血氧-检测电路课件.ppt
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- 血氧 检测 电路 课件
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1、SPO2-总结目录软件体系结构项目背景和意义检测原理和方法硬件体系结构脉搏波识别和提取算法系统误差分析与去干扰措施在临床监护病 人的血 氧饱 和度 时,多使 用固 定的有创的血气分析法对病人进行血氧检测,容易造成干扰,而且不能够提供连 续 实 时的 血氧饱 和度 数据,难 以满足日益提高的医疗要求的需要!。因此,无创实时连续地对病人进行血氧饱和度检测变得日益广泛而且重要血氧饱和度是人体新陈代谢的重要体征指标之一。也是人 体呼 吸系统 和循 环系 统疾病 诊断 的 重 要 生 理 参数.许多临床疾病会造成氧供应的缺乏!将会直接影响细胞的正常新陈代 谢,严重 的还 会威 胁人的 生命!项目背景检测
2、原理222HbOHbOHbcsocc=+2HbOCHbC1l2l2HbOHb22SpOaRbRc1122ACDCACDCIIRII2SpO2SpO22SpOaRbRc血氧饱和度的表示为,其中和分别为氧和血红蛋白浓度和还原血红蛋白浓度其中和分别为两束光的波长(一般采用红光和红外光),和分别为氧和蛋白和还原蛋白对光的吸光系数。,则:由于吸光系数是常数,R值可由采集的脉搏波数据计算得到,因此,确定了入射的两束光的波长,就能计算得到 SpO2的值。这是从原理上推到的计算血氧饱和度的公式。在实际计算中,不用以上的原理公式来计算血氧饱和度,而是采用经验公式。大量的研究表明 SpO2的值与R成负相关,一般是
3、用 来计算血氧饱和度,其中,AC为交流分量,DC为直流分量。交流分量的计算方法为对脉为模拟仪的值。因次,通过大量值和R值通过曲线拟合即可得到a,b,c的值。综上所述,我们用血氧模拟仪模拟血氧值所以,血氧模块在测得了模拟仪或者人手指的R值就可以在实际计算中,根据无创血氧测试原理,由Beer-Lamber定律推出的血氧的计算公式为搏波滤波后的波峰减波谷值,直流分量为滤波前采样点的平均值。计算R值,最后得到拟合曲线计算出了血氧。检测方法 目前临床上通常采用双光束透射式血氧探头,探头一侧为两个发出不同波长光的发光二极管,透过手指指尖、脚趾指尖或耳垂等部位,探头的另一侧则由光敏管接收透射过组织的光。两种
4、波长的透射光吸收比值就是动脉血氧饱和度的函数,通过确定血氧饱和度和吸收比值与血氧饱和度的对应关系,计算脉搏血氧饱和度值硬件结构体系(1)信号分离和滤波采用模拟电路实现,需要更多的模拟器件,使得系统的功耗变大,同时模拟电路的实现使得系统功能变的固定,很难修改滤波器参数或扩展功能;模拟电路受环境和温度的影响较大,使得系统稳定性不够好。(2)由于红光和红外光是通过 MCU 控制 LED 驱动电路而轮流发光,采用硬件分离后,得到采样保持后的波形,再对该模拟信号进行低通滤波,得到红光和红外光对应的 PPG 信号。随着采样率的不同,低通滤波后的信号的幅值会发生变化,使得传到 ADC 的模拟信号出现失真。(
5、3)出现运动或低灌注的情况,需要用到完整的噪声信号去分析噪声信号的特征。由于前端模拟滤波的存在,最后采集到的信号的频率会在 5Hz 以下,而运动干扰会出现各种不同的形式,可能会使得原始信号的部分特征丢失,不能完整保留原始信号的特征,对后期的信号处理带来困难。硬件体系结构改进设计调理电路去掉了信号分离电路和模拟滤波电路,信号分离和滤波的功能全采用数字信号处理的方式完成,使得系统功耗下降,同时数字滤波器使得滤波器截至频率可以很方便的调节,数字电路使得系统稳定性得到提升。第一种方案是基于单片机89C52的脉搏血氧检测系统,它的硬件部分由模拟电路,数字电路两部分组成。第二种方案是基于Nl-6251采集
6、卡的脉搏血氧检测系统,它是基于Nl-6251采集卡对模拟电路进行控制,并对信号进行采集和处理。其中,夹指传感器,驱动调制电路,电流电压转换电路,信号放大滤波电路,锁相放大电路构成模拟电路;数字电路是以单片机89C52为核心对模拟电路获得的信号采用模数转换器MAX195进行采集,并将采集信号通过串口芯片MAX232送计算机进行信号处理和存储“第一种方案的软件部分是以单片机为核心,将采集的信号通过串口送计算机处理及存储。第二种方案的软件部分是采用LabViEW设计了时序控制模块。信号采集模块控制模拟电路,采集和处理信号,最后定标系统,并实时计算出脉搏血氧饱和度。由于脉搏波信号比较微弱很容易淹没在噪
7、声中,为此在信号提取前端采用暗电流比较小的夹指传感器抑制背景光的干扰,同时采用调制解调的方法将信号调制到了光信号上,为了进一步提高信噪比,采用高共模抑制比仪表放大器AD62O构成的电路对调制信号进行放大,同时运用工频陷波器和带通滤波器对信号进行滤波,充分放大有用信号和抑制噪声,并基于LabVIEW软件设计锁相放大模块对信号进行处理,从而获得脉搏波信号。本文设计的锁相放大电路可以对有用信号进行解调获得脉搏波信号,该锁相放大电路为实现便携脉搏血氧饱和度奠定了基础 硬件体系结构改进系统通过I2C接口控制D/A模块与PWM模块搭配工作,来驱动血氧传感器。血氧传感器采集的信号经过信号调理电路后,经A/D
8、模块采集并送至系统通过S3C2440A控制中心!经过数据分析和处理后,在触摸屏上显示,并将结果送至上位机进行保存。S3C2440A是基于ARM9核心的处理器。具有丰富的外设接口和强大的处理和控制性能,其功耗低,处理速度最 高可到400MHZ,具有片上I2C,SPI,LCD接口及UART接口,极大地方便了系统的设计和扩展。硬件体系结构脉搏波识别和提取算法目前,人体脉搏波波形识别的方法有很多,如轮廓限制法、阈值法、数字滤波法等。在实际应用中,依据脉搏波的特点,采用阈值法,再加上部分自学习功能,根据不同人的脉搏波波形,调整识别算法中的各个参数,在实际应用中可降低算法的复杂性,提高算法的灵活度,并且在
9、一定程度上提高检测的准确度。初步计算出特征点之后,为了减小采样误差、抑制干扰信号理,采用自学习阈值判别法,检查各个特征点是否超过阈值,若检出脉搏波幅度、上升支时间在变化范围内,则是正常信号,予以保留;反之认为是干扰信号,予以剔除。阈值法的结果误差较大,其原因在于有些高血压患者的潮波波峰可能超过主波波峰,特别是在有干扰的脉搏波信号上,达不到预期目的。脉搏波特征点的时域提取方法,即识别主升支起始点和终点的位置,求取两个采样点幅值差。脉搏波信号具有变异性、随机性,并受到强干扰等特点。由于脉搏波信号容易受到各种各样的条件的干扰,并且在采样速度有限的情况下,不能确定所采到得点一定包含脉搏波的最大值点和最
10、小值点。因此如果要想提高时域上采样的精度,对于硬件的要求则会很高。脉搏波识别和提取算法极值法的基本思想是把脉搏波信号的极大值点一次性提取出来,再在极大值点中分离出脉搏波的时域特征点。具体算法流程为:步骤1 对于采样的脉搏信号假设为x(n),找出其所有的极大值点;步骤2 对极大值点进行去噪,消除噪声点,在极大值点中找出理论上的最大值,即主波峰;步骤3 根据主波峰的位置计算周期;步骤4 去掉所有的最大值点(主波),再找出剩余极大值点中的最大值和次大值,即潮波和重搏波。自适应的算术平均算法的思想是对于脉搏信号x(n)连续取N个采样值进行算术平均,求得的平均值作为该N点的值代表,在此基础上,用差分法分
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