便携式多参数智能医疗系统的设计

发布时间：2017-05-04 20:01

  本文关键词：便携式多参数智能医疗系统的设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对当前医疗资源不足的现状以及人们日常监护和健康管理的需求,本文设计了一款功能全面、安全、低耗的家用便携式多参数智能医疗系统设备,可以实现人体血压、心电、心率和血氧饱和度的采集、处理、显示和存储,并可通过WIFI与Android或iOS智能手机完成数据交互。分析比较当前各参数信号采集处理相关方法的优缺点后,本文详细介绍了系统的硬件电路设计和数据处理两部分:(1)硬件电路。选用MP3V5050为血压采集部分的压力传感器,与传统方案相比,在充气泵和泄气阀的控制电路上采用光耦器件,减少机械器件对系统的干扰;选用AFE4400和ADS1293集成化模拟前端分别为血氧饱和度和心电采集的传感器,与分离器件搭建的方案相比,增加了系统的可靠性,降低了系统的功耗。(2)数据处理。血压测量采用高斯曲线拟合和变幅度系数结合的方法。基线处理部分本文提出采用差分运算法,降低了算法的实现难度,同时很好地保留了血压脉搏波形振荡的特征。血氧饱和度测量采用频域分析法,该方法既保证了测量精度,也克服了幅值法不准确和高斯函数法硬件实现难度大的缺点。心电的R波检测采用阈值实时更新法,与匹配滤波法和小波变换法等方法相比,该方法原理简单,且在MCU平台上容易实现,也能准确的检测到R波点。系统测试结果表明,本系统的测量精度能达到标准规定的要求,能与智能手机进行数据互通,适应当今互联网医疗发展的趋势。系统的成功设计与实现,为国内智能化和移动健康的发展提供了参考,具有较高的商用价值。
【关键词】：多参数 血压 频谱分析 血氧饱和度 便携式
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R197.39
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 主要研究目标及内容11-12
• 1.4 论文的结构12-14
• 第2章 生理信号特征及采集原理14-25
• 2.1 血压的测量方法14-19
• 2.1.1 柯氏音法14-15
• 2.1.2 示波法15-19
• 2.2 血氧饱和度的测量19-22
• 2.2.1 血氧饱和度的概念19
• 2.2.2 无创测量法19-20
• 2.2.3 无创测量理论20-22
• 2.3 心电信号的采集22-24
• 2.3.1 心电信号的产生机理22-23
• 2.3.2 典型的心电信号波形23-24
• 2.3.3 心电的导联结构24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 系统硬件电路设计25-42
• 3.1 系统需求25
• 3.2 系统硬件框图25-26
• 3.3 血压测量模块26-30
• 3.3.1 泵阀驱动控制电路26-27
• 3.3.2 压力信号采集电路部分27-30
• 3.4 血氧采集模块30-33
• 3.4.1 血氧传感器的选取30-31
• 3.4.2 血氧传感器的电路设计31-33
• 3.5 心电的电路设计33-36
• 3.5.1 心电采集传感器的选取33-35
• 3.5.2 心电的电路设计35-36
• 3.6 其它外围器件及辅助模块36-38
• 3.7 单片机的电路设计38-40
• 3.8 ADC功能分析40-41
• 3.9 本章小结41-42
• 第4章 系统数据处理42-55
• 4.１ 系统的主流程和通信协议接口42-45
• 4.1.1 系统的处理流程42-43
• 4.1.2 通信协议的编制43-45
• 4.2 血压的数据处理45-49
• 4.2.1 压力传感器采集信号和预处理45-47
• 4.2.2 特殊点处理47-48
• 4.2.3 曲线拟合48
• 4.2.4 血压的判定方法48-49
• 4.3 血氧的数据处理49-52
• 4.3.1 血氧信号的预处理49-50
• 4.3.2 特征点的提取50-52
• 4.3.3 参考系数A与B的确定52
• 4.4 心电的数据处理52-54
• 4.4.1 心电信号的预处理52
• 4.4.2 R波检测算法52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第5章 实验结果及数据对比分析55-57
• 5.1 实验方法55
• 5.2 测量结果分析55-57
• 结论57-59
• 参考文献59-62
• 附录62-64
• 致谢64

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