يُنتج جسم الإنسان إشارات يمكن قياسها، وتشمل الإشارات الكهربائية والميكانيكية والصوتية والكيميائية والبصرية. يسجّل تخطيط كهربائية القلب (ECG) النشاط الكهربائي للقلب، بينما يقيس تخطيط كهربائية الدماغ (EEG) الجهود الكهربائية على سطح فروة الرأس، ويسجّل تخطيط كهربائية العضلات (EMG) النشاط الكهربائي للعضلات، أما قياس التأكسج الضوئي الحجمي (PPG) فيرصد التغيرات في حجم الدم باستخدام الضوء. يمكن لهذه الإشارات أن تكشف عن التغيرات الفسيولوجية في الجسم، لكنها غالبًا ما تكون ضعيفة وملوثة بالضوضاء والتشويش. لذلك، توفر معالجة الإشارات الطبية الحيوية طرائق لاكتساب هذه الإشارات وتنقيتها وقياس خصائصها وتفسيرها. من المستشعر إلى الإشارة الرقمية تبدأ عملية القياس باستخدام مستشعر أو أقطاب كهربائية مناسبة، إلى جانب نظام لاكتساب البيانات. وقد تتضمن مرحلة معالجة الإشارة الأولية دوائر للحماية والعزل الكهربائي والتضخيم والترشيح التناظري. بعد ذلك، يقوم محوّل الإشارات التناظرية إلى رقمية (ADC) بأخذ عينات من الإشارة بمعدل محدد، وتحويل كل عينة إلى قيمة رقمية. يجب أن يتناسب كلٌّ من تردد أخذ العينات (Sampling Frequency) ودقة التحويل (Resolution) مع عرض النطاق الترددي للإشارة والهدف من القياس. يمكن أن يؤدي سوء التلامس بين الأقطاب الكهربائية والجلد، أو حركة المريض، أو تداخل تردد التيار الكهربائي، أو انجراف خط الأساس، أو تشبّع المضخّم إلى التأثير سلبًا في البيانات قبل بدء المعالجة الرقمية. الترشيح واستخراج الخصائص يمكن للمرشحات الرقمية تقليل المكونات الترددية غير المرغوب فيها، ولكن يجب أن تتم عملية الترشيح دون تشويه الأحداث أو المعلومات ذات الأهمية السريرية. • معالجة ECG: يمكن أن تساعد في تحديد مركّبات QRS وحساب الفواصل الزمنية أو معدل ضربات القلب. • تحليل EMG: قد يستخدم تقويم الإشارة (Rectification)، أو حساب الجذر التربيعي لمتوسط مربعات السعة (RMS)، أو الخصائص المستخرجة من المجال الترددي لتوصيف النشاط العضلي. • تحليل EEG: يمكن أن يدرس الإيقاعات الدماغية، أو النشاط المرتبط بالأحداث، أو الأنماط المرتبطة بالنوم والحالات العصبية. تعتمد الطريقة الصحيحة على السؤال الفسيولوجي المراد الإجابة عنه؛ إذ لا توجد سلسلة واحدة من خطوات المعالجة تكون مناسبة لجميع أنواع الإشارات الطبية الحيوية. التطبيقات السريرية وتطبيقات إعادة التأهيل تدعم معالجة الإشارات الطبية الحيوية العديد من التطبيقات، مثل المراقبة بجانب سرير المريض، والأجهزة القابلة للارتداء، والهندسة التأهيلية، ودراسات النوم، وتقييم وظائف القلب، وواجهات التفاعل بين الإنسان والآلة. في مجال إعادة التأهيل، يمكن استخدام الخصائص المستخرجة من إشارات EMG لتقدير مستوى التنشيط العضلي وتوفير تغذية راجعة للمريض أثناء أداء التمارين. أما في أنظمة المراقبة القابلة للارتداء، فيمكن أن تساعد الاتجاهات المستخلصة من إشارات ECG أو PPG على اكتشاف التغيرات التي تستدعي مراجعة سريرية. يجب أن تأخذ هذه الأنظمة في الحسبان آثار الحركة، والاختلافات الفردية بين الأشخاص، وموقع المستشعر، وقيود البطارية، واحتمالية إطلاق إنذارات كاذبة. لا ينبغي اعتبار نتيجة القياس تشخيصًا طبيًا بحد ذاتها ما لم تكن مدعومة بالتحقق السريري المناسب. الموثوقية والأخلاقيات وتفسير البيانات ينبغي للمهندسين توثيق معدل أخذ العينات، وإعدادات المرشحات، ومواقع الأقطاب الكهربائية، وإجراءات المعايرة، وخطوات المعالجة، لضمان إمكانية إعادة تنفيذ التجارب والحصول على نتائج قابلة للتكرار. كما يجب اختبار الخوارزميات باستخدام بيانات تمثل الفئات المستهدفة من المستخدمين وظروف التشغيل الواقعية. ونظرًا إلى أن الإشارات الفسيولوجية تُعد بيانات صحية شخصية، فإن تخزينها بطريقة آمنة، والتحكم في الوصول إليها، والحصول على الموافقة المستنيرة، أمور مهمة. ويجب تقييم أداء الأنظمة ليس فقط من خلال متوسط الخطأ، بل أيضًا من خلال دراسة تأثير الأخطاء في القرارات السريرية وسلامة المرضى. الخاتمة تربط معالجة الإشارات الطبية الحيوية بين القياسات الفيزيائية والمعلومات ذات المعنى حول فسيولوجيا جسم الإنسان. ويتطلب الحصول على نتائج جيدة اتباع منهج متكامل يشمل اختيار المستشعرات المناسبة، واكتساب الإشارات بطريقة آمنة وموثوقة، وتهيئة الإشارات، واستخدام الخوارزميات الملائمة، والتفسير السريري للنتائج. ويجب على المهندسين تقييم الأداء التقني للأنظمة، إلى جانب دراسة العواقب المحتملة للأخطاء عند استخدامها في التطبيقات الواقعية.