检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2011年第9期32卷 1981-1986页

作者：罗兰英田学隆周平李一言重庆大学生物工程学院重庆400030 重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆401121 重庆市医疗器械质量检验中心重庆401121

除颤过载恢复是心电电极的重要电性能,它的优劣直接影响到除颤后心电波形的检测和显示,进而影响对患者的抢救和治疗进程。文中开发了一种心电电极除颤过载性能测试系统,根据最新医药行业标准,基于C8051F340的硬件系统,通过USB协议进行... 详细信息

除颤过载恢复是心电电极的重要电性能,它的优劣直接影响到除颤后心电波形的检测和显示,进而影响对患者的抢救和治疗进程。文中开发了一种心电电极除颤过载性能测试系统,根据最新医药行业标准,基于C8051F340的硬件系统,通过USB协议进行数据传输,在LabVIEW的软件平台上,实现了对除颤恢复性能指标的检测(包括交流阻抗的测试)。系统采用良好的电隔离控制和检测,能精确控制测试过程中的充放电时间。实验结果表明,该系统能准确有效的测试电极对的除颤过载恢复性能,并具有安全、准确、操作简单等优点。

关键词：心电电极除颤过载恢复 C8051F340

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基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络

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仪器仪表学报 2016年第10期37卷 2352-2358页

作者：郭兴明蒋鸿郑伊能重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能... 详细信息

心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能量方法可抑制高、低强度信号的特性,提出了一种改进的心音信号特征包络提取方法,最后采用阈值法实现了对心音信号的分段。采用改进的维奥拉积分方法对55例心音信号提取特征包络并进行分段处理,经验证该方法能有效的提取心音信号特征包络,对正常信号分段正确率达到了100%,异常信号分段正确率平均达到了95.32%,适合于心音信号分段。

关键词：心音维奥拉积分法特征包络阈值法信号分段

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基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法研究

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振动与冲击 2019年第9期38卷 192-198,222页

作者：董利超郭兴明郑伊能重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频... 详细信息

针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频的不同固有模态函数分量(IMFs),并利用自相关函数客观界定信号的模态分量范围;然后对噪声主导模态分量和混叠模态分量采用小波包变换进行滤波提取有用信息后,与剩余固有模态分量进行重构得到去噪后的信号。实验结果表明,改进的算法不仅可以去除心音中的噪声成分,明显改善心音信号的信噪比和均方根误差,而且能够有效保留信号的高频有用信息,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统算法,鲁棒性较好。

关键词：心音互补总体经验模式分解自相关函数小波包去噪

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运动员心功能评估新方法和新指标的研究

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中国应用生理学杂志 2010年第3期26卷 380-383页

作者：郭兴明杨勇肖守中谢梅兰吴文竹重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400030

目的:探讨无创检测和评估心功能的新指标和新方法。方法:随机抽取81名体育系学生(实验组,n=81)和41名普通系学生(对照组,n=41),完成规定运动量的台阶运动后,通过采集心音信号,进行了心率,D/S比值以及S1/S2比值的对照研究。结果:在静息... 详细信息

目的:探讨无创检测和评估心功能的新指标和新方法。方法:随机抽取81名体育系学生(实验组,n=81)和41名普通系学生(对照组,n=41),完成规定运动量的台阶运动后,通过采集心音信号,进行了心率,D/S比值以及S1/S2比值的对照研究。结果:在静息状态下,体育系学生的心率为66.2±8.7,D/S比值为2.04±0.33;普通系学生的心率为70.8±8.0,D/S比值为1.82±0.27;在全运动量下,体育系学生的S1/S2比值为7.34±4.04;普通系学生的S1/S2比值为5.22±2.38。结论:体育系学生比普通系学生具有较高水平的心脏储备。该方法可用来评估运动员与一般人的心脏储备,为运动员选拔以及一般人体质评估提供一种客观量化的新指标。

关键词： D/S比值 S1/S2比值心脏储备运动心力监测仪

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假肢手恒定力量输出的诱发肌电反馈控制研究

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仪器仪表学报 2016年第4期37卷 904-911页

作者：郭宇峰侯文生吴小鹰廖彦剑万小萍重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室重庆400044 重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

肌电假肢手的连续动态控制有益于提高假肢手的使用性能和用户对假肢手的交互控制能力,产生持续稳定的力量是假肢手需要完成的一种常见任务,但是疲劳、注意力分散等诸多因素都可能导致肌电信号发生变化从而影响假肢手稳定力量输出。本文... 详细信息

肌电假肢手的连续动态控制有益于提高假肢手的使用性能和用户对假肢手的交互控制能力,产生持续稳定的力量是假肢手需要完成的一种常见任务,但是疲劳、注意力分散等诸多因素都可能导致肌电信号发生变化从而影响假肢手稳定力量输出。本文提出了一种基于电刺激诱发肌电的假肢手稳定力量输出控制方法,通过电刺激尺神经诱发肌电信号对假肢手恒定力量输出进行持续控制。为验证方法可行性,招募了7名健康被试,首先测试了稳定抓握过程中注意力分散对屈肌肌电活动水平的影响,并确定电刺激强度与诱发肌电(M波)幅度的关系模型;在此基础上,测试了电刺激在注意力分散过程中是否能诱发出预期的肌电信号。结果表明注意力分散会引起肌电信号幅度下降,通过电刺激方法可以得到恒定的肌电输出;同时,通过调节刺激参数可以控制诱发肌电强度,可为肌电假肢手的稳定力量输出提供有效的控制信号。

关键词：诱发肌电信号肌电假肢手反馈控制注意力分散

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用于肌电假肢手控制的表面肌电双线性模型分析

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仪器仪表学报 2014年第8期35卷 1907-1913页

作者：王涛侯文生吴小鹰万小萍郑小林重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室重庆400044 重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

表面肌电信号(sEMG)被广泛应用于假肢控制,但是由于解剖组织、生理状态等因素使肌电信号表现出较大的个体差异,传统的参数归一化方法需要大样本的训练构建适合用户的肌电控制模型,新近发展起来的一种基于动作因素和个体因素的双线性模... 详细信息

表面肌电信号(sEMG)被广泛应用于假肢控制,但是由于解剖组织、生理状态等因素使肌电信号表现出较大的个体差异,传统的参数归一化方法需要大样本的训练构建适合用户的肌电控制模型,新近发展起来的一种基于动作因素和个体因素的双线性模型为肌电假肢控制提供了新的思路。利用指总伸肌的综合强度和肌电活动的空间分布特征构建双线性模型,将指总伸肌肌电活动从神经-肌肉生理机制的角度分解为用户相关的个人因素矩阵和与动作相关的动作模式矩阵。为了验证该模型,设计了食指、中指、无名指在20%MVC、40%MVC、60%MVC 3个力量水平的单指按压实验,然后利用32通道柔性阵列电极所采集的6名志愿者的指总伸肌sEMG完成双线性模型的构建,在较少的样本训练下实现了对力量水平和手指模式的较好识别。结果表明双线性模型可用于简化肌电假肢接口的训练过程,对肌电假肢手力量和手指动作控制有较大的应用前景。

关键词：表面肌电信号(sEMG) 双线性模型手指动作识别肌电假肢手

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基于先验模板的表面肌电信号渐进分解算法研究

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中国生物医学工程学报 2014年第3期31卷 366-372页

作者：罗万国侯文生郑小林万小萍陈海燕周平吴小鹰重庆大学生物医学工程系重庆400044 重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识... 详细信息

本研究通过将表面肌电信号(sEMG)分解为运动单元动作电位序列(MUAPTs),来研究神经-肌肉系统中运动单元(MU)的募集与发放模式。针对高收缩力情况下MUAP叠加问题,首先采用FastICA算法和小波包去噪算法对信号进行预处理;然后基于先验知识构建了4种形态的可伸缩MUAP模板;最后,采用"先大后小"的渐进识别方式,逐个对MUAP进行自动提取。在此基础上,还将该算法应用于8名受试者(3组/人)不同手指活动模式下的指浅屈肌多通道(12通道)sEMG分解;单通道分解结果显示,高力量水平下sEMG中的主体MUAPTs能够被有效检测和分类;统计结果证实,随着力量水平的增加,MUAP的数目增加;不同大小MUAP比重的变化与活动手指和力量水平具有显著的相关性。本文的实验结果,初步验证了利用先验模板从sEMG中渐进提取MUAP的可行性,为sEMG分解和进一步研究MU发放规律提供于一种新的思路。

关键词：表面肌电信号分解先验模板运动单元动作电位

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基于STM32低功耗磁弹性传感器检测系统的设计

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生物医学工程学杂志 2016年第5期33卷 972-978页

作者：唐詠罗洪艳陈曦郑小林胡宁苏添进李川廖彦剑重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044

具有无线、无源、低成本、高灵敏度等特点的磁弹性传感器已在各个领域得到了广泛的应用研究,然而现有的检测装置通常体积较庞大、功耗高、便携性差,限制了该类传感器的应用范围。对此,本文设计了一套基于STM32的便携式、低功耗共振型磁... 详细信息

具有无线、无源、低成本、高灵敏度等特点的磁弹性传感器已在各个领域得到了广泛的应用研究,然而现有的检测装置通常体积较庞大、功耗高、便携性差,限制了该类传感器的应用范围。对此,本文设计了一套基于STM32的便携式、低功耗共振型磁弹性传感器检测系统。系统以扫频法为检测基础,以STM32为控制核心,永磁铁作为偏置磁场激励,集成交流激励信号单元、信号检测与采集单元,并利用SD卡存储测量数据,采用锂电池供电。实验结果表明:检测系统可使磁弹性传感器在不同介质、不同浓度中完成共振频率的测量,频率分辨率可达1Hz;测量不同尺寸的磁弹性传感器,所得传感器共振频率比为0.933 8,与理论值0.942 3接近;另外,与传统的阻抗分析仪搭建的组合式检测系统和现行的集成式检测系统相比,本系统工作时功耗为0.68 W,休眠时功耗仅为2.20mW。由此可见,本系统不仅能够代替原有的阻抗分析仪等组合式检测系统,而且能够大大提升现行集成式检测系统的功耗控制,兼具高集成度、便携式以及可用于长期监测等优点。

关键词：磁弹性传感器扫频法共振频率便携式低功耗

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后仰跌倒人体撞击加速度及冲量分析

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医用生物力学 2018年第6期33卷 551-557页

作者：宁梓涵高熳祺陈志遥樊星雨侯文生重庆大学生物医学工程系重庆大学软件学院重庆市医疗电子工程技术研究中心

目的测评后仰跌倒过程中身体不同部位冲击加速度的空间分布及时间累积特性。方法招募20～22岁健康青年男、女志愿者各4名,利用3轴加速度传感器测得后仰跌倒全过程头、胸、腰、左/右大臂/手/足、左/右前/后髋、左/右股骨头、骶骨、尾骨的... 详细信息

目的测评后仰跌倒过程中身体不同部位冲击加速度的空间分布及时间累积特性。方法招募20～22岁健康青年男、女志愿者各4名,利用3轴加速度传感器测得后仰跌倒全过程头、胸、腰、左/右大臂/手/足、左/右前/后髋、左/右股骨头、骶骨、尾骨的3轴加速度,以第1峰值片段的加速度信号幅度矢量(signal magnitude vector, SMV)进行多项式拟合,分析跌倒过程中全身冲击加速度分布,以及后仰跌倒时头部、髋部相关位点的失重时间、总跌倒时间、SMV峰值、触地相对冲量等跌倒冲击力学参数。结果左/右后髋、头部后仰跌倒过程中的SMV峰值与相对冲量显著高于其他部位(P<0.05);左/右后髋部与地面平行的加速度较大;左/右后髋、左/右股骨头、骶骨、尾骨的转动变换角显著大于其他部位(P<0.05)。且后仰跌倒过程中,各检测位点均表现出与矢状面呈53.58°±6.75°的滑动趋势。结论头部与髋关节是后仰跌倒过程中易受伤部位,其失重时间(0.26±0.05) s可作为保护装置最长启动时间;跌倒过程在左/右后髋、左/右股骨头、骶骨、尾骨表现出的大变换角可能是造成扭伤的重要原因。

关键词：跌倒加速度冲击加速度跌倒保护冲量分析

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基于ICEEMDAN-MSE的左室舒张功能障碍心音信号的识别研究

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仪器仪表学报 2022年第1期43卷 274-281页

作者：杨洋郭兴明郑伊能王慧重庆大学生物工程学院重庆400044 重庆市医疗电子工程技术研究中心重庆400044 重庆医科大学附属第一医院放射科重庆400044

左室舒张功能障碍(LVDD)加重会导致左室重构、室壁僵硬、顺应性降低,从而走向不可逆阶段并进展为射血分数保留型心力衰竭。为早期诊断LVDD,本文提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(ICEEMDAN)多尺度样本熵(MSE)的心音特... 详细信息

左室舒张功能障碍(LVDD)加重会导致左室重构、室壁僵硬、顺应性降低,从而走向不可逆阶段并进展为射血分数保留型心力衰竭。为早期诊断LVDD,本文提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(ICEEMDAN)多尺度样本熵(MSE)的心音特征结合逻辑回归模型的无创检测方法。首先,采用改进的小波去噪方法对心音信号进行预处理。其次,通过ICEEMDAN方法将非平稳的心音信号分解为多个反映心音本体特征的平稳的固有模态函数(IMF),再利用互相关系数准则筛选IMF,并提取所筛选IMF的MSE,以构成特征向量作为分类器的输入。最后,通过与其他3种分类模型的性能比较,将逻辑回归应用于LVDD识别。结果表明,该方法能有效提取心音特征,其准确率为89.85%,灵敏度为92.17%,特异度为87.63%,证明了采用心音信号对LVDD进行早期诊断的有效性。

关键词：左室舒张功能障碍改进的自适应噪声完全集合经验模式分解多尺度样本熵逻辑回归识别

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