智能脈象診斷終端與分析系統檢視原始碼討論檢視歷史

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智能脈象診斷終端與分析系統當下，大健康產業已經成為全球熱點，構建「防—治—養」的一體化醫療產業發展模式， 已被企業所共識。在我國，為了提高全民健康水平， 國家提出了「健康中國2020」健康發展戰略，將「健康強國」提升至國家戰略高度。中醫是我國傳統文化的瑰寶，幾千年來，中醫藥學為中華民族的健康和生存發展做出了巨大貢獻，其治未病的思想內涵與大健康發展模式如出一轍。隨着「互聯網+」時代的到來，建立「互聯網+中醫」醫療模式，必將在大健康產業構建中發揮着不可估量的作用與價值。

在心臟搏動周期內，血液容積隨心臟的收縮、舒張呈現脈動性變化，這種變化通過光電轉換的原理獲得，被稱為光電容積脈搏波（Photoplethysmography，PPG）信號。PPG信號是重要的人體生理信號，蘊含大量的反映人體狀況的生理信息，經分析計算可以實現對人的血壓、心率、血氧進行監測，並能通過直觀的生理參數的顯示對使用人群的身體狀態進行預警，對於人群疾病的提前發現、提前控制、提高診斷的準確性有十分重要的意義。同時在醫院測量和監護方面可以通過日常的監測數據作為診斷基礎來減少就醫環節醫生的工作量並提高醫院的工作效率。

因此本課題設計了一款智能脈象診斷終端與分析系統，該系統操作簡單，方便使用。系統設計包括心率、血氧、血壓等人體生理參數的監測。該系統通過使用 STM32 單片機為控制核心，採集傳感器傳輸的數據，通過一些數據處理並儲存和分析來檢測使用者的生理參數，實現使用者的日常監測。該系統拓展到Web端，可以提供健康管理和醫療服務等功能。該系統特點是高度集成化與低功耗相結合，系統雖存在一定誤差，但誤差值在可控範圍之內，能夠為患者提供相關服務。

應用前景

隨着人民物質生活水平的不斷提高，人們越來越關注自己的身體健康，在物聯網技術的高速發展，以及機器學習與大數據數據處理方法的日益普及的契機下，本系統結合傳統望聞問方式和現代醫療「切」診，在中醫理論的指導下，結合高精度診斷算法對人體健康狀況進行綜合的檢查、評估，實現中醫診斷的便攜化、智能化。

在中醫領域，我國正在推進「面向 2035 人工智能在中醫藥領域的應用戰略研究」，在互聯網醫療模式下，藉助於新開發的健康腕錶、智能脈診儀等智能醫療器械，患者有可能將實時採集的脈搏波、心率值、心電波和血壓值等體質數據實時傳送給雲診斷平台，而平台則可通過高精度診斷算法給出初步診斷結果，並通過專家雲將數據傳輸給醫生。這樣，醫生可以通過在線平台對病人進行健康管理，實時了解健康狀況並對症下藥。而病人也可以診斷平台，構建健康養生的新局面。中醫健康管理服務擴大了醫療資源覆蓋面，也對醫療器械行業帶來了巨大發展變革，其技術升級將推動行業前進，滿足了全員健康的發展需求，也為全員健康提供了新的保障。

創新點

1.便攜式採集裝置的設計

本項目設計的採集裝置結合了傳感器技術和信號調理技術，模塊靈敏度和信噪比得到大幅度提升，大大降低了系統的複雜程度，在精準易用的同時，該採集裝置還具備小體積和低功耗的特點，便於攜帶，提升了該系統的靈活性。

2.開發高準確率脈象診斷算法

本項目提出高準確率脈象診斷算法，將深度學習分析算法部署於雲平台上，運用新型網絡模型進行分類， 提升脈象數據診斷的準確度。圖卷積網絡（GCN）自近年被提出以來，在深度學習領域大放光彩，突破了傳統卷積的平移不變性，能夠在拓撲圖上有效地提取空間特徵，目前已在很多領域獲得了很好的應用效果。然而，GCN在生物信號方面應用研究仍十分有限，本項目提出CNN-GCN高準確脈象診斷算法，提升診斷準確率。

3.構建多病理數據庫與服務技術平台

本項目擬構建多病理數據庫與服務技術平台，並將診斷算法部署於雲平台上，實現對多種疾病進行判別，為病理數據的實時異構信息交互、深度處理服務。項目擬結合中醫院病理數據、脈象採集系統實時檢測數據，結合老中醫診斷結果，進行數據標註和數據庫構建。對於數據不足的特殊疾病類型，前期可採取科學的方法進行數據擴充，如數據增廣、上採樣以及使用小樣本遷移來獲得初期的訓練樣本集，並逐漸實現數據集的完善。

設計方案

本課題主要以脈診理論為理論基礎，結合智能化的脈搏信號採集裝置，運用高精度的診斷算法，並計算生命體徵參數，搭建集脈象數據存儲、分析、診斷一體化服務平台。該智能脈象診斷終端與分析系統搭建流程包括：採集多通道脈搏信號，數據經無線傳輸模塊至服務器，並在服務器進行數據處理、算法分析、疾病診斷，同時，搭建Web服務平台，進行脈搏波的實時顯示，以及診斷結果和生命體徵參數的顯示。用戶可通過訪問健康管理平台客戶端，進行個人信息的註冊及登陸，脈搏信號的實時採集，完成在線診斷，幫助用戶通過現代化中醫脈診方式實現對個人健康狀態的跟蹤管理，用戶還可以查看診斷記錄，對相關病理進行補充，對疾病預防具有重要意義。同時為了提供更完善的服務，我們將移動設備接入到整個服務鏈當中。移動設備作為當今互聯網體系中快捷方便的終端形式已廣泛深入到人們的日常生活，脈診信息化服務平台的使用能夠將中醫脈診服務和個人的日常健康管理連接在一起，推動中醫脈診在移動醫療健康服務體系方面的發展。

硬件系統實現對人體脈搏信號採集的功能，所採集的信號經過放大濾波處理後，通過模數轉換器（ADC）轉換成數字信號，並將其通過藍牙模與Web和APP進行數據交互。脈搏採集系統採用紅外光電檢測法測量，相較於壓力檢測法而言，不需要額外的連接線與腕帶等固定傳感器，體積小，便於攜帶。脈搏採集系統包括紅外傳感器、光電傳感器、信號放大電路、濾波電路、MCU 最小系統、電源管理以及無線傳輸等模塊。

硬件採集系統主要由圖2所示，下位機由脈搏傳感器、信號調理電路、MCU，其中信號調理電路由放大電路、濾波電路構成。系統採用光電脈搏波傳感器讀取人體的脈搏信號，經過濾波、放大、整形等信號調理電路將脈搏信號進行預處理，將預處理後的模擬信號送入單片機的 ADC模塊，MCU通過串口與藍牙模塊相連，通過藍牙完成脈搏信號的傳輸。

傳感器設計

特定波長紅外線對於血管末端血液容積的變化十分敏感，利用此特性可以檢測由於心臟跳動而引起血管末端血液中血氧蛋白含量的變化。此信號經放大、濾波等處理後，可以輸出同步於心臟跳動的脈衝信號。此種方法所得信號稱作脈搏波信號（光電容積脈搏波信號）。此方法無創且測量結果較精確，只需測量患者手指末端的毛細血管即可得到脈搏波信號，適合長期監測，本設計使用紅外傳感器採集脈搏波信號，本課題通過紅外傳感器和壓力傳感器進行複合，以實現相同指壓下多路脈象信號的採集。脈搏波傳感模塊外形如圖3所示。

工作原理：接通5 V電源使紅外發射管發光，紅外發射管將紅外線射向人體，將透過皮膚組織反射回來的光射入接收管。通過檢測接收管的電流感知反射平面的反射強度，由於血管周期性的擴張和收縮，透射光的強度呈現同周期性變化，即光強的變化可以反映血管中壓力的變化。此時把所得到的光的強度的變化轉化為電信號，就可以得到脈搏波信號。