Wang Hao, Chen Shaoyong, Wang Jia droit, Huangqi juin
(Wuhan Institut des sciences physiques et de l'Université de technologie, Wuhan 430072, Chine)
Fournit une base de SoC et sans contact en utilisant des signaux physiologiques de détection multi-dimensionnelle de PVDF avec l'algorithme de traitement en temps réel du matériel. L'obtention de signaux physiologiques à partir d'une bande de capteur à film piézoélectrique PVDF, après l'extrémité avant de l'amplification de charge, à filtrer les échantillons de l'ADC dans le dispositif logique programmable FPGA. Pipeline algorithme de conception, l'extraction d'une valeur de caractéristique du signal physiologique, l'indice de mouvement de corps composite est calculée, les résultats du calcul par le matériel de réception des Nios processeur soft-core, l'identification finale de l'état de sommeil. Le spectacle de comparaison expérimentale que cet algorithme peut reconnaître dans les 19 ms Limb rythme pendant le sommeil humain, la respiration normale, apnée trois états, ce qui réduit considérablement le traitement logiciel de temps tout en fournissant des preuves pathologiques pour les médecins à diagnostiquer l'apnée du syndrome, une valeur de référence en termes de clinique et de soins à domicile de l'hôpital.
Sans contact, la technologie du matériel pour atteindre, le sommeil, l'apnée
CLC: TN911; TP391
Code de document: A
DOI: 10,16157 / j.issn.0258-7998.166939
format de citation chinois: Wang Hao, Chen Shaoyong, Wang Jia droit, etc. Les algorithmes de reconnaissance de l'état de sommeil sans contact que le matériel mis en uvre Technologie électronique, 2017,43 (8): 62-65.
Anglais format de citation: Wang Hao, Chen Shaoyong, Wang Jiaquan, et al. Mise en oeuvre matérielle de l'algorithme de discrimination d'état de sommeil discret .Application Technique électronique, 2017,43 (8): 62-65.
0 introduction
Avec le développement rapide de la société, la qualité des problèmes de sommeil sont des gens de tous âges qui sévit. Ces dernières années, de fréquents patients d'âge moyen avec le syndrome d'apnée du sommeil, qui est un trouble du sommeil lorsque l'un des respiratoires du sommeil arrêté. La raison la plus courante est que l'obstruction des voies aériennes supérieures, souvent fort ronflement, corps tics ou le bras oscillant fin. Les défauts associés à l'apnée du sommeil, sieste pendant la journée, la fatigue et bradycardie ou troubles du rythme cardiaque et de l'état d'excitation EEG.
Les symptômes d'instrumentation biomédicale sensiblement classiques déterminées en utilisant les techniques de détection de contact, dont la principale caractéristique est par l'intermédiaire d'électrodes multi-conducteurs, de manière à atteindre le but de détecter des signaux physiologiques, tels que le volume clinique de mesure du rythme respiratoire mesure de respiration, la méthode de mesure de la fréquence cardiaque d'impulsion photoélectrique ou analogue. Ces trois méthodes présentent des inconvénients, tout d'abord, une certaine contrainte sur le corps humain, la personne mesurée ne peut pas être libre de mouvements du corps, deux de ces méthodes de surveillance de contact reposent principalement sur des électrodes ECG fixés au corps pour acquérir un signal, directement sur la peau humaine le contact est pas propice à des mesures à long terme, le troisième est un traitement logiciel de longue date, et ne peut pas fournir des mesures rapides et précises. En raison de ses conditions de contrainte sur l'objet, mais limite également la portée de son application.
Le sommeil surveillance de la qualité, la conception sans contact est nécessaire. Dans le présent document, la détection sans contact, en respectant l'algorithme dans les idées de conception du matériel, l'analyse BCG signal de caractéristique d'extraction de valeur par le composant principal; pipelining accélérée lorsque le mouvement du corps de l'indice composite calculé, avec des traverses d'identification de noyau mou Nios embarqués flexibles reposant état, la détection automatique du signal d'attaque cardiaque, le matériel et le logiciel SoC co-conception réduit la surface du système, ce qui réduit le temps de sommeil taux de précision de la reconnaissance de motif de jusqu'à 97%.
Un algorithme d'identification du sommeil sans contact
1.1 algorithme et processus de conception
Accumulés à partir du PVDF sur le signal multidimensionnel comprend des informations physiologiques, y compris la fréquence cardiaque, la respiration, le BCG et des signaux de mouvement de corps. Lorsque l'apnée événements se produisent, une quantité efficace de signaux mélangés avec d'autres facteurs. Pour distinguer l'apnée, la respiration et le rythme normal du corps, en utilisant le module principal de l'extraction des composants de signaux caractéristiques de séparation efficace. Sur la base de l'écart type du signal synthétisé valide corps Index, le module de détermination de seuil de sommeil finale pour la détermination de l'indice, le cas où le patient de reconnaissance de formes. Conception d'algorithmes comme le montre la figure.
Le flux principal du signal de traitement basé sur les quatre étapes consistant à: extraire des signaux de BCG PVDF acquise, analyse en composantes principales et des segments de données, le corps de synthèse de l'indice, le mode de sommeil est déterminé. Dans l'algorithme pour une période de 60 s, R_PVDF signal original est échantillonné par le PVDF ADC, RESP écoulé 30 Hz filtre passe-bas numérique (étape 37, le IIR Butterworth) du signal de PVDF après le module principal de l'analyse des composantes des deux signaux processus, tout en réduisant la dimension de données, extrait la valeur propre maximale, puis calculer l'indice composite et seuil adaptatif de mouvement corporel, il est déterminé que l'état de sommeil du dernier patient.
1.2 acquisition du signal BCG
Module de commande de logique représenté sur la figure 2, pour des données d'acquérir rapidement dans l'ADC de sommeil, connecteur clk broche c3 horloge 50 MHz, comme le module horloge interne. Le module de modèle de la machine à états finis est conçu pour préparer pur code Verilog, cycles d'horloge boucle 46 toujours sous l'instruction de guidage, l'extrémité de la broche de AD_DATA finale du cycle de 940 ns pour la décharge de 12 données de signal de BCG.
1,3 Indice composite et le mouvement corporel seuil adaptatif
Après principaux segments d'analyse et de données de composantes 10, PC1R_PVDF PC1RESP et il est divisé en six 10 du signal de période. décision de seuil adaptatif avant, chacun 10 des données de collecte de PC1RESP a été calculée en utilisant la formule d'écart-type, le mouvement du corps composite dérivé indice . Synthèse de l'index de mouvement corporel formule suivante:
Les expériences montrent que beaucoup ont également signal normal de mouvement du corps reposant stade de sommeil, afin de réduire la reconnaissance du syndrome d'apnée insuffisante, en utilisant un cycle de calcul de la valeur moyenne de signal de seuil adaptatif. Avec cette méthode, chaque ensemble de données peut être obtenu 60 d'une valeur de seuil adaptative, de sorte que le taux de faux positifs est réduite de manière significative, le seuil adaptatif est calculé comme suit:
1.4 Mode Veille jugement
Et en utilisant les paramètres de bande i j capteur PVDF peut déterminer l'état de la personne qui se trouve actuellement, selon la condition de détermination de classement de priorité comme suit (la tension de sortie maximale de 5 V):
Conditions 1: i > 40% x la tension de sortie maximale (rythme physique)
Conditions 2: j > 70% x la tension de sortie maximale (respiration normale)
Condition 3: 10% × v < j < 70% x la tension de sortie maximale (apnée)
Conditions 4: j < 10% × v (congé)
2 algorithme dans la réalisation matérielle
2.1 Cadre système et processus de conception
La conception globale du système représenté sur la figure 3. Ce système d'ensemble est divisé en deux parties, un circuit d'acquisition signal analogique frontal, et la seconde, une extrémité arrière et un algorithme de commande logique numérique en matériel. La partie d'extrémité avant de la bande de capteur comprennent PVDF, préamplificateur, un filtre passe-bas, l'échantillonnage de l'ADC, la partie d'extrémité arrière sont de conception du matériel pur Verilog qui comprend la commande logique, le stockage de données, l'algorithme dans le matériel, le traitement par le intégré FPGA NIOSII est construit commandes du système de logiciel de l'affichage à cristaux liquides. quartz externe 50 MHz fournit un arbre d'horloge global pour l'ensemble du système.
flux de conception de l'ensemble du système: tout d'abord compléter la conception de circuits de systèmes matériels, mise en page de puce en utilisant Designer Altium, puis utilisez la commande logique complète Verilog HDL, les algorithmes de conception de matériel, la formation, la simulation et la synthèse dans la plate-forme Quartus, la plate-forme SOPC Builder CPU doux système complet approuvé, en utilisant l'algorithme SignalTap ModelSim et vérifié, et enfin téléchargé sur la carte de circuit FPGA via USB-Blaster.
Circuit d'acquisition de signal analogique frontal 2,2
L'acquisition de signaux physiologiques choisis bande mince PVDF piézo-électrique, placé à une position proche du cur humain matelas vertical. Puisque le corps humain signaux intrinsèques appartenant à la super-faible signal de fréquence, à la suite d'un utilisateur dans une posture de sommeil naturelle située au-dessus, transmis à partir du signal de charge est extrêmement faible, la force de tension normale entre 0 ~ 20 mV. Il est nécessaire que le signal physiologique est amplifié et filtré.
En utilisant un circuit de traitement de signal frontal LMV602 amplificateur à faible bruit de fonctionnement, la composition du circuit amplificateur de charge, un gain de 200 peut être prouvé meilleur SNR dans le déploiement de R1, la valeur de C1. Ce circuit utilise une seule alimentation, et 5 V à travers des résistances de division de tension, la borne d'entrée non inverseuse, pour produire 2,5 V palonnier effet de signaux physiologiques, ce qui élimine la nécessité d'une étape de conception séparée après que le circuit de redondance de-biche. Ce circuit est simple, parfait, peut le signal de tension amplifié à une conversion ADC approprié, circuit matériel spécifique représenté sur la figure.
Pour supprimer aliasing signal physiologique actif, 50 Hz interférence de fréquence de puissance, le circuit de filtre passe-bas du deuxième étage. fréquence de coupure à 3 dB:
Le circuit d'amplification peut être seulement 0,1 Hz ~ signaux 10 Hz, mais aussi de réduire considérablement l'interférence de fréquence de 50 Hz. L'amplitude du signal de sortie filtré est 0 ~ 2,5 Vpp, et par conséquent la puce 12 bit AD la précision de ADS7818, la tension de référence est de 2,5 V-puce, un condensateur externe relié au pied de choc, de sorte que le travail de AD. ADS7818 plage de tension d'entrée est de 0 ~ 5 V, 2,5 V par le poussoir, pour répondre à la plage de l'échelle des échantillons de la MA.
Conception 2.3 accélération matérielle
matériel de processus pipeline algorithme de conception, d'abord définir un 12 registres de bits 20 à 10 s données stockées PVDF est segmenté, puis les données sont transférées à des multiplicateurs 20 LPM_MULT racine carrée c2 sous l'action de l'horloge, la 20 est un additionneur d'entrée deux PARALLEL_ADD dernier noyau IP d'appel intégré FPGA ALTSQRT racine carrée, le résultat final est calculé par le mouvement du corps composite indice .
La conception réelle est opération en pipeline de la série pour l'opération de conversion parallèle, l'algorithme de chemin de retard de logique combinatoire est divisé de façon systématique, et insérée entre les parties intermédiaires respectives des données de registres temporaires, un signal d'horloge est réduite par la combinaison longueur de chemin de retard de la logique, de sorte que les données à l'intérieur de l'unité de temps devient important, à savoir, le débit du circuit devient importante, de manière à améliorer la vitesse de l'algorithme.
Langue en utilisant le langage de description du matériel Verilog HDL, le processus de conception est terminée chez Altera Corporation Quaruts, la plate-forme Eclipse, et enfin téléchargé dans la carte via le port USB-Blaster.
2,4 co-traitement de base souple intégré
Au moyen d'une technologie programmable matériel reconfigurable Altera SoC FPGA lui-même et des caractéristiques de la présente algorithme noyau mou sur mesure embarqué Nios II, le processeur étant configuré par SOPC Builder, interfaces JATG, ROM, et la PIO générale, le rôle de l'horloge de l'interface algorithme est fourni au processeur de données pour la détermination finale Nios II, tandis que Nios II noyau mou bus Avalon à échanger des données avec l'intérieur de la ROM, SDRAM externe, flash et autres appareils, comme le montre la figure 5, la personnalisation du système.
Afin de faciliter le débogage au niveau du conseil d'administration, la conception de l'interface JTAG sur mesure. Cela peut être dans le développement de logiciels pour le processeur embarqué par le côté PC Nios II IDE (Integrated Development Environment), y compris l'édition, la compilation et le débogage des programmes. Par rapport avec le processus de développement intégré traditionnel, l'interface JTAG est compatible avec le logiciel Logic Analyzer SignalTap, peut effectivement saisir et d'afficher le signal en temps réel à l'intérieur de la puce, la profondeur des algorithmes d'analyse du sommeil.
Altera Nios II est l'introduction du système processeur RISC intégré SoC 32 bits est le noyau d'un noyau IP. avantages connexes sont l'architecture de jeu d'instructions 32 bits, 100% compatible avec le code binaire, la performance sur 200DMIPS.
3 validation et d'évaluation
Pour évaluer l'algorithme complet, en utilisant Altium Designer conception du système et la mise en page de PCB de schéma de circuit, la fabrication en utilisant PCB bord matériel d'or d'immersion, puce FPGA CycloneIV EP4CE15F17C8, système matériel téléchargé sur la carte de circuit via USB-Blaster, ses ressources occupation comme indiqué dans le tableau 1.
Selon les résultats d'une approche globale, on peut conclure que: l'algorithme est adapté pour la puce la plus FPGA, dans le cas du noyau dur et doux avec l'utilisation du taux d'occupation des ressources n'est pas élevé, offre un bon développement du développement des technologies de l'avenir pour identifier le sommeil et l'évolutivité.
En outre, sur Internet SingalTapII analyse logique analyseur logique, en utilisant le même ensemble de données du matériel et de l'évaluation des logiciels, les résultats présentés dans le tableau 2.
On a observé que le taux de reconnaissance est plus faible légèrement que l'algorithme du logiciel d'algorithme de matériel, qui est la LPM_MULT raison utilisée dans la conception, ALTSQRT autre module IP calcule la présence de flotteur « arrondi », ce qui provoque la division et résultat de l'opération racine carrée apparaît légèrement décalée, mais cette erreur est dans la plage acceptable, le temps de reconnaissance, seulement dans les algorithmes de matériel à seulement 50 MHz fréquence d'horloge de 19,72 ms à une identification complète, les logiciels de comparaison de 4,9 s, l'augmentation de la vitesse d'environ 25 fois.
Les données mesurées dans les résultats de la simulation figure ModelSim Altera de la plate-forme de co-simulation 6, après l'algorithme d'extraction, le traitement, le sommeil PVDF signal physiologique est finalement classé comme une respiration normale (respiration normale), Apneic événement (apnée), Mouvement du corps (membre rythme).
4 Conclusion
Dans cet article, un algorithme de reconnaissance de motif de sommeil sans contact, l'utilisation du système de ceinture de PVDF de détection sans contact pour construire le matériel pour l'acquisition de signaux physiologiques multidimensionnel en temps réel et le traitement, par ModelSim, la plate-forme de simulation de SignalTap, la reconnaissance dans un court laps de temps de l'algorithme 97% ou plus avec la précision de la reconnaissance. Ce pauses de conception à travers la complexité des dispositifs médicaux enfiler traditionnels faciles à porter, avec le petit volume, les caractéristiques en temps réel, et fournir une référence pour la prévention, le diagnostic du syndrome d'apnée, idéal pour une utilisation dans des applications médicales intégrées.
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