[发明专利]一种肌电信号干扰的指示方法及干扰去除的方法有效

专利信息
申请号: 201310486036.0 申请日: 2013-10-16
公开(公告)号: CN103494609A 公开(公告)日: 2014-01-08
发明(设计)人: 史志怀;杨瑞嘉;王健 申请(专利权)人: 南京麦澜德医疗科技有限公司
主分类号: A61B5/0488 分类号: A61B5/0488
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 缪友菊
地址: 211100 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 电信号 干扰 指示 方法 去除
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种肌电信号干扰的指示方法,用于医疗器械的人体肌电信号的采集、分析和生物反馈训练设备。

背景技术

由于人体生物电信号,非常微弱,比如,脑电信号幅值5uV-100uV之间,心电信号在10uV-10mV之间,肌电信号2uV-10mV之间,所有这些生物电信号都容易受到外界电磁波的干扰,特别是50Hz工频及其谐波的干扰。设备厂商想尽办法提高设备的抗干扰能力,比如提高设备的共模抑制比,增加50Hz工频陷波电路。但是不同环境下的干扰信号强度不一样,仍然无法摆脱干扰的影响。特别是肌电信号,信号的带宽较宽,表面肌电信号带宽在20Hz-500Hz,针肌电信号带宽在10Hz-10KHz,50Hz及其谐波都在信号的带宽范围内,更容易受到干扰,由于50Hz及其谐波处也有有用信号,所以不也不宜通过陷波的方法把50Hz及其谐波能量全部滤除,但在一些情况下,为了提高设备的抗干扰能力,会进行50Hz的陷波,而很少对50Hz的谐波进行处理。

从原始信号和RMS值信号上,医生很难判断,采集到的信号是由病人收缩肌肉引起的还是由于干扰引起的。由于在肌电生物反馈仪等设备中,很少具有信号频谱分析功能,都是用信号幅值进行反馈训练,医生根本没有办法区分,信号是肌肉收缩信号还是干扰信号。即使在具有频谱分析的设备中,由于医生非工科背景,有时也很难通过频谱图区分干扰。

发明内容

发明目的:本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种能够直观地指示肌电信号干扰程度的方法,以帮助医生辨别信号的可信程度。

技术方案:本发明所述的肌电信号干扰的指示方法,包括如下步骤:

(1)在时间段t内,获得肌电信号的采样值序列x(t),t=1-10s;

(2)计算该段肌电信号功率谱P(f)和总功率Tp;

(3)在肌电信号带宽范围内,确定50Hz及其倍频(n*50)Hz的功率值:P50,P(n*50),n取大于1的自然数;

(4)计算50Hz及倍频(n*50)Hz的功率值之和占总功率Tp的百分比K,K值表示干扰程度的大小,K=0-100,其中0表示无任何干扰信号,100表示全是干扰信号;

以Q=100-K表示肌电信号质量,Q=0-100,其中,0表示无任何有用信号,Q=100表示全是有用信号;

(5)将K或Q值指示给用户。

优选地,步骤(1)中,t=2s。

肌电信号功率谱P(f)的计算方法为:

式中,FFT(X)为x(t)的快速傅里叶变换,N为数据的个数;

总功率Tp的计算方法为:

利用本发明指示方法进行肌电信号干扰去除的方法,包括如下步骤:

(1)根据信号干扰指示值判断干扰程度:当干扰程度低或无干扰时,无需去除干扰信号,步骤结束;当干扰程度高时,进入步骤(2);

(2)利用数字滤波器去除50Hz频率的信号;

(3)再次根据信号干扰指示值判断干扰程度:当干扰程度低或无干扰时,无需去除干扰信号,步骤结束;当干扰程度高时,进入步骤(4);

(4)重复循环步骤(2)、(3),利用数字滤波器去除(n*50)Hz频率的信号,n依次取大于1的自然数,直至无需去除干扰信号,步骤结束。

通常地,当K=0-20或Q=80-100时,无需去除干扰信号;当K>20或Q<80时为干扰程度高,需要进行去除干扰信号。也可以根据特殊需要进行进一步精确判断是否需要去除干扰。

本发明与现有技术相比,其有益效果是:1、本发明公开的肌电信号干扰的指示方法,可以帮助医生判断采集到的信号是由病人收缩肌肉引起的还是由于干扰引起的,能够指示肌电信号中干扰的严重程度,判断信号的可信度,进而为医生的进一步诊断提供准确依据;2、本发明干扰指示方法,为去除干扰提供依据,从而可以在尽可能少的去除50Hz及其谐波能量的情况下获得可靠的信号;3、由于50Hz及其谐波处也有少量有用信号,本发明通过干扰指示方法去除干扰信号,能够尽量少的去除有用信号,得到的数据更加接近实际数据。

附图说明

图1为表面肌电分析系统在干扰很小的情况下采集到的原始峰峰值信号,峰值40uV左右。

图2为表面肌电分析系统在干扰很小的情况下采集到的RMS信号,13uV左右。

图3为表面肌电分析系统在干扰很小的情况下采集到的信号频谱图。

图4为表面肌电分析系统在有干扰无收缩肌肉的情况下采集的原始信号图。

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