生物医学信号处理ppt

生物医学信号处理在医学研究中，生物信号处理技术被广泛应用于生物医学信号的获取、分析和诊断。

这些信号可能来自于人体各个器官系统，如心脏、肌肉、神经等。

生物信号处理技术可以帮助专业医生对患者进行疾病诊断和治疗，带来精确、快速、可靠的结果，进一步提升临床医学的可靠性和准确性。

一、生物信号获取生物信号获取是一项十分重要的工作，它通常需要许多先进的技术，如生物传感器、放大器、滤波器、放大器等。

这些技术可以帮助医生们精确地测量生物信号，从而开展相关的医学研究。

以心电图信号为例，心电图信号是记录心脏活动的重要生物信号。

在获取心电图信号时，我们需要使用心电图设备，将心电图信号放大和过滤，去掉杂波和干扰，最终获得清晰准确的心电图。

通过对心电图的分析，专业医生可以判断患者的心脏是否出现了异常，以及异常的部位。

二、信号处理信号处理是指对采集的生物信号进行数字化处理，利用先进的算法和技术进行分析和提取有用信息。

从而可以得出患者的状态和疾病情况。

生物医学信号的处理方法包括数据预处理、特征提取和分类器设计。

数据预处理是指通过滤波、降噪等技术对生物信号进行预处理，提高信号质量和准确性。

特征提取是指通过从信号中提取出与疾病相关的生物数据特征，实现患者状态的分析和诊断。

分类器设计是指通过建立分类模型对数据进行分类，实现精确诊断。

三、应用领域生物医学信号处理技术已成为医学界一项重要的研究领域。

它广泛应用于心电图、脑电图、胃肠电图和脉搏波等生物医学信号处理上。

应用生物医学信号处理技术可以帮助医生更快速地进行疾病追踪、预测和防治。

心电图信号的处理是最常见的应用领域。

心电图信号可以帮助医生了解患者的心脏状况包括有问题的部位和程度。

通过特定的数据处理和算法分析，可以检测出心脏的异常情况，从而开展相关的治疗措施。

脑电图信号也是广泛应用的应用领域之一。

脑电图信号可以帮助医生进一步理解患者的神经系统情况，尤其是在神经科研究中具有重要的价值。

对于某些神经病患者，通过对脑电图的分析，也可以辅助医生对疾病的治疗和诊断。

第一章1、随机信号与混沌信号的异同：相同：不能准确预测未来值；不同：A、理论上，混沌信号是确定的，有下列特征：非渐近周期性无Lyapunov指数消失最大Lyapunov指数为正相同的初始值产生相同的轨迹C、随机信号是非确定的即使初始状态相同，一个随机过程也会产生不同的信号。

无确定的Lyapunov指数2、什么是生物医学信号？生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。

3、外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号有哪些？超声波、同位素、X射线、CT图像等4、随机信号与确定性信号的不同确定信号：有确定的函数关系，能准确预测未来随机信号：即使知道它过去的全部信息，也不能预测其未来值的一类信号5、什么是信号？信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。

6、由生理过程自发产生的主动信号有哪些？举例说明心电（ECG），脑电（EEG），肌电（EMG），眼电（EOG），胃电（EGG）等电生理信号还有体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号。

第二章1、混叠、泄露、栅栏现象是如何产生的？如何避免？当采样频率比信号最高频率的两倍要小时就会发生混叠现象，可以提高采样率来避免混叠现象。

如果要分析的信号是周期连续信号，就必须对该信号截取一段来进行分析，即加了一个窗，便会发生泄露现象。

要减少泄露可以通过加不同的窗函数来截取信号。

离散傅立叶变换是对离散时间傅里叶变换的采样，它只给出频谱在离散点上的值，而无法反映这些点之间的频谱内容，这就是栅栏现象。

改善栅栏效应的一种方法是信号后面补若干个零。

2、动计算的相位谱和使用FFT计算出来的为什么结果不一致?FFT为了快速计算进行了取舍，是存在误差的3、高密度谱和高分辨谱有啥区别呀？为什么补零不能提高分辨率呢？频域分辨率只和采样时间长度有关，采样时间越长，频域分辨率越高；时域分辨率只和采样率有关，采样率越高，时域分辨率越高补零仅是减小了频域采样的间隔。

生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域，旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。

发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。

研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘，生物医学知识的表示、推理和应用，以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。

研究方法生物医学信息学采用多种研究方法，包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等，以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。

应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用，如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。

前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步，生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用，为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。

02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域，涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。

蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域，与基因组学相辅相成，共同揭示生物体的生命活动规律。

基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息，蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物，二者相互关联，共同揭示生物体的生理和病理过程。

基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平，包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面，以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。

1.生物医学简述1.1生物医学信号概述生物医学信号是人体生命信息的体现，是了解探索生命现象的一个途径。

因此，深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法以及发展医疗仪器这一高新技术产业都具有极其重要的意义。

国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法的研究都给予极大的重视。

人体给出的信号非常丰富，每一种信号都携带着对应的一个或几个器官的生理病理信息。

由于人体结构的复杂性，因此可以从人体的不同的“层次”得到各类信号，如器官的层次、系统的层次以及细胞的层次,这些信号大致分为电生理信号、非电生理信号、人体生理信号、生化信号、生物信息以及医学图像[1]。

1.2生物医学信号的特点生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。

⑴信号弱，如心电信号在mV级，脑电信号在µV级，而诱发电位信号的幅度更小。

⑵噪声强，人体是电的导体，易感应出工频噪声；其次是信号记录时受试者移动所产生的肌电噪声，由此引起电极移动所产生的信号基线漂移。

另外，凡是记录中所含有的不需要成分都是噪声，如记录胎儿心电时混入的母亲的心电。

⑶随机性强且一般是非平稳信号，由于生物医学信号要受到生理和心理的影响，因此属于随机信号。

⑷非线性，非线性信号源于非线性系统的输出，人体体表采集到的电生理信号都是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加的结果，因此这些信号严格地说都是非线性信号，但目前都是把他们当作线性信号来处理[2]。

2.生物医学信号的检测生物医学信号检测是对生物体中包含地生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化地技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域。

绝大部分生物医学信号都是信噪比很低地微弱信号，且一般都是伴随着噪声和干扰地信号,对于此类信号必须采用抑制噪声地处理技术。

生物医学信号处理基础
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一、基本概念
1、生物医学信号处理
生物医学信号处理是一门复杂的学科，它系统性的研究生物医学信号的检测、隔离、采集、解析、存储、显示、处理和分析，以提取特定的物理、生理和活动信息，以支持临床诊断和科学研究。

2、生物医学信号处理的基础
(1)基本概念：生物医学信号是指在生物物质生物活动过程中所产生的电信号，它以简单的二进制编码的格式组成，指的是由其他信号分析和处理系统把检测到信号的时间特性转化为数字形式的振幅，用于有效表达特征性，研究生命现象，也可以用于模拟模型的建立和验证。

(2)物理概念：生物信号处理的根本是物理学，物理学有关的知识可以帮助我们更好的理解临床现象，并把信号处理过程中所产生的数据更有效地分析处理，使我们更好的了解生物系统。

(3)生理学概念：生理学概念是生物医学信号处理的基础，它包括了生物体的细胞、器官和系统，以及各种生理活动状态和参数的描述，如失衡参数、非平衡参数等。

这些概念可以帮助我们理解生物活动的基本过程。

二、信号源与检测原理
1、信号源
生物医学信号的源是生物体内的电活动，如心电、脑电、肌电等。

2、信号检测原理
(1)模拟信号检测：
模拟指示器的信号检测原理是：用模拟量的传感器，将物理量（温度、压力、电阻、流量等）转换成模拟电压信号，再将模拟电压信号转换成数字信号，以便更方便的进行后续处理。

(2)数字检测：
数字指示器的信号检测原理是：直接把物理量转换成数字信号，再进行处理，这种信号可以直接作为计算机的输入信号，进行计算处理。

生物医学信号处理一、什么是生物医学信号处理生物医学信号处理是一种利用计算机对采集到的生物医学信号进行分析与处理的技术。

生物医学信号是指由人体的生理活动所产生的电信号、声波信号、磁信号等，其包含着人体的生理状况及病理变化信息，并可以用于诊断、预防和治疗疾病。

生物医学信号处理可分为两个方面：一是对生物医学信号的采集、预处理、特征提取和分类诊断等，另一个方面是对生物医学图像的分析与处理。

这两个方面都为生物医学领域的医学研究与临床应用提供强大的技术支持。

二、生物医学信号处理中的主要技术1.生物医学信号处理的采集技术生物医学信号的采集要求高精度、高灵敏度和高可靠性。

生物医学信号采集系统必须保证信号源的生物完整性和安全，但又不能对信号进行干扰或改变。

同时，采集系统还需要具有高分辨率、低噪声和高速采集等特点。

目前广泛使用的采集设备包括脑电、心电、心音、肌电、血氧和血压等。

2.生物医学信号处理的预处理技术生物医学信号处理的预处理技术是指在采集到信号后，先对其进行预处理以提高信号的质量和对后续处理步骤的准确性。

预处理技术主要包括滤波、降噪、降采样和放大等技术。

其中，滤波技术可以用于滤除不必要的噪声和干扰信号，降采样则可以降低采样率并减少信号数据量，放大可以将信号放大到适合后续处理步骤的水平。

3.生物医学信号处理的特征提取技术特征提取技术是指从复杂的生物医学信号中提取有用的信息。

这些信息可以用于特征识别和分类器中。

常见的特征提取技术包括时域分析、频域分析、小波分析和模型拟合。

这些技术可以用于提取生物医学信号的幅度、频率、相位、功率谱和特征点等信息。

4.生物医学信号处理的分类诊断技术分类诊断技术可以把生物医学信号划分为正常和异常信号，并根据信号的特征和分类规则进行病情诊断。

常见的分类技术包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类和决策树等。

5.生物医学图像处理技术生物医学图像处理技术主要指对由各种设备如X射线、CT、MRI、PET等采集到的各种图像进行处理和分析。

百年总计(1901-2000)91（届次）100%Ⅰ属于BME范畴1618 %Ⅱ与BME密切相关1314 %Ⅲ不采用BME方法、技术、3943 %设备与材料就不能完成的Ⅳ与BME无关的2325%第一章生物医学信号处理概述一、生物医学信号的分类常见信号举例心电信号（ECG）Waves and intervals：心室肌细胞动作电位的Schematic representationof normal ECGAnimation of a normal ECG wave几种主要的EEG波形棘波和尖波脑电信号（EEG）发作间期癫痫样波形（左侧前颞有散在3Hz尖慢复合波）肌电信号（EMGEMG 信号在康复工程中得到应用。

心音是由心肌、血液、瓣膜和大血管的机械振动所产生，心血管病变常首先引起心音成分的改变。

和快波两种成分。

狗的胃窦上记录到的胃电波形耳声发射信号：(Otoacoustic Emission，幅度为均值为0，方差为的白噪声。

),0(:2σN A 2σ离子通道电流信号：pA(皮安，10-12A)被干扰的心电信号a.工频干扰；b.肌电干扰；c.呼吸的干扰间隔、Q-T间段形态检测和计算；Noise reduction of ECG举例2：生物特征识别(Biometrics)⏹利用人体自身所固有的生理/行为特征，对每一个具体的人作鉴别。

⏹生理特征：指纹、步态、语音、虹膜⏹优点：不会丢失、遗忘和伪造The basic block diagram of a biometric system。