生醫訊號處理

生物醫學訊號處理的主要任務是根據生物醫學訊號的特點，應用資訊科學的基本理論和方法，並研究如何從被幹擾和雜訊淹沒的觀察記錄中，提取各種生物醫學訊號中所攜帶的資訊，對它們進一步分析、解釋、分類、顯示、儲存和傳輸。生物醫學訊號處理.針對不同的生物醫學訊號，如心電圖(ECG)、腦波圖(EEG)、肌電圖(EMG)，有不同的演演算法設計，一方面提取出訊號特徵，另一方面有效的消除訊號雜訊。由於生物醫學訊號通常是非穩態訊號(non-stationary signal)、時變率高，較不適合使用傅立葉轉換分析，使用時頻分析方法或小波轉換較能精確描述每個時間點的頻率、波形變化。如小波轉換可保留接近原始訊號成分的低頻訊號，以及分離出疑似雜訊的高頻訊號，對於即易受雜訊幹擾的生物醫學訊號來說相當適合。心電圖(ECG)訊號處理.心跳是重要生命跡象，而由心電圖可辨別出許多疾病徵兆，因此快而準確的心電圖訊號分析對於病情診斷相當有幫助。心電圖訊號處理包含以下幾個部分：特徵萃取(feature extraction)、 特徵選取(feature detection)、資料壓縮、心律變異分析(heart rate variability,HRV)以及R波偵測(R-wave detection)。當中又以R波偵測為心電圖訊號處理當中的重要步驟，相關演演算法的第一個步驟幾乎都是找到R波波峰位置，再依照R波位置辨別出P、Q、T、S波之相對位置。而兩個相鄰R波波峰距離(RR Interval)與心率(Heart Rate)可用來進行心律變異分析，可由此分析判斷病人的健康狀況。R波偵測演演算法時作主要有三大類：時域、頻域與其他分析方法。在時域部分，通常是將R波看為一瞬間極大振幅變化，對時間域上的訊號微分，比較一次微分和二次微分的結果，得到R波波峰位置，如So and Chan Algorithm。時域上的分析通常相當準確、快速，因此適合在即時監測時使用，但容易受雜訊幹擾。頻域分析通常使用小波轉換或希爾伯特黃轉換進行，通常可得到精確且不受雜訊幹擾的結果，然而頻域分析所需時間較長，不適合提供即時資料。其他分析方法則包含zero-crossing method、morphologic filtering、gene-based design……等方法。為了有效分析心跳資料，ECG訊號通常是24小時監控，資料量相當龐大，所面臨的挑戰除了壓縮資料大小，也必須確保資料復原後的準確度。Walsh Transform(WHT)是一種類似傳統離散傅立葉轉換(DFT)的訊號處理，除了與DFT相似的正交性，WHT由於振幅為1，皆為實數運算且不需任何乘法，因此具有快速演演算法，可在短時間內進行頻譜分析。相關演演算法包含：Cooley-Tukey、Manz’s Sequence Algorithm、John L. Shark’s Algorithm。腦波圖(EEG)訊號處理.腦波圖的紀錄可分為兩種：腦電波與腦磁波。前者測量大腦皮質的電流，後者則測量腦磁波。大腦皮質電流是由細胞群之間電位差所造成，為細胞外的電流。而在神經活化、產生電訊號的時候，會因法拉第第一定律產生磁場變化，磁場訊號變化大小即為腦磁波。通常會將EEG訊號標註刺激(stimulus)、自發動作(event)或反應(response)等基點，取固定的時間間距中的訊號，再配合PCA(Principle Component Analysis)及ICA(Independent Component Analysis)確認正確發出訊號的時間點、波頻和傳遞方向。人腦中有許多不同頻率大小的功能區域性腦波律動(Brain Rhythm)，如：感覺運動區的Mu Rhythm頻率約在10~20Hz之間、枕葉視覺區的Alpha Rhythm約為10Hz。藉由判定特定區域腦波圖的訊號組成，可推測出該區域功能。肌電圖(EMG)訊號處理.骨骼肌收縮時會產生一動作電位，收縮幅度越大、運動越大則該電位振幅越大，肌電圖即是紀錄骨骼肌動作電位變化。肌電圖可用來判別肌肉的疲憊程度，藉由時間域上的分析可監控可能狀況和周邊疲憊，而頻率域上的分析則可瞭解運動單元的激發率。目前在時域及頻域分析上已有多項指標可做為醫療運用參考。時域指標包含振幅均方根值(root mean square，RMS)、積分肌電圖(integral electromyography，IEMG)、經全波整流之肌電活動(Electrical Activity，EA)。而頻域則有平均功率頻率(mean power frequency，MPF)及中位頻率(median frequency，MDF)……等指標。生物醫學訊號的特性.訊號是由一個或多個變數組成，攜帶有用資訊的函式。如果有一個訊號，是從某個生命系統上記錄而得，並且能傳達有關該生命系統的狀態或行為的資訊，則我們稱此訊號是生物醫學訊號。例如，病人的體溫記錄、放置在頭皮上的電極的電壓記錄，以及X射線吸收從CT掃描獲得的空間圖案 皆是生物訊號。訊號可以是一維的，如果他們依賴於一個單一的變數，如時間，或多維如果他們取決於多個變數，如空間坐標生物醫學訊號，是屬於強雜訊背景下的低頻微弱訊號，它是由複雜的生命體發出的不穩定的自然訊號，從訊號本身特徵、檢測方式到處理技術，都不同於一般的訊號。生物醫學訊號的分類.非電訊號又可分為：如從處理的維數來看，可以分成一維訊號和二維訊號：訊號處理的觀念──選擇性地消除資訊.訊號處理的本質其實是選擇性地消除資訊，這原因往往不是因為訊號傳達了與我們不相關的資訊，或是我們感興趣的資訊，而是訊號中本就混雜了各種資訊。例如，腦電圖的志願測試者，其頭皮的電生理活動記錄，也許就沾染了心電訊號和無處不在的60Hz交流電力線訊號。什麼構成了我們感興趣的資訊？取決於特定的應用。例如，語音訊號包含語言資訊將被講者識別系統所重視。訊號處理是有目的地選擇，從訊號中消除特定不相關的資訊，以便更容易接觸到人類觀察者或計算機系統所感興趣的資訊。在生物醫學訊號處理中的幾個階段.在一個典型的生物醫學應用中，訊號處理可包括四個階段：資料採集。資料採集的目的是捕獲訊號，並以適合於計算機處理的形式進行編碼。在這個階段中，主要關心的是避免遺失有關的訊號資訊。訊號調節的目標是消除或減少所收集到訊號的外來成分，如從該訊號的雜訊。通常情況下，這個工作會利用線性濾波器，有時，會與非線性運運算元組合使用。主要目標是如何設計濾波器能讓訊號從雜訊中獨立出來的效果最好。特徵抽取的意思是分辨及量測少量的引數，或者在一個訊號中，找出我們感興趣的資訊的部分的最好特徵。特徵提取和訊號調節之間的區別主要是在維度的改變。鑑於調節的結果，通常與輸入訊號具有相同的維度，而提取特徵集合應該具有比輸入訊號低得多的維度，以促進儲存，處理和視覺化。例如：Principal component analysis。此外，特徵提取技術往往要考慮訊號特性和特定於應用程式，而訊號調節的方法則是非常普遍被使用於各種處理。決策是生物醫學訊號處理的最後階段，又名假設檢驗。在臨床應用中的行動方針尤其重要的，必須採取。它的目的是回答諸如「根據腦部掃描患者是否患有腫瘤？」或「根據心電圖顯示，病人的心臟跳動是否呈現一個具體的病理？」生物醫學訊號的檢測方法.生物醫學訊號檢測是對生物體中包含生命現象、狀態、性質、變數和成份等資訊的訊號進行檢測和量化的技術。生物醫學訊號處理的研究，是根據生物醫學訊號的特點，對所採集到的生物醫學訊號進行分析、解釋、分類、顯示、儲存和傳輸，其研究目的一是對生物體系結構與功能的研究，二是協助對疾病進行診斷和治療。生物醫學訊號檢測技術是生物醫學工程學科研究中的一個先導技術，由於研究者所站的立場、目的以及採用的檢測方法不同，使生物醫學訊號的檢測技術的分類呈現多樣化，具體介紹如下：