专利名称：无创式颅内压测量方法及测量仪的制作方法
技术领域：
本发明属于生物医学领域，尤其涉及颅骨内压的测量。
背景技术：
颅内压即是指颅腔内容物对颅腔壁所产生的压强，可以用脑脊液的静水压来表示。医学上认为人的正常范围是7-18厘米水柱(O. 69 O. 78kPa)，颅骨内压处于18至20厘米水柱(I. 77 I. 96kPa)属于可疑的临床症状，达到20厘米(I. 96kPa)以上为颅内压增闻。脑部疾病如脑组织损伤感染、内出血、脑积水等，均会造成脑脊液淤积致使颅骨内压强迅速增高，而颅内压增高是临床上导致病人病情恶化、术后不良或死亡的常见原因之 一，因此对颅内压的测量具有重要意义。现今用于颅内压测量的方案有很多，但基本都分为以下两类一类为外科手术法包括脑脊液流出、腰椎穿刺和压力传感器植入。其中，脑脊液流出的方法最为原始，但对患者创伤大，测量结果常常容易受到管道阻塞和组织液淤积等各种问题的影响；对腰椎进行穿刺器械简单，但患有脊骨关节疾病的无法实施，且穿刺的实施对医务人员手术的准确性和技巧性要求较高，术后又存在诸多并发症；植入式压力传感器是一种同本发明一样做到实时测量的方案，但植入和取出过程手术复杂，且一直埋入的电学器件和其线缆或电波对患者健康影响较大。综上，这些有创检测是目前应用较多的方法，但这些方法不可避免地给病人带来了更多的肢体痛苦和导致二次感染的风险。另外一类为光谱脉冲法包括近红外光谱信号分析、闪光视觉诱发电位和经频超声多普勒。其中，CN202161317U近红外光谱信号装置依靠不同物质材料对近红外线有特征吸收的原理，但颅压在内颅骨在外，微弱变化的外骨骼张力产生的微弱信号很难高效灵敏地实现颅内压的测量，需要医务人员进行专业和细致分析；CN1404793A闪光视觉诱发电位检测方法和装置则依赖脉冲闪光下头部神经反应时发出的电信号，需要精密的闪光仪器、模糊的经验曲线、繁杂的信号处理，存在很多误差来源和测量问题；CN101150989A通过声学换能器无创测量和CN200980680Y脑血管血液动力学检测装置则依靠原本用于脑血管成像的经频超声多普勒技术，主要根据颅内压导致的血流变化发现病变，但此过程要经历颅内压增高、调节功能丧失、灌注压下降、脑血流下降四个过程，等到发现脑血流有明显变化时往往为时已晚，况且脑血管活性受多种非线性因素(如PaC02、Pa02、pH值、血压)以及心跳波动的影响，病变时脑内生理学环境复杂，以致测量颅内压时条件复杂又存在交叉干扰，参数无法准确确定。除此之外，还有诸如视网膜测压法、生物电阻抗法、磁感应断层成像等不常用的方法，但上述方法均存在仪器和处理复杂昂贵、准备和测量时间过长、实施和维修困难、无法直接测量而只是利用颅内压升高的临床症状或化学特征致使结果缺乏稳定性和灵敏度的问题，上述可参见ISBN:9787040288681《颅内压无创检测方法与实现》，季忠。可见，近几年来国内外对颅内压的无创检测方法也多有研究，但现今这些方案都只是就某一种复杂检查方法中通过其他参数观察颅内压方面的可行性进行探讨，能够在临床上高效准确地应用于专门测量颅内压的无创仪器尚不多见。根绝人类头骨的弹性振动模型，颅骨可以看作一个球形弹性板，颅内压就是作用在板内部的液压。如果在该体的一端施加振动压力时，颅骨自身也会产生振动，压在另一端的传感器会收到经过颅骨传导过来的振动信号，而且内压不同，其共振频率也不相同，机械振动模型及其信号分析方法参见ISBN :9787111026945《机械振动手册》，屈维德，唐恒龄一书中圆柱壳的振动、信号分析和数据处理两章节部分。其中，共振频率的正常参数为400-600HZ，该颅骨生理特征参数数据参见J. Acoust. Soc. Am. Volume28,Issue 6 《Response of the Human Skull to Mechanical Vibrations》， ErnstK. Franke,且此参数与个人头骨尺寸无关，具有普遍适用的参考和应用价值，该结论参见《Resonance frequencies of the human skull in vivo》，Bo Hakansson, AndersBrandt, PederCarlsson0
发明内容
为了克服现有无创技术方案的局限和不足，本发明根据人类头骨弹性振动模型，提出了一种便捷、准确、无创的数字式颅内压测量方法和测量仪，该测量仪在嵌入式系统平台上可快速数据处理、实时显示、数据联网和存储。
发明内容
一种无创式颅内压测量方法，包括以下实施步骤第一步使患者头部前额骨处与一个受控振动发生装置接触，由振动源驱动该装置产生足已覆盖病人头部的恒定幅度的共振和频率的振动信号；第二步使患者额骨对侧的枕骨处与振动信号接收传感器接触，信号接收传感器接收经颅骨传导过来的振动信号并转为电信号传输给无创式颅内压测量仪器；第三步由无创式颅内压测量仪器，将振动源振动信号和上述传感器接收的反馈的信号，用分析检测算法进行处理，绘出振动信号经过颅骨的频率响应曲线，提取出病人头部的共振频率；所述的分析检测算法是，无创式颅内压测量仪器先将两路输入信号进行六阶小波滤波，然后再将输入的两路信号进行快速傅里叶变换，将变换的结果对应相除从而得到颅骨的频域响应曲线；在此频谱中且在输入信号的频率范围之内，找到频谱的最大值，此值即为颅骨的共振频率；第四步再通过颅骨的共振频率和颅内压的一一对应关系，得出颅内压的测量值；第五步在上位机软件界面和液晶显示屏上显示出病人此时颅内压的测量参数。一种用于上述方法的无创式颅内压测量仪器，它由ARM处理器、扫频电路、功率放大电路、受控振动源、传感器系统、低噪声放大电路、数据采集和转换电路、数字信号处理单元和显示单元电联接构成；其中扫频电路是将ARM核心产生的信号序列在扫描频率宽度为O-IkHz的范围内调谐出稳定连续的扫频信号/高斯白噪声信号，用于控制振动频率；该扫频电路采用数字频率合成法，包括D/A转换单元和模拟平滑滤波器两部分；合成的数字序列先经过D/A器件形成连续波形，再经过低通滤波器平滑波形；具有10MSpS*10bitS的转换速率；
功率放大电路是将扫频信号或者高斯白噪声信号进行功率放大，使其足以驱动受控振动源；该功率放大电路采用可变电阻增益方式，功率放大范围1-10倍，可调整到具有最佳响应或病人身体适宜的功率；受控振动源是将电信号波形转化成作用于病人前额处的振动作用力；传感器系统是将颅骨传来的振动信号转为电信号，并由低通滤波电路对接收到的电信号滤除高频噪声；传感电路包括前端检测带宽大于20kHz的高灵敏度加速度传感器，可准确测出枕骨受力，以及后端截止频率为2. 5kHz的模拟低通滤波器用于滤除带外噪声，并作为采样电路的抗混叠滤波器；低噪声放大电路是对滤波输出的信号进行合适的抗噪线性放大供后端分析识别；它采用了能够低噪放大和高频退耦的低噪声放大器，该类放大器可直接应用于低频信号放大并能够有效消除波纹、脉冲和高频噪声；
数据采集和转换电路用于实时采集传感电路传来的接收信号，同时采集驱动受控振动源的功率输出信号；该信号采集系统在ARM芯片的控制下以2. 5倍于信号带宽的速率同时使用两路A/D转换器对扫频部分功率放大电路的输出信号和传感电路接收并去噪的信号进行采样，以采样率固定为2511Hz，精度为24位；数字信号处理单元用于对信号分别进行小波滤波，和快速傅里叶变换，算法求解出颅骨的振动响应函数，完成对共振特征频率的识别和检测；该数字信号处理单元考虑到计算的时延和结果的分辨率，采用高性能DSP分别对采集到的接收数字信号和基准数字信号进行6阶的小波滤波和1024点FFT快速傅里叶变换；ARM处理器作为控制系统核心，以本地脉冲实现原始扫频信号编码序列的产生，同时控制A/D和D/A采集和转换过程，并对整个信号链路的产生、调谐、采集和处理过程进行协调和分配；它依据计算结果调谐出频率范围为O-IkHz的序列脉冲信号，作为原始数字信号输入给DAC，DAC将数字信号转换为模拟信号输出；液晶屏显示单元将数据以简明的数码显示出来，并提供触屏操作。上述无创式颅内压测量仪器还可包括网络模块，通过网络模块无线通信，将数据上传至具有提醒和待机功能的远程/近程联网设备。本发明的工作原理是，依据颅骨对不同频率振动信号的响应特性，在颅骨前额接触式地施加固定范围的振动信号，并在枕骨处接触式地接收传导信号，采用系统响应识别的方法进行处理，从而以无创式的测量方式得出颅内压数据。测颜内压的响应参数时，并未默认输入恒定而直接测量接收信号的绝对值，而是先将两路输入信号进行6阶小波滤波，然后再将输入的两路信号进行快速傅里叶变换，最近将变换的结果对应相除从而得到颅骨的频域响应曲线。在此频谱中且在输入信号的频率范围之内，找到频谱的最大值，此值即为颅骨的共振频率，再通过颅骨的共振频率和颅内压的一一对应关系，得出颅内压的值。本发明的积极效果在于I.本方法能够实时、快速的诊断，由高性能处理器对信号进行变换与分析，在扫描结束之后几秒之内便可得出结果，可以随时进行测量而不会给病人造成附加影响，从而实时监控状况和掌握变化。2.本方法的测量方式便捷、无创，测量过程中只需将振动源和传感器贴在病人颅骨的前后，待扫频扫描过程结束后取掉即可，无需任何手术和场地，还可以装在如救护车和私人轿车等狭小空间以备急用，病人则可以自己在家发现问题和采取应急措施。3.本方法的使用过程安全、简单，系统平台的工作只需要普通的低压直流电源或者锂电池，可以随处安放而不必担心工作环境维护和用电安全等问题，而振动传导装置即插即用，也没有任何使用的问题。4.本方法专用于颅内压的精确测量，除非头部有骨裂现象，共振结果不会受到除颅骨内压以外其他因素的影响，测量对象单一，并采用上述特殊电路与结构良好地实现了对噪声干扰、生理波动和测量误差的消除，得出清晰稳定的共振频率值。5.本方法对不同的病人都能普遍适用，通过自动智能学习方法建立的特征识别数据库，使每个人都能形成自己正常时的基准值，使得测量结果与个人体质无关，结果准确而有针对性。6.本方法采用嵌入式平台，以低成本的方式实现了专用的颅内压测量功能，系统 的硬件采用通用的ARM (Advanced RISC Machines)核心、常用的器件和制版,上位机软件兼容于主流Windows操作系统，具有工艺简单、材料易购、软件通用的特点，便于进行量产，且能保证产品性能。具有乡镇卫生所和个人也能够接受的价格。7.本方法构成一个信息化系统，数字化采集、数字化管理，计算过程快速而准确，系统可编程可更改，适用范围广、便于参数修正，测量结果可以作为数据存储在存储器或服务器中，作为以后的临床记录和诊断凭据保留在数据库。8.本方法具有可供选配的近程和远程无线的联网功能。专用的GPRS模块将统计结果及时地发送到远程的医生那里，可实现远程医疗与远程监护，能为医生和病人节约大量时间和金钱，医生则可以通过手机在线实时了解每位患者的病情。采用zigbee的2. 4GWLAN模块可对多个仪器进行联网组网，同时收集各个病房内病人参数的实时变化，使医生在值班室就可获得每位病人的身体状况，并能够在病危时自动提醒医生。9.本方法可以通过USB (Universal Serial BUS)接口联机工作，结果以友好而清晰的应用软件界面实时呈现在屏幕上，操作以简单的菜单模式完成控制，免去了必须针对复杂的图像和微量的结果采用专业仪器进行专业分析所造成的问题和麻烦，普通病患及其家属即使在没有医生的情况下也可以自己随时观察病人的颅内压状况。10.本方法实现了自动化技术，其测量工作过程基本脱离人为因素和手术环节的影响，避免了由于人为失误和人员素质问题所造成的错误诊断及其不良影响。
图I是无创式颉内压测量方法示意图；图2是无创式颅内压测量仪器构成框图；图3内压升高颅骨实验参数曲线图；图4内压正常颅骨实验参数曲线图；图5远程联网方式示意图；图6区域组网方式示意图。图例说明1-ARM处理器；2_扫描电路；3_功率放大电路；4_输入振动源，5_数据转换电路；6-传感器系统；7_低噪声放大电路；8 —数字彳目号处理单兀；9_计算机(上位机)；10-液晶显示器；11-颅内压测量仪器；12-基站；13_中心站点；14_基站；15_医生家中或医院；16-内部终端设备；17-内部终端设备。下面结合附图对本发明进一步说明。
具体实施例方式如图I所示，一种无创式颅内压测量方法，包括以下实施步骤I、使患者头部前额骨处与一个受控振动发生装置接触，由振动源驱动该装置产生足已覆盖病人头部的恒定幅度的共振和频率的振动信号；2、使患者额骨对侧的枕骨处与振动信号接收传感器接触，信号接收传感器接收经颅骨传导过来的振动信号并转为电信号传输给无创式颅内压测量仪器；3、由无创式颅内压测量仪器，将振动源振动信号和上述传感器接收的反馈的信号，用分析检测算法进行处理，绘出振动信号经过颅骨的频率响应曲线，提取出病人头部的 共振频率；所述的分析检测算法是，无创式颅内压测量仪器先将两路输入信号进行6阶小波滤波，然后再将输入的两路信号进行快速傅里叶变换，将变换的结果对应相除从而得到颅骨的频域响应曲线；在此频谱中且在输入信号的频率范围之内，找到频谱的最大值，此值即为颅骨的共振频率。4、再通过颅骨的共振频率和颅内压的一一对应关系，得出颅内压的测量值。5、在上位机软件界面和上位机液晶显示屏上显示出病人此时颅内压的测量参数。一种用于上述方法的无创式颅内压测量仪器，其电路构成如图2所示；它由ARM处理器I、扫频电路2、功率放大电路3、受控振动源4、传感器系统5、低噪声放大电路6、数据采集与转换电路7、数字信号处理单元8、ARM处理器9、液晶显示单元10、联网模块构成，其中(I)扫频电路2是将ARM处理器I产生的信号序列在扫描频率宽度为O-IkHz的范围内调谐出稳定连续的扫频信号或高斯白噪声信号，用于控制振动频率；该扫频电路2采用数字频率合成法，包括D/A转换单元和模拟平滑滤波器两部分；合成的数字序列先经过D/A器件形成连续波形，再经过低通滤波器平滑波形；具有10MSpS*10bitS的转换速率。(2 )功率放大电路3是将扫频信号2或者高斯白噪声信号进行功率放大，使其足以驱动受控振动源4 ;该功率放大电路3采用可变电阻增益方式，功率放大范围1-10倍，可调整到具有最佳响应或病人身体适宜的功率；(3)受控振动源4是将电信号波形转化成作用于病人前额处的振动作用力；(4)传感器系统6是将颅骨传来的振动信号转为电信号，并由低通滤波电路对接收到的电信号滤除高频噪声；传感电路包括前端检测带宽大于20kHz的高灵敏度加速度传感器，可准确测出枕骨受力，以及后端截止频率为2. 5kHz的模拟低通滤波器用于滤除带外噪声，并作为采样电路的抗混叠滤波器。(5)低噪声放大电路7是对滤波输出的信号进行合适的抗噪线性放大供后端分析识别；它采用了能够低噪放大和高频退耦的低噪声放大器，该类放大器可直接应用于低频信号放大并能够有效消除波纹、脉冲和高频噪声。(6)数据采集与转换电路用于实时采集传感电路传来的接收信号，同时采集驱动受控振动源的功率输出信号；该信号采集系统在ARM芯片的控制下以2. 5倍于信号带宽的速率同时使用两路A/D转换器对扫频部分功率放大电路的输出信号和传感电路接收并去噪的信号进行采样，以采样率固定为2511Hz，精度为24位。(7)数字信号处理单元8用于对信号分别进行小波滤波，和快速傅里叶变换，算法求解出颅骨的振动响应函数，完成对共振特征频率的识别和检测；该数字信号处理单元考虑到计算的时延和结果的分辨率，采用高性能DSP分别对采集到的接收数字信号和基准数字信号进行6阶的小波滤波和1024点FFT快速傅里叶变换；(S)ARM处理器I作为控制系统核心，以本地脉冲实现原始扫频信号编码序列的产生，同时控制A/D和D/A采集和转换过程，并对整个信号链路的产生、调谐、采集和处理过程进行协调和分配；它依据计算结果调谐出频率范围为O-IkHz的序列脉冲信号，作为原始数字信号输入给DAC，DAC将数字信号转换为模拟信号输出；(9)液晶屏显示单元10将数据以简明的数码显示出来，并提供触屏操作；上述无创式颅内压测量仪器电路中还可包括网络模块，该网络模块为可按需灵活 选配的单元，接入颅内压测量仪器11后，可将数据结果无线发送到远程或附近的计算机9 ；网络模块可采GPRS手机通讯模块或无线局域网模块；其中GPRS手机通讯模块可以用于远程医疗通信，即使医患两地分离也可以实时互动；近距的无线局域网模块则采用zigbee区域组网技术，用于近距的医疗通信，可实现附近多处多个颅内压测量仪器对数据的上传汇
O图5是带有网络模块的颅内压测量仪器工作过程实施例，如图5所示，液晶显示器10安装GPRS自动转发模块后，颅内压测量仪器11工作时将由数字信号处理单元8计算得到的共振信息交给GPRS发射模块，无线传输到基站12，基站12再将信息发至中心站点13，由其转发到基站14到达医生家中或医院15，由医生家中或医院内部终端设备16或17接收和显示信息，并与颅内压测量仪器11通讯联络。图6是区域组网方式实施例，此例讲述zigbee网络模块的工作过程。如图6所示，节点第一至第五为不同房间的zigbee无线节点，在图2所示液晶显示器10安装zigbee网络转发模块后，测量和分析过程后由数字信号处理单元8计算得到的共振信息交给相连的zigbee网络节点，各节点和监护中心的无线节点组建的无线局域网将该房间内病人的参数上传至监控中心节点，显示在病情监护中心的显示器或其他终端上，实现在监护中心对各处病人病情的监护。如图2所示的实施例工作过程如下，供电并开启ARM主控板程序，ARM处理器I控制电路执行工作，为了保证获取即时数据以及短时间内结果平稳的特性，也便于缩短测量时间减少病人的痛苦，以O. 5秒的较短周期在70-700HZ范围内产生幅度恒定的扫频控制信号a。扫频控制信号a作为编码数字序列需要经过扫频电路2转换为连续的扫频波形b，但D/A器件只能维持提供相应的电压，因此采用功率放大电路3对信号进行功率放大，产生具有足以驱动受控振动源的电流电压的激励信号c输入振动源4，产生同频的振动信号e，同时也将激励信号c输给数据转换电路5以产生用作频谱响应基准的数字信号。振动信号e调到最优后通过振动发生器端施加在被测试者头部。经过该被测试者头部特性地传导，在接收传感器端端接收到振动信号f，收到的信号f被模拟前端的传感和低通电路6转化为低频的微弱电信号g。
微弱电信号g经低噪声放大器电路7放大，并同时构成一级低通滤波器，将多余的高频毛刺噪声滤除，形成低频而平滑的恒包络接收信号h。接收信号h输入数据转换电路5转换成数字接收信号，同时激励信号d转化成的基准数字信号，两路数字信号i在ARM处理器I的控制下以路径k的方式输入数字信号处理单元8或以路径j的方式输入计算机9的数字信号处理程序，进行信号处理和分析过程。在数字信号处理过程和分析过程中，两路信号进行FFT快速傅里叶变换，转化为频谱参数，再将得到的两套频点参数相除，得出各点的频率响应，通过各点的幅度值找出共振点并绘出频谱的波形，扫频范围70-700HZ内的幅度最大的值点便是共振频点。最后将所得的波形和数据以信息i的形式交由液晶显示器10完成对波形和共振点的显示，被测试者的频率响应曲线如图3和图4所示。
图3和图4，分别是人正常状态和憋气使颅内压升高时得到的两组不同参数，其中0-70Hz以及700-800HZ之间的波动则属于测量范围之外的信号无需关注，70_700Hz范围内的尖峰如两图中点P所指便是共振频率点。一般在其周围也会出现很多其他小的干扰峰值，图中如点a和点b，不如共振频率点幅度大且波形不稳，在其频点附近也没有明显的共振加强现象，无法形成平缓升降的过渡坡，如g所圈范围处，使得共振峰及其最高共振频率点较容易识别。共振点频率处于400-600Hz之内属于正常范围，频率低于此范围则认为是颅内压增高。如图4与图3相比，图4明显属于颅内压增高，共振频率降低20%-30%，进入颅内压增加的典型范围。
权利要求
1.一种无创式颅内压测量方法，其特征在于，它包括以下实施步骤 第一步使患者头部前额骨处与一个受控振动发生装置接触，由振动源驱动该装置产生足已覆盖病人头部的恒定幅度的共振和频率的振动信号； 第二步使患者额骨对侧的枕骨处与振动信号接收传感器接触，信号接收传感器接收经颅骨传导过来的振动信号并转为电信号传输给无创式颅内压测量仪器； 第三步由无创式颅内压测量仪器，将振动源振动信号和上述传感器接收的反馈的信号，用分析检测算法进行处理，绘出振动信号经过颅骨的频率响应曲线，提取出病人头部的共振频率； 所述的分析检测算法是无创式颅内压测量仪器先将两路输入信号进行六阶小波滤波，然后再将输入的两路信号进行快速傅里叶变换，将变换的结果对应相除从而得到颅骨的频域响应曲线；在此频谱中且在输入信号的频率范围之内，找到频谱的最大值，此值即为颅骨的共振频率； 第四步再通过颅骨的共振频率和颅内压的一一对应关系，得出颅内压的测量值； 第五步在上位机软件界面和液晶显示屏上显示出病人此时颅内压的测量参数。
2.一种用于权利要求I所述方法的无创式颅内压测量仪器，其特征在于，它由ARM处理器、扫频电路、功率放大电路、受控振动源、传感器系统、低噪声放大电路、数据采集和转换电路、数字信号处理单元和显示单元电联接构成；其中 (1)扫频电路是将ARM核心产生的信号序列在扫描频率宽度为O-IkHz的范围内调谐出稳定连续的扫频信号/高斯白噪声信号，用于控制振动频率；该扫频电路采用数字频率合成法，包括D/A转换单元和模拟平滑滤波器两部分；合成的数字序列先经过D/A器件形成连续波形，再经过低通滤波器平滑波形；具有10MSpS*10bitS的转换速率； (2)功率放大电路是将扫频信号或者高斯白噪声信号进行功率放大，使其足以驱动受控振动源；该功率放大电路采用可变电阻增益方式，功率放大范围ι- ο倍，可调整到具有最佳响应或病人身体适宜的功率； (3)受控振动源是将电信号波形转化成作用于病人前额处的振动作用力； (4)传感器系统是将颅骨传来的振动信号转为电信号，并由低通滤波电路对接收到的电信号滤除高频噪声；传感电路包括前端检测带宽大于20kHz的高灵敏度加速度传感器，可准确测出枕骨受力，以及后端截止频率为2. 5kHz的模拟低通滤波器用于滤除带外噪声，并作为采样电路的抗混叠滤波器； (5)低噪声放大电路是对滤波输出的信号进行合适的抗噪线性放大供后端分析识别；它采用了能够低噪放大和高频退耦的低噪声放大器，该类放大器可直接应用于低频信号放大并能够有效消除波纹、脉冲和高频噪声； (6)数据采集和转换电路用于实时采集传感电路传来的接收信号，同时采集驱动受控振动源的功率输出信号；该信号采集系统在ARM芯片的控制下以2. 5倍于信号带宽的速率同时使用两路A/D转换器对扫频部分功率放大电路的输出信号和传感电路接收并去噪的信号进行采样，以采样率固定为2511Hz，精度为24位； (7)数字信号处理单元用于对信号分别进行小波滤波，和快速傅里叶变换，算法求解出颅骨的振动响应函数，完成对共振特征频率的识别和检测；该数字信号处理单元考虑到计算的时延和结果的分辨率，采用高性能DSP分别对采集到的接收数字信号和基准数字信号进行6阶的小波滤波和1024点FFT快速傅里叶变换； (8)ARM处理器作为控制系统核心，以本地脉冲实现原始扫频信号编码序列的产生，同时控制A/D和D/A采集和转换过程，并对整个信号链路的产生、调谐、采集和处理过程进行协调和分配；它依据计算结果调谐出频率范围为O-IkHz的序列脉冲信号，作为原始数字信号输入给DAC，DAC将数字信号转换为模拟信号输出； (9)液晶屏显示单元将数据以简明的数码显示出来，并提供触屏操作。
3.如权利要求2所述的无创式颅内压测量仪器，其特征在于，它还可包括网络模块，通过网络模块无线通信，将数据上传至具有提醒和待机功能的远程/近程联网设备。
全文摘要
本发明公开了一种无创式颅内压测量方法及实施方法的测量仪，首先使患者头部前产生的振动信号并传输给无创式颅内压测量仪器；由无创式颅内压测量仪器处理提取出病人头部的共振频率，并得出颅内压的测量值；最后在上位机软件界面和液晶显示屏上显示出病人此时颅内压的测量参数。本方法能够实时、快速的诊断，由高性能处理器对信号进行变换与分析，在扫描结束之后几秒之内便可得出结果，可以随时进行测量而不会给病人造成附加影响，从而实时监控状况和掌握变化。
文档编号A61B5/03GK102813513SQ20121016149
公开日2012年12月12日 申请日期2012年5月23日 优先权日2012年5月23日
发明者李卓东, 王小波, 毕文伟 申请人:李卓东