文献标识码：A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.180064
中文引用格式：张梦新，廖远，刘文涵，等. 基于SOPC的多导联ECG实时监测系统[J].电子技术应用，2018，44(8)：56-59.
英文引用格式：Zhang Mengxin，Liao Yuan，Liu Wenhan，et al. Multi-lead real-time ECG monitoring system based on SOPC[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(8)：56-59.
0 引言
目前，心血管疾病的发病率迅速上升，已经成为威胁人类身体健康的主要因素之一。常规的心电监护仪需要患者在有限时间内，到固定的医疗场所进行监护诊断，无法满足患者长期实时监护的需求，因此家用心电监护仪在人们的生活中发挥着越来越重要的作用[1]。现今，绝大多数的家用心电监护仪或是通过采集电路，将心电数据经互联网发送到医院监护中心进行远程监护[2-3]，或是实现多体征参数的监护，计算心率，画出波形等[4]。这些都没有对复杂的心血管疾病进行实时分析诊断。因此本文提出了一种针对家用的、可对心血管疾病实时分析诊断的心电监测系统。
本文使用内嵌了ARM Cortex A9双核处理器的FPGA，其运算处理能力强，可实时分析处理心电数据。通过软硬件协同设计，在ARM上实现了难以硬件化的QRS检测算法，心率变异性分析和基于卷积神经网络的心梗检测算法；在FPGA中实现FIR滤波器和LMS自适应陷波及数据缓存，减轻ARM处理负担，提高数据处理效率。
1 系统设计
基于SOPC的多导联ECG监测系统框架如图1所示，系统包括心电信号采集前端和心电数据处理后端两部分，两者之间通过ZigBee进行数据传输与控制。
2 系统各模块原理及设计
2.1 心电信号采集前端
为了达到心电信号采集前端便携化的目的，使用了TI公司推出的专门针对ECG信号采集的ADS1298芯片。ADS1298内部集成了8通道24位带符号的模数转换模块，分别用来测量I、Ⅱ导联及V1～V6的6个胸导联信号[5]。根据这8个导联的信号经过一定的运算处理可得到十二导联心电信号[6]。其采样频率可在250 S/s～32 kS/s之间。
系统通过AgCl电极片拾取心电信号，ADS1298每完成一次采样转换，STM32控制ZigBee模块将所用到的导联的心电数据发送到心电数据处理后端。其软件控制流程如图2所示。
2.2 无线传输模块
本系统使用UART接口的ZigBee模块。虽然ZigBee传输距离较短，速率慢，但由于系统AD采样速率较低，并且针对家用，传输距离限于几十米范围，再加上ZigBee功耗低，因此ZigBee满足设计要求[7]。首先系统上电后要检测前端与后端是否建立连接。图3所示为判断是否建立连接流程。
2.3 心电数据处理后端
心电数据处理后端的主要任务是通过FPGA与ARM完成对心电数据的预处理与算法处理。
FPGA中设计结构如图4所示。用多路并行处理的方式处理心电数据，且每一路的设计遵从流水线的设计思路，提高系统处理速度，实现实时处理。
2.3.1 UART模块
为灵活接收ZigBee的数据并将数据传送到后端处理，本系统在FPGA中用Verilog采用有限状态机的方式实现了UART接口。
2.3.2 数据格式转换模块
由于FIR滤波与LMS自适应滤波均为浮点数运算，因此该模块的主要功能是将心电采集前端发送的24位整型数据转换成对应的32位浮点型数据。其结构如图5所示。
2.3.3 FIR滤波模块
从心电采集前端发送的心电数据中有由呼吸引起的基线漂移，其频率在0.5 Hz左右[8]，因此设计了截止频率为0.5 Hz的FIR高通滤波器。经测试，1 000阶滤波器效果较好。
FIR滤波器本质上是卷积运算，仅涉及移位、相乘、累加运算。在MATLAB中设计得到的滤波器系数均为浮点数，因此采用Altera自带的浮点乘法器与浮点加法器IP核。考虑到滤波器的阶数为1 000阶，因此采用串行结构且只用一个浮点乘法器与浮点加法器。经计算，完成移位、1 001次乘法、1 000次加法需占用9 000个时钟周期左右。而系统时钟为50 MHz，可得该模块吞吐率可达160 kb/s。心电信号的采样率为250 Hz，所以该FIR滤波器可实时处理心电数据。图6所示为FIR滤波器的具体结构。该模块对FPGA资源占用率为2%。
2.3.4 LMS自适应滤波器
前端心电采集系统发送的心电数据中有较严重的50 Hz工频干扰，所以设计了基于LMS算法的自适应陷波器[9]，抑制输入信号中的工频干扰。
基于LMS算法的自适应陷波器结构如图7所示。其中X(t)是含有干扰信号的输入信号，干扰信号频率为ω，由于干扰信号的幅值与相位未知，因此提供两个相互正交的单频信号sin(ωt)与cos(ωt)，通过调整权值来合成与干扰信号相同的信号，将输入信号与合成的干扰信号作差就可得到有用信号。
LMS自适应陷波器所涉及的运算仅为乘法和加法，且都为浮点运算，为节省FPGA资源，使用一个浮点乘法器和加法器。经计算，按照此种方法，该模块的吞吐率可达16 Mb/s，可实时处理心电数据。该模块对所用FPGA资源占用率为2%。
2.3.5 基于自定义IP核的数据缓存模块
为提高ARM的处理效率，以自定义IP核形式设计了数据缓存模块将心电数据存储到片外的SDRAM中，之后由ARM读取SDRAM中的数据作算法处理。本系统ARM与FPGA之间通过AXI总线进行数据交换。
数据缓存模块的实现是基于Altera的Qsys硬件平台。在Qsys中添加SDRAM Controller，通过FPGA和ARM分别对SDRAM Controller的控制，来完成对片外SDRAM的读写。SDRAM Controller是基于Avalon总线实现的Avalon从端口。因此在FPGA中实现对SDRAM Controller的控制是通过遵循Avalon总线传输协议编写一个Avalon主端口。然后将该Avalon主端口模块例化为自定义IP核添加到Qsys中，便可实现在FPGA中对SDRAM Controller的控制。ARM则通过AXI总线完成控制。
2.3.6 ARM处理平台
嵌入式ARM硬核为双核，且主频可达925 MHz，运算能力强，可实时处理心电数据。在ARM上构建了Linux操作系统，编程方式采用多任务编程，通过创建多个进程分别完成心电数据的读取，实现难以硬件化的心电检测算法，控制各模块之间协调工作，将心电数据以txt文件格式存储到SD卡当中，以及在LCD屏上显示心电波形和诊断结果。各进程之间通过共享内存的方式实现数据交互。图8所示为软件设计流程。
3 验证和评价
3.1 占用资源情况
系统总导联数为5导联，采样率为250 Hz。在友晶DE1-SoC开发板上运行，FPGA总资源占用情况如表1所示，占用资源在系统限度内。
3.2 ECG信号提取测试
图9(a)是心电前端采集系统采集的原始心电信号波形，有明显的基线漂移和较大的工频干扰。图9(b)为从系统SD卡中得到的经过FPGA滤波处理的心电图，可看到基线漂移被明显滤除，且50 Hz工频得到有效抑制。
3.3 系统测试
被测者身心状况良好。图10为液晶屏的显示，可实时显示心电波形及诊断结果。图中下方左边Heart Rate显示心率为69，正常；下方中间status显示正常心电信号(Norm)或是有心肌梗死前兆，图中显示的为Norm即正常心电信号；SDNN和NN50显示心率变异性结果，其中SDNN为0.133在正常范围（0.141±0.039 s）内，NN50显示30 s内相邻心跳间期的差值超过50 ms的心跳个数，为11个。
3.4 心电算法的实现
本系统实现了课题组前期QRS检测算法[10]，通过计算RR间期，可计算心率值。在此基础上本文进行了额外的心率变异性分析，从而辅助心血管疾病的预防。包含两个方面：(1)SDNN：全部心跳间期的的标准差，正常情况下该值一般在0.141±0.039 s的范围内[11]。(2)NN50：心电信号中所有每对相邻心跳间期的差值超过50 ms的心跳个数，数值越大表明心率变异性也越大[12]。
本系统也实现了课题组前期的基于V2、V3、V5、aVL导联和卷积神经网络的心梗检测算法[13]，该算法可达到总体96%的准确率。通过将在PC上离线训练好的卷积神经网络移植到SOPC平台，实现对心梗疾病的诊断。
4 结论
本文提出了一种基于SOPC的多导联ECG实时监测系统，可以实现对心电信号的采集和无线传输，并在SOPC平台上进行实时数字滤波、算法分析诊断以及诊断结果和心电波形的显示。实验表明，本系统可以很好地采集人体心电信号，经处理后可得到良好的心电波形，并借助ARM处理器对心电数据实时算法分析，实现心电疾病的诊断。
参考文献
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作者信息:
张梦新，廖 远，刘文涵，黄启俊
(武汉大学 物理科学与技术学院，湖北 武汉430072)