随着心血管疾病在全球范围内的高发，心电图 (ECG) 作为一种重要的生理信号监测手段，其准确性和实时性对于疾病的早期诊断和治疗具有决定性意义。

传统的ECG分析系统通常依赖于通用处理器，面临计算资源不足、响应延迟高以及能耗较大的问题。为此，近年来研究人员开始探索基于现场可编程门阵列 (FPGA) 的ECG决策支持系统，旨在利用FPGA的高速并行计算能力和低功耗特性，实现实时、高效且精确的心电图信号分析。

来自意大利巴里理工大学电气和信息工程学院的Maria Rizzi教授团队，在 Journal of Low Power Electronics and Applications 期刊上发表了一篇题为“FPGA-Based Decision Support System for ECG Analysis”的研究论文，提出基于FPGA的ECG决策支持系统，为科研人员和工程师提供有价值的参考。

研究内容

本研究提出的基于FPGA的ECG决策支持系统，主要包括以下几个关键技术模块：

信号采集与预处理模块：系统首先通过高精度模数转换器(ADC)采集心电图信号，并对信号进行预处理。预处理过程包括滤波、降噪和基线漂移校正等，确保后续特征提取能够在高信噪比条件下进行。这一步骤为后续的实时分析奠定了坚实基础。

• 特征提取与算法优化：在预处理后的信号中，系统采用高效的数字信号处理算法提取关键特征，如QRS波群、P波和T波等。基于这些特征，系统利用改进的检测算法(例如自适应阈值检测和小波变换方法)准确捕捉心律失常等异常情况。由于FPGA支持并行运算，特征提取算法被高度并行化处理，从而实现了高速度和低延迟的数据分析。

• 决策支持与故障预警模块：系统通过预设的规则和经过深度学习模型优化的分类器，对实时提取的心电图特征进行综合分析，进而判断心律是否异常，及时给出预警。该模块不仅支持传统阈值法，还能利用机器学习模型对复杂心律异常进行判断，为医生提供决策支持。

• 硬件加速与动态调度：为了充分发挥FPGA的并行计算优势，设计者将整个信号处理与决策支持流程映射到FPGA内部多个并行处理单元中。同时，系统还采用了动态资源调度策略，根据实时负载动态调整处理单元的工作频率和资源分配，确保在不同工作场景下均能保持高性能和低能耗。

为了验证系统的实际应用效果，研究团队在多种FPGA平台上进行了全面的测试。测试结果显示：

• 实时性：系统在实时采集和处理心电图信号方面表现优异，延迟控制在毫秒级，能够满足临床和远程监控的实时要求。

• 准确性：在标准心电图数据集上，系统对心律异常的检测准确率达到95%以上，显著优于传统CPU实现方案。

• 能效：由于采用了硬件并行加速和动态调度技术，系统的功耗大幅降低，比传统实现降低了约40%。

• 鲁棒性：系统在面对不同噪声水平和多种心电图信号干扰时，依然能保持稳定的检测性能，表现出良好的鲁棒性和适应性。

这些结果充分证明了基于FPGA的ECG决策支持系统在实时性、准确性和能效等关键指标上的显著优势，显示出其在临床应用和远程医疗监控中的巨大潜力。

设计的基于FPGA的嵌入式系统硬件的功能框图

应用前景与意义

基于FPGA的心电图决策支持系统不仅在医疗健康监测方面具有广阔应用前景，还可推广至其他需要实时信号分析的领域。例如：

• 远程医疗：在偏远地区，利用低功耗、高实时性的FPGA系统，可实现对患者心电图的实时监控，及时发现心律异常，保障患者健康。

• 可穿戴设备：将该系统集成于智能手表或健康监测设备中，可实现全天候的心电监测，为用户提供即时健康数据和预警服务。

• 急救系统：在急救车辆或监护室中，该系统可作为辅助诊断工具，为医生提供实时、准确的心电图分析结果，辅助紧急决策。

同时，系统的低延迟、高并行处理能力也为其他实时信号处理任务提供了借鉴，如脑电图 (EEG) 分析、工业监控和环境传感等领域。跨学科的研究和产业界的合作也将进一步推动这一技术的成熟与应用，为智能医疗和精准诊断提供更坚实的技术保障。

原文出自 JLPEA期刊：https://www.mdpi.com/2056462

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jlpea

JLPEA 期刊介绍

主编：Davide Bertozzi, University of Manchester, UK

期刊旨在发表低功耗电子方向的创新研究和重要成果。期刊范围涵盖的主题包括但不限于新兴电子器件和工艺技术、模拟、数字和混合信号 VLSI 电路、架构和系统设计、SoC 和嵌入式系统、能量采集和无电池系统、综合和优化工具，以及用于低功耗设计的 CAD 工具和方法。目前被 Scopus、ESCI 等数据库收录。

2023 Impact Factor：1.6

2023 CiteScore：3.6

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