基于生物医学信号处理技术的医疗检测与诊断

摘要：二十一世纪是高新技术发达的世纪，许多的领域的引进了高新技术，信号的分析和处理技术在许多学术领域得到大量应用，许多学科都在关注这一技术的发展。而在生物医学领域，生物医学信号处理就是一个非常重要的角色。这些信号一般含有生物系统生理与结构状态相关的信息，因此，这些信号在生物医学领域具有非常重要的价值。这篇文章就从生物医学信号处理的角度，重点探讨生物医学具有的特点、检测方法、以及诊断意义。

关键词：生物医学信号 技术处理 医疗检测 诊断

中图分类号：R318.04文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）05-0117-01

1 生物医学信号特点

生物医学信号其实就是人体内发出的光、电、声的信号，但是基于人体内的特点，生物医学信号与一般医学信号相比，具有不同的特点，比如：信号不强，在母亲体内得到胎儿心电信号就非常微弱[1]。噪声较强，由于人体本身信号不强，加上人体是一个综合的复杂体，所以，信号非常容易遭受噪音影响。频率范围通常不高，其中除了心音信号频谱有一点高以外，别的电生理信号频谱都不高。随机性较强，生物医学信号一方面是随机的，同时也是平稳的。正是由于这些特点的存在，让生物医学信号具有广泛的应用空间，对许多医疗诊断具有重要意义。

2 小波变换在医学中的应用

2.1 在电脑信号方面的应用

在传统的临床电脑影像分析中，基本是采用目测标注的模式来进行，这种方法容易让工作人员疲劳，并且误差很大，造成临床上多导EEG的“特征提取”与“数据压缩”始终处于主观处理上[2]。在分析过程中，窄窗口用于分析高频，宽窗口用于分析低频，这种分析方法体现了相对带宽频率分析与适应变分辨分析思想，有效的克服了上面的缺陷，有效的提升了信号及时处理途径。（1）EEG信号检测：在以往的瞬态检测中，通常是利用傅立叶变变换和匹配滤波的方法来进行，但是，后者在检测中需要相关信号的支持，前者一般只对有周期性并且能持续发出的信号有效。而小波变换检测具有突出局部特征的能力，对短时瞬变的低能量较为有效，而且不需要提前先验知识。利用小波变换中的多尺度分析，可以参照EEG中的棘慢波、伪差等不同尺度的表现来实现对异常波的检测。（2）EP信号检测：因为小波变换利用的基波的频率分辨率和时间各不相同，因此小波变换也使用于别的非平衡信号。在进入2010年以来，采用小波多分辨分析来提取诱发电位，在提高信噪比、减少刺激回合数等方面都研究已经向前迈进了一大步，在不久的将来有实现诱发电位单词提取的可能。

2.2 在心电信号处理中的应用

ECG作为生物医学信号的重要组成部分，是非常适合利用时间尺度与时频来进行分析的。众所周知，P、T、QRS就是ECG信号的组成部分，在这个组成中，各波的频率特性有所不同。通过以上的分析可以得出，ECG是一种具有明显时间尺度与时频特征的生物医学信号。（1）ECG信号检测。QRS波群的检测方法多种多样，常用的主要有：面积法、阈值法、斜率法等[3]，这些方法在使用过程中具有很多的弊端，如果遇见干扰严重等情况时，通常错误率较大。在最近的一些检测中，有的工作人员将小波变换引入到了ECG信号特征值的获取和识别中，而且对于解决上面的弊端起到了非常明显的作用。 （2）ECG晚电位检测。当下，在累加平均是许多晚电位分析仪器检测采用的主要手段。Meste有效的利用了小波变换对晚电位获取进行了讨论。

2.3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法；对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法；对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法；对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法；对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。

3 光学技术在癌症诊断中的应用

在癌症诊断应用中，将光线安装在可以自由转动的仪器上，利用光在移动中碰见组织而反射的路径，这时，光的许多特征就可以为观察者提供许多的人体内在结构观察窗口。光学人体扫描仪主要是为了定位、诊断、识别人体内部患处的问题，对患者内部相关部位进行照亮，让观察人员了解到患处与周围内在结构之间的不同之处，进而实现有效的诊断。

自体荧光技术；在癌症诊断中，光谱技术很早的已经得到了使用，主要起源于光动力学质量研究阶段。在70年代左右，众多癌症专家都在尝试着将光敏荧光法应用到癌症诊断中，并且取得了理想的效果。但是，利用这种技术进行诊断时，患者必须提前注射抗光敏药物，但是，这种药物存在着很多副作用，所以，这种诊断方法不能大量使用。为了克服这种诊断的弊端，“自体荧光法”检测激光诱导的肿瘤组织自体特征荧光的方法得到了许多人的关注。

国内一些专家进行了大量的共振喇曼光谱、血清自体荧光实验研究、进行了许多的统计分析，通过波长激光对患者的血清处理变化，观察自体荧光的信号变化与共振喇曼峰二者之间有无明显差异性，进而对癌症患者进行诊断。实验结果说明：食道癌、胃癌、胰岛癌等癌症患者在经过血清激光作用治疗后，喇曼光谱有明显的差异性[4]， 并且荧光信号强度在降低，荧光峰发生了变化，变化幅度与正常人相比要大得多。

一些癌症学者又通过自体荧光体侧检测系统在结肠镜下测量获取组织自体荧光光谱，在对光谱进行判别分类时，是采用的多元判别法。实验的实验结果显示：所采用的多元判别法可以依靠很高的特异性与灵敏性来分别肿瘤组织和正常组织。

4 结语

综上所述，伴随着研究的深入，理论研究更加成熟、通信系统和医学图像归档相续出现、家庭医疗保健器材快速发展、远程医疗诊断需求不断提升，对医学信号的图像增强、分析处理、压缩、去噪等多方面提出了相应的要求，在这种背景下，通过现代分析方法和传统分析方法的结合，足以满足未来发展的需要，而生物医学信号技术的出现，对未来的医疗检测与诊断具有非常重要的促进作用。

参考文献

[1]张阳德，周以，李小莉.基于生物医学信号处理技术的医疗检测与诊断[J].中国医学工程，2005，01：52-55.

[2]李国峰.基于生物医学信号的体域网低功耗设计与研究[D].吉林大学，2011.

[3]王鸿雁.信息技术在生物医学工程中的应用[J].赤峰学院学报（自然科学版），2010，09：165-167.

[4]邱天爽，刘蓉，刘惠，唐洪，朱勇，刘海龙.坚持三个相结合搞好“医学信号分析与处理”教学[J].中国电子教育，2010，04：47-49.

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