一種高場強磁共振兼容心電采集與處理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

楊威，喻罡，王德峰

（1. 中南大學地球科學與信息物理學院，長沙410083；2. 香港中文大學深圳研究院，深圳418054）

1 引言

磁共振成像過程中的心電信號采集主要應用于三個領域。首先，在心血管磁共振成像（cardiovascular MRI）過程中，心臟和與之相連的血管的搏動在成像過程中會產生運動偽影，使用心電門控技術可以有效減少運動偽影[1]。其次，在功能磁共振成像（functional MRI）領域中，低頻范圍內的心率波動與血氧水平依賴信號（BOLD）的波動之間存在相關性，功能磁共振試驗中，采集心電信號可用于研究其與BOLD信號之間的聯(lián)系[2]。最后，磁共振環(huán)境下的心電采集還可用于生理監(jiān)護，磁共振成像安全委員會發(fā)布的關于磁共振成像過程中生理參數(shù)監(jiān)護的指導方針和建議表明，對于在麻醉狀態(tài)下的患者和危重患者在做磁共振檢查時需要進行生理參數(shù)監(jiān)護[3]。

高場強磁共振設備工作時產生的電磁場環(huán)境主要包括靜磁場，梯度磁場和射頻脈沖。在設計采集系統(tǒng)的過程中需要考慮以下兩個問題，首先是兼容性問題，在保證安全的條件下，心電采集系統(tǒng)和磁共振成像設備都能正常工作。目前臨床超導磁共振設備一般為1.5T和3T，鐵磁性物質在被磁場吸引時會成為潛在的危險品。由于電磁感應，導體在時變電磁場中會產生渦流，Kugel等人報道過因渦流的熱效應燒傷患者甚至引燃心電導聯(lián)線的事故[4]。另一方面，渦流產生的磁場會影響靜磁場的均勻性和射頻電磁場，從而使成像產生偽影和畸變。

其次是有效性問題，磁共振環(huán)境下心電傳感器采集到的信號不僅包含心電信號還含有磁共振環(huán)境產生的干擾信號。首先，磁流體動力學效應產生的電動勢會疊加在心電信號的ST段，在臨床環(huán)境下，心臟收縮期主動脈流加大的同時使得磁流體動力學電動勢加大，進而使得心電信號的ST段受到嚴重干擾。貝克等人指出在1.5T磁場環(huán)境能觀察到磁流體動力學效應的干擾[5～7]，這種不可逆的干擾使得磁共振環(huán)境下的心電信號只適用于心率監(jiān)護而不適用于心臟疾病診斷。射頻脈沖產生的電磁場會通過人體和傳感器耦合進入采集系統(tǒng)，1.5T的磁共振系統(tǒng)，其頻率范圍一般為44MHZ左右。最后，梯度磁場切換過程中通過電磁感應會在閉環(huán)回路中產生感應電動勢，由于梯度磁場切換時間從幾毫秒到幾十毫秒，因此產生的感應電動勢的頻率范圍也在幾赫茲和千赫茲，其頻率范圍覆蓋了整個心電信號的頻帶。

為抑制射頻脈沖產生的干擾，本文在系統(tǒng)的輸入端設計了預處理電路。為保證安全和磁共振的成像質量，系統(tǒng)不能進行磁屏蔽，因此梯度磁場的產生的干擾不可避免。為去除梯度磁場噪聲，Abacherli等人提出使用自適應濾波的方法[8]，自適應濾波需要同時采集多路信號，并選擇一路信號作為參考信號，這會提高電路系統(tǒng)的復雜性，從而使其抗電磁干擾能力降低。本文的方法是選用集成電路器件以簡化電路系統(tǒng)設計，受干擾的心電信號經過小波變換的方法處理后能夠穩(wěn)定地檢測出R波位置，可用于磁共振心率監(jiān)護和心電門控成像。

2 系統(tǒng)設計

本文設計的系統(tǒng)主要由前端采集和后端處理兩部分組成，前端采集部分佩戴在磁共振掃描區(qū)域的試驗者胸前。后端處理部分位于控制室內，將系統(tǒng)的后端處理部分放在控制室，可減少帶入磁共振室的電子設備。系統(tǒng)設計如圖1所示。

圖1系統(tǒng)設計框圖

根據電極之間的距離越小引入的電磁場干擾將越小的原則[9]，本文設計的電極安放方式如圖1所示，V1位于左鎖骨中線第二肋間，V2位于左腋前線第五肋間，V3為右腿驅動電極。前端采集模塊主要包括預處理電路，采集控制電路、電源管理電路和串口光信號發(fā)射電路。前端采集模塊和后端處理部分通過串口光纖通信，光纖通過波導孔從磁共振室進入控制室。光纖接收電路將串口信號轉換為USB信號傳送到上位機。上位機軟件使用LABVIEW開發(fā)，主要完成心電信號的實時處理、顯示和存儲任務。

3 心電電極選擇和心電導聯(lián)線設計

常規(guī)的Ag-AgCl金屬鈕扣心電電極含有鐵磁性物質會影響磁場的均勻性，并有大面積低電阻率的金屬材料會產生較大渦流，在磁共振環(huán)境下不僅會影響成像質量還極易發(fā)生危險[10,11]。本文選用了高阻抗3MTMRED DOTTM 2470可重復粘貼碳材料心電電極并設計了一款碳纖維材質的心電導聯(lián)線。

為達到抑制渦流的副作用的效果，高阻抗非金屬材質的心電導聯(lián)線比較適用于磁共振環(huán)境。Wendt等人提出使用石墨制作心電導聯(lián)線并用于其設計的心電采集系統(tǒng)裝置[12]，但石墨的延展性差，做成導線容易斷裂。本文設計的心電導聯(lián)線采用3K碳纖維，其電阻率（133Ω/m）要遠大于石墨（(8～13)×10-4Ω/m）。在心電采集系統(tǒng)中，由導聯(lián)線構成的閉環(huán)面積與導聯(lián)線長度成正比，該閉環(huán)在梯度磁場環(huán)境下會在前置放大器輸入端產生干擾電動勢[12]。為減小閉環(huán)面積，本文設計的心電導聯(lián)線長度為15cm（遠小于常規(guī)心電導聯(lián)線(3～3.4m)）。碳材料心電電極和碳纖維導聯(lián)線的總阻值（<30KΩ），并不會影響心電信號的幅度和質量，因為其阻值相對于前置放大器的輸入阻抗（>1000MΩ）較小。

4 電路系統(tǒng)設計

4.1 預處理電路

預處理電路的主要作用是抑制射頻干擾和過壓保護。本文使用片式磁珠和電容串聯(lián)接地構成低通濾波器，它等效于電感和電阻的串聯(lián)，但它比電感有更好的高頻濾波特性，因為其在高頻時呈現(xiàn)出高阻抗的特性。同時，本文使用雙向并聯(lián)二極管組成限幅電路，可通過的電壓幅值范圍200mV。

4.2 采集控制電路和電磁屏蔽設計

采集控制電路是電路系統(tǒng)的核心部分，該部分電路同時完成心電信號放大、ADC轉換和實時上傳任務。采集控制電路的模擬前端采用TI公司的ADS1291，該芯片功耗極低（335μW/通道）并具有高集成度的特點，其內部具有可程控放大器，右腿驅動和24位精度Δ-∑ADC。其共模抑制比為105dB，輸入阻抗達1000MΩ，非常適用于微弱生理信號采集。

采集控制電路的MCU采用基于ARM CortexTM-M3內核的STM32F103T8，其封裝面積僅為4×4mm，該芯片的外設資源（SPI、I2C、UART）正好滿足本文的設計需求。MCU通過SPI總線從ADS1291讀取心電數(shù)據，通過I2C接口從電源監(jiān)控芯片 BQ27425獲取電池電量信息。最后，MCU將心電數(shù)據、系統(tǒng)時間和系統(tǒng)電量打包并使用UART模塊通過光纖傳輸鏈路上傳到上位機。

采集控制電路位于磁共振試驗者胸前，它工作時向外輻射的電磁波會影響磁共振的射頻脈沖從而產生成像偽影和畸變[13]。為防止時鐘電路、控制器向外輻射電磁波，本文在這些元器件上加上了電磁屏蔽罩。屏蔽罩由無磁不銹鋼材料制成，并在其表面鍍錫。

4.3 串口信號光發(fā)射接收電路

為避免在磁共振室使用金屬導線，同時克服串口（RS-232）通信距離短的缺點。本文選用AVAGO Technologies公司的HFBR-1414光發(fā)射器和HFBR-2412光接收器并配合42.5/125μm光纖設計了串口信號的光傳輸鏈路。

HFBR-1414光發(fā)射器的內部是一個820nm波長的發(fā)光二極管，它是一種電流驅動型器件，其正常工作所需要的驅動電流與通信距離成正相關。HFBR-x4xx系列光器件的高耦合效率，本文設計的光纖傳輸距離為20米，僅需5mA的驅動電流。HFBR-2412光接收器的內部由光電二極管和直流放大器驅動的集電極開路的肖特基三極管組成。在設計光接收電路時，需要在集電極的輸出端接上拉電阻。由于現(xiàn)在很多PC都沒有RS-232接口，為方便使用并提高串口傳輸速率，使用PL2303設計了串口轉USB差分信號傳輸電路。

4.4 電源管理電路

前端采集部分的供電電源委托惠州基安比新能源有限公司設計并制造了一種無磁性鋁聚合物電池（300mAh,3.7V）。電源管理方面，本文選用TPS41093 DC-DC轉換器將3.7V電池電壓升壓至5V，然后使用兩片低壓差線性穩(wěn)壓器TPS71733提供一路模擬部分3.3V供電電源和一路數(shù)字部分3.3V供電電源。為方便日常管理和使用，本文基于TI 公司的集成電路BQ24072設計了一種充電電路并配合電量監(jiān)控IC(BQ27425)設計了電池電量實時監(jiān)控電路。前端采集模塊全部選用了低功耗模塊，測試得出系統(tǒng)工作時平均功耗為200mW，本文使用的無磁性鋁聚合物電池能支持系統(tǒng)在所有磁共振序列掃描所需時間內正常工作。

5 心率監(jiān)護和心電門控成像的實現(xiàn)

5.1 R波檢測算法

為實現(xiàn)心率監(jiān)護和磁共振心電門控功能，系統(tǒng)必須能夠穩(wěn)定地檢測出R波位置。人體心電信號的幅值在10μV～5mV之間，頻率在0.5～100HZ范圍內，由于心電信號幅度小，在高場強磁共振序列掃描環(huán)境下，心電信號將淹沒在噪聲中。為提高R波的檢測準確率，需對心電信號進行預處理。由頻譜分析可知，QRS波的中心頻帶在17HZ左右，帶寬為10HZ[14]。由于不同磁共振掃描序列產生的噪聲分布在心電信號的不同時間和不同頻帶內，屬于非平穩(wěn)信號。小波分析具有刻畫信號局部性質和多尺度分析的能力，本文使用小波變換將受干擾的心電信號分解成具有不同尺度上的信號，然后使用逆小波變換重構出包含QRS波細節(jié)的參考信號。使用該參考信號進行R波檢測，可以有效提高檢測的準確率。

因為不同磁共振序列掃描過程中產生的噪聲的頻率特性和形態(tài)特性各不相同，本文選用了不同的小波函數(shù)進行測試。daubechies,coiflets和symlets正交小波函數(shù)可實現(xiàn)無冗余的信號分解，這三個系列的小波函數(shù)也常被用于心電信號的處理，QRS波檢測，心電數(shù)據壓縮，心率失常分類[15～17]。對于心電信號處理，小波函數(shù)支集長度越短，處理的實時性越高，但支集越短也會導致消失矩變短，因此重構的信號會不光滑，消失矩過高會丟失細節(jié)。權衡支集長度和消失矩，本文選擇了db4, db4, coif3, coif4, sym4, sym5小波函數(shù)進行測試。小波分解的層數(shù)主要取決于能否將QRS波所屬的頻帶分離出來，本文設計的采集系統(tǒng)的采樣頻率為500HZ并使用離散小波變換進行5層分解。取d4和d5尺度的信號進行小波逆變換得到的參考信號的頻率范圍7.81～31.25HZ，包含了QRS波的主要頻率成分。QRS波中R波的幅值最大，因此本文使用閾值判斷的方法從參考信號中檢測出R波位置，首先使用差分法檢測參考信號前5秒時間內的極大值點，將這些極大值點求平均值，并將該平均值的40%作為閾值。

5.2 心率計算方法

系統(tǒng)的采樣頻率為500HZ，本文將5秒鐘時間內的心電數(shù)據依次放入數(shù)組緩沖區(qū)，并根據式（1）計算心率。其中NR表示5秒鐘時間內的R波個數(shù)，PNR和P1R分別代表最后一個和第一個R波在數(shù)組中的位置。

5.3 心電門控成像和同步脈沖的產生

心電門控磁共振成像的實現(xiàn)方法是以心電信號R波為時間基準并附加一定的延遲時間后產生TTL同步脈沖觸發(fā)磁共振脈沖序列控制器，在每個心動周期的同一延遲時間發(fā)射脈沖序列后采集到的磁共振信號以行為單位依次填充K空間。當K空間的數(shù)據填充滿后，該心臟時相的圖像便可重建出來。使用不同的延遲時間可獲得不同時相的心臟圖像。

為實現(xiàn)心電門控功能，本文使用單穩(wěn)態(tài)電路產生同步脈沖，以檢測到R波的位置為時間基準，根據上位機軟件設定的延遲時間產生觸發(fā)信號到單穩(wěn)態(tài)電路輸入端，單穩(wěn)態(tài)電路的輸出信號接入到磁共振脈沖序列控制器即可用于心電門控成像。

6 磁共振環(huán)境測試

6.1 心電采集質量和處理性能測試

為測試系統(tǒng)在磁共振環(huán)境下采集到的心電信號的質量，本文在西門子AVANTO 1.5T環(huán)境下選用了三種基本序列（梯度回波序列(GE)、快速自旋回波序列(FSE)、和反轉自恢復自旋回波序列(IRSE))進行掃描并使用SPR(Signal Power Ratio)來評價信號質量，SPR值越大，信噪比越高，其中 為沒有序列掃描時R-R間期內的信號能量， 為有序列掃描時R-R間期內的信號能量。觀察表1，GE序列環(huán)境下的心電信號質量最差，F(xiàn)SE序列環(huán)境下的心電信號質量最好。

表1不同序列環(huán)境下的心電采集Table1ECG acquisition in different MRI sequence environment

為測試系統(tǒng)的處理性能，本文使用R波的檢出率進行評價。本文使用了不同小波函數(shù)對受干擾的心電信號進行R波檢測。觀察表2，對于FSE序列，本文選取的小波函數(shù)都有良好的檢出率。對于IRSE序列，各小波函數(shù)的誤判均為零，但是存在漏檢，其中coif4小波的漏檢最少。相對于IRSE序列和FSE序列，GE序列的誤檢率相對偏高，經過頻譜分析發(fā)現(xiàn)GE序列產生的噪聲和QRS波處在相同的頻帶，但是sym5和db4小波仍然表現(xiàn)出了良好的抗干擾能力,其中sym5小波的誤判率為0.89%。

表2R波檢測性能比較Table2The performance comparison of R-wave detection

圖2不同小波函數(shù)R波檢測性能比較

圖2所示是受GE掃描序列干擾的心電信號分別用db4和sym4小波進行的處理結果。從圖中可以清晰地看出db4小波函數(shù)優(yōu)越性，使用sym4小波函數(shù)進行R波檢測有3個明顯的誤判。圖3是FSE序列和IRSE序列掃描環(huán)境下的心電信號采集和處理結果，可以看出不同的掃描序列產生的噪聲的頻率特性和形態(tài)特性都不相同，但使用sym5小波函數(shù)處理后的結果可準確地檢測出R波位置。

圖3不同序列環(huán)境下的心電處理

6.2 心率監(jiān)護和心電門控功能測試

心電門控成像是在每個心動周期的相同時間點采集磁共振信號，R波的漏檢會延長成像時間但不會影響成像質量，R波的誤判會導致在錯誤的時間點采集磁共振信號，因此會影響成像質量。sym5小波在三種基本的磁共振序列掃描環(huán)境下的誤判率最低，因此本文使用sym5小波函數(shù)提取參考信號并用于產生心電門控成像所需的同步脈沖。本文在對心電門控功能進行測試的時候，同時還測試了采集控制電路的電磁屏蔽設計對成像質量的影響。因此，本文使用對磁場均勻性非常敏感的四心腔序列對心臟部位成像。

觀察圖4(a)，由于受到前端采集控制電路的電磁干擾，在圖像的右上角出現(xiàn)了明顯的黑帶和圖像變形。對比圖4(a)和圖4(b)中，采集控制電路使用電磁屏蔽后，成像質量明顯提高。對比圖4(b)中和圖4(c)，由于圖4(b)的成像使用了心電門控從而不受運動偽影的影響，比圖4(c)更加清晰。圖5為圖4（b）成像過程中，計算出的心率波動曲線。

7 總結

圖4成像質量比較

本文設計并實現(xiàn)了一種高場強磁共振兼容的心電采集與處理系統(tǒng)，并通過磁共振環(huán)境的測試驗證了本系統(tǒng)的安全性和應用性。將前端采集和后端處理模塊分別放在磁共振室和控制室有效地減小了帶入磁共振室的電子設備，基于光纖的串口通信技術和基于集成電路模擬前端和控制器的心電采集方案有效提高了系統(tǒng)抗電磁干擾能力。使用碳纖維設計心電導聯(lián)線避免了金屬導線的引入從而提高了系統(tǒng)的安全性。

圖5心率波動曲線

對受干擾的心電信號進行小波變換分解，取含有QRS波頻帶的尺度進行重構獲得參考信號，利用該參考信號進行R波檢測可有效提高檢出率。不同小波函數(shù)測試發(fā)現(xiàn)，sym5小波在三種基本磁共振序列（GE、FSE、IRSE）干擾環(huán)境下檢出率相對較高，其在GE序列環(huán)境下誤判率為0.89%，F(xiàn)SE和IRSE序列干擾環(huán)境下誤判率為零?；趨⒖夹盘柈a生的同步脈沖用于心電門控成像，可獲得沒有運動偽影的心臟圖像。目前，國內關于高場強磁共振兼容的生理信號檢測方面的研究還非常少，國外公司研制的高場磁共振兼容生理信號檢測儀器售價非常昂貴，本文設計并實現(xiàn)了一種低成本磁共振兼容心電解決方案，后期我們將利用采集到的心電信號并結合磁共振成像方法進行臨床方面的研究。同時，該解決方案對于研制磁共振兼容的腦電信號采集系統(tǒng)有積極的借鑒意義。

[1] Lanzer P, Botvinick E H, Schiller N B,et al.Cardiac imaging using gated magnetic resonance[J]. Radiology, 1984, 150: 121-127.

[2] Shmueli K, Gelderen P, Zwart J,et al.Low-frequency fl uctuations in the cardiac rate as a source of variance in the resting-state fMRI BOLD signal [J].NeuroImage, 2007, 38: 304-320.

[3] Kanal E, Shellock F, SMRI Safety Committee. Policies, Guidelines,and Recommendations for MR imaging safety and patient management [J]. JMRI, l982, 2: 247-248.

[4] Kugel H, Bremer C, Puschel M,et al.Hazardous situation in the MR bore: induction in ECG leads cause fi re [J]. Eur Radiol, 2003,13: 490-494.

[5] Frauenrath T, Sebastian K, Fabian H. The MR-stethoscope: safe cardiac gating free of interference with electro-magnetic fields at 1.5 T, 3.0 T and 7.0 T [J]. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance, 2009, 11:78

[6] Becker M, Frauenrath T, Hezel F,et al.Comparison of left ventricular function assessment using phonocardiogram- and electrocardiogram-triggered 2D SSFP CINE MR imaging at 1.5T and 3.0T[J]. Eur Radiol, 2010, 20:1344-1355.

[7] Brandts Anne, Westenberg J, Versluis M J,et al.Quantitative assessment of left ventricular Function in humans at 7 T [J].Magnetic Resonance in Medicine, 2010, 44: 1472-1478.

[8] Abacherli R, Pasquier C, Odille F,et al.Suppression of MR gradient artefacts on electrophysiological signals based on an adaptive realtime filter with LMS coefficient updates [J]. MAGMA, 2005, 18:41-50.

[9] Dimick R N, Hedlund L W, Herfkens R J,et al.Optimizing electrocardiograph electrode placement for cardiac-gated magnetic resonance imaging [J]. Invest Radiol, 1987, 22(1):17-22.

[10] Shellock F G, Kannal E. Burns associated with the use of monitoring equipment during MR procedures [J]. JMRI, 1994, 1: 271-272.

[11] Shellock F G, Crues J V. MR procedures: biologic effects, safety,and patient care [J]. Radiology, 2004, 3: 435-452.

[12] Wentdt R E, Rokey R, Vick G W. Electrocardiographic gating and monitoring in NMR imaging [J]. Magnetic Resonance Imaging,1988, 4: 89-95.

[13] Medical Advisory Secretariat. Patient monitoring system for MRI: an evidence based analysis [J]. Ontario Health Technology Assessment Series, 2003, 3(7).

[14] 溫凌鋒, 孟兆輝, 張永紅, 等. QRS波群檢測方法的新進展[J]. 國際生物醫(yī)學工程雜志, 2001,24(5):193-197.

[15] Saxena S C, Kumar V, Hamde S T. Feature extraction from ECG signals using wavelet transforms for disease diagnostics [J].International Journal of Systems Science, 2002, 33(13):1073-1085.

[16] Istepanian R, Hadjileontiadis L, Panas S. ECG data compression using wavelets and higher order statistics methods [J].IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 2001,5(2):108-115.

[17] Khadra L, Al-Fahoum A S, Al-Nashash H: Detection of lifethreatening cardiac arrhythmias using the wavelet transformation[J]. Medical and Biological Engineering and Computing, 1997,35(4):424-432.