Съдържание:

Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice: 7 стъпки
Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice: 7 стъпки

Видео: Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice: 7 стъпки

Видео: Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice: 7 стъпки
Видео: Le Zap Cosplay #1 2024, Юли
Anonim
Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice
Моделиране на ЕКГ сигнал в LTspice

ЕКГ е много често срещан метод за измерване на електрически сигнали, които се появяват в сърцето. Общата идея на тази процедура е да се открият сърдечни проблеми, като аритмии, коронарна артериална болест или инфаркт. Може да се наложи, ако пациентът изпитва симптоми като гръдна болка, затруднено дишане или неравномерен сърдечен ритъм, наречен сърцебиене, но може да се използва и за да се гарантира, че пейсмейкърите и другите имплантируеми устройства функционират правилно. Данните на Световната здравна организация показват, че сърдечно-съдовите заболявания са най-големите причини за смърт в световен мащаб; тези заболявания убиват приблизително 18 милиона души всяка година. Следователно устройствата, които могат да наблюдават или откриват тези заболявания, са изключително важни, поради което е разработена ЕКГ. ЕКГ е напълно неинвазивен медицински тест, който не представлява риск за пациента, с изключение на лек дискомфорт при отстраняване на електродите.

Пълното устройство, описано в тази инструкция, ще се състои от няколко компонента за манипулиране на шумния ЕКГ сигнал, така че да могат да се получат оптимални резултати. Записите на ЕКГ се случват при типично ниско напрежение, така че тези сигнали трябва да бъдат усилени, преди да настъпи анализ, в този случай с инструментален усилвател. Също така, шумът е много забележим в записите на ЕКГ, така че трябва да се извърши филтриране за почистване на тези сигнали. Тази намеса може да дойде от различни места, така че трябва да се предприемат различни подходи за премахване на специфични шумове. Физиологичните сигнали се срещат само в типичен диапазон, така че лентов филтър се използва за премахване на всички честоти извън този диапазон. Често срещаният шум в ЕКГ сигнала се нарича смущения в електропровода, който възниква при приблизително 60 Hz и се отстранява с филтър с прорез. Тези три компонента работят едновременно за почистване на ЕКГ сигнал и позволяват по -лесно тълкуване и диагностициране и ще бъдат моделирани в LTspice за тестване на тяхната ефикасност.

Стъпка 1: Изграждане на инструментален усилвател (INA)

Изграждане на инструментален усилвател (INA)
Изграждане на инструментален усилвател (INA)

Първият компонент на пълното устройство беше инструментален усилвател (INA), който може да измерва малки сигнали, открити в шумна среда. В този случай беше направена INA с висока печалба (около 1 000), за да позволи оптимални резултати. Показана е схема на INA със съответните стойности на резистора. Печалбата на тази INA може да бъде изчислена теоретично, за да се потвърди, че настройката е валидна и че стойностите на резистора са подходящи. Уравнение (1) показва уравнението, използвано за изчисляване, че теоретичната печалба е 1 000, където R1 = R3, R4 = R5 и R6 = R7.

Уравнение (1): Gain = (1 + (2R1 / R2)) * (R6 / R4)

Стъпка 2: Изграждане на лентовия филтър

Изграждане на лентовия филтър
Изграждане на лентовия филтър

Основен източник на шум включва електрически сигнали, разпространяващи се през тялото, така че индустриалният стандарт е да включва лентов филтър с гранични честоти от 0,5 Hz и 150 Hz, за да премахне изкривяванията от ЕКГ. Този филтър използва високочестотен и нискочестотен филтър последователно за елиминиране на сигнали извън този честотен диапазон. Показана е схемата на този филтър със съответните стойности на резистора и кондензатора. Точните стойности на резисторите и кондензаторите бяха намерени с помощта на формулата, показана в уравнение (2). Тази формула е използвана два пъти, една за честотата на прекъсване на високите честоти от 0,5 Hz и една за честотата на прекъсване на ниските честоти от 150 Hz. Във всеки случай стойността на кондензатора беше зададена на 1 μF и стойността на резистора беше изчислена.

Уравнение 2: R = 1 / (2 * pi * Честота на прекъсване * C)

Стъпка 3: Изграждане на Notch Filter

Изграждане на Notch Filter
Изграждане на Notch Filter

Друг често срещан източник на шум, свързан с ЕКГ, е причинен от електропроводи и друго електронно оборудване, но елиминиран с филтър с прорез. Тази техника на филтриране използва високочестотен и нискочестотен филтър паралелно за отстраняване на шума конкретно при 60 Hz. Показана е схемата на назъбения филтър със съответните стойности на резистора и кондензатора. Точните стойности на резистора и кондензатора бяха определени така, че R1 = R2 = 2R3 и C1 = 2C2 = 2C3. След това, за да се осигури гранична честота от 60 Hz, R1 беше зададен на 1 kΩ и уравнение (3) беше използвано за намиране на стойността на C1.

Уравнение 3: C = 1 / (4 * pi * Пределна честота * R)

Стъпка 4: Изграждане на пълната система

Изграждане на пълна система
Изграждане на пълна система

И накрая, трите компонента бяха комбинирани, за да се гарантира, че цялото пълно устройство функционира правилно. Конкретните стойности на компонентите не се променят, когато цялата система е внедрена, а параметрите на симулацията са включени на Фигура 4. Всяка част е свързана последователно помежду си в следния ред: INA, лентов филтър и филтър с прорези. Докато филтрите могат да се сменят, INA трябва да остане като първи компонент, така че усилването може да възникне, преди да се извърши филтриране.

Стъпка 5: Тестване на всеки компонент

Тестване на всеки компонент
Тестване на всеки компонент
Тестване на всеки компонент
Тестване на всеки компонент
Тестване на всеки компонент
Тестване на всеки компонент

За да се провери валидността на тази система, всеки компонент първо беше тестван отделно, а след това цялата система. За всяко изпитване входният сигнал беше настроен да бъде в типичен диапазон от физиологични сигнали (5 mV и 1 kHz), така че системата да бъде възможно най -точна. За INA бяха завършени AC прочистване и преходен анализ, така че усилването може да бъде определено с помощта на два метода (уравнения (4) и (5)). И двата филтъра бяха тествани с помощта на променлив ток, за да се гарантира, че граничните честоти се появяват при желаните стойности.

Уравнение 4: Усилване = 10 ^ (dB / 20) Уравнение 5: Усилване = Изходно напрежение / Входно напрежение

Първото показано изображение е променливотоковото сканиране на INA, второто и третото са преходните анализи на INA за входното и изходното напрежение. Четвъртият е AC sweep на лентовия филтър, а петият е AC sweep на notch филтъра.

Стъпка 6: Тестване на пълната система

Тестване на цялата система
Тестване на цялата система
Тестване на пълната система
Тестване на пълната система
Тестване на цялата система
Тестване на цялата система

И накрая, цялата система беше тествана с променлив ток и преходен анализ; обаче входът към тази система беше действителен ЕКГ сигнал. Първото изображение по -горе показва резултатите от AC прочистването, докато второто показва резултатите от преходния анализ. Всеки ред съответства на измерване след всеки компонент: зелен - INA, син - лентов филтър и червен филтър с прорези. Крайното изображение увеличава една конкретна ЕКГ вълна за по -лесен анализ.

Стъпка 7: Заключителни мисли

Като цяло тази система е проектирана да приема ЕКГ сигнал, да го усилва и да премахва нежелания шум, така че да може лесно да се интерпретира. За пълната система са проектирани инструментален усилвател, лентов филтър и филтър с прорез, като са дадени специални конструктивни спецификации за постигане на целта. След проектирането на тези компоненти в LTspice, беше проведена комбинация от AC прочистване и преходни анализи, за да се провери валидността на всеки компонент и на цялата система. Тези тестове показаха, че цялостният дизайн на системата е валиден и че всеки компонент функционира според очакванията.

В бъдеще тази система може да се преобразува във физическа верига, за да се тестват, докато са налични ЕКГ данни. Тези тестове биха били последната стъпка при определяне дали проектът е валиден. След като бъде завършена, системата може да се адаптира за използване в различни здравни заведения и да се използва, за да помогне на клиницистите да диагностицират и лекуват сърдечни заболявания.

Препоръчано: