關鍵詞： ELVIS；ECG；醫療電子；圖形化
近年來，隨著醫療電子行業的飛速發展，各種醫療產品的更新也日新月異，創新的功能、獨特的設計，不斷吸引著人們的眼球。同時，隨著商業可用技術的更新以及成本的降低，醫療電子產品越來越大眾化。不過，市場的巨大潛力與廣大空間對應帶來的是對醫療電子產品設計要求的不斷提高。如果期望在這個行業占有一席之地，創新的應用、獨特的功能，以及快速的設計開發都成為不可或缺的條件。其中尤其以最為核心的系統開發為主。
醫療電子系統開發所面臨的困難
如何將創新的思想轉化為研究成果或專利？如何快速地設計出滿足市場需求的產品？如何在有限的時間內完成產品的測試，縮短上市時間？這些問題都成為醫療電子行業工程師所面臨的巨大挑戰。而且，挑戰不僅僅來自市場的需求，更主要的是，醫療電子系統的開發涉及眾多學科與研究領域，例如測試測量、電子電路、計算編程、信號處理、光學或圖像處理、機械電子等，其獨特的跨領域特性意味著工程師在開發過程中需跨越多個開發平臺，從而完成項目設計中的不同階段，并且在各部分完成獨立開發之后，再做一定的整合與集成。而各個開發階段有不同的任務與需求。例如，醫電信號的采集工作需要設計針對醫電傳感器的采集電路；需要設計硬件調理電路以增強有用信號；軟件開發過程中則需要考慮數據格式轉換以滿足設計平臺的要求；在核心算法開發與仿真中，需要調用大量的信號處理和數學方面的算法；最后，則是算法的硬件實現。復雜的醫學電子系統開發過程不僅對工程師提出了要求，更對集成的設計平臺提出了挑戰。由于各個開發階段需要不同的設計平臺，硬件與軟件開發的集成也成為醫電系統設計的瓶頸，所以醫電系統的設計平臺需要兼顧這兩部分的結合，并保證有足夠的靈活性、兼容性以及強大的算法開發能力。
除此之外，由于目前醫電系統的復雜性日益增加，臨床應用中對精度或魯棒性的要求也不斷提高。因此，在前期的系統設計階段就需要引入一定的真實醫電信號作為測試輸入；同時，為了滿足24 h的重癥監護等特殊應用需求，設計階段還需要考慮到實時性等硬件控制的相關要求。所以，設計平臺也需要能夠滿足但不能局限于信號的仿真，更需要引入真實的醫電信號完成實時信號的采集、分析與處理。
由上述可見，醫療電子的設計過程中所需要考慮的技術問題牽涉廣泛，對設計工程師來說難度和要求也更高。如何幫助醫電設計工程師快速上手，更高效地實現生物醫電系統的設計與開發，需要一個能夠滿足各方面需要的集成化商用開發平臺。在此應用背景下，NI推出圖形化設計平臺幫助設計者實現醫療電子的設計與研究工作。
圖形化醫療電子設計平臺
做為圖形化系統設計的領導者，自1986年誕生以來，NI以及LabVIEW圖形化開發平臺始終致力于簡化編程的復雜性，在所有涉及到數據采集、控制與設計的領域里，LabVIEW圖形化編程方式已經成為標準的開發工具。對于醫療電子設備的開發團隊而言，借助NI硬件平臺不僅可以連接各類醫電傳感器，快速實現醫電信號的測量，還可以實現自定義的前端電路開發，包括板級電路或者是可編程的硬件邏輯電路。另外，結合開放的LabVIEW編程平臺，后端的信號處理算法的開發也可以通過圖形化的開發方式實現，并通過NI軟硬件的無縫結合，將算法快速部署至硬件平臺。
對于前端醫電系統的設計而言，自定義的板級電路設計往往是主要部分，通常用于一些采集后的前端調理等。這些調理電路的設計，可以通過專業的電子電路設計與仿真平臺——NI ELVIS實現。ELVIS集成了12種精密儀器功能，包括數字萬用表、阻抗分析、波形發生器、示波器、可變電源等，醫療電子的設計工程師可以方便地調用這些集成設備，自行搭建醫療電子系統，開發自定義的硬件電路系統。例如醫電信號采集系統，可以借助其五位半隔離數字萬用表功能來實現。又或者是前置放大、濾波、隔離等較復雜的前端調理電路系統，也可以在ELVIS開放的電路板上借助NI Multisim電路設計軟件完成， Multisim除了具備板級電路設計、硬件電路仿真功能外，還可以方便地與ELVIS相集成，直接控制ELVIS上的各種儀器功能，使得硬件電路的搭建、設計、仿真過程效率更高。
目前，除自定義的板級電路設計以外，基于FPGA的可編程邏輯電路在醫電系統設計中的應用也越來越廣泛。FPGA具備硬件電路的高速處理性能以及軟件系統的可編程靈活性，特別適用于需要實時采集并分析的重癥監護等情況。為了方便工程師進行FPGA系統的開發，NI提出了創新的LabVIEW FPGA技術與CompactRIO硬件平臺，無需VHDL的經驗，生物醫學工程師可使用圖形化編程方式，直接參與到編程工作中，快速實現醫電系統從設計、仿真到原型等完整過程。
除了多樣化的硬件平臺之外，開放且靈活的LabVIEW軟件平臺是圖形化醫療電子設計平臺的另一大優勢。LabVIEW提供了高效的編程方式，不僅將硬件I/O引入算法設計，直接調用圖形化硬件平臺上采集的數據，而且內置了強大的信號處理開發工具，實現高效的算法開發，還通過代碼重用，調用成熟算法，簡化構建系統的復雜性，使得設計階段的實時采集與分析成為可能。
實時采集并使用真實醫電信號完成
醫療電子系統的設計
醫電信號(心電信號、血壓信號、腦電信號等)代表了一定的病理特征，需要從中提取出病理特征參數以便于診斷。例如對于心臟病相關的診斷，就需要從預處理后的心電數據中提取QRS波間隔、QRS波幅度、PR間隔、ST間隔、胎兒心率等各種特征。這些特征可以提供關于心率、傳導速度、心臟內各種組織狀態和各種異常情況的信息，為心臟疾病的診斷提供依據。
與其他工業應用中激勵信號不同，生物醫電信號很難由PC仿真出來，必須通過實際采集來獲得。因此，對于醫電工程師而言，真實數據源的獲取對于系統的設計尤為關鍵，甚至會影響到系統最終的設計效果。這對于醫電設計平臺十分重要。一般來說，對于實際醫學信號的獲取有2種途徑：共享數據庫與實際采集。
與世界權威醫電數據庫的兼容
為了方便全世界的醫學工作者了解并分析典型的醫電信號，麻省理工大學(MIT)與美國國家衛生總署(NIH)都提供了權威的生物醫電數據庫，其中存儲了大量不同特征的醫電信號。例如MIT數據庫中提供了相當完整的多通道心電數據，包括動脈血壓(ABP)、中心靜脈壓(CVP)、心電圖(ECG)、呼吸(respiration)等臨床采集到的信號，這其中不僅包含了正常的信號，還提供了各類病癥患者的信號，幫助科研工作者根據信號設計相關的分析算法，實現相應功能，并用于原型系統的測試。
但是，由于數據庫的內容所采用的格式并非通用的文件格式，對于醫電工程師來說，就需要做另外的文件轉換工作，這就為不熟悉數據格式及文件轉換的醫電工程師增加了額外的負擔。所以，實現快速醫電系統設計開發的前提條件之一，就是開發平臺必須能夠兼容這些權威的數據庫文件。
NI提供的生物醫電工具包提供了文件轉換的功能，不僅可以讀取MIT的數據文件，同時也可以在不同的文件格式之間進行轉換，例如TDMS、LVM、ABF數據庫以及MAT文件等。
臨床生物醫電信號的實時采集
雖然權威數據庫提供了大量的醫電信號，但依然不能取代實際臨床數據采集。一方面，系統最終需要投入實際臨床應用，因此，信號的實時測量是系統設計中的必要功能；另一方面，對于一些具備創新性和特定病理分析的系統而言，往往需要一些特殊的臨床信號。例如有特殊病患特征的心電信號，像心率不齊、心率變異、早搏等，由于病癥的復雜性與多樣性，當數據庫無法提供的時候，需要通過臨床采集來獲得。
除此之外，采集實際醫電信號還有另外的重要意義。真實測量中，信號往往伴有各種測量噪聲或電磁干擾等，所以，噪聲消除、信號提取等問題必須在設計階段就予以考慮。由于干擾噪聲與實際環境有關，公共數據庫無法提供，所以必須通過實測來獲取。
以NI ELVIS平臺為例，可以通過連接到各種第三方的醫電傳感器來獲取真實的醫電信號。例如Vernier公司的一系列生物醫電傳感器，可測量包括的血壓、心電、心率、呼吸等醫電信息。在ELVIS平臺上，還可以實現自定義的放大、濾波、隔離等電路系統，甚至可以設計加入DSP或FPGA等芯片完成更復雜的電路設計，通過采集實際的醫電信號，有針對性地實現系統的設計與測試。
例如，對于微弱的腦電或者嗅胞等神經元信號，必須通過設計微電極放大器來進行前置放大。在設計放大器的過程中需要考慮阻抗匹配、放大增益以及被放大神經信號的帶寬等以獲得非線性失真的放大。這些信號調理電路的設計都可以在ELVIS平臺上搭建實現，并通過連接實際信號來進行測試。
創新的算法設計之路
對于創新的生物醫電系統而言，外圍電路的設計只是系統硬件設計中的一部分，而體現核心價值的功能往往存在于軟件算法層面，通過開發自定義算法來實現特定的功能，也就是眾所周知的IP核。
由于生物醫電行業的發展，很多算法已經成熟化、公開化。所以在某些情況下，可以重用這些已有算法進行進一步開發。盡管如此，當算法間的開發平臺或者編程語言互不兼容時，仍然需要重寫算法并調試，反而給開發帶來一定的麻煩。另外，在一些大型或長期項目的開發過程中，也往往會遇到平臺的兼容性問題。例如需要兼容先期所積累的開發成果，或者不同開發小組、項目間代碼的互享等。算法開發平臺的轉換，也往往成為算法開發的瓶頸。為了應對挑戰，開發平臺必須具備足夠的開放性，以兼容不同語言平臺上的算法，完成代碼共享。
除兼容性外，快速自定義算法的開發與硬件調用也是自定義算法開發中不可或缺的部分。對于生物醫電工程師而言，編程方面的技能往往不如專業的計算機工程師。在這種情況下，如果要完成復雜系統及算法的開發，則需要花大量的時間學習龐大而精湛的編程技能。同時，為了與醫學傳感器、數據采集系統等硬件調用相結合，更需通曉系統中斷、API調用、操作系統編程等更底層的編程技能，以及上萬行代碼的積累，而對于大多數生物醫電開發工程師來說，滿足這些要求的可能性微乎其微。所以，這就要求生物醫電的算法開發平臺能夠提供高效的編程工具，幫助工程師實現硬件的調用和程序開發。
基于LabVIEW開發的生物醫電工具包(Biomedical Startup Kit)很好地解決了算法開發的高效性、算法的兼容性、平臺的開放性以及軟硬件的集成性等問題。
ELVIS或CompactRIO平臺上的采集和調理后的醫電信號可以直接被LabVIEW讀取，而無需考慮硬件API調用等底層硬件的編程難題，使得醫電工程師能夠專注于算法的調用或者自定義算法的開發，完成系統核心的信號分析部分。
為了更好地幫助工程師開發生物醫電解決方案，NI的生物醫電工具包內建了豐富的信號采集、分析算法與圖形顯示等方法，開發工程師可以直接調用，甚至完成一些現成的生物醫電科研項目，例如生物醫學記錄、在線生物信號減噪、ECG特征提取、心率變異分析以及無創血壓測量分析等。更主要的是，借助LabVIEW開放平臺更便于在現成項目或算法的基礎上進行二次開發并融入自定義的算法。目前， NI的生物醫電工具包可以通過網絡免費下載獲取，進一步方便了醫電工程師在開發中使用。
交互式算法開發與驗證
以心電信號消噪為例，心電圖(ECG)是一種記錄心臟產生的生物電流的技術。臨床醫生可以利用心電圖對患者的心臟狀況進行評估，并做出進一步診斷。ECG傳感器可以通過電極連接人體并感知生物電流，ECG信號可以通過ELVIS來完成采集，如圖1所示。ECG消噪是ECG特征提取的預處理。因為心電信號在采集過程中會被噪聲以及人為引入的偽影所污染。例如電源線干擾、電極分離或接觸產生的噪聲、病人在移動中引入的偽影還有基線漂移等。這些噪聲和偽影也在感興趣頻段內，往往與心電信號本身相互干擾，從而影響到心電信號的分析和特征提取。通常，電源線干擾可以通過采集硬件、ELVIS或FPGA上所設計的陷波濾波器電路來完成。但基線漂移和其他寬帶噪聲通過硬件濾波器很難消除，而軟件處理則成為設計關鍵。
通過LabVIEW以及生物醫電工具包，工程師可以選擇小波去趨勢、FIR濾波器等方法消除基線漂移。具體濾波器或者小波基等參數設置將產生不同的消噪結果，開放式的平臺不僅可以允許工程師自行調節參數，更可以引入自定義的消噪方法。例如對于其他寬頻干擾，用戶除了可以使用小波方法之外，還可以嘗試自適應濾波、AR建模等方法。
通過LabVIEW圖形化編程方式，工程師不僅可以利用LabVIEW中強大的信號處理工具箱實現各種分析算法，還可以通過交互式用戶界面實現不同算法間的調試與比較，以便選擇出最合適的算法。
最后，在消除各類噪聲與偽影之后，工程師可以開發特征提取算法。同樣地，在生物醫電開發平臺上，可以通過整合魯棒的提取算法或者自行開發的算法檢測ECG信號的特性，例如QRS復合、P波形和T波形。圖2所示為經過小波多分辨率分析（MRA）處理完成的心電信號中的QRS群波監測。
NI提供的圖形化生物醫電開發平臺，結合了開放的LabVIEW軟件，無縫集成了眾多NI硬件平臺(如ELVIS、CompactRIO等)，不僅可以連接各類生物醫電傳感器，采集各類實際的醫電信號，實現前段調理電路的設計仿真工作，而且可以通過LabVIEW圖形化編程平臺，調用工具包中現成算法，兼容第三方算法或者開發自定義的算法。工程師或者科研人員可以在該平臺上完成從醫電信號的采集、前置調理電路的設計、高級信號處理算法的開發與分析、軟硬件集成測試以及最終的原型化系統實現等全部生物醫電系統開發流程，快速地將創新的思想、專利或研究成果轉化成產品、并保證產品的可靠性和穩定性，從而縮短醫療電子設備的開發時間。