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生物医学信号处理的原理和应用

在生物医疗领域，医学影像和生物信号处理技术是致力于探索

人体生命机能和脑神经功能障碍，从而改善医疗诊断和治疗的非

常重要的手段。特别在这个崭新的大数据时代，信号处理技术对

医学发展面临着很多新的机遇和挑战。

一、生物信号的定义与分类

生物信号，也称为生命信号，是指由心电，脑电，骨密度计，

超声，CT等设备记录下来的人体组织、器官、细胞活动等生理参

数的变化，被称为“生理参数信号”。生物信号是由生物体产生的

多种形式的信息，而这种信息在信道传输过程中会受到噪声和干

扰的影响，从而难以被原样接收。

根据生物信号的实际作用，通常可分为健康信号和疾病信号两

大类。生物信号的分类包括：医学影像与非影像生物信号。其中，

医学影像包括核磁共振成像（MRI），计算机断层成像（CT），

超声波成像，X射线等。非影像信号主要包括：心电图，脑电图，

肌电图，眼电图，血液压，呼吸潮气量等等。

二、生物信号的特征

生物信号具有大量的特点，特别是非线性、非稳态和非高斯噪

声，这使得信号的处理和分析变得十分困难。有几个常见的特征

包括：时间和频率特征，姿态和移动特征和非高斯噪声特性。在

这里，我们重点介绍非高斯噪声特征，因为这种噪声是生物信号

处理中最常见和最具挑战性的问题。

3、生物信号的处理方法

可以采取多种生物医学信号处理技术，用于提取和处理特定的

生理参数。其中，包括：滤波器，时频分析，小波分析，频域分

析，脑机接口，机器学习等。

信号滤波是所有信号处理方法中最为基础和最重要的方法。生

物信号在信号采集时一般会受到各种噪声和干扰，如呼吸、心跳、

肌肉运动、电源杂轮以及电磁干扰等。因此，选择适当的滤波器

具有至关重要的意义，能够使噪声和干扰信号得到有效的抑制，

同时保留生物信号的有效信息。常见的滤波器有低通滤波器、高

通滤波器和带通滤波器。

时频分析可以用于分析生物信号的时域和频域特征。通过将信

号分解为一系列局部的时间-频率域的小波包扫描，可以提高信号

的精度和可靠性。

频域分析用于将生物信号从时间域转换到频率域。这项技术可

以检测信号中的周期跳动、频段存在以及子谐波等有用的信息。

脑机接口技术用于将脑电信号通信化。这项技术让被拐者能够

通过想象特定的动作，例如手臂运动或是向左或向右转头来操纵

计算机上的光标或字符。

机器学习方法可以用于处理生物信号以及生物医学的大数据。

这些方法通过对数据的分析和特征提取，得到某种最优解或最佳

分类情况。这种技术可以被应用于生物信息的诊断和预测，从而

实现精准医疗。

4、生物信号处理的应用领域

生物医学信号处理技术被广泛应用于医学科学的不同领域，如

脑电图，心电图，肌电图，眼电图，血液压，生理信号等。

脑机接口是一项正在被广泛发展的技术，它能够让瘫痪和运动

障碍患者更加轻松地进行日常活动。通过将脑电信号转化为人工

肢体的动作信号，患者可以控制座椅电梯、显微镜、灵敏的外骨

骼和其它硬件进行移动、抓取等动作。

在生物医学研究中，MRI、CT和核心光谱成像等工具也广泛

用于对人体内部组织和肌肉器官的详细分析与检测。生物医学信

号处理技术可用于处理多种不同的医疗影像，如骨密度计扫描，

三维激光扫描等。

总的来说，生物医学信号处理技术充满着挑战和机遇，能够为

探究人体生命机能和脑神经功能提供更精确的信息。通过不断地

完善和创新，生物医学信号处理技术将会对临床医学产生越来越

深远的影响。