医院信息系统中生理信号采集模块的实现与应用探讨

一、系统总体架构设计

本系统所涉及的模块主要是针对医院的医技科室，以 FPGA 作为关键作用的控制核心，与常规高精度ADC 相互配合从而实现心电的基础生理信号的采集工作。且借助USB CDC 协议的串口通信模块（UART）达成数据上传的目的，使整个数据链路具备实时性及可靠性。其系统的主要模块涵盖了信号采集模块，进行模数转换的模块（ADC），以及FPGA 主控逻辑、负责缓存功能的模块（FIFO/片上RAM）和USB CDC 协议的串口通信模块（UART）。作为核心处理器的 FPGA，承担着采样控制及数据缓存，还有通信调度等任务。模块化设计的采用，使系统在后续扩展应用中具备显著优势。能够增加采集通道、对其他生理参数予以支持等，拥有良好的可扩展性与灵活性。因具备很强的兼容性，在通信部分使用通用串口标准协议的方式，可与医院HIS、EMR 系统达成快速对接，对健康档案管理、床旁监护数据采集、移动查房设备同步上传等该类场景提供支持，整体呈现出结构紧凑且功耗低的特性，适用于在门诊初筛设备、体检中心终端及多床位监护单元等医疗信息化前端平台展开部署，为助力医院实现数据采集流程的标准化及信息流实现闭环管理而发挥作用。

二、关键模块实现

（一）时钟管理模块

系统采用的稳定时钟源的外部晶振，为心电等信号采样的同步性以及时序准确性给予确保，而在系统的内部被设计出的分频与多路时钟分配逻辑，目的是为采样、缓存以及串口通信等多个模块去提供具有合适频率属性的工作时钟，对各模块在系统内实现高效协同运行加以保障。此外，结构呈现出简单状态的分频电路，具有良好的时钟管理可以保障系统的高效稳定运行，这与医院设备对于可靠性和易维护性所提出的要求相契合。

（二）ADC 接口模块

被选用于医院心电及脑电等生理信号采集系统中的采集模块，所采用的是具有医疗认证性质且如同 ADS 系列的多通道高精度 ADC 芯片。此芯片因具备高输入阻抗与低噪声以及同步采样能力的特性，另外还支持差分输入，从而实现抗干扰能力的提高。在 FPGA 端所配套设计的边缘检测、帧同步连同数据缓存机制，该机制目的在于确保多导联信号于时间维度方面能够达到一致性。此外，配置逻辑能够实现对于通道开关、增益调节、偏置校准以及采样率调节的支持，凭借这一支持，可灵活支撑 ICU、康复科等不同临床科室间的需求开展快速的部署与调整，以满足其信号处理要求。

（三）数据缓存与传输模块

为了能够保障数据得以稳定地进行上传，被精心设计出来的系统采用了独特的双层缓存结构。其中，一级缓存选用具备低延迟特性的FIFO 结构，专门应用于实时所采集的数据进行短暂的存储操作，其目的在于防止因瞬时通信出现阻塞而引发的数据丢失现象。而二级缓存则利用 FPGA 片上的Block RAM，以此来对较大的数据块实施存储，进而能够提供更大程度的冗余缓冲能力，该能力适用于长时间开展的采集任务。至于数据传输，是通过串口（诸如USB CDC/UART）方式，借助中断触发机制与缓冲控制来达成数据的流式上传操作。此外，该系统还支持握手协议，此协议意在确保数据传输过程中的完整性以及实时性，避免出现数据包错位或者重复的问题。值得一提的是，这个模块从整体设计层面来看，呈现出简洁的特点，具备功耗较低的优势，且其通信机制相对成熟，因此能够适用于不同医院场景下的护士站终端、中控服务器或者移动查房平板等进行集成，从而有效地提升系统在实际医疗场景下的可落地性及可靠性。

三、系统测试与性能评估

（一）测试平台搭建

为了能够对用于实际医疗场景的系统其性能表现加以验证，一套被精心构建起来的完整性特征的测试平台被打造了出来。而这一测试环境所涵盖的部分；有能够模拟真实患者心电信号的信号仿真器，基于 Xilinx 系列进行研发制作的FPGA 开发板，拥有多通道采样能力的高精度ADC 模块，还有用来接收以及显示采集数据的基于 Python 所开发出来的 PC 端上位机软件。此上位机软件具备着波形实时显示、数据包统计记录及采样频率切换控制等多项功能。整体而言，这个测试系统的结构最大程度地贴近于实际应用，目的在于尽可能地还原医院床旁监测或者移动查房终端这一使用场景。

（二）功能验证

在将标准PQRST 心电波形作为输入条件的状况下，系统历经采集、缓存以及串口上传这一系列不同环节，而各个环节均进行了相应处理后，最终由上位机把完整的波形进行了还原显示。对实际输入及显示波形进行对比后得出的结果是高度吻合的，这种吻合情况恰恰验证了采样精度还有波形重建的能力。在连续运行时长多达 8 小时的测试过程中，系统并未出现明显的丢包、断点或者波形出现异常的相关现象，缓存机制运行呈现出平稳状态，并且 DMA 传输控制和串口通信的配合也处于良好状态。系统还在分别设置不同采样率（如 sooHz. 、1kHz、2kHz）与不同通道数量（1 通道、3 通道、6 通道）这些情形的条件下进行切换测试，在所有的情况下都能够实现稳定的采样及流畅的上传。这些测试所得结果表明系统有着良好的适配性、较高的稳定性，可应用于体检中心、护士站以及远程门诊等多种医疗应用场景，进而体现出落地部署的价值。

四、应用前景与集成探讨

本系统作为在医院信息系统里扮演前端采集模块角色的部分，因其自身的良好模块化结构与通信兼容性，使得它能够以一种可灵活被集成于包括床旁监护、门诊初筛、体检中心以及移动巡查终端等多种医疗场景中的方式存在。它借助串口或者 USB 的方式来达成与医院现有的 HIS、EMR平台间的数据交互，支持对心电、呼吸、体温等基础生理参数的实时采集与同步上传，如此一来，医疗信息化所需要的实时性与完整性就得到了提升。系统呈现出低功耗以及高可靠性的特点，这种特性便于将其在移动推车、可穿戴设备这类平台上进行部署，进而满足便捷部署及低成本维护的要求。从未来角度看，其进一步拓展至多参数同步采集领域是可行的，比如整合血氧、血压、体温等常见生命体征信号这一动作，目的是实现一体化健康数据采集终端。与此同时，配合边缘计算能力而引入简易AI 算法，异常波形可被初步识别，基础级的预警功能因此得以实现，此功能可以辅助护士站快速判断及远程协助，对于基层医护效率与响应速度的提高有着积极作用。

结论：

本文提出的基于 FPGA 的生理信号采集系统，具备结构简洁、功能稳定、集成度高等优势。在实际模拟测试中表现出良好的采样精度与数据连续性，适用于医院日常信息系统的数据采集需求。未来可在多参数集成、基础AI 分析和远程数据共享方面进一步拓展，提升医院基层信息化水平，为临床诊疗与健康管理提供有效支持。

参考文献：

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