基于LabVIEW 平台快速搭建医疗电子设备的原型

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引言：医疗电子设备市场竞争激烈，快速构建原型系统是缩短开发时间的关键。

21 世纪是生命和健康的世纪，生命科学的飞速进步不断推动着人类对自身健康和疾病的认识，如何开发创新型的医疗电子设备也成为了研究的热点之一，其研究内容涉及众多工程学研究领域，如电子学、计算机、信息处理、光学、精密机械学等。随着医学的发展、治疗手段的多样化和相关工程领域技术的不断进步，医疗电子设备正变得日益复杂化，事实上很多大型医疗电子设备都由多个子系统组成，需要集成多种传感器、机械部件、电子元件比如FPGA 或者微处理器等，还会涉及到多种专业总线和协议，其研发周期也是相当长，可能需要2-3 年甚至更长的时间。于是，如何缩短整个医疗电子设备系统的开发时间、提高创新程度成为了占领市场的要素。

从另外一个角度看，对于大学、研究所或者公司的研发机构来说，他们必须着眼于未来的、有一定前瞻性和创新性的设备研发，因此这部分研发人员需要关注的是，如何快速地对一些算法或理论上的研究成果进行验证、并进一步搭建出实际的系统直至产品化，从而将自己的科研项目或专利产业化，获取更多支持以进入良性循环。

对于一些小型公司来说，如何从激烈的市场竞争中站稳脚跟并脱颖而出是非常困难的事情。他们的核心技术人员也许是生物医学领域的专家，掌握了一定的专利或研究成果，但如何在团队人员非常有限的情况下，快速的将专利或研究成果转化成产品、并保证产品的可靠性和稳定性是很大的难点。

综上所述，对于医疗电子设备的开发人员来说，系统本身在电子、机械、传感器等方面的复杂性以及市场竞争的需求，使得如何快速地对研究成果进行原型验证并产品化成为领先于市场的关键。

通过统一的平台快速构建原型系统

系统开发一般可以分为三个阶段：设计，原型验证、以及发布。设计主要是对产品本身以及其中牵涉到的算法、概念进行设计，原型验证是对设计的可行性进行验证或评估，发布是产品的最终实现。设计阶段的主要任务是由开发团队中生物医学、信号处理、图像处理方面的专家或研发人员使用文本数学工具来进行算法设计或系统设计，这一阶段的成果是指特定的、达到一定目的的算法。原型阶段的主要任务是在一定的硬件平台上实现设计算法并进行验证和评估，从而进一步调整算法，这部分任务通常由具有电子工程背景的嵌入式系统开发人员，在VxWorks、QNX、Linux 等嵌入式操作系统上加以完成，他们所使用的软件工具是和硬件平台直接相关的，比如CCS, VHDL, VDSP++等。

一般情况下这两个阶段的开发人员和开发平台都是不同的，因此原型阶段的开发者必须无缝的将设计阶段的成果加以吸纳和转换，比如将原先的文本数学算法在嵌入式环境下用C 重写一遍，或者根据硬件平台的选择将浮点算法改写成定点算法。如果系统需求需要修正或者算法设计有些错误，就会导致原型阶段的大量修正工作甚至返工。 因此，整个系统开发是一个循环递进的过程。

为了减少这两个阶段之间循环往复的次数，很多开发团队都采取了两边互相靠拢的方法，要求前端的算法设计人员对硬件和底层编程有一定了解，而后端的嵌入式系统开发人员也需要有一定的生物医学背景。这种方法一定程度上能够让两个阶段之间更好地进行沟通，但是对开发人员的要求较高，而且缺少系统性，随着医疗电子系统的日益复杂化，不能从根本上解决问题。

一种更为釜底抽薪的解决方案是将这两个阶段的工作移植到统一开发平台之中，即在一个开发平台下集成算法和硬件：一方面，在算法设计阶段引入硬件I/O 进行前期的验证，可以在更早阶段发现并修正潜在的错误；另一方面，由于使用同样的开发环境，算法设计的代码可以在原型验证的过程中被重用，从而简化编程的复杂性，降低了对算法设计人员和嵌入式开发人员在系统设计流程中各个步骤的要求。从根本上加快循环递进的过程，从而缩短系统的开发时间。

使用图形化系统设计平台——LabVIEW 快速搭建医疗电子设备的原型

自1986 年诞生以来，LabVIEW 图形化开发平台一直致力于简化编程的复杂性，在所有涉及到数据采集和控制的领域里，LabVIEW 图形化编程方式都已经成为标准的开发工具。对于医疗电子设备的开发团队来说，LabVIEW 提供了将硬件I/O 引入算法设计的快捷方式，并通过代码重用和商业化、可发布的嵌入式原型平台，简化构建原型系统的复杂性。

交互式的算法设计，并支持已有算法的代码重用

在过去的几年里，LabVIEW 已经扩展性地纳入了多种算法设计方式，从而更好地满足了研发设计人员的需求。除了强大的图形化编程方式以外， LabVIEW 现还包括了基于文本的数学编程工具连续时间仿真、状态图和图形化数据流模式，用以代表各类算法。 LabVIEW 还纳入了交互式工具，用于数字滤波器、控制模型、数字信号处理算法的开发，令医疗电子相关的算法设计更为简易。

以信号处理为例，信号处理是很多医疗电子系统中非常关键的部分，比如心电图、脑电图和其他生物信号与医学影像，都需要通过信号处理，提取出信号中的特征值，以得到进一步的分析结果。通过 LabVIEW 和相关的工具包，比如高级信号处理工具包和滤波器设计工具包，设计人员可以通过调用现成的函数 ，快速完成例如移除基线漂移、噪声消除、QRS 检测、胎心信号提取等应用。通过交互式的快速VI，只要在菜单中对参数进行设置即可完成Kaiser 窗FIR 高通滤波器的设计，从而移除基线漂移。为了进一步处理，设计人员也可以调用高级信号处理工具包中的小波降躁函数来滤除宽带噪声。

对于例如胎心信号提取等较为复杂的处理，开发人员也可以通过LabVIEW 中的ICA(独立分量分析)算法来加以研究应用。如图1 所示，上半部分是采集到的母体和胎心的混合信号，下半部分是经过ICA 处理后分离得到的胎心信号。

图1 胎心信号的提取
与此同时，开发人员也可以通过LabVIEW 内置的文本数学工具重用已有的算法，例如使用Mathscript 节点调用MATLAB 中开发的.m 文件，并通过LabVIEW 的交互式环境对算法进行验证调试，从而与各种先进的数学和设计软件集成使用。

将硬件I/O 引入算法设计, 在早期发现并修正潜在的问题

正如前文所提，如果系统需求需要修正或者算法设计存在错误，就会导致原型阶段的大量修正工作甚至返工。因此一种解决方案就是更早地将真实世界的信号和硬件引入到设计流程之中，从而在早期就发现并修正潜在的问题。