用于无线健康监测和紧急状况预测的装置的制作方法

1.本发明涉及附着式传感器贴片技术领域，特别涉及用于无线健康监测和紧急状况预测的装置。


背景技术：

2.当前人类因病致死的主要病情类型有很多种，其中心脑血管疾病是心脏血管和脑血管疾病的统称，泛指由于高脂血症、血液黏稠、动脉粥样硬化、高血压等所导致的心脏、大脑及全身组织发生的缺血性或出血性疾病。心脑血管疾病是一种严重威胁人类，特别是50岁以上中老年人健康的常见病，具有高患病率、高致残率和高死亡率的特点，即使应用目前最先进、完善的治疗手段，仍可有50％以上的脑血管意外幸存者生活不能完全自理，全世界每年死于心脑血管疾病的人数高达1500万人，居各种疾病死因首位。
3.因此，对于治疗心脑血管疾病的不可持续趋势，无线通信技术成为一种双重解决方案，它将医疗保健服务和临床监测扩展到不断增长的高危人群、医疗保健服务受限人群或两者兼有的范围。各种医学专家试图实施远程监测解决方案，并取得了不同程度的成功，但至少有一部分纵向监测方法在检测紧急情况方面是有限或不可靠的，这些监测方法中存在生理感测量不足、测量要求复杂、噪声或其他影响因素造成的误差等问题。
4.并且，医院的很多检测类仪器仅能检测出当下的身体状态，对于医生来说无法通过应用分析和统计工具，以实现疾病建模和干预的自动化生物计算方法以及具有可接受的性能或临床应用，基于医疗保健服务和临床监测的有限资源的现状，常需要患者在长时间的过程中(如6个月至12个月)遵从监测要求，而不方便或不舒适的装置或装置重量、对身体活动的限制、过高的成本以及受监督的数据传输或普遍使用都可能使得患者对监测要求的遵从性较差，继而等到患者疾病真正爆发，再进行紧急抢救往往为时已晚，因此当前技术领域内没有能够对患者病情进行更为全面的监测的方案。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明提出用于无线健康监测和紧急状况预测的装置，以解决现有技术中存在的技术问题，能够监测个体并提醒护理人员注意患者的健康和疾病状态以及紧急情况的可能性，从而解决了对慢性病理中涉及的生理测量的改进的远程监测的需求。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供用于无线健康监测和紧急状况预测的装置，包括：第一通信单元、第二通信单元、数据降噪单元、第一报警单元、第二报警单元、特征统计单元、分析对比单元、智能终端设备、显示单元、若干个贴片；
7.所述贴片用于采集心跳和呼吸信息；
8.所述第一通信单元用于对所述心跳和呼吸信息进行处理、加密和传输；
9.所述数据降噪单元用于对所述心跳和呼吸信息进行降噪处理，获得所述心跳和呼吸信息的无噪数据；
10.所述特征统计单元用于对所述心跳和呼吸信息进行统计，获得所述心跳和呼吸信
息的特征，并完成健康预测；
11.所述分析对比单元用于将本次所述心跳和呼吸信息与前次相对比，获得所述心跳和呼吸信息的对比结果；
12.所述智能终端设备用于根据所述无噪数据生成每日的生理日志，根据所述对比结果和所述健康预测结果生成可视化身体报告；
13.所述显示单元用于显示当前所述心跳和呼吸信息及所述当前心跳和呼吸信息与历史心跳和呼吸信息的对比结果；
14.所述第一报警单元、第二报警单元分别根据所述智能终端设备的报警指令、分析对比单元的对比结果，进行报警；
15.所述第二通信单元用于传输所述第一报警单元的报警信息。
16.优选地，所述贴片包括传感器模块、数据采集模块、扩音模块；所述传感器模块、数据采集模块、扩音模块依次连接；所述数据采集模块与所述第一通信单元相连；
17.所述扩音模块用于扩大所述心跳和呼吸强度；所述传感器模块用于监测所述心跳和呼吸信息；所述数据采集模块用于将监测到的所述心跳和呼吸信息进行记录；
18.所述传感器模块包括红外脉搏传感器、心率脉搏传感器、腕部脉搏传感器、心音脉搏传感器、气体流量传感器。
19.优选地，所述数据降噪单元包括噪声传感器和滤波器；所述噪声传感器进行检测，并对监测心跳和呼吸的传感器做自适应滤波或频域谱相减处理，从而对原始脉搏信号中掺杂的噪声信号进行抑制；所述滤波器用于对采集的所述心跳和呼吸信息进行滤波。
20.优选地，所述第一通信单元包括数据加密模块、数据处理模块、数据导入模块；所述数据加密模块、数据处理模块、数据导入模块依次相连；所述数据导入模块分别与所述数据降噪单元、特征统计单元、分析对比单元、数据采集模块相连；
21.所述数据加密模块用于对采集的所述心跳和呼吸信息进行加密，获得加密信息；所述数据处理模块用于对所述加密信息进行a/d转换处理；所述数据导入模块用于将经过a/d转换的所述加密信息分别导入所述数据降噪单元、特征统计单元、分析对比单元中。
22.优选地，所述显示单元包括第一视频输出模块、第二视频输出模块、视频切换模块；所述第一视频输出模块、第二视频输出模块均与所述视频切换模块相连；
23.所述第一视频输出模块用于输出当前心跳和呼吸信息；所述第二视频输出模块用于输出所述当前心跳和呼吸信息与历史心跳和呼吸信息的对比结果；所述视频切换模块用于切换所述第一视频输出模块、第二视频输出模块。
24.优选地，所述第一通信单元和所述第二通信单元采用2.4g无线传输。
25.优选地，所述贴片设置位置包括胸腔左前下方、手腕桡动脉、颈下大动脉。
26.优选地，所述特征统计单元的具体工作过程为：采集用户的温度、体脂含量、心跳和呼吸，通过回归计算获得所述温度、体脂含量、心跳和呼吸之间的相关性，采用bmi测量对所述相关性进行校正，统计采集的所述心跳和呼吸信息的所有表征，根据所述表征和所述相关性构建特征训练模型，通过所述特征训练模型获得健康预测结果。
27.本发明公开了以下技术效果：
28.本发明通过采用无线传输实现了对患者生理数据的传输与控制，并通过设置贴片，实现了对患者状态的实时监测，该贴片能够通过多部位数据采集来增加预测健康状态
方面的预测能力，同时提高患者的遵从性；本发明的解决方案不仅能够远程进行健康状态检测以及预测，而且无需人为干预，还能够通过降噪设备降低采集的数据中的噪音影响，大大提升了远程监控设备的准确性，并且大大减轻了工作人员的压力。
附图说明
29.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1为本发明的装置模块图。
具体实施方式
31.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
33.参照图1所示，本实施例提供用于无线健康监测和紧急状况预测的装置，包括：第一通信单元、第二通信单元、数据降噪单元、第一报警单元、第二报警单元、特征统计单元、分析对比单元、智能终端设备、显示单元、若干个贴片。
34.其中，贴片用于采集心跳和呼吸信息；贴片包括传感器模块、数据采集模块、扩音模块；传感器模块、数据采集模块、扩音模块依次连接；数据采集模块与第一通信单元相连；扩音模块用于扩大心跳和呼吸强度；传感器模块用于监测心跳和呼吸信息；数据采集模块用于将监测到的心跳和呼吸信息进行记录；传感器模块包括但不限于红外脉搏传感器、心率脉搏传感器、腕部脉搏传感器、心音脉搏传感器、气体流量传感器；贴片设置位置包括胸腔左前下方、手腕桡动脉、颈下大动脉。
35.第一通信单元用于对心跳和呼吸信息进行处理、加密和传输；第一通信单元包括数据加密模块、数据处理模块、数据导入模块；数据加密模块、数据处理模块、数据导入模块依次相连；数据导入模块分别与数据降噪单元、特征统计单元、分析对比单元、数据采集模块相连；数据加密模块用于对采集的心跳和呼吸信息进行加密，获得加密信息；数据处理模块用于对加密信息进行a/d转换处理；数据导入模块用于将经过a/d转换的加密信息分别导入数据降噪单元、特征统计单元、分析对比单元中。
36.数据降噪单元用于对心跳和呼吸信息进行降噪处理，获得心跳和呼吸信息的无噪数据；数据降噪单元包括噪声传感器和滤波器，其具体工作过程为：计算噪声的功率谱，判断噪声功率是否达到设定的阈值，若是则将数据传输至智能终端设备，并提醒用户保持安静或者换个安静的环境重新通过贴片进行心跳和呼吸信息采集；若不是则利用噪声传感器数据对监测脉搏或呼吸的传感器做自适应滤波或频域谱相减处理，从而对原始脉搏信号中掺杂的噪声信号进行抑制。
37.滤波器的输出信号y(k)具体为：
38.d(k)＝s(k)+n(k)
[0039][0040]
式中，d(k)为监测心跳和呼吸的传感器的输入信号；s(k)为传感器波形信号；n(k)为传感器噪声信号；x(k)为噪声传感器的输入信号；k为时间序列，n表示滤波器阶数，w
t
(k)表示滤波器权系数，w
i
表示第i阶滤波器系数，x(k
‑
i)表示输入序列完成卷积计算。
[0041]
自适应滤波算法的实施步骤为：
[0042]
s1、选择滤波器阶数。
[0043]
s2、初始化滤波器权系数和步长因子，滤波器权系数的初始值为0，步长因子初始值为1。
[0044]
s3、按照自适应滤波算法的模型，根据滤波器权系数和输入信号计算误差信号。
[0045]
s4、根据判别规则判断该误差信号是否已达到稳态，若否则根据判断规则去更新滤波器权系数和步长因子，重新计算s3，若是则结束。
[0046]
特征统计单元用于对心跳和呼吸信息进行统计，获得心跳和呼吸信息的特征；个体在温度或血管舒张与心跳和呼吸之间可能具有可变的相关性，这种相关性可以随着时间的推移而被学习，并集成整合到特征构建中，以更连贯一致地评估不同时间内环境中的胸部情况。体脂含量是一种类似的依赖物质，可通过bmi测量进行校正，以在健康建模、分类和预测中使得阻抗或水合作用更个性化。这种bmi指数的相关性可以通过患者群体来学习(例如通过回归)，并用于特征构建，以更好地评估给定个体脂肪含量时胸阻抗变化的严重程度。特征统计单元的具体工作过程为：采集用户的温度、体脂含量、心跳和呼吸，通过回归计算获得所述温度、体脂含量、心跳和呼吸之间的相关性，采用bmi测量对所述相关性进行校正，统计采集的所述心跳和呼吸信息的所有表征作为训练样本，并根据所述表征和所述相关性构建特征训练模型，通过所述特征训练模型获得健康预测结果。
[0047]
分析对比单元用于将本次心跳和呼吸信息与前次相对比，获得心跳和呼吸信息的对比结果。
[0048]
智能终端设备用于得根据无噪声数据定时生成每日的生理日志，根据特征获得具有针对性的生理特点，根据变化结果生成可视化身体报告；智能终端设备包括移动设备和电脑。
[0049]
显示单元用于显示当前心跳和呼吸信息及当前心跳和呼吸信息与历史心跳和呼吸信息的对比结果；显示单元包括第一视频输出模块、第二视频输出模块、视频切换模块；第一视频输出模块、第二视频输出模块均与视频切换模块相连；第一视频输出模块用于输出当前心跳和呼吸信息；第二视频输出模块用于输出当前心跳和呼吸信息与历史心跳和呼吸信息的对比结果；视频切换模块用于切换第一视频输出模块、第二视频输出模块。
[0050]
第一报警单元、第二报警单元分别根据智能终端设备、分析对比单元的对比结果，并采用2.4g无线传输进行报警；第二通信单元用于传输第一报警单元的报警信息。
[0051]
本发明公开了以下技术效果：
[0052]
本发明通过采用无线传输实现了对患者生理数据的传输与控制，并通过设置贴片，实现了对患者状态的实时监测，该贴片能够通过多部位数据采集来增加预测健康状态
方面的预测能力，同时提高患者的遵从性；本发明的解决方案不仅能够远程进行健康状态检测以及预测，而且无需人为干预，还能够通过降噪设备降低采集的数据中的噪音影响，大大提升了远程监控设备的准确性，并且大大减轻了工作人员的压力。
[0053]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0054]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。