文章开始之前,想象一下,你有一双顺风耳,可以听常人听不到的微弱声音,但如果你处在一个喧闹的菜市场中,各种叫卖声此起彼伏,在这种干扰之下,你的顺风耳还能发挥预期的效果吗?
其实医疗电子设备也面临上面说的问题,像心脑电图机、监护仪、超声诊断仪或核磁共振波普仪这些直接接触人体的仪器设备,特别是检测人体生物电信号的仪器设备,由于人体生物电信号非常的微弱,受到干扰时,会在检测结果(比如波形、图形、图像)上叠加一种类似于某些病变的畸变造成误诊。有的还会引起微电击,严重时还有生命危险。如果是带有计算机系统的医学仪器设备,当共模干扰中的尖峰干扰幅度达到2V~50V,时间持续数微秒时,可引起计算机逻辑错误、信息丢失等。
医疗电子设备在人体提取的生物电信号(包括心电、脑电、肌电、眼电、皮肤电、膜电信号等),而这些信号都比较弱,在提取、放大、显示的过程,会受到不同的干扰,而且干扰的原因很多。可能是机内本身的干扰,比如说机内的电源或者是信号通道屏蔽不好引起的干扰,也可能是外界干扰,比如病人周围使用高频电刀、X光机、短波治疗机等大功率理疗器械引起的高频干扰等等。
在医疗电子设备的抗干扰方面,如果只从硬件层面考虑,想办法排除外界干扰对医疗信号的影响,需要考虑的因素太多,不光在设计医疗设备的时候就要严格考虑信号屏蔽的问题,而且在医院的日常使用中,要规避外界的干扰以及设备之间互相的干扰,从业人员发现多数情况下,仅仅硬件方式不能解决问题,通过硬件与软件层面的结合才能创造出最优的解决方案。据了解,深圳一家高科技公司曼森伯格,一直在做微弱信号提取领域的研发,该公司首席科学家张通胜教授带领团队研发出多种算法,用以解决临床上的信号干扰问题。
医疗仪器的干扰与抗干扰,始终是一个让人很头疼的问题。一方面医疗电子仪器容易受到干扰,另一方面干扰源无处不在,要只从源头去解决成本太高而且困难重重。这样看,曼森伯格的滤波技术(Pre-Sig Detection)给医疗电子设备的抗干扰,提供了一种新的低成本而且高效的方式。我们也希望,有越来越多的技术发明能更快的应用到市场上,为医疗电子设备的抗干扰提供更有效的保护。
关键字:曼森伯格 滤波
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从硬件和算法上系统分析如何排除医疗电子设备的信号干扰
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其线性常系数差分方程为:
用 FPGA 实现滤波的基本思想就是基于式(2)来实现的。如果知道了系统的输入序列(滤波器的输入),那么,只要根据所给的滤波器的指标,然后通过MATLAB仿真出系数矢量b和a,再采用递推算法求解差分方程,就能求出输出序列(滤波器的输出)。
1 滤波器的MATLAB设计
由于本文采用巴特沃斯滤波器,故需要在工具箱中调用的两个函数butto
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