生醫信號處理

生物医学信号处理

针对不同的生物医学信号，如心电图(ECG)、脑波图(EEG)、肌电图(EMG)，有不同的算法设计，一方面提取出信号特征，另一方面有效的消除信号噪声。由于生物医学信号通常是非稳态信号(non-stationary signal)、时变率高，较不适合使用傅立叶转换分析，使用时频分析方法或小波转换较能精确描述每个时间点的频率、波形变化。如小波转换可保留接近原始信号成分的低频讯号，以及分离出疑似噪声的高频讯号，对于即易受噪声干扰的生物医学信号来说相当适合。

脑波图(EEG)信号处理

脑波图的纪录可分为两种：脑电波与脑磁波。前者测量大脑皮质的电流，后者则测量脑磁波。大脑皮质电流是由细胞群之间电位差所造成，为细胞外的电流。而在神经活化、产生电讯号的时候，会因法拉第第一定律产生磁场变化，磁场讯号变化大小即为脑磁波。通常会将EEG讯号标注刺激(stimulus)、自发动作(event)或反应(response)等基点，取固定的时间间距中的讯号，再配合PCA(Principle Component Analysis)及ICA(Independent Component Analysis)确认正确发出讯号的时间点、波频和传递方向。
人脑中有许多不同频率大小的功能区域性脑波律动(Brain Rhythm)，如：感觉运动区的Mu Rhythm频率约在10~20Hz之间、枕叶视觉区的Alpha Rhythm约为10Hz。借由判定特定区域脑波图的讯号组成，可推测出该区域功能。

肌电图(EMG)信号处理

骨骼肌收缩时会产生一动作电位，收缩幅度越大、运动越大则该电位振幅越大，肌电图即是纪录骨骼肌动作电位变化。肌电图可用来判别肌肉的疲惫程度，借由时间域上的分析可监控可能状况和周边疲惫，而频率域上的分析则可了解运动单元的激发率。目前在时域及频域分析上已有多项指标可做为医疗运用参考。时域指标包含振幅均方根值(root mean square，RMS)、积分肌电图(integral electromyography，IEMG)、经全波整流之肌电活动(Electrical Activity，EA)。而频域则有平均功率频率(mean power frequency，MPF)及中位频率(median frequency，MDF)……等指标。

生物医学信号的特性

信号是由一个或多个变量组成，携带有用资讯的函数。如果有一个信号，是从某个生命系统（生物）上记录而得，并且能传达有关该生命系统的状态或行为的资讯，则我们称此信号是生物医学信号。例如，病人的体温记录、放置在头皮上的电极的电压记录，以及X射线吸收从CT扫描获得的空间图案 皆是生物信号。
信号可以是一维的，如果他们依赖于一个单一的变量，如时间，或多维如果他们取决于多个变量，如空间坐标生物医学信号，是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。

信号处理的观念──选择性地消除资讯

信号处理的本质其实是选择性地消除资讯，这原因往往不是因为信号传达了与我们不相关的资讯，或是我们感兴趣的资讯，而是信号中本就混杂了各种资讯。例如，脑电图（EEG）的志愿测试者，其头皮的电生理活动记录，也许就沾染了心电信号和无处不在的60Hz交流电力线信号。
什么构成了我们感兴趣的资讯？取决于特定的应用。例如，语音信号包含语言资讯（这句话说了些什么？）以及有关讲者（谁说了这句话？）的资讯。对前者（语言资讯）有兴趣的应用，很显然在自动语音内容识别系统，而后者（讲者资讯）将被讲者识别系统所重视。
信号处理是有目的地选择，从信号中消除特定不相关的资讯，以便更容易接触到人类观察者或计算机系统所感兴趣的资讯。

在生物医学信号处理中的几个阶段

在一个典型的生物医学应用中，信号处理可包括四个阶段：数据采集（data acquisition）、信号调理（signal conditioning）、特征提取（Feature extraction）和决策（decision making）。
数据采集的目的是捕获信号，并以适合于计算机处理的形式进行编码。在这个阶段中，主要关心的是避免遗失有关的信号资讯。
信号调节的目标是消除或减少所收集到信号的外来成分，如从该信号的噪声（noise）。通常情况下，这个工作会利用线性滤波器，有时，会与非线性运算子组合使用。主要目标是如何设计滤波器能让信号从噪声中独立出来的效果最好。
特征抽取的意思是分辨及量测少量的参数，或者在一个信号中，找出我们感兴趣的资讯的部分的最好特征。特征提取和信号调节之间的区别主要是在维度的改变。鉴于调节的结果，通常与输入信号具有相同的维度，而提取特征集合应该具有比输入信号低得多的维度，以促进储存，处理和可视化。例如：Principal component analysis（PCA）。此外，特征提取技术往往要考虑信号特性和特定于应用程序，而信号调节的方法则是非常普遍被使用于各种处理。
决策是生物医学信号处理的最后阶段，又名假设检验（hypothesis testing）。在临床应用中的行动方针尤其重要的，必须采取。它的目的是回答诸如“根据脑部扫描患者是否患有肿瘤？”或“根据心电图显示，病人的心脏跳动是否呈现一个具体的病理？”