血液樣品流速測量系統(tǒng)的設(shè)計

摘 要：為了采集血液樣品在毛細(xì)玻璃管中的流動速度曲線，本文介紹了基于線陣CCD的血液流速測量系統(tǒng)，并提出了滑窗相減算法處理線陣CCD視頻信號，它可以用來快速獲得帶有系統(tǒng)誤差的圖像邊緣位置，并且在速度計算過程中，抵消該邊緣點的誤差。算法的處理過程為：首先需要對CCD輸出的每一幀信號中的灰度值做間隔象元相減，然后對相減結(jié)果絕對值化，再設(shè)置合適閾值二值化，這個過程已經(jīng)抑制了低頻的灰度值起伏，同時利用二值化后信號的特點，排除高頻的雜散噪聲，確定帶誤差的血樣邊緣位置，最后對一系列位置量做差分就可以得到去除誤差的血樣流速。

關(guān)鍵詞：流速；線陣CCD；邊緣檢測；現(xiàn)場可編程邏輯門陣列

中圖分類號：TP391

血液粘度是衡量血液流動性的一項綜合指標(biāo)。作為醫(yī)療檢查的一個重要項目，血液粘度的異常通常會指示人體的某些病變[1]。測量血液粘度的儀器稱為血流變儀，當(dāng)前廣泛使用的血流變儀有兩種：旋轉(zhuǎn)式血流變儀和壓力傳感器血流變儀，但是這兩種儀器都笨重而且測量耗時較長?？紤]到血液樣本粘度越大，其流速越慢，因此，通過獲得測量血液樣本在一定條件下的流動速度曲線，也可以計算得到血液粘度。本文將介紹一種血樣本流速測量系統(tǒng)及其測量方法。

1 血液流速測量系統(tǒng)及其工作原理

在線陣CCD檢測系統(tǒng)中，被測對象在CCD像素上成像，以線陣CCD作為光電傳感器接收被測對象的圖像信號。CCD傳感器將被測對象的光學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換為電平信號，其中每個電平的大小對應(yīng)于像素所接收光強(qiáng)的強(qiáng)弱，信號輸出的時間順序?qū)?yīng)著像素的位置順序。一般來講對CCD輸出的電平信號需要經(jīng)過濾波、放大、AD轉(zhuǎn)換后成為離散的灰度值，最后進(jìn)入嵌入式處理器分析處理。

圖1 測量系統(tǒng)框圖

如圖1所示，血液樣品在一個恒定壓力F的作用下進(jìn)入毛細(xì)玻璃管，血液邊緣以某種變化的速度向前運動，玻璃管橫置于光源和線陣CCD之間，CCD對該流動過程不斷拍照，在第i次掃描時（即第i張照片），血液邊緣處于第Pi個象元。由于血條的覆蓋，將導(dǎo)致被覆蓋的CCD象元輸出灰度值較低，未被覆蓋的將輸出較高灰度值。由于CCD掃描間隔固定為T，每個象元長度固定為L，因此Pi數(shù)組實際代表了血樣邊緣的離散位移，對位移做差分即可得到離散的速度?？梢?，象元長度L越?。捶直媛试礁撸┖蛼呙栝g隔T越小，得到的離散速度精度越高，越接近連續(xù)的實際情況，但L和T的減小增加了所需要處理的數(shù)據(jù)量和處理速度，提高了對系統(tǒng)的要求，因此問題歸結(jié)于快速，準(zhǔn)確的定位到邊緣Pi。

2 滑窗相減法

實際查看波形后發(fā)現(xiàn)，漸變區(qū)具有良好的線性，即便采用直線擬合法，得到的邊緣點距漸變區(qū)幾何中點非常近[4]，這也是直線擬合法的基礎(chǔ)，邊緣點和漸變區(qū)幾何中點的差值可以認(rèn)為是系統(tǒng)誤差，由公式（4）可以看到，這個誤差在速度測量中被抵消了?？紤]間隔2K個象元相減，對相減的結(jié)果設(shè)定閾值，就可以找到幾何中點。具體過程為：取漸變區(qū)幾何中點P，將其定為邊緣位置，漸變區(qū)寬度為2K，再設(shè)定一個窗口，窗口寬度為2K，窗口的右邊從V1開始，將窗口沿著CCD輸出灰度向右滑動，每滑動一個象元，令窗口右邊沿灰度值減去左邊沿灰度值，由于在前2K個灰度窗口左邊沿尚沒有有效值，則將被減數(shù)設(shè)置為V1，得到

（1）

接著設(shè)定一個閾值Vcomp，它的值為

Vcomp=（Vp+k-Vp-k）/2 （2）

利用Vcomp對|QN|二值化，得到RN，

（3）

假設(shè)存在1個象元的足夠大的雜散噪聲，RN將出現(xiàn)1對寬度均為1的干擾脈沖，由于漸變區(qū)得到的脈寬為2K左右，設(shè)置一個合適的閾值E做脈寬判定，對RN中脈寬小于E的脈沖忽略，直到找到一個脈沖寬度大于或等于E，判定該脈沖為漸變區(qū)脈沖，它的上升沿所在的象元個數(shù)即為邊緣所在的位置Pi。

為了計算速度，考慮到CCD每兩次掃描間隔時間為一個固定時間T，對Pi做差分運算，即

Si=Pi+1-Pi （4）

它表示在T時間內(nèi)，邊緣位移了Si個象元距離，雖然每個Pi并非真正的邊緣點，但是它包含了對真實點的固定的系統(tǒng)誤差，減法之后，這個誤差就被抵消了，因而得到的速度量Si是準(zhǔn)確的。設(shè)每個象元長度為L，則得到離散的流速曲線為

Ai=Si*L/T （5）

3 結(jié)束語

為了測量血液樣品的流動速度，本文分析了現(xiàn)有的線陣CCD輸出處理方式，提出了滑窗相減法來快速地定位邊緣位置，運算不但能減弱光源的影響，而且可以有效抑制低頻噪聲，通過計算脈沖寬度，設(shè)置合適的閾值Vcomp和K，可以找到特定的漸變區(qū)，有效抑制了高頻的雜散噪聲，同時，設(shè)計的結(jié)構(gòu)保證了系統(tǒng)的低消耗和高實時性，最后，為了驗證方法的有效性，筆者利用Verilog HDL語言實現(xiàn)了該算法，并對其進(jìn)行了仿真和實際測試，得到了滿意的結(jié)果。最終的結(jié)果顯示，滑窗法系統(tǒng)占用FPGA邏輯單元195個，仿真時該算法確定邊緣點僅消耗9個時鐘，速度誤差為±7um/ms。

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作者簡介：李純陽（1988-），男，四川達(dá)州人，通信與信息工程學(xué)院在讀碩士研究生，2011年于成都理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，主要從事嵌入式系統(tǒng)、信號檢測和處理等方面的研究。

作者單位：重慶郵電大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究中心，重慶 400000；重慶大學(xué)生物工程學(xué)院，重慶 400000