一种心脏事件智能预警系统的制作方法

本发明属于心电监护领域，特别涉及一种心脏事件智能预警系统。

背景技术：

随着人口老龄化及城镇化进程的加速，当前，我国心脏事件的人数持续增加，由于心脏病具有随机突发的危险性特点，心脏事件防治问题比较突出。虽然，近年来我国心血管病防治工作已取得初步成效，但仍面临严峻挑战。据统计，目前我国心血管病现患人数高达2.9亿，其中包括脑卒中1300万，冠心病1100万，高血压2.7亿等，而且，总体上看，今后10年中国心血管病患病率及死亡率仍将快速增长，因此开展心脏事件智能监护预警系统研究，对于人民健康具有重大现实意义。

目前存在的院内对心电信号进行实时显示与分析的监测仪，这类产品具有体积大、不易携带的缺点，活动局限性较强；此外，在紧急情况时，由于缺少自动预判与实时报警功能，患者在突发疾病无法进行及时求助，不能很好的为患者争取时间。

因此，本发明针对上述提出的不足，提出了一种心脏事件智能预警系统。提供一种方便小巧的智能胸针装置，能够及时作出预判与报警。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于心脏事件智能预警系统，克服背景技术中提到的不足。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种心脏事件智能预警系统，其特征在于，该系统分为三个模块，分别是心电采集模块、智能胸针模块和心电大数据分析平台。所述的心电采集模块是由信号采集模块、蓝牙模块和供电电路组成；所述的智能胸针模块有处理模块、收发模块、SIM接入模块、报警模块、定位模块和电源模块；所述的心电采集模块通过蓝牙模块与智能胸针模块进行数据传输；所述的心电大数据分析平台通过WIFI模块与智能胸针模块进行传输数据以及通信。

所述的心电采集模块采用HKD-10B单导心电体温采集模块，通过电极片和导联线来采集患者的原始心电数据，可同时测量心电数据和体温数据。

所述的蓝牙模块采用HC-06芯片，心电采集模块通过蓝牙与智能胸针模块进行数据传输。

所述的智能胸针处理模块采用TI生产的MSP430F5529芯片，MSP430F5529单片机具有高集成、低功耗的特点，并内置心率检测算法，通过检测心率正异常来判断是否存在突发心脏病，以便及时作出预警信息。

所述的智能胸针报警模块包括闪烁灯、TMB09A03型蜂鸣器、麦克风、SOS求救按钮。

所述的蜂鸣器可在心率超过阈值时报警，同时通过闪烁灯进行多种感官上的提示。在突发情况下通过触发SOS求救按钮可及时发送报警消息，患者不必再为发病时得不到救助而担心，对于治疗患者的病情有极大的益处。

所述的智能胸针的定位模块采用MT2530芯片，实现双星定位。

所述的智能胸针的电源模块采用CR2032纽扣电池，电池体积小、厚度薄。

所述的智能胸针的心率检测算法的内容包括以下步骤：

S1：利用差分运算滤除低频噪声，纠正基线漂移；

S2：均值滤波去除差分运算引入的高频成分；

S3：计算阈值；

S4：检测R波，将同时满足极大值和超过阈值两个条件的点判为R波波峰；

S5：计算心率；

S6：输出报警信息

本发明实施例的一种心脏事件智能预警系统,具有以下有益效果：

(1)系统设计合理，操作方便，患者可以自己在家进行检测，行动上更加灵活自由，并且在不影响正常的活动情况下获取实时的动态心电信号。

(2)一旦发现异常或者参数超过预设值，智能胸针设备可以自动报警并发送异常数据给心电大数据分析平台进一步的诊断。

(3)智能胸针SOS求救按钮可方便快捷地进行第一时间的呼救，极大的提升了患者的安全感与舒适度。

附图说明

图1是本发明提供的一种心脏事件智能预警系统的整体流程图。

图2是本发明提供的智能胸针的硬件拆解结构图；

图3是本发明提供的智能胸针的心率检测算法流程图；

图4是本发明提供的基于LCNN的ECG分类算法流程图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚明确的界定。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

参考图1，本发明提出的一种心脏事件智能预警系统，包括：心电采集模块、智能胸针模块和心电大数据分析平台。

所述的心电采集模块由信号采集模块、蓝牙模块和供电电路组成。

所述的信号采集模块采用HKD-10B单导心电体温传感器，通过电极片和导联线来采集患者的原始心电数据，可同时测量心电和体温数据，减少了患者佩戴传感器的数量，降低了成本。

所述的心电采集模块通过蓝牙与智能胸针模块进行数据传输，蓝牙模块采用HC-06芯片，具有体积小、功耗低、收发灵敏性高的优点。

参考图2，所述的智能胸针模块有处理模块、收发模块、报警模块、SIM接入模块和电源模块等组成。

所述的智能胸针处理模块采用TI生产的低功耗MSP430F5529芯片，内置心率检测算法。通过滤波，进一步进行去噪、基线处理，心电信号通过WIFI模块进一步传到心电大数据分析平台。

参考图2、图3，所述智能胸针处理模块的心率检测算法步骤如下。

S1：利用差分运算滤除低频噪声，纠正基线漂移；

S2：均值滤波去除差分运算引入的高频成分；

S3：计算阈值；

S4：检测R波，将同时满足极大值和超过阈值两个条件的点判为R波波峰；

S5：计算心率；

S6：输出报警信息。

所述的收发模块包括蓝牙模块和WIFI模块，所述的心电采集模块通过蓝牙模块与智能胸针模块进行数据传输，所述的心电大数据分析平台通过WIFI模块与智能胸针模块进行传输数据以及通信；

所述的智能胸针SIM接入模块具有独立的SIM卡卡槽，在胸针设备左侧侧面沿着插卡方向可插入SIM卡。

所述的智能胸针SIM接入模块在安装好手机卡后实现手机通话功能，能使患者与家人之间进行双向通话。此外USB接口通过数据线患者可在医院监护站实现心电数据的回放查看。

所述的智能胸针报警模块还包括显示屏、闪烁灯、TMB09A03型蜂鸣器、麦克风、SOS求救按钮。在收到蜂鸣器、闪烁灯提醒时，患者可以通过触发SOS求救按钮，及时与家人取得联系。

所述的闪烁灯是内置式的。在智能胸针处理模块检测到异常心电数据时，可通过蜂鸣器和闪烁灯提醒患者，由于智能胸针是胸带式设备，可通过多种方式及时预警。

所述的SOS求救按钮向外拨号可循环拨号，患者可通过触发胸针上的右侧的SOS求救按钮发送求救信息，通过麦克风与家属实现通话功能。

所述的智能胸针的侧面有一组复位键，为防止误触SOS求救按钮，右侧侧面两个复位键同时按下才能解除报警。

所述的智能胸针的定位模块采用MT2530芯片，芯片大小为8.4mm×6.mm，面积小且低功耗，同等电量情况下，待机时间可延长30-40％。兼容GPS+北斗双星定位，双星功能可以做到更精准定位、追踪跑步运动场景、更加容易分辨轨迹交通。

所述的智能胸针的电源模块采用CR2032纽扣电池，电池体积小、厚度薄。

参考图4，所述的心电大数据分析平台的预警架构算法的内容包括以下步骤：

S1：选取数据样本；

S2：对原始的ECG数据进行预处理，滤除质量差的噪声，筛选出无效ECG，即导联脱落和信号跳变的ECG。

S3：对预处理的ECG数据进行R波提取；由于RR间期不一致，先计算ECG的平均心率，计算公式为:avgHB＝(n-1)*t*freq/(R[n]-R[1])，其中，n表示QRS波的数量；t为60s；freq为ECG的采样率，其值为360HZ；R[n]表示为第n个R波所在导联的采样点的位置，R[1]表示第一个R波所在导联的采样点位置。

S4：ECG的平均心率在60beats/min～100beats/min的区间时，ECG被判为正常；否则，ECG被判为异常。在心率分类器中被判为正常ECG数据时，则进入下一分类器。

S5：LCNN分类器是基于导联卷积正规化的深层神经网络。对于心率正常的12导联ECG，先将其下采样到200HZ，由于有的导联可以根据其他的计算出来，所以选取Ⅱ、Ⅲ、V1-V6导联，减少采样点数。其中，每个导联数据跳过最开始的25个采样点。

S6：样本训练：利用“平移起始点”和“加噪”增加训练样本数，通过平移起始点，将一条ECG记录所有可能的情况都包含进去。在增加训练样本数的同时还能增强分类算法的鲁棒性。此外，每次训练叠加的噪声将不相同，从而增加了训练样本数目。

S7：测试训练：将给定的ECG记录输入到LCNN模型。输出正异常概率值后，采用加法融合方式进行LCNN融合，判断正异常ECG。

具体的，对心电大数据分析平台的各个功能进行说明。

(1)心电数据接收与处理：是服务器端的重要功能之一。接收到从智能胸针端输送的心电数据流后，用相应解密算法，解密出原始数据流并计算出心率值。

(2)存储功能：运用数据库技术和深度学习技术将计算和处理后的心电数据进行存储，获取相应权限后，利用这些数据，有利于医生对用户病情的诊断和跟踪。

(3)心电大数据分析平台与智能胸针通过WIFI进行通信，用于接收处理后的心电信号，存储及管理多个患者的心电资料，并实时监测分析患者的心电信号，当出现异常心电数据时，向患者及其家属打电话以及发送预警信息。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。