通过普及的传感和Android操作系统智能手机进行远程评估外文翻译资料

英语原文共 7 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

通过普及的传感和Android操作系统智能手机进行远程评估

摘要：

对生命体征和行为模式的测量可以被转化为健康风险的准确预测因子，即使在早期阶段，也可以与警报触发系统相结合，以发起适当的行动。

本文介绍了一种基于智能腕表的移动电视系统的设计与实现，该系统具有心脏、呼吸和运动活动的非干扰传感模块、微控制器平台，用于从传感器和无线通信中对数据进行初级处理。

先进的数据处理、数据管理、人机交互和数据通信是使用智能手机运行的Android操作系统(OS)实现的。

以网络为基础的医疗电视信息系统，其特点是以下功能:与智能手机的数据同步，先进的数据处理和数据显示，保证了全面的数据分析和基于证据的健康管理，以及医生和护士对病人的远程协助。

文中还包括了与生命体征传感相关的实验结果和软件实现。

介绍

人口发展、社会变革和健康和社会保健的成本上升对慢性病患者和老年人口的需要,在世界各地,高效利用医生,减少住院和再入院率,减少家庭护理专业人员的技能水平和访问的频率,和促进健康教育[1][2][3]。

然而，有效的普及卫生保健体系结构、机制和系统可以减轻支持和照顾具有长期条件和流动性较少的人的问题。

普遍的传感[4]和计算[5]是无处不在的医疗保健系统的主要部分，使医疗专业人员能够远程对潜在的危险疾病进行实时监测、早期诊断和治疗[6]。

同时，这些系统为用户提供了进行生物反馈体验的可能性[7]，减少了对临床援助的压力。

将智能传感器[8]与可穿戴式(如智能t恤)或日常使用的物体(轮椅，对于运动疾病患者)结合起来[9][10]，可以以一种不引人注目的方式分析用户身体和生理模式的个性化配置。

如今，使用智能手机的普及计算是确保家庭电视中与家庭电视相关的数据管理的一种常见方法，它贯穿于人机界面(HMI)。

文献[9 - 12]报道了不同的可穿戴设备、便携式或植入式设备，以及诸如传感器、执行器或其他信息和通信技术组件，如家具等日常用品中的移动或固定设备。

在可穿戴心电图[11 - 12]和photoplethysmography传感器([13][14])领域中提到了重要的实现。

用户的接口和数据通信是医疗系统的重要问题。

在普适计算领域的最后一个演进(新智能手机运行的Symbian OS,Windows Mobile,Android OS,iOS)能够开发新的图形界面，可以很容易地用于执行诸如临床和传感器数据管理、智能传感器数据交换和警报生成等任务[15]。

此外，文献中也报道了不同的基于Web的信息系统架构(EHR)[16]。

本文介绍了一种健康电视系统，包括一种智能腕表装置，它能保证对评估人员的生命体征和运动活动的普遍感知。

智能手机和基于网络的电视信息系统保证了从智能传感器获得的信息的普遍计算。

利用蓝牙协议，将光胸片和加速度计测量通道连接到一个16bit -微芯片PIC24F单片机平台进行信号采集，信号调理控制，主数字信号处理和数据通信。

Android操作系统智能手机接收数据，保证中间处理，图形用户界面和数据同步。

智能手机电视软件是将Android SDK、Java(Eclipse IDE)、嵌入式数据库的SQLite和AiChart等功能结合起来，用于表示生理和运动信号以及相应的警报。

电视是一个基于网络的信息系统，它实现了

使用ASP实现了EHR元素。

NET MVC,MySQL和PHP技术。

结果在实验验证的过程中，包括系统的组成部分和数字数据处理的生理数据和运动活动都包含在论文中。

移动电视是系统的通用架构

所实施的移动电视架构包括:一个多通道传感智能腕带设备，一个与普及计算和人类计算接口相关联的Android操作系统智能手机，以及一个基于web的信息系统。

该系统能够对患者生命体征和日常活动进行数据监测和管理，实现临床工作人员与远程辅助患者之间的有效接口。

实现的系统框图如图1所示，包括与数据通信相关的蓝牙和无线网络(wi - fi,UMTS)协议。

智能手机实现了与评估病人相关的主要计算平台和数据存储。

在系统中实现了分布式数据处理。

主要的处理，包括生理参数的计算，是在智能手镯(腕带)的单片机上执行的。

中间的处理和数据表示是在智能手机层进行的，而高级数据处理和数据库管理则是由网络远程信息系统完成的。

智能手环

智能腕带装置包括一套与心脏和身体活动监测以及相应的调节回路相关的测量通道。

PIC单片机平台执行信号采集、主处理、数据存储和数据通信。

a .传感和信号调节

使用一种新型结构的反射式光敏探测传感器，包括两种红外红色发光二极管和一盏灯到电压转换器，都能感觉到生命迹象。

惯性传感器(MEMS加速度计ADXL335)用于感知人的日常运动活动和秋季检测。

这些信息通过数据库同步传输到智能手机和基于Web的远程信息系统。

开关和电流驱动模块(图2. b)是使用双极晶体管,以确保实现最优控制的两个二色的发光二极管(红外-lambda;IR = 940海里,Red-lambda;IR = 660海里)。

控制信号(脉冲，n_脉冲，ctrl - red,ctrl l_ir)由微控制器提供，使用适当的数字输出线和PWM输出，其次是低通滤波器，其特征为fc = 0.5Hz。

在“1”和“0”之间交替使用脉冲和n_脉冲的值，红色和IR的led路径被激活，允许在心脏周期内测量血液中的光吸收[17]。

在led提供的红外或红光激励下，两种发光二极管之间传输了一种光纤传输电压信号(Nelcor兼容的photoplethysmography探针)。

两种双色发光二极管的使用保证了可重复性，鲁棒性和PPG信号的质量独立于手腕上的PPG传感器的位置。

从光到电压转换器的PPG信号通过一组两个有源滤波器、LPF和HPF的LM324运算放大器进行滤波，以减小基线的影响，并增加信噪比。

实现过滤器的一些特性是:LPF

2极巴特沃思，截止频率20Hz;

HPF- 2极巴特沃斯，截止频率0.05 Hz。

考虑到PPG动态范围，采用数字电位器(催化剂)和仪表放大器(INA122)实现了自动增益控制方案(AGC)。

在实施方案的基础上，PPG振幅值包括在0.4到2V区间内。

使用3D MEMS加速度计ADXL335(图3)感知电机活动，并将其安装在PPG信号的调节电路中。

它提供了Vax、Vay和Vaz电压信号表达的患者运动信息。

这些信号是低通滤过的(电源信号被移除)，并应用于微控制器的模拟输入。

b .微控制器的采集、主处理、数据存储和数据通信

智能腕表的“大脑”是一个基于PIC24F的微控制器平台

在图中给出了先前描述的微控制器平台的传感和信号调节组件。

基于微晶片MPLAB C30编译器开发的PIC24F单片机实现了信号采集、主处理、led用户界面控制、数据存储和数据通信等重要任务。

LED开关和数字电位器的控制是使用一组数字线路(RA3,RA4为LED开启/关闭功能，RA5,RA6,RA7数字电位器调节通过CS,UD,DPOT)。

针对光强控制，采用单片机RD1和RD2 PWM输出实现了两个通道电流驱动。

利用微控制器AN3和AN2模拟输入通道获得PPG信号的交流和直流分量。

实现的采集率为200S / s，并对微控制器的TIMER2进行编程。

MEMS加速度计通过Vax、Vay、Vaz输出的电压信号，采用AN9、AN10和AN11模拟输入获得，使用相同采样率，在PPG采集箱中使用。

实现的嵌入式初级处理软件使用PPG采集的样本提取心率(HR)值和血氧水平(SpO2值)[14]。

在心率计算的特殊情况下，该算法包括以下步骤:i)计算2.5s PPG获得数据的平均值(V_ppg(t));

ii)计算2.5s PPG数据的最大值(V_ppg(t));

3)自适应阈值计算，tha:

tha ∆t =(mean V( _ ppg t( )) max( _V ppg t( )⁾

确定超过阈值的峰值位置2。5的时间间隔;

v)在5s时间间隔内检测的两个连续峰值之间的峰值定位计算和平均时间间隔计算;

vi)心率(HR)计算。

采用“归一化比”、“R”和“SpO2 = SpO2”(R)经验特征的多项式模型，用“归一化比”、“R”和多项式模型来定义R。

R = ^{VAC _ red} sdot; ^{VDC _ IR}

VAC _ IR VDC _ red

并给出了多项式模型:

SpO2 = sum;aSpO2iⁱ

利用最小均值-平方(LMS)算法和VDC_ed、VDC_IR、VAC_red和VAC_IR PPG在irl - red整流周期中获得的样本值，计算出多项式模型的系数(N = {1,2,3})。

经验的SpO2校准曲线的精确逼近需要一个3阶多项式近似(最多4个SpO2测量单位)。

此外，还考虑了基于一个实现的查找表的SpO2读取。

单片机的数据,包括分样本(波),两个连续的分峰之间的时间间隔(delta;)、心率值(人力资源)、动脉血氧饱和度值(动脉血氧饱和度)和三维加速度计电压值数字代码(ACCEL_X,ACCEL_Y和ACCEL_Z)存储在一个8字节数组数据如图所示。

信息字节用于存储关于智能手环功能的额外信息(如电池低)。

两个数据同步字节(00和FF)构成了数据字节的前言，保证了在智能手机端数据读取的健壮性。

使用连接到PIC24F微控制器的USART端口的ARF32蓝牙模块，数据数组被传输到智能手机。

在初步测试中使用的更新率高于20个更新/ s，低于200个更新/ s。

目前应用中使用的USART波特率为19200bps。

智能手机嵌入式软件

开发了智能手机嵌入式软件，以保证数据的中间处理、人机交互和数据通信。

对于已实现的蓝牙服务，它被用来接收来自智能腕带设备的阵列字节形式的数据，而wi - fi移动互联网服务也可用于智能手机实现智能手机和电视的数据同步。

使用的智能手机是HTC的愿望，运行Android 2.2移动操作系统，允许使用Android SDK和Java编程语言来实现智能手机显示和数据管理的通信、数据处理和显示[18][19]。

嵌入式软件的重要元素是活动类，主要与用户计算接口的实现有关。

目前的原型实现了一组活动类:Sync。

能够管理有关申请的所有信息的java;

仪表板。

用java来保证病人的临床状态的数值和图形表示，特别是心率值、SpO2值和PPG波。

与仪表板相关的流程图。

java活动类与java方法的蓝牙调试服务，如图所示。

智能手机软件实现中使用的附加活动类是:IconContextMenu。

允许创建与主应用程序类的选择相关联的菜单的java;

概要文件。

与患者资料有关的java，包括个人信息和临床数据，如体检、注册疾病和指示用药;

DatabaseList。

为每个在智能手机显示上显示的病人提供特定元素列表的java;

BluetoothService。

与蓝牙数据通信相关的java;

BluetoothDebug。

java允许显示从智能腕带设备接收的数字格式的数据。

为了识别智能手机附近现有的蓝牙设备，蓝牙设备。

java类实现。

蓝牙兼容模块的选择可以手工完成，也可以自动使用之前存储在智能手机内存中的信息。

使用aiCharts图形库，一组与PPG波、心率和SpO2时间变化的图形表示相关的类，以及X、Y、Z轴(blue齿科)的加速度的演变。

java类)实现的。

智能手机数据库是使用SQLite库开发的，而双向数据同步是使用同步类中包含的一组方法完成的。

基于WEB的信息系统

在此基础上开发了患者远程监控服务器软件。

NET MVC 3框架[20]实现了使用c#作为编程语言的模型-视图-控制器模式。

这个Web应用程序与MySQL中开发的数据库相关联，该数据库存储患者的所有个人和临床数据，以及与其他类型的用户相关的其他信息。

访问和操作该数据库中包含的信息。

使用了NET技术[21]。

为了将数据与患者的智能手机同步，可以通过HTTP创建的两个PHP脚本进行访问。

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

资料编号：[21952]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word