。这些经验形成了一门学问 称为“心电图学”。直到现在，计算机自动诊断 系统（专家系统）仍然不如有经验的专科医生， 还不能代替有经验的专科医生。 心电信号的参数测量可分为时间测量、幅度的测 量和波形分析三个方面。如第5章图5-6所示的各 种间期和时限等时间参数测量具有重要的临床意 义，它是诊断各类心律失常的基础。如P波时限 过长表示心房内传导阻滞，QRS时限过长表示室 内传导阻滞。RR间期过长表示心动过缓，RR间 期过短表示心动过速。
§ 二、导联系统 1.电极（electrodes）
电极的作用是将体内的离子电流转换为金属导体 中的电子电流。早期所用的获取心电信号的电极 是金属电极，一般是在金属铜或不锈钢片上镀以 贵金属银或铬。金属电极的缺点是会产生极化电 位，在变化的心电信号上附加一个直流偏移 （offset）信号，产生“基线”（0电势线）的直 流漂移。现代获取心电信号的电极是电生理学家 研究出的可消除极化电位的银-卤化银电极，称为 乏极化电极(nonpolarizable electrode)，如图12-2。 它是在银片上沉积（镀）上一薄层氯化银。再在 上面涂上一层含氯离子的凝胶
(12-
4)
φC2 = (φRA +φLL )/2
(12-
5)
φC1 = (φRA +φLA )/2
(12-
6)
由偶极子电势分布理论可以证明，在偶极子场中， 与中心等距的相差2π/3的三点的电势之和为0，即
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
φRA +φLA +φLL = 0
(12-7)
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 为了尽可能保持同时性，都采用采样保持技术。 但是采样保持电路有有限的时间常数（时间常数
过大，不利于信号清除）因而采样保持信号也会 随时间而衰减，因此难于达到真正的12导联的同 时性。可考虑的提高同时性的措施是采用更高的 采样频率（如20KHz），然后以500Hz的采样率 二次抽取(40抽1)。
第三部分生物医学信号 数字处理技术的应用
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2020/12/8
第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
第十二章 心血管系统电信号处理 (Processing Electro-signal from
Cardiaovascular System)
§ 心血管系统电信号简称心电信号（ECS: electrocardiosignal）。ECS处理的目的是根据心电 信号的特征推断心血管系统的状态（正常或异常）， 并据之作出医学决策：药物治疗，还是外科治疗， 还是介入治疗（如射频消融、起搏、除颤等）。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱPPT文档演模板
第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
2.体表电极位置
§ 12导联常规（标准临床）心电信号处理系统的电极 位置如图12-3。图中，V1为胸骨右缘第4肋间，V2 为胸骨左缘第4肋间，V3为V2与V4联线的中点，V4 为左锁骨中线第5肋间，V5为左腋前线V4水平, V6 为左腋中线V4水平，V7为左后腋线V4水平, V8为左 肩胛角线V4水平, V9为脊椎左缘V4水平, V3R为V1 与V4R联线的中点，V4R为右锁骨中线第5肋间， V5R为右前腋线V4水平。所有这些导联都是单极胸 导联。前6个为常规导联，后6个为扩展导联，根据 临床需要选作。由RA-LA、RA-LL、LA-LL构成三个 标准肢体导联（standard limb lead），分别称为I、 II、III导联。RA称为参考电极，
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
第一节 常规心电信号数字处理 （Routine Digital Processing for ECS）
§ 一、概述 § 常规心电信号处理系统有分时12导联单道记录式、
分时12导联三道记录式、同时12导联3道记录式、6 道记录式、12道记录式。同时（临床上多称为同步） 12导联系统（12 lead simultaneous electrocardiograph）又分为真实12导联和计算12 导联（实际8导联：2个双极标准导联，6个单极胸 导联）。现代心电图机，几乎都是计算机化的数字 系统，国际标准推荐500Hz采样频率，因此，所谓 同时（或同步）也是相对的，因为AD转换器是单道 的，道间时差2ms。如果采用真实12导联技术，则 第一道与最后1道间相差24ms。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 本章将分别介绍常规心电信号数字处理、心电监 测（electrocardiosignal monitoring）、高频心电 信号处理(high frequency eletrocardiosignal processiing)、运动心电信号处理(exercise eletrocardiosignal processiing)、心房和心室晚电 位（atrial and ventricular late potential）检测、 房颤波分析(atrial fibrillation wave analysis )和多 点电位标测(multiple electrocardiac potential mapping)等技术。
明。光标可上、下、左、右移动。在左右移动时 还可分为快速移动（Ctrl加左右移动键）。 12导心电的纸记有各种格式，如3×4的格式， 6×2的格式，12×1的格式。图12-6为12×1格式 的例子。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
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•图12-5 人机会话参数测量示意图
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 在心电信号的电压测量中，参考点是“基线”，因此消除 基线漂移的精确程度确定了幅度测量的精确程度。R波电 压幅度过高可能提示心室肥厚。ST段电压过低提示心肌 缺血。所有这些判断都有凭大量统计数据加上既往的经验 制定的标准。
在心电信号的计算机自动分析中，最难的是波形分析，如 顿挫、双相、倒置、rS（小R波大S波）等。如果心电专 家对于计算机自动分析有怀疑，可以通过人机对话的方法 进行核查。一般使用移动光标来完成核查。每当移动到一
对心电信号的获取技术分为无创（体表）技术、
微创技术（经由心导管记录心内心电信号）、有 创技术（心脏手术时体内记录）。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 记录在纸上的心电信号称为“心电图”，因此临 床上有“时域心电图”，“频域心电图”，“高 频心电图”，“平静心电图”，“运动心电图” （如活动平板心电图），“普通心电图”，“向 量心电图”，“立体心电图”等术语。对记录在 纸上的各种各样的心电信息而论，这是比较准确 的。在大量文献中，常把用计算机技术对心电信 号的处理称为心电图(electrocardiogram)处理， 本书则称为对心电信号 （ECS:electrocardiosignal）的处理，如心电信 号的傅立叶变换（ the Fourier transformation of ECS），因为这里处理的是数字化的心电信号， 而不是处理描在记录纸上的“图”。
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
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第三部分生物医学信号数字处理技术 的应用
§ 配合500Hz的采样率，心电信号放大系统应有最 高250Hz的高端截止频率。时间常数3s（相当于 0.05Hz的低端截止频率）。对于描笔式心电图机， 由于描笔的响应频率80~100Hz，因此，更高的频 率成分会被描笔这种机械滤波器滤掉，所以对于 这种系统，采用的采样频率为100Hz。当放大系 统的通带为.0.05~250Hz时，这样的采样率获得 的数字信号不宜做频域分析。