智能脉象诊断终端与分析系统查看源代码讨论查看历史
智能脉象诊断终端与分析系统当下,大健康产业已经成为全球热点,构建“防—治—养”的一体化医疗产业发展模式, 已被企业所共识。在我国,为了提高全民健康水平, 国家提出了“健康中国2020”健康发展战略,将“健康强国”提升至国家战略高度。中医是我国传统文化的瑰宝,几千年来,中医药学为中华民族的健康和生存发展做出了巨大贡献,其治未病的思想内涵与大健康发展模式如出一辙。随着“互联网+[1]”时代的到来,建立“互联网+中医”医疗模式,必将在大健康产业构建中发挥着不可估量的作用与价值。
在心脏搏动周期内,血液容积随心脏的收缩、舒张呈现脉动性变化,这种变化通过光电转换的原理获得,被称为光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号。PPG信号是重要的人体生理信号,蕴含大量的反映人体状况的生理信息,经分析计算可以实现对人的血压、心率、血氧进行监测,并能通过直观的生理参数的显示对使用人群的身体状态进行预警,对于人群疾病的提前发现、提前控制、提高诊断的准确性有十分重要的意义。同时在医院测量和监护方面可以通过日常的监测数据作为诊断基础来减少就医环节医生的工作量并提高医院的工作效率。
因此本课题设计了一款智能脉象诊断终端与分析系统,该系统操作简单,方便使用。系统设计包括心率、血氧、血压等人体生理参数的监测。该系统通过使用 STM32 单片机为控制核心,采集传感器[2]传输的数据,通过一些数据处理并储存和分析来检测使用者的生理参数,实现使用者的日常监测。该系统拓展到Web端,可以提供健康管理和医疗服务等功能。该系统特点是高度集成化与低功耗相结合,系统虽存在一定误差,但误差值在可控范围之内,能够为患者提供相关服务。
应用前景
随着人民物质生活水平的不断提高,人们越来越关注自己的身体健康,在物联网技术的高速发展,以及机器学习与大数据数据处理方法的日益普及的契机下,本系统结合传统望闻问方式和现代医疗“切”诊,在中医理论的指导下,结合高精度诊断算法对人体健康状况进行综合的检查、评估,实现中医诊断的便携化、智能化。
在中医领域,我国正在推进“面向 2035 人工智能在中医药领域的应用战略研究”,在互联网医疗模式下,借助于新开发的健康腕表、智能脉诊仪等智能医疗器械,患者有可能将实时采集的脉搏波、心率值、心电波和血压值等体质数据实时传送给云诊断平台,而平台则可通过高精度诊断算法给出初步诊断结果,并通过专家云将数据传输给医生。这样,医生可以通过在线平台对病人进行健康管理,实时了解健康状况并对症下药。而病人也可以诊断平台,构建健康养生的新局面。中医健康管理服务扩大了医疗资源覆盖面,也对医疗器械行业带来了巨大发展变革,其技术升级将推动行业前进,满足了全员健康的发展需求,也为全员健康提供了新的保障。
创新点
1.便携式采集装置的设计
本项目设计的采集装置结合了传感器技术和信号调理技术,模块灵敏度和信噪比得到大幅度提升,大大降低了系统的复杂程度,在精准易用的同时,该采集装置还具备小体积和低功耗的特点,便于携带,提升了该系统的灵活性。
2.开发高准确率脉象诊断算法
本项目提出高准确率脉象诊断算法,将深度学习分析算法部署于云平台上,运用新型网络模型进行分类, 提升脉象数据诊断的准确度。图卷积网络(GCN)自近年被提出以来,在深度学习领域大放光彩,突破了传统卷积的平移不变性,能够在拓扑图上有效地提取空间特征,目前已在很多领域获得了很好的应用效果。然而,GCN在生物信号方面应用研究仍十分有限,本项目提出CNN-GCN高准确脉象诊断算法,提升诊断准确率。
3.构建多病理数据库与服务技术平台
本项目拟构建多病理数据库与服务技术平台,并将诊断算法部署于云平台上,实现对多种疾病进行判别,为病理数据的实时异构信息交互、深度处理服务。项目拟结合中医院病理数据、脉象采集系统实时检测数据,结合老中医诊断结果,进行数据标注和数据库构建。对于数据不足的特殊疾病类型,前期可采取科学的方法进行数据扩充,如数据增广、上采样以及使用小样本迁移来获得初期的训练样本集,并逐渐实现数据集的完善。
设计方案
本课题主要以脉诊理论为理论基础,结合智能化的脉搏信号采集装置,运用高精度的诊断算法,并计算生命体征参数,搭建集脉象数据存储、分析、诊断一体化服务平台。该智能脉象诊断终端与分析系统搭建流程包括:采集多通道脉搏信号,数据经无线传输模块至服务器,并在服务器进行数据处理、算法分析、疾病诊断,同时,搭建Web服务平台,进行脉搏波的实时显示,以及诊断结果和生命体征参数的显示。用户可通过访问健康管理平台客户端,进行个人信息的注册及登陆,脉搏信号的实时采集,完成在线诊断,帮助用户通过现代化中医脉诊方式实现对个人健康状态的跟踪管理,用户还可以查看诊断记录,对相关病理进行补充,对疾病预防具有重要意义。同时为了提供更完善的服务,我们将移动设备接入到整个服务链当中。移动设备作为当今互联网体系中快捷方便的终端形式已广泛深入到人们的日常生活,脉诊信息化服务平台的使用能够将中医脉诊服务和个人的日常健康管理连接在一起,推动中医脉诊在移动医疗健康服务体系方面的发展。
硬件系统实现对人体脉搏信号采集的功能,所采集的信号经过放大滤波处理后,通过模数转换器(ADC)转换成数字信号,并将其通过蓝牙模与Web和APP进行数据交互。脉搏采集系统采用红外光电检测法测量,相较于压力检测法而言,不需要额外的连接线与腕带等固定传感器,体积小,便于携带。脉搏采集系统包括红外传感器、光电传感器、信号放大电路、滤波电路、MCU 最小系统、电源管理以及无线传输等模块。
硬件采集系统主要由图2所示,下位机由脉搏传感器、信号调理电路、MCU,其中信号调理电路由放大电路、滤波电路构成。系统采用光电脉搏波传感器读取人体的脉搏信号,经过滤波、放大、整形等信号调理电路将脉搏信号进行预处理,将预处理后的模拟信号送入单片机的 ADC模块,MCU通过串口与蓝牙模块相连,通过蓝牙完成脉搏信号的传输。
传感器设计
特定波长红外线对于血管末端血液容积的变化十分敏感,利用此特性可以检测由于心脏跳动而引起血管末端血液中血氧蛋白含量的变化。此信号经放大、滤波等处理后,可以输出同步于心脏跳动的脉冲信号。此种方法所得信号称作脉搏波信号(光电容积脉搏波信号)。此方法无创且测量结果较精确,只需测量患者手指末端的毛细血管即可得到脉搏波信号,适合长期监测,本设计使用红外传感器采集脉搏波信号,本课题通过红外传感器和压力传感器进行复合,以实现相同指压下多路脉象信号的采集。脉搏波传感模块外形如图3所示。
工作原理:接通5 V电源使红外发射管发光,红外发射管将红外线射向人体,将透过皮肤组织反射回来的光射入接收管。通过检测接收管的电流感知反射平面的反射强度,由于血管周期性的扩张和收缩,透射光的强度呈现同周期性变化,即光强的变化可以反映血管中压力的变化。此时把所得到的光的强度的变化转化为电信号,就可以得到脉搏波信号。
参考文献
- ↑ “互联网+”的八大特点 ,搜狐,2018-05-19
- ↑ 传感器工作原理以及传感器种类详解 ,搜狐,2022-12-30