基于可穿戴技术的远程医疗系统设计与实现

范珊

（中国电子科技集团第十五研究所 后勤信息化事业部 北京100083）

基于可穿戴技术的远程医疗系统设计与实现

范珊

（中国电子科技集团第十五研究所 后勤信息化事业部 北京100083）

近年来，人口老龄化进程加快，同时伴随着环境污染问题，医疗资源短缺问题，慢性病发病率不断增加，发展远程医疗并构建一个高效实时的远程家庭医疗监护系统显得尤为必要。本文建立了一个基于可穿戴技术的远程医疗系统，用于实时监控病人的心率和血压等生理参数，采用GPRS无线通信技术将采集到的数据实时传输到医疗中心，便于医生及时发现问题，及时采取医疗措施。

可穿戴技术；远程医疗；实时监控；GPRS无线通信

传统医疗监护往往需要病人长期住在病房或往返于家庭和医院之间，这样给处于康复期或需要监护的病人的生活带来很多不便，同时住院监护也给病人家庭带来很多经济负担。可穿戴远程医疗系统能够为病人提供低经济负荷、长期且连续的生理检测，不需要病人往返医院，成为疾病预防和治疗的便利设备，改变了传统的诊疗模式[1]。因此，本文设计了远程医疗系统，实现心率和血压的实时监控，异常情况下系统自动报警，提醒医务人员及时施救。

1 系统总体设计

文中所介绍的远程医疗系统由5个功能模块构成，依次为可穿戴传感器数据采集单元、数据处理单元、数据传输、GPS定位和医疗中心远程监控。系统整体框架如图1所示。

图1 基于可穿戴技术的远程医疗系统框图

系统的工作流程为：

1）将可穿戴传感器穿戴到病人身上，实时采集病人的心率和血压信息，并将信号传送到开发板；

2）开发板接收到原始数据之后，对该数据进行数字滤波，去除基线漂移，然后将该数据数字化处理，转换为数字信号，经过量化后，转换成直观的心率和血压数字，同时，对模拟心率波形进行特征点识别，并且标注特征点；

3）数据处理完成后，将待发送的数据进行压缩，并且通过GPRS无线通信模块将数据发送到监控中心；

4）GPS定位模块实时采集病人的位置信息；

5）监控中心接收到数据之后，对数据进行解码，然后设置报警阈值对数据进行筛选，如果病人的心率或者血压数据超出正常范围时，系统报警，并向GPS模块发送位置请求；

6）GPS模块将位置信息发送到监控中心，系统组织报警信息和位置信息，并以短消息的形式发送到指定号码，完成报警。

除了能够实现以上功能，该系统还可以在服务器上将收集到的信息进行显示，同时还会将数据进行保存，组建数据库[2]。医疗中心收到报警信息后，医务人员及时对病人进行救援。

2 系统硬件设计

2.1 生理数据采集

PulseSensor是根据人体肢体末端的透光程度来间接采集心率数据的一款传感器。使用过程中，可以将该传感器佩戴于肢体末端，将采集到的人体的细微的生理表现转换为模拟数据[3]，并传送到Arduino开发板。

血压检测采用了 JX0701血压模块，其原理是将压力传感器置于绑带和人体间，对绑带充气加压，直到绑带和人体之间的压力和人体体内的压力相等时停止充气，此时测量绑带和人体之间的压力就可以得到人体血压值[4]。

PulseSensor和JX0701采用UART方式与主控制器Arduino开发板通信，主控制器通过发送相应命令来控制血压测量模块。

2.2 GPS定位模块

GPS模块的主要功能是准确定位病人当前位置。本文选用瑞士u-blox的ATK-NEO-6M-V2.3模块，该模块工作电压范围较广，通过串口与外部系统连接，支持多种波特率的选择，满足用户的多种需求。

2.3 数据无线传输模块

在本系统中，被监测者的数据传输到医疗中心，选择的通信方式是GPRS模块。

鉴于系统中对于无线传输数据的需求，选用了一款高性能工业级的GSM/GPRS模块。该模块是由ALIENTEK生产的ATK-SIM900A型号。该模块能够兼容3.3 V/5 V接口，因此能够与多种单片机系统对接，使得数据信息的传输功耗非常低。

3 系统软件设计

系统软件设计包括生理参数优化和服务器端数据处理两个部分。

3.1 生理参数信号优化

心率信号的处理和优化包括数字滤波器的设计和模拟脉搏波的特征点识别两个部分。

3.1.1 数字滤波器设计

由于电子设备中不可避免的各种噪声以及基线漂移等，而且每种干扰因素的幅度都有可能与信号处于同一量级[5]，因此，心率和血压信号很容易受到这些因素的干扰，造成信号失真，严重影响病人生命体征监控的准确性。人体的心率和血压信号中频率成分较多，有效频率也十分复杂，因此，滤波应当首选具有线性相位的FIR滤波器。利用MATLAB得到的FIR滤波器的系数类型为浮点型，因此在Arduino开发板上的运行效率很低，为了提高运行效率，需要将浮点型的滤波器系数转化为整数类型[6]。利用设计得到的FIR滤波器对采集到的心率信号进行滤波处理，效果如图2所示。

图2 心率信号的FIR数字滤波效果

一般情况下，峰值信噪比和信号的均方误差是衡量图像去噪是否有效的两项重要指标，但是，考虑到心率信号的一维特性，评价的原则除了信噪比和均方误差之外，还应当考虑在去噪和去基线漂移之后，信号的幅度和波形是否也受到了滤波的影响[7]。所以，衡量指标还应当包括信号波形的平滑程度和相似度。平滑度指标和信号相似度定义分别如公式（1）和公式（2）所示：

为了更加公正评价滤波算法的性能，本文将信号相似度和波形平滑程度两个指标结合起来，来统一地分析滤波性能[8]：

一般情况下，去基线效果介于0和1之间。为了分析本文所采用滤波方法的滤波性能，将本文方法与主流的小波滤波[9]进行了对比，分析结果如表1所示。

表1 滤波性能表

3.1.2 心率波特征点识别

心脏的周期性跳动，将血液周期性地压向肢体末端，然后再由肢体末端流回心脏，因此，肢体末端的血液浓度也会产生周期性的变化[10]。通过对一些病例和病理的研究，张大祥教授发现，当动物出现某些病变时，心率波的某些特征点也会产生相应的变化，因此，为了在早期检测病变的发生，他对心率波进行了特征点的划分[11]。文中通过零交叉小波检测心率的特征点，并在波形上进行标定，便于医疗中心及时发现病变，检测结果如图3所示。

图3 小波变换特征点检测结果

3.2 服务器端数据筛选和报警

正常状态下，人体的心率范围在60～100次/分之间，血压收缩压在90～140 mmHg之间，舒张压在60～90mmHg之间[12]，心率和血压超过范围就属于异常。通常情况下，在某些小事件刺激下人体心率和血压会超过正常范围，但持续时间不会太长，如果人体的心率过快或过低，血压过高或过高并且持续时间超过一定的阈值，那么说明人体目前处于危险状况[13]，医疗人员应当及时对其进行救援。由于医疗人员不可能长时间关注显示装置，因此，需要一定的报警措施来提醒工作人员[14]。数据筛选和报警流程如图4所示。

4 实验结果分析

为了检验系统的工作情况，本文对系统进行了整体性测试，包括心率数据测试、血压数据测试、系统报警测试等方面。

图4 数据筛选和报警流程图

图5 系统整体硬件图

4.1 心率数据测试

首先使用该系统对人体进行测试。选择一名同学作为实验对象，测量其心率数据，并记录，该测试对象10次心率的测试数据如图6（a）所示。该同学测量数据显示平均心率为78，实际的心率平均值为75.5，存在少许差异。对10名同学的心率进行测试。将服务器端接收到的某个实验对象的心率数值进行记录，并且计算平均值，结果如图6（b）所示。

4.2 血压数据测试

图6 心率数据测试

随机和随时选择 5名同学分别做25组实验[15]，得到血压模块血压数值和标准血压监护仪对比图如图7所示，其中图（a）表示舒张压，图（b）表示收缩压。通过数据对比，血压模块的值与标准血压监护仪的值总体上偏小，但是相差都不是很大，都在允许范围之内，能正确测得血压数据，可以临床使用。

图7 血压数据测试

4.3 报警测试

在测试报警是否正常时，本文采用的是测试一名同学在持续剧烈运动过程来模拟病人心率和血压的异常情况。实验结果表明，系统能够在心率和血压超出正常范围并且持续一定的时间之后进行报警，报警短消息如图8所示。

图8 系统报警短信截图

5 结束语

经过测试，本系统能够正确测量病人的心率和血压数据，实时传输到医疗中心，并且当病人心率和血压出现异常时，系统能够自动报警，并且发送报警短信，能够实现远程医疗的作用，具有一定的实用意义。

[1]白净，张永红.远程医疗概论[M].北京:清华大学出版社，2000.

[2]Takahashi，S.Maeda，S.Tsuruta，N.Morimoto，T.A home health care system for elderly people[J]. Science and Technology，2003，2（28）:97-102.

[3]Tamura，T.Masuda，Y.Sekimoto，M.Higashi，Y. Fujimoto，T.A mobile-phone based telecare system for the elderly[J].Engineering in Medicine and Biology Society，2004（2）:3060-3263.

[4]Bing-Nan Li.Ming-Chui Dong.Vai Mang I.Mak Peng Un.An embedded medical advisory system for mobile cardiovascular monitoring devices[J]. Biomedical Circuits and Systems，2004，1（12）: 1-4.

[5]陈卓.基于GPS和GPRS的追踪系统研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学，2009.

[6]杨孙永，张永红，白净，等.一种基于掌上电脑的便携心电血压监护仪 [J].航天医学与医学工程，2005，18（2）:66-71.

[7]郑优讯，李宗伯.基于 STM32微处理器的 GPRS数据传输技术的研究[J].微型机与应用，2012，31（21）:60-62.

[8]赵晓君，崔建涛.基于实时的嵌入式TCP/IP协议栈平台设计与实现[J].计算机测量与控制，2014（10）：3368-3371.

[9]甘志伟，闫凯.基于 SIM900A的无线数据采集卡设计与实现[J].山西电子技术，2013（1）：55-58.

[10]郭维，刘光达，焦阳，等.基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压连续测量方法[J].医用生物为学，2012（1）:84-89.

[11]王骥，沈玉利，林菁.基于无线传感器网络生理参数采集系统设计[J].电子测量与仪器学报，2009，23（2）:94-99.

[12]何伟城，陈进军.基于红外方式的嵌入式人体心率检测系统设计[J].现代计算机，2011（5）:98-103. [13]李云川，温海燕，熊琨，等.远程医疗在重庆市某院急诊医疗中的应用 [J].重庆医学，2014（25）：3387-3389.

[14]郭静，王庆，陈泽亚.面向远程医疗的流媒体群智网络传输系统 [J].计算机系统应用，2015（11）：88-92.

[15]陈超，王亮，仇阿根，等.面向社区的远程医疗系统的研究与实现[J].电脑知识与技术，2015（6）：56-58.

Design and implementation of telemedicine system based on wearable technology

FAN Shan
（Department of Logistics Informationization，The Fifteenth Research Institute of China Electronic Technology Group Corporation，Beijing 100083，China）

Recently，with the accelerated aging process of population，environmental pollution，and shortage of medical resources，resulting in increasing incidence of chronic diseases.Therefore，building an efficient real-time remote home health care system is particularly necessary.This paper established a telemedicine system based on wearable technology for real-time monitoring of physiological parameters including pulse signal and blood pressure，in which real-time data gathered by wearable sensors were transferred to the medical center by GPRS.Doctors in the medical center can analysis physiological data conveniently，and take treatment measures once there was any problems.

wearabletechnology；telemedicinesystem；real-timemonitoring；GPRSwirelesscommunication technology

TN919

A

1674－6236（2017）10-0186-04

2016-04-18稿件编号：201604180

范 珊（1992—），女，山西临汾人，硕士。研究方向：计算机系统结构。