本发明涉及脑电检测技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于智慧云的脑电监测系统。
背景技术：
由于生活节奏加快，人们逐渐养成不良的生活习惯或方式，脑部疾病逐渐成为威胁人类健康的主要疾病之一，这导致健康机构和病人对能够检测和长期监测脑部疾病的医疗仪器需求日益增大。检测脑部疾病有很多种方式，如核磁共振(MRI)、电脑断层图(CT)、正电子断层扫描(PET)和脑电图(EEG)等。在众多检测方式中，脑电图监测具有无创性、无辐射性、成本低廉和可持续长时间监测等优点，广泛应用于脑病的诊断、康复和其他脑科学研究。
现有技术中，多数脑电仪虽然在采集精度上很好地满足医疗和研究的要求，但是由于其体积大、操作不便、价格昂贵、功耗高等缺点，使得其只能在医院使用，不能携带，这不但限制了病人的活动范围，而且提高治疗成本；由于其不能实时检测病人的脑电信号，特别不适用于病人的日常监测和预警，也容易遗漏脑电的关键信息，已经不能满足现代精准医疗的需要。
技术实现要素：
针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种基于智慧云的脑电监测系统，用户佩戴脑电监测设备，可采集实时脑电信号，并通过检测中控机或手持操作装置传输给云服务器进行数据分类和存储，输出实时的健康风险报告，提高疾病早期发现并介入的概率，为临床诊断和精准医疗提供必要的数据源，也有助于科研单位或医疗机构对发病机制的研究。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，本发明通过以下技术方案实现：
本发明提供一种基于智慧云的脑电监测系统，包括：脑电监测设备，其佩戴于人体，用于采集人体的实时脑电信号；检测中控机，其通信连接到所述脑电监测设备，用于接收所述实时脑电信号；手持操作装置，其通信连接到所述脑电监测设备，用于接收所述实时脑电信号；以及，云服务器，其分别通信连接到所述检测中控机和所述手持操作装置；所述云服务器接收所述实时脑电信号进行预处理、数据传输、分析和存储。
优选的是，还包括远程医疗服务系统，其包括分别通信连接到所述云服务器的家庭医疗信息系统、社区医疗信息系统、养老院医疗信息系统、医院信息系统、体检机构信息系统、科研机构信息系统以及教育培训信息系统中的至少一种。
优选的是，还包括通信连接到所述云服务器的预警系统，所述预警系统分别安装于所述家庭医疗信息系统、社区医疗信息系统、养老院医疗信息系统以及医院信息系统中的至少一个。
优选的是，还包括佩戴于人体的GPS定位装置，所述GPS定位装置通信连接到所述云服务器。
优选的是，所述GPS定位装置分别集成安装于所述脑电监测设备以及所述手持操作装置。
优选的是，所述脑电监测设备与所述检测中控机之间以及所述脑电监测设备与所述手持操作装置之间的通信方式包括无线WIFI、移动数据网络、蓝牙、第三方装置捕捉传输以及人工输入中的至少一种。
优选的是，所述第三方装置捕捉传输包括通过手机、平板电脑、相机中的至少一种拍摄采集所述实时脑电信号的图片信息或视频信息进行传输。
优选的是，所述检测中控机包括能够进行用户注册、脑电数据输入、验证输入、云服务器数据接收以及数据可视化的计算机或嵌入式装置。
优选的是，所述检测中控机的验证输入包括指纹录入、身份证录入、面部图像录入以及虹膜图像录入中的一种。
优选的是，所述手持操作装置包括能够进行用户登录、数据录入、历史记录查看、数据可视化、音视频问诊以及数据传输的手机或平板电脑。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明提供的基于智慧云的脑电监测系统，用户佩戴脑电监测设备，可随时随地采集实时脑电信号，并通过检测中控机或手持操作装置传输给云服务器进行数据分类和存储，输出实时的健康风险报告，为用户的日常监测提供判断依据，提高疾病早期发现并介入的概率；分别通信连接到云服务器的家庭医疗信息系统、社区医疗信息系统、养老院医疗信息系统、医院信息系统、体检机构信息系统、科研机构信息系统以及教育培训信息系统中的至少一种的远程医疗服务系统，可以实现家庭、社区、养老院、医院、体检机构、科研单位以及教育培训机构通过云服务器获取处理后的脑电数据，实现脑电数据共享互通，方便用户就医、助力医院高效服务、为临床诊断和精准医疗提供必要的数据源，也为科研单位或者医疗机构对发病机制的研究提供帮助；分别通信连接到家庭医疗信息系统、社区医疗信息系统、养老院医疗信息系统以及医院信息系统中的至少一种的预警系统，用于远程医疗服务系统接收的实时脑电信号出现不正常时的警示，以便于及时救助；GPS定位装置通信连接到云服务器，用于实时显示脑电监测用户的地理位置，方便用户出现危险及时救助。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明的基于智慧云的脑电监测系统的示意图；
图中：10-脑电监测设备；20-检测中控机；30-手持操作装置；40-云服务器；50-远程医疗服务系统；51-家庭医疗信息系统、52-社区医疗信息系统、53-养老院医疗信息系统、54-医院信息系统、55-体检机构信息系统、56-科研机构信息系统；57-教育培训信息系统；60-预警系统；70-GPS定位装置。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种基于智慧云的脑电监测系统，其包括脑电监测设备10、检测中控机20、手持操作装置30以及云服务器40。脑电监测设备10佩戴于人体，用于采集人体的实时脑电信号，脑电监测设备10的类型包含但不限于医用便携式脑电监测仪、家用穿戴式脑电监测仪等，凡是能够测量人体脑电信号的穿戴设备，均可视为脑电监测设备10。检测中控机20通信连接到脑电监测设备10，用于接收实时脑电信号。手持操作装置30通信连接到脑电监测设备10，用于接收实时脑电信号。云服务器40分别通信连接到检测中控机20和手持操作装置30，云服务器40接收检测中控机20和手持操作装置30分别发送的实时脑电信号进行预处理、数据传输、分析和存储。具体地，云服务器40接收检测中控机20或手持操作装置30传输的实时脑电信号，可以进行实时学习与分类以生成健康状态、健康风险等报告；云服务器40还具备数据库，云服务器40存储健康状态、健康风险等报告至数据库，并将其返回至相应的检测中控机20或手持操作装置30，供用户查询。
上述实施方式中，用户佩戴脑电监测设备10，可随时随地采集实时的脑电信号，实时的脑电信号既可以通过检测中控机20传输给云服务器40，又可以通过手持操作装置30传输给云服务器40，云服务器40接收实时脑电信号并对其进行预处理、数据传输、分析和存储，以实时记录实时脑电数据供用户查看，输出实时的健康风险报告为用户的日常监测提供判断依据，提高疾病早期发现并介入的概率，提高健康管理效率与精准度。
作为上述实施方式的优选，云服务器40还包括数据可视化模块和业务模块。业务模块为用户的实时脑电信号存储、健康状态与风险报告的获取等业务提供分类，便捷、清晰。通过数据可视化模块，用户可便捷、一目了然地查询和了解实时脑电数据和走势。
作为上述实施方式的优选，基于智慧云的脑电监测系统还包括远程医疗服务系统50，其包括但不限于分别通信连接到云服务器40的家庭医疗信息系统51、社区医疗信息系统52、养老院医疗信息系统53、医院信息系统54、体检机构信息系统55、科研机构信息系统56以及教育培训信息系统57中的至少一种。通过远程医疗服务系统50的家庭医疗信息系统51、社区医疗信息系统52、养老院医疗信息系统53、医院信息系统54、体检机构信息系统55、科研机构信息系统56以及教育培训信息系统57，可以实现家庭、社区、养老院、医院、体检机构、科研单位以及教育培训机构通过云服务器40分别获取用户的实时脑电信号以备进一步地数据分类和管理，实现脑电数据共享互通，方便用户就医、助力医院高效服务、为临床诊断和精准医疗提供必要的数据源、也为科研单位或者医疗机构对发病机制的研究提供帮助。
作为上述实施方式的优选，基于智慧云的脑电监测系统还包括通信连接到云服务器40的预警系统60，预警系统60分别安装于家庭医疗信息系统51、社区医疗信息系统52、养老院医疗信息系统53以及医院信息系统54中的至少一个。云服务器40对接收的实时脑电信号进行数据处理和分析，若脑电数据不在正常范围内、用户身体出现危险，则云服务器40发出预警信息给安装于家庭医疗信息系统51、社区医疗信息系统52、养老院医疗信息系统53以及医院信息系统54中至少一个的预警系统60，以警示家庭、社区医疗、养老院以及医院，以便于及时救助用户。作为进一步优选，预警系统60的预警方式包括但不限于文字或语音。
作为上述实施方式的优选，基于智慧云的脑电监测系统还包括佩戴于人体的GPS定位装置70，GPS定位装置70通信连接到云服务器40。GPS定位装置70用于获取佩戴有脑电监测设备10的用户的实时位置信息，以便用户身体出现危险时获取用户的实时位置以及时救助。GPS定位装置70既可以嵌入脑电监测设备10或者手持操作装置30，也可以独立佩戴于人体单独使用。作为进一步优选，GPS定位装置70分别集成安装于脑电监测设备10以及手持操作装置30，便于用户携带。
作为上述实施方式的优选，脑电监测设备10与检测中控机20之间以及脑电监测设备10与手持操作装置30之间的通信方式包括无线WIFI、移动数据网络、蓝牙、第三方装置捕捉传输以及人工输入中的至少一种。该实施方式中，脑电监测设备10与检测中控机20之间以及脑电监测设备10与手持操作装置30之间可以以无线WIFI的传输方式、以约定好的通讯协议将实时脑电信号数据传输至检测中控机20或手持操作装置30中；也可以通过移动数据网络包括2G、3G以及4G中的任一种。第三方装置捕捉传输包括通过手机、平板电脑、相机中的至少一种拍摄采集实时脑电信号的图片信息或视频信息进行传输。人工输入，指的是，用户通过目视或听觉或触觉等方式获取脑电监测设备10采集的实时脑电信号数据后，以手动输入的方式记录到检测中控机20或手持操作装置30中并上传至云服务器40。
作为上述实施方式的优选，检测中控机20包括能够进行用户注册、脑电数据输入、验证输入、云服务器数据接收以及数据可视化的计算机或嵌入式装置。其中，用户注册为用户的脑电数据输入提供识别性，便于云服务器40对所有用户脑电状态的管理。作为优选，检测中控机20的验证输入包括指纹录入、身份证录入、面部图像录入以及虹膜图像录入中的一种，具有较好的用户可识别性。为了提高数据可识别性、提高传输精度，验证输入的指纹或身份证或面部图像或虹膜图像进入检测中控机20后进行转化，转化为具备唯一性的一维数据存储在检测中控机20。
作为上述实施方式的优选，手持操作装置30包括但不限于能够进行用户登录、数据录入、历史记录查看、数据可视化、音视频问诊以及数据传输的手机或平板电脑。用户通过手持操作装置30进行账号登录后，可以录入通过脑电监测设备10实时检测的脑电信号数据、可以查看用户的检测数据的历史记录，并且可以直观、形象地查询用户的脑电状态走势。音视频问诊指的是，手持操作装置30通过云服务器40通信连接到养老院医疗信息系统53或医院信息系统54，则用户可以通过手持操作装置30与养老院医疗信息系统53或医院信息系统54的医生进行语音或视频形式的疾病交流。
作为上述实施方式的优选，云服务器40包括但不限于能够标记用户的健康状态、健康状态的分类数量以及健康状态内容的计算机或嵌入式装置。云服务器40的预处理，包括对信号的滤波、降采样等处理；云服务器40还对脑电信号进行特征提取，脑电信号的特征提取方法包括但不限于CSP、自回归AR模型、小波变换以及独立回归方程中的一种。云服务器40数据分类的方法包括但不限于线性识别分析、遗传算法、机器学习、人工网咯以及支持向量机中的一种。
作为上述实施方式的优选，云服务器40的数据学习方式包括：接受具备不同标签的数据集并经过数据学习以输出一个分类器；或，在已有分类器时引入新的标签与数据集并进行增量训练以输出新的分类器。该实施方式中，不同标签的数据集，指的是云服务器40对不同用户的脑电信号进行标记，并将多个标记的数据形成一个数据集进行数据学习，输出一个分类器，如，对多个用户的脑电数据形成的数据集进行数据学习，形成具有健康脑电阈值的一个分类器，从而通过该分类器来对一个用户的脑电信号进行筛选，以判断该用户是否属于健康的状态。在已有分类器时引入新的标签与数据集并进行增量训练以输出新的分类器，指的是分类器的更新，以提高分类器的准确率。
实施例2
在实施例1的基础上，本发明实施例提供一种具体的基于智慧云的脑电监测系统。
脑电监测设备10选择医用便携式脑电监测仪或家用穿戴式脑电监测仪。检测中控机20采用配置有安卓系统的触屏工控机，输入模块具备指纹录入、身份证录入、虹膜录入模块，通信模块具备无线wifi网络模块、4G移动数据以及蓝牙模块。上述的脑电监测设备10通过指定的通讯协议，以无wifi、蓝牙的方式与检测中控机20连接。检测中控机20配置有软件系统，能够实现与云服务器40连接、用户登录、注册、生命体征参数输入功能。手持操作装置30优选家庭用户常备的智能手机。智能手机为安卓操作系统或IOS操作系统，运行有具备用户登录、个人信息编辑、脑电信号数据录入、视频中的数字识别、数据统计图绘制、与云服务器40通讯等功能的手机App，该手机App与云服务器40之间通过无线、蓝牙等方式可以响应通信。
使用本发明提供的基于智慧云的脑电监测系统时，用户通过指纹录入的方式注册帐号，检测中控机20将用户指纹转换为一维二进制数据，作为用户在系统中的认证标志，用户通过检测中控机20的触屏输入手机号、登录密码、姓名、年龄、性别信息，在检测中控机20中完成帐号的建立。在保持该帐号登录的情况下，用户使用脑电监测设备10采集实时的脑电信号，脑电监测设备10通过无线传输的方式自动将数据发送给检测中控机20，由检测中控机20传输至云服务器40。云服务器40接收后，先将数据保存至数据库模块，调用机器学习模块，将原始数据首先转换为可用于分类的特征，然后通过训练好的支持向量机分类器，对用户的个人信息、脑电数据构成的特征向量进行分类，得出该组数据与脑电健康特征向量的相关性，给出概率数值，并将结果反馈给计算模块，计算模块将分类结果返回至检测中控机20，供用户查看，并将此次结果按时间标签存储至数据库，归属于该用户相关信息类别。
云服务器40的机器学习模块，在用户初次使用前，先使用大量具备明确疾病标签的个人信息、脑电数据进行训练，训练过程首先使用深度学习相关方法提取数据中的典型性特征，并使用方法获取所有数据的特征向量，应用具备多种标签的特征向量对支持向量机分类器进行训练，得到一个初步的分类器。用户在检测中控机20注册后，可随时通过手机App登录并查看自己的采集结果，并通过手机拍照的方式，获取检测结果的照片，并由手机App进行照片处理，识别照片中的数字，得到检测结果的数据并录入云服务器40中。云服务器40在每次接收到用户新检测的数据，会应用新的数据进行分类获取新的患病概率结果，并同时存储于数据库、发送给用户，用户在多次检测后，云服务器40的机器学习模块会利用用户的全部体检数据以及体检时间标签进行数据分类。医院信息系统54的医生身份登录系统，查看用户的检测结果与云服务器评估的疾病风险，并可与用户的手机App进行音视频通讯，给用户的手机App发送各类消息。当用户被医院确诊为患病时，医生可通过医院信息系统54改变用户在医院信息系统54内的身份，为其赋予患病程度的标签，用户此后每次检测时，所获得的数据除了由云服务器40进行数据分类获得疾病风险信息外，还将作为数据学习模块的增量训练集，对分类器进行增量训练，以优化分类器的分类效果。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。