基于智能終端的生命體征測(cè)量技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人體的五大生命體征包括心率、呼吸、血壓、血氧飽和度和體溫，它們與人體健康狀態(tài)息息相關(guān)。心血管疾病是中老年人群中常見的慢性病之一，而生命體征指標(biāo)與心血管的健康狀態(tài)有著密切的聯(lián)系。近年來，人口老齡化已經(jīng)成為了全球性問題，越來越多的中老年人的健康受到心血管疾病的威脅。隨著健康意識(shí)地提高，很多人為了能盡早發(fā)現(xiàn)健康異常狀態(tài)，開始選擇袖套式、腕帶式的醫(yī)學(xué)設(shè)備測(cè)量自己的體征指標(biāo)，而盡早發(fā)現(xiàn)健康異常并采取措施有助于減少治療的費(fèi)用。目前這類測(cè)量設(shè)備都存在

2、著一些問題，比如價(jià)格昂貴、不易使用等，因此難以進(jìn)入尋常百姓家；另一方面，由于缺乏專業(yè)醫(yī)生對(duì)測(cè)量值的解讀，導(dǎo)致測(cè)量的意義大打折扣。針對(duì)這種現(xiàn)狀，本文研究了基于智能手機(jī)終端來測(cè)量人體生命體征的測(cè)量方法，不僅可以方便地測(cè)量體征參數(shù)，還可以將測(cè)量值發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)來獲取對(duì)應(yīng)的健康狀態(tài)分析報(bào)告。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴為了確保設(shè)備測(cè)量值是基于有效信號(hào)計(jì)算而來，本文重點(diǎn)分析了信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理，提出了自適應(yīng)的指端近視頻 ROI選取算法來增強(qiáng)信號(hào)，

3、同時(shí)設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波器來降低系統(tǒng)抖動(dòng)帶來的噪聲干擾，引入了改進(jìn)型米利有限狀態(tài)機(jī)來檢測(cè)信號(hào)質(zhì)量，控制后續(xù)的計(jì)算都基于有效的視頻體征信號(hào)。⑵基于指端近視頻中提取的信號(hào)曲線下降沿陡峭的特征提出了差商閾值法來構(gòu)造更強(qiáng)的顏色變化速率體征信號(hào)，降低了噪聲對(duì)PV檢測(cè)的干擾，提高了測(cè)量準(zhǔn)確度，并給出了自適應(yīng)的閾值計(jì)算方法。⑶設(shè)計(jì)了基于極大似然估計(jì)的算法來檢測(cè)在測(cè)量過程中由于手指移動(dòng)等因素引入的奇異信號(hào)，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度解決了奇異信號(hào)檢測(cè)問題，有利于系統(tǒng)對(duì)

4、奇異信號(hào)的進(jìn)一步分析。⑷引入了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法將原始信號(hào)分解出多個(gè)單頻帶模函數(shù)分量，然后結(jié)合人體呼吸的頻帶范圍選擇其中部分低頻分量重構(gòu)呼吸信號(hào)，從而將信號(hào)中的呼吸分量占比大大提高。⑸分別在Android和蘋果智能手機(jī)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)研究的測(cè)量算法，并設(shè)置對(duì)照實(shí)驗(yàn)來分析測(cè)量算法與標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)測(cè)量設(shè)備的測(cè)量差異。實(shí)驗(yàn)表明，在手機(jī)設(shè)備上，心率、呼吸測(cè)量結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備測(cè)量值的吻合度非常好，血壓的中低壓型的測(cè)量結(jié)果也較好，從實(shí)驗(yàn)的角度驗(yàn)證了本文測(cè)量方法的可行