常用人體生理信號采集與分析概述人體生理信號承載著生命活動的核心節(jié)律與功能狀態(tài)信息，其采集與分析是連接基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、臨床診斷、健康管理及人機交互的關(guān)鍵技術(shù)紐帶。從重癥監(jiān)護(hù)室的多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀，到可穿戴設(shè)備的日常健康監(jiān)測，生理信號的精準(zhǔn)獲取與深度解析已成為生物醫(yī)學(xué)工程、康復(fù)工程等領(lǐng)域的核心研究方向。本文系統(tǒng)梳理常用生理信號的類型、采集技術(shù)的原理與實踐、分析方法的技術(shù)路徑，并探討其在多場景下的應(yīng)用價值與發(fā)展挑戰(zhàn)。一、人體生理信號的分類與生理特性人體生理信號可根據(jù)來源與功能分為電生理信號、機械運動與流體信號、生化與熱信號等，不同信號的時域特性、頻域范圍及生理意義存在顯著差異：（一）電生理信號電生理信號源于細(xì)胞的離子跨膜運動，反映神經(jīng)、肌肉等組織的電活動狀態(tài)：心電信號（ECG）：由心肌細(xì)胞的去極化/復(fù)極化過程產(chǎn)生，典型波形包含P波（心房除極）、QRS波群（心室除極）、T波（心室復(fù)極），頻率范圍0.05~100Hz，幅值50μV~5mV。其周期性與節(jié)律性是評估心臟電活動、診斷心律失常（如房顫、早搏）的核心依據(jù)。腦電信號（EEG）：源于大腦皮層神經(jīng)元的突觸后電位總和，按頻率分為δ（0.5~4Hz，深睡）、θ（4~8Hz，淺睡/冥想）、α（8~13Hz，清醒放松）、β（13~30Hz，專注活動）、γ（>30Hz，認(rèn)知加工）頻段，幅值10~100μV。其非平穩(wěn)性與多源疊加特性，使其在癲癇監(jiān)測、腦機接口（BCI）中具有獨特價值。肌電信號（EMG）：骨骼肌收縮時肌纖維的動作電位總和，表面肌電（sEMG）頻率范圍20~500Hz，幅值10μV~5mV；針電極肌電（nEMG）可捕捉單根肌纖維放電，頻率更高。其與肌肉活動的時空關(guān)聯(lián)，是運動意圖識別、康復(fù)評估（如腦卒中后肌肉功能）的關(guān)鍵信號。（二）機械運動與流體信號此類信號反映器官的機械運動或流體動力學(xué)狀態(tài)：呼吸信號：反映胸廓/腹部的容積變化（機械運動）或氣流速率（流體信號），頻率0.1~0.5Hz（對應(yīng)呼吸頻率12~30次/分鐘）?？赏ㄟ^阻抗式（胸阻抗變化）、應(yīng)變式（胸帶張力）、氣流式（呼吸流量傳感器）采集，用于睡眠呼吸暫停監(jiān)測、重癥監(jiān)護(hù)。脈搏與血壓信號：脈搏源于動脈搏動，頻率與心率一致（0.5~5Hz，對應(yīng)心率30~300次/分鐘）；血壓分為收縮壓（心臟射血期）與舒張壓（心室舒張期），示波法通過壓力傳感器與振蕩波分析實現(xiàn)無創(chuàng)測量，柯氏音法依賴聽診器與袖帶壓力變化。（三）生化與熱信號此類信號反映代謝水平與能量平衡：血氧飽和度（SpO?）：基于血紅蛋白對紅光（660nm）與紅外光（940nm）的吸收率差異，通過光電體積描記（PPG）技術(shù)采集，反映血液攜氧能力，頻率與脈搏同步（0.5~5Hz）。體溫信號：核心體溫（36~37℃）反映代謝水平，皮膚溫度受環(huán)境與血管舒縮影響。接觸式（熱電偶、熱敏電阻）與非接觸式（紅外熱成像）采集方式，在感染監(jiān)測、熱應(yīng)激評估中廣泛應(yīng)用。二、常用生理信號采集技術(shù)與設(shè)備生理信號采集需平衡信號質(zhì)量、佩戴舒適度與場景需求，無創(chuàng)采集技術(shù)憑借低侵入性成為主流，部分場景需結(jié)合有創(chuàng)手段提升精度：（一）電生理信號采集心電采集：靜態(tài)監(jiān)測：12導(dǎo)聯(lián)心電圖機通過肢體與胸導(dǎo)聯(lián)電極（Ag/AgCl材質(zhì)，降低極化電位）同步采集，覆蓋心臟不同解剖區(qū)域，適用于心律失常篩查。動態(tài)監(jiān)測：Holter（24~72小時）、植入式心電監(jiān)測儀（如RevealLINQ）通過單/多導(dǎo)聯(lián)長期記錄，捕捉偶發(fā)心律失常；可穿戴設(shè)備（如AppleWatch的ECG功能）采用干電極或濕電極，實現(xiàn)日常房顫篩查。腦電采集：臨床EEG：國際10-20系統(tǒng)電極帽（銀/氯化銀電極）采集16~256導(dǎo)信號，配合導(dǎo)電膏降低接觸阻抗（<5kΩ），用于癲癇定位、睡眠分期。便攜式EEG：干電極（如石墨烯電極）或柔性電極（如絲印電極）降低佩戴復(fù)雜度，適用于移動場景下的腦狀態(tài)監(jiān)測（如疲勞駕駛預(yù)警）。肌電采集：表面肌電：雙極電極（間距2~3cm）貼于肌腹表面，采集運動單位動作電位的時空疊加信號，需避免肌間串?dāng)_；無線sEMG設(shè)備（如DelsysTrigno）支持多通道同步采集，用于運動生物力學(xué)分析。針電極肌電：同心圓針或單纖維針插入肌肉，采集單根或少數(shù)肌纖維的放電，用于神經(jīng)肌肉疾病診斷（如重癥肌無力）。（二）機械與流體信號采集呼吸采集：阻抗式：通過胸電極施加低頻電流（<100kHz），測量胸廓阻抗變化（ΔZ），反映呼吸時相；缺點是易受運動偽影干擾。應(yīng)變式：胸帶內(nèi)置應(yīng)變片或光纖傳感器，感知胸廓擴張/收縮的張力變化，適用于睡眠呼吸監(jiān)測。氣流式：熱式或壓差式傳感器測量口鼻氣流速率，精準(zhǔn)度高但佩戴不便，多用于睡眠實驗室。血壓與脈搏采集：無創(chuàng)血壓（NIBP）：示波法通過充氣袖帶的壓力振蕩波分析收縮壓、舒張壓與平均壓，代表設(shè)備如歐姆龍U30；柯氏音法依賴聽診器捕捉血管搏動音，為臨床金標(biāo)準(zhǔn)但效率低。連續(xù)血壓監(jiān)測：脈搏波傳導(dǎo)時間（PTT）結(jié)合PPG與ECG，通過算法估算血壓，可穿戴設(shè)備（如三星GalaxyWatch）采用此技術(shù)，但需個體化校準(zhǔn)。有創(chuàng)血壓：動脈導(dǎo)管直接測量血管內(nèi)壓力，精度高但風(fēng)險大，僅限重癥監(jiān)護(hù)。（三）生化與熱信號采集血氧采集：脈搏血氧儀：指夾式設(shè)備通過紅光與紅外光的透射/反射測量PPG信號，計算SpO?；運動場景下需抗運動偽影算法（如自適應(yīng)濾波）提升精度。組織血氧儀：近紅外光譜（NIRS）技術(shù)測量肌肉/腦組織的氧合血紅蛋白濃度，用于運動疲勞評估、腦功能成像。體溫采集：接觸式：熱電偶貼于腋下/耳道，響應(yīng)時間快（<10秒）；柔性熱敏電阻集成于可穿戴設(shè)備，監(jiān)測皮膚溫度變化。非接觸式：紅外熱像儀捕捉體表紅外輻射，生成溫度分布圖，用于糖尿病足神經(jīng)病變篩查（足部溫度不對稱）。三、生理信號分析方法與技術(shù)路徑生理信號的分析需解決噪聲抑制、特征提取與模式識別三大核心問題，結(jié)合時域、頻域、時頻域與機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)精準(zhǔn)解讀：（一）信號預(yù)處理生理信號易受工頻干擾（50/60Hz）、肌電干擾（心電）、運動偽影（腦電/PPG）影響，需通過濾波、去噪與基線校正提升信噪比：濾波：心電采用帶通濾波（0.05~100Hz），腦電采用帶通（0.5~100Hz）或頻段濾波（如α波8~13Hz），肌電采用高通濾波（20Hz以上）。去噪：獨立成分分析（ICA）分離腦電中的眼電、肌電偽影；小波去噪處理非平穩(wěn)信號（如房顫心電的復(fù)雜波形）。基線校正：消除信號的直流偏移（如呼吸信號的基線漂移），采用多項式擬合或差分法。（二）時域分析聚焦信號的幅值、周期、形態(tài)特征：心電：QRS波群檢測（如Pan-Tompkins算法）、心率變異性（HRV）分析（RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差、Poincaré圖），評估自主神經(jīng)功能。肌電：均方根（RMS）反映肌肉激活程度，中位頻率（MF）下降提示肌肉疲勞。呼吸：呼吸頻率（RR）、潮氣量（VT）通過胸廓容積變化計算。（三）頻域分析將信號轉(zhuǎn)換為頻率域，揭示能量分布與節(jié)律特性：腦電：功率譜密度（PSD）分析各頻段能量占比，α波占比升高提示放松狀態(tài)；事件相關(guān)電位（ERP）的頻域特征（如P300的γ頻段能量）用于認(rèn)知評估。心率變異性：低頻（LF，0.04~0.15Hz）與高頻（HF，0.15~0.4Hz）成分比，反映交感/副交感神經(jīng)平衡。肌電：頻譜分析（如Welch法）的中位頻率（MF）與平均功率頻率（MPF），用于肌肉疲勞分級。（四）時頻域分析處理非平穩(wěn)信號（如癲癇發(fā)作時的腦電、運動中的肌電）：短時傅里葉變換（STFT）：固定窗長分析時變頻率，但時間-頻率分辨率受限。小波變換：多尺度分解信號，捕捉瞬時頻率變化（如房顫心電的復(fù)雜節(jié)律）。希爾伯特-黃變換（HHT）：自適應(yīng)分解信號為固有模態(tài)函數(shù)（IMF），分析非線性、非平穩(wěn)信號（如呼吸暫停時的PPG）。（五）機器學(xué)習(xí)與模式識別結(jié)合特征工程與算法模型，實現(xiàn)疾病診斷、動作識別等功能：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：支持向量機（SVM）分類肌電動作（如握拳、伸指），隨機森林預(yù)測心血管風(fēng)險（基于HRV、血壓特征）。深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識別心電心律失常（如MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的房顫分類），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN/LSTM）處理時序生理信號（如睡眠分期）。多模態(tài)融合：結(jié)合ECG、PPG、加速度計信號，提升可穿戴設(shè)備的健康監(jiān)測精度（如跌倒檢測、睡眠質(zhì)量評估）。四、生理信號采集與分析的應(yīng)用場景生理信號技術(shù)已深度滲透醫(yī)療、運動、健康管理與人機交互領(lǐng)域，創(chuàng)造顯著臨床與社會價值：（一）臨床醫(yī)療重癥監(jiān)護(hù)（ICU）：多參數(shù)監(jiān)護(hù)儀同步采集ECG、呼吸、SpO?、血壓，實時預(yù)警心律失常、呼吸衰竭；腦電監(jiān)測（cEEG）用于昏迷患者的腦功能評估。遠(yuǎn)程醫(yī)療：可穿戴心電設(shè)備（如AliveCorKardia）實現(xiàn)房顫居家篩查，結(jié)合AI分析報告，降低就醫(yī)成本；遠(yuǎn)程血壓監(jiān)測輔助高血壓管理。康復(fù)醫(yī)學(xué)：sEMG驅(qū)動的假肢（如DEKAArm）通過肌電信號識別運動意圖，實現(xiàn)精準(zhǔn)控制；腦機接口（BCI）幫助癱瘓患者通過腦電控制輪椅、機械臂。（二）運動科學(xué)與康復(fù)運動員訓(xùn)練：sEMG分析肌肉激活時序（如跑步時股四頭肌與腘繩肌的協(xié)同），優(yōu)化技術(shù)動作；NIRS監(jiān)測肌肉氧合，預(yù)防過度訓(xùn)練。康復(fù)評估：腦卒中患者的肌電信號特征（如募集延遲、協(xié)同收縮率）用于運動功能分級；步態(tài)分析（結(jié)合壓力傳感器、慣性測量單元）評估下肢康復(fù)效果。（三）健康管理與可穿戴設(shè)備日常監(jiān)測：智能手表（如AppleWatch、華為Watch）通過PPG、ECG監(jiān)測心率、房顫、血氧，結(jié)合AI算法提供睡眠質(zhì)量（REM、深睡分期）、壓力水平（HRV分析）報告。慢性病管理：連續(xù)血糖監(jiān)測（CGM）結(jié)合皮膚電信號（EDA），預(yù)測糖尿病患者的低血糖事件；呼吸監(jiān)測設(shè)備（如WithingsSleep）篩查睡眠呼吸暫停。（四）人機交互與智能系統(tǒng)腦機接口（BCI）：基于運動想象的EEG信號，實現(xiàn)游戲控制、虛擬鍵盤輸入；情感計算通過EEG、EDA信號識別用戶情緒（如焦慮、專注），優(yōu)化人機交互體驗。智能假肢與外骨骼：肌電信號實時解碼運動意圖，控制假肢的抓握、伸展；外骨骼機器人（如EksoBionics）通過sEMG與力傳感器協(xié)同，輔助截癱患者行走。五、當(dāng)前挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向盡管生理信號技術(shù)取得顯著進(jìn)展，仍面臨多維度挑戰(zhàn)，未來需從硬件、算法、應(yīng)用場景突破：（一）現(xiàn)存挑戰(zhàn)信號質(zhì)量與偽影干擾：運動、電磁干擾（如手機）導(dǎo)致PPG、EEG信號失真，需研發(fā)抗干擾傳感器（如柔性應(yīng)變傳感器）與魯棒算法（如遷移學(xué)習(xí)應(yīng)對個體差異）。多模態(tài)信號同步采集：不同信號的采樣率、時間基準(zhǔn)差異（如ECG500Hzvs加速度計100Hz），需解決時間對齊與融合難題。臨床轉(zhuǎn)化與標(biāo)準(zhǔn)化：可穿戴設(shè)備的診斷精度（如房顫篩查）需通過大規(guī)模臨床試驗驗證，建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如ISO____）。（二）未來展望柔性與無創(chuàng)采集技術(shù)：石墨烯電極、液態(tài)金屬傳感器實現(xiàn)皮膚貼合的長期監(jiān)測；無創(chuàng)血糖監(jiān)測（如拉曼光譜、光聲成像）突破傳統(tǒng)采血限制。多模態(tài)與AI深度融合：結(jié)合ECG、PPG、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“數(shù)字孿生”健康模型，實現(xiàn)疾病早篩（如阿爾茨海默病的腦電+血液標(biāo)志物）。邊緣計算與實時分析：在可穿戴設(shè)備端部署輕量化AI模型（如TensorFlowLit