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使用Android手机和蓝牙进行心电监护
Samuel E. de Lucena, Daniel JBS Sampaio
电气工程系 巴西圣保罗州立大学
摘要：本文介绍了电路和软件的开发和测试，以便使用配备蓝牙的Android手机接收来自用户的输入心电图（ECG）信号， 并在手机屏幕上实时显示。该系统包括三个不同的子系统。第一个专用于调节模拟ECG信号，准备将其转换为数字世界。第二个包括微控制器和蓝牙模块。该装置对ECG进行采样，对样本进行序列化，并通过蓝牙模块将其传输到Android手机。第三个子系统是手机本身。写入手机的应用程序接收ECG样本并在屏幕上适当地绘制ECG信号以进行分析。ECG信号的良好质量允许识别心律失常。
关键词：心电图；Android；蓝牙；心脏病患者；无线医疗应用；家庭健康护理；嵌入式系
1 引言
在过去十年中，缺血性心脏病一直是全球最大的杀手之一。据世界卫生组织（WHO）统计，仅在2002年，就有720万人死于冠心病[1]尽管生活方式，食物选择以及其他因素对这一结果产生了一定的影响，不可否认的是，优质医疗保健服务会降低人群患心脏病（和其他疾病）的可能性，这是无可争辩的。
心电监护在预防心脏病和对心脏病患者保持监测等方面是非常有效的[2]。然而，心电监护的广泛使用依然任重而道远，特别是在发展中国家和贫穷国家。导致这一结果的原因有很多，心电图机的成本高，心电图设备庞大，心电图设备需要专业人士操作，还有其他领域（如教育和基础设施发展） 对有限国家预算的竞争需求。实际上，发达国家中很大一部分人也无力承担私人医疗保健。因此，改善上述情况必然需要降低医疗设备的成本。
低ECG监测设备成本的一种方法是在Android操作系 统下运行并配备无线蓝牙技术的无处不在的移动电话（和平板电脑）周围实现这些功能。除了降低ECG监测成本外，大量采用该技术还可能带来以下好处。患者可以在家中记录心电图，可以有效避开去往医院路上的繁忙交通。对于老年患者，慢性心脏病患者和生活在没有医生的农村的患者来说，这可能非常方便。根据美国食品和药物管理局（FDA）的数据来看[3]，家庭医疗保健是医疗器械行业增长最快的部分，这也许就是其中一个原因。
除了不再需要昂贵且笨重的传统ECG机器之外，基于移动电话的ECG监测设备还提供了患者心脏状况的即时警告。这种功能非常有效，因为危及生命的心律失常和心电图改变往往出现在突然的心脏病发作之前，这意味着患者能得到更加及时的治疗，从而大大提高存活率[4]。
日前，利用个人数据助理（PDA）手持设备[5]和手机将心电数据传输到个人计算机（PC）的移动心电图监测设备的研究工作有了初步进展[6]，但大多数研究人员更愿意研究基于Android操作系统并配备蓝牙无线技术的移动手机。
本文介绍了部署Android手机和蓝牙技术的心电监护系统的设计和评估。论文组织如下：第二部分描述了系统架构和设计方法。第三节显示结果和讨论，而第四节包含结论。
2 系统架构和方法
2.1 系统总览
设计的ECG监测系统包括三个不同的子系统，如图1所示。第一个子系统专用于处理模拟ECG信号，准备转换到数字世界。对于今天来说，这是必要的。
图1 基于Android手机的心电监护系统
移动电话不包括直接与来自外部世界的模拟信号接口的装置。第二个子系统由微控制器和蓝牙模块组成。该装置对ECG进行采样，对样本进行序列化，并通过蓝牙模块将其传输到Android手机。第三个子系统是手机本身。写入蜂窝电话的应用程序接收ECG样本并在屏幕上适当地绘制ECG 信号以进行分析。图2示出了连接到ECG监测系统的志愿者的图片。人们可以很容易地识别出图3中的系统部件。
LA电极
RA电极
RL电极
图2 连接到用户的基于移动电话的ECG监测模型
图3 基于手机的心电监护系统的特写
蓝牙模块
微控制器
2.2 通过蓝牙进行ECG采样和传输
10位ADC对150 Hz的ECG信号进行无限采样。用C语言编写的控制程序将输入的原始样本发送到嵌入式USART串行端口。该程序在传输之前将每个10位采样减少为对应的8位采样，只需丢弃两个不太重要的位。USART使用以下设置将样本序列化为每秒9600位：8位数据长度，无奇偶校验和一个停止位。收到从USART流出的比特后，蓝牙模块
（Linvor JY-MCU）将它们发送到空中，可以通过附近配备蓝牙的移动电话接收。然而，在进行任何数据传输之前， 必须完成蓝牙模块与移动电话蓝牙的配对。在微控制器上 运行的控制程序仅实现蓝牙模块（EGBT-046S AT命令集） 的数据表提供的命令，以建立与移动电话的通信。使用的模块是2级无线电（2.5mW功率和10m范围）。
2.3 Android手机
在该研究项目的实施过程中，商用的带蓝牙的Android手机（三星的Galaxy Ace，GT-S5830B，图3）成为目标手机。首先，App Inventor（万维网。appinventor.mit.edu）担任该研究项目的编程语言和IDE。它完全正确地工作，但由于它必须在线运行并且我们的实 验室开始面临互联网连接的不稳定性，我们的团队决定转 而使用基于桌面，免费且功能强大的IDE和编译器。我们 采用了Eclipse IDE（www.eclipse.org），并使用GCC的Java编译器（www.gcc.gnu.org）重写了整个Android手机应用程序。
填充移动电话的32位微控制器（几乎100％的微控制器是在ARM集团的许可下制造）的不断增强的令人惊叹的处理能力开辟了将非常复杂的信号处理算法包含在应用程序中的可能性。此外，对于Android手机，就像本研究中的情况一样，这个应用程序包含在移动设备中非常简单易行。然而，在该研究项目中， 应用程序专用于通过蓝牙无线电接收ECG样本并处理它们 以在移动屏幕上正确绘制ECG迹线。
3 结果与讨论
我们用了两个不同的系列测试来评估设计的ECG监测系统的性能。接下来的两个小节将详细介绍它们。
3.1 使用心律失常模拟器进行原型评估
评估波形记录仪器执行情况的一种有效方法是将已知信号注入其中，然后检查其输出，在这种情况下，检查记录波形的质量。测试信号必须具有高质量，并且跨越被测 仪器在现实世界中应该面对的所有频率和幅度值。已经部 署了行业标准ECG和心律失常模拟器，以评估原型作为ECG记录和监测系统的充分性。所使用的模拟器能够合成生理 质量的波形，并且被工业用作开发工具或服务工具（例如， 用于测试自动心律失常检测系统）。模拟器已经连接到原 型电极（RA，LA和RL），并且原型已经记录了超过二十种 不同的正常和心律失常的ECG波形。表I包含原型记录的波 形选择。通过集成开发环境（Eclipse IDE）上的功能，可以将这些波形直接从手机屏幕捕获到笔记本中，作为图像文件。
表I中的ECG使用标准心律失常命名法来识别。可以注意到，原型能够以高保真度记录几个ECG波形。这可以通过将模拟器的信号与相应的原型输出信号进行比较来观察。正如专家读者可以很容易地观察到的那样，原型能够对所 有关键波形细节进行高质量记录，这些细节在ECG分析中至关重要（即特征P波和T波以及正常和异常QRS复合体）。一个观察到的采样波形的退化表现为输入信号饱和。这可以在过早的心室收缩（PVC 2）和R-on-T 现象心律失常的记录中看到，其中典型的V样波在顶点上看起来有些圆形。这个问题的解决方案包括降低放大器增益，以及调整补偿到ADC之前的信号的偏移电压。
3.2 使用个人进行原型评估
本小节包含通过几个ECG记录进行原型定性评估的一些个人结果。一次一个人连接电极他的右腿，右臂和左臂，他的心电图记录。
在录音期间，这个人仍然坐在椅子上并被要求保持尽可能放松（如图2所示）。他们的年龄和体重分别为22至52岁，65至93公斤。他们都是男性，没有报告健康问题。
图5是一个快照（进入Eclipse IDE），显示了移动电话屏幕上第一个应用程序屏幕的用户界面。用户依靠名为蓝牙和ECG的按钮来将移动电话与ECG模块的蓝牙连接并分别获取ECG信号。到目前为止，Sp02，血压和温度功能还没有实现完成，我们会在后续的实验中逐步完善各项功能，后期会投入使用。
此外，尽管在该项目中尚未实施，但在移动电话内部运行的数字滤波器（作为ECG应用的一部分）可以非常有效地消除几种噪声类型。
表1 基于手机的心电图监测系统记录额模拟心律失常
4 结论
由于嵌入在手机中的微控制器具有惊人的处理能力， 这些设备类型的相对低成本， 显示器的高分辨率，Android操作系统的广泛使用，以及强大而又免费的开放存在 源IDE和编译器，Android手机将在未来几年几乎必然会成为家庭医疗保健场景的一部分。
如前所述，这可以为患者和医疗保健系统带来一系列变革。降低成本和减轻患者生命是两个主要优势。例如， 进行了大量研究以评估这些移动电话作为ECG监测设备的可行性。在这种情况下，患者将受益于他们可以即时记录他们的ECG并且这可能是至关重要的事实，只要在严重心脏事件中存活的机会随着采取行动的时间增加而减少。这项技术转变的另一个非常吸引人的特点是，它可以节省很多时间，避免病人到医院或医生办公室运送他们的检查。对于老年人和慢性心脏病患者来说，这是一个非常有吸引力居住在农村地区和小村庄的人口将有机会接触在大城市工作的专家。
本文介绍了一种基于手机技术的心电监护原型，该模型对心电图和心律失常模拟器产生的模拟正常和异常心电图进行了很好的表现。总体而言，原型可以在连接到多个人时在移动屏幕上呈现高质量的ECG迹线。所展示的原型取得的良好效果点燃了我们集团进一步改进项目的热情。我们认为以下功能是强制性的：
（1）实施心率计功能，这个简单的功能可以迅速通知患者和看护人员患者的心跳频率。
（2）实现12导联采集和显示功能。这是专家对心肌进行 诊断的基础。患者或看护人可以选择设备操作模式： 单导程监控或12导联录音。
（3）部署人工智能（AI）技术以自动检测和警告心脏威胁性心律失常和心脏病（例如ST段改变的检测。
（4）在实验室和现场进行进一步测试。
参考文献
[1] http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310.pdf （2014年9月11日访问）。
[2 ] G. Lanza，“心电图作为预测主要心脏事件的预后工具”，“心血管疾病进展”，第50卷，第5期。2007年2月，第87-111页。
[3] N. Belgacem和F. Bereksi-Reguig，“用于ECG和病人运动监测的蓝牙便携式设备”， Nature＆Technology Review，n。4,2011， pp.19-23。
[4] K. Liang，X。Zhang，Y。Wang，S。Huang，N。Guan，W。Pang，B.Li，and
[5] H. Chen，“基于蓝牙手机的便携式心电监护系统”，“医学与教育信息技术国际研讨会”（ITME），2011年第2期，第309-312页。
[6] Z. Yongning和Z. Guo，“基于掌上电脑的袖珍心电记录仪”， IEEE EMBS国际信息技术应用于生物医学会议，2000年，第110-112 页。
[7] M. Engin，Y。Yamaner和Z. Engin，“用于人体ECG测量的生物电测系统”，Measurement，v.38,2005，pp.148-153。
[8] DJ Harmah和D. Kathirvelu，“无处不在的基于机器人的小型心电监护系统”，（ICE-CCN）计算，通信和纳米技术新兴趋势国际会议，2013年，第117-120页。
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