信号処理は、生物的信号の正確な測定、分析、解釈を可能にすることによって、医療機器の重要な役割を果たします。 それは、ノイズをフィルタリングし、信号の品質を高め、診断および監視のための有意な情報抽出する技術を含みます。

医療機器における信号処理の基礎

医療機器は、ECG、EEG、または血圧などの信号を頻繁に記録します。 これらの信号は通常、弱く、騒音で汚染されます。 信号処理技術は、データの明快さと有用性を向上させるのに役立ちます。

使用される共通の技術

医療信号処理で複数の技術が採用されています。

  • フィルタリング:]] 不要なノイズをローパス、ハイパス、またはバンドパスフィルタで除去します。
  • ]増幅:]]が、より優れた解析のための信号強度を増加させます。
  • []:]]] 連続信号を離散したデータポイントに変換します。
  • Fourier Transform:]] 信号の周波数コンポーネントを分析します。
  • Wavelet Transform:] は、非静止信号の時間周波数解析を提供します。

実用的な計算

シグナル処理における計算は、シグナル・ツー・ノイズ・比(SNR)、カットオフ・周波数、サンプリング・レートなどの決定パラメータを伴います。例えば、フィルタの設計には、希望する周波数範囲に基づいて、カットオフ・周波数(f c)を計算することができます。

f c = (f high + f low) / 2[

f high]と[f lowは、上と下流域です。 Nyquist theoremによると、適切なサンプリング速度を確保することも不可欠です:

] 速度の≥ 2の×の最も高い頻度[をサンプリングして下さい