基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪的研制及应用*

蔡延光 马培深 蔡颢 戚远航 黄何列 Ole Hejlesen



基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪的研制及应用*

蔡延光1马培深1蔡颢1戚远航1黄何列1Ole Hejlesen2

（1. 广东工业大学自动化学院 2. 奥尔堡大学健康科学与工程系）

针对传统的治疗仪参数配置需要花费大量精力，且容易失误的问题，应用大数据、脉冲宽度调制等技术研制一种脉冲宽度调制健康治疗仪，并开发了大数据服务平台。实际应用表明，本治疗仪可减少用户的工作量，提高工作效率和使用安全性，治疗效果良好。

大数据；脉冲宽度调制；治疗仪

0 引言

健康治疗仪是现代电子学、传统中医脏象学和经络学相结合的新型理疗仪器，它通过触头传导特殊频率的电流来刺激人体穴位，产生针灸、热疗、电疗、磁疗的治疗效果，具有通经活络、调理气血、祛淤止痛的功效[1-5]。但传统的治疗仪输出频率范围较窄，输出电流脉冲波形单一，频率和强度可调性较差。使用治疗仪，需要专业人员协助配置各路输出参数，且不同症状，输出参数也不尽相同，因此参数配置需要花费大量的精力，并容易失误。目前，大数据领域的广泛应用为解决该问题提供了思路和方向。

近年来，大数据风靡全球，正逐步渗透到各行各业。学者们在医疗大数据方向也做了许多深入的研究。汪鹏等分析了医疗大数据的应用需求并提出医疗大数据应用平台的建设构想[6]；范美玉等从精准医疗的概念出发，探讨精准医疗的意义，从应用服务、应用支撑技术体系、基础设施等方面构建基于大数据的精准医疗服务体系[7]；Lupşe O S等提出一种基于大数据的支持医疗诊断和治疗的医疗护理机制[8]；Kolacevski A等研究了大数据在医疗护理方面的发展趋势[9]；Yao Q等研发一种基于Hadoop的医疗大数据处理系统[10]。但目前还没有学者把大数据应用于健康治疗仪的研制及应用中。

本文基于大数据、脉冲宽度调制等技术研制一种健康治疗仪，利用大数据服务平台和治疗方案智能生成机制，自动生成疾病治疗方案，再根据治疗方案实现疾病治疗。

1 总体架构

基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪的总体架构主要包括大数据服务平台和健康治疗仪2部分，如图1所示。

1）大数据服务平台主要功能是通过大数据学习机制对过往病症治疗记录进行处理，生成相应的基于大数据的治疗方案，并将该方案传输给治疗仪的大数据治疗方案知识库。

2）健康治疗仪主要用于接收用户输入的人体健康信息（如体温、血压、舌象、脉象等），并通过治疗方案智能生成机制，生成一套适合度较高的治疗方案。根据治疗方案，治疗仪的各路输出电极调整参数并输出电流脉冲，作用到人体相应穴位。

2 大数据服务平台的设计

2.1 大数据服务平台的总体架构

大数据服务平台满足了医疗大数据的采集、处理、存储、检索计算和应用发展的需要，其总体架构如图2所示。结构化数据抽取、整合后入库；非结构化数据结构化处理后进入大数据处理模块；通过知识库、大数据中心和大数据学习机制形成大数据治疗方案知识库。

图1 基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪的总体架构

图2 大数据平台的总体架构

2.2 大数据学习机制

在大数据服务平台中，大数据学习机制是核心部分。大数据学习机制对过往各种原始治疗方案记录进行数据挖掘[11-12]，生成相应的基于大数据的治疗方案知识库。其中，原始治疗方案记录中每一条数据的内容包括病人的生理健康指标（如体温、血压、脉象和舌象等）及其对应的治疗方案。

数据挖掘包括数据取样、异常点处理、聚类和关联规则等内容。

1）数据取样，当样本容量较大时，决策系统遍历整个数据库所耗费的时间较长，且数据源不断增加，每增加一些数据，决策系统就要重新遍历一次，后面的所有规则和决策算法也都要重新计算一次，再生成新的规则判断依据。这种模式下，结果虽然精确，但适用于较小数据库容量的数据源（100 M以下）。现实中，大部分数据源比较大（1 G以上，上千万条索引记录）。面对这种情况，本文缩减数据规模，对原始数据库做投影，采用随机取样算法，从数据库中抽出一部分数据参与后续规则的生成和处理。

2）异常点处理，异常点在数据挖掘领域通常分为2类：一类是错误的点，即测量时由于各种不可预知的原因造成值严重偏离正常水平的点，这种类点严重干扰后面的系统学习和推演，属于被排除的对象；另一类刚好相反，它们的值虽然也严重偏离正常值，但是里面包含了大量的隐藏信息（跟普通值的相比），这类点在决策系统中需重点关注并加以分析。本部分的主要任务是排除第一类点。

3）聚类，根据各种不同的情况将样本数据分类和解释，而聚类的作用类似于把数据按照其值的分布规律归类建模。

4）关联规则，最新的智能决策系统之所以大部分采用数据挖掘技术，很大程度是因为数据挖掘技术中的关联规则过程对预测和决断的支持能力。本文关联规则的作用是把各种治疗方案和分好类的模型对应起来。

3 健康治疗仪的设计

3.1 硬件设计

脉冲宽度调制健康治疗仪硬件总体架构主要包括中央控制模块、脉冲输出模块、滤波及放大调制模块和输出电极（电极贴片）等4部分，如图3所示。

图3 基于脉冲宽度调制的健康治疗仪硬件总体架构图

3.1.1 中央控制模块

中央控制模块主要包括触摸屏、嵌入式芯片、存储器、网络接口和串口通信模块等5个部分，如图4所示，主要作用有：

1）通过触摸屏与用户交互，接收用户输入的指令、脉冲输出的参数配置和用户管理信息等；

2）存储健康治疗方案和健康护理管理信息；

3）通过串口通信模块与脉冲输出模块进行通信，主要向其发送启动、停止指令以及脉冲宽度调制波形的参数配置；

4）通过网口模块与大数据服务平台通信，接收数据挖掘得出的治疗方案，保存到存储器的大数据治疗方案知识库，并通过串口通信模块发送到脉冲输出模块。

图4 中央控制模块结构图

3.1.2 脉冲输出模块

脉冲输出模块主要包括单片机和串口通信模块，如图5所示，主要作用有：

1）通过串口通信模块与中央控制模块进行通信，接收中央控制模块发送过来的启动、停止指令以及脉冲宽度调制波形的参数配置；

2）单片机从中央控制模块接收到启动命令后，启动各路引脚按各路输出配置寄存器的配置进行输出；当单片机从中央控制模块接收到停止命令后，停止各路引脚的输出，并使各路输出配置寄存器的配置恢复初始值；

3）单片机按照从中央控制模块接收到的脉冲宽度调制波形的参数对各路输出配置寄存器进行配置，并使其脉冲宽度调制波形输出按其配置改变。

图5 脉冲输出模块结构图

3.1.3 滤波及放大调制模块

滤波及放大调制模块包括RC滤波电路、放大调制电路和电极接口，如图6所示，主要作用有：

1）RC滤波电路对脉冲输出模块输出的脉冲宽度调制波形进行滤波，以达到DA转换的效果；

2）放大调制电路将RC滤波后的模拟信号调制放大，转化成可以用于刺激人体穴位的电流脉冲。

图6 滤波及放大调制模块结构图

3.1.4 输出电极

输出电极将本治疗仪输出的电流脉冲作用到人体穴位上，其一端电极插口接到滤波及放大调制模块的电极接口，另一端贴片组贴到人体穴位上。

3.2 软件设计

基于脉冲宽度调制的健康治疗仪软件主要包括上位机处理模块和下位机处理模块。

3.2.1 上位机处理模块

上位机处理模块主要包括输入管理、治疗方案智能生成和输出管理等3部分，如图7所示，主要作用有：

1）输入管理部分提供一个界面，用于接收用户输入的信息和命令，如人体健康信息、调整输出参数以及启动、停止治疗仪等；

2）治疗方案智能生成部分主要是通过治疗方案智能生成机制，生成一套适合度较高的治疗方案；

3）输出管理部分将本治疗仪启动、停止命令或波形输出参数打包，并发送给下位机处理模块。

图7 上位机处理模块结构图

其中，治疗方案智能生成机制的核心是基于大数据治疗方案知识库的专家系统[13-14]。该专家系统主要由输入模块、大数据治疗方案知识库、推理机和输出模块组成。

输入模块即为用户界面，用于接收用户输入的人体健康参数等信息。

知识库存储通过专家获得的知识和经验，并把知识和经验用知识表示的方法表述出来。专家系统利用知识库中的大量知识，模拟专家解决问题的思路求解问题。本文的知识库就是大数据治疗方案知识库，其内容是通过大数据服务平台数据挖掘产生的。

推理机主要是对模糊事实库进行推理，根据用户输入的信息，应用Mamdani模糊推理算法与知识库中的每条知识进行匹配，得出相关问题的决策。

输出模块主要是按照推理机匹配得出的最优方案内容对各路输出参数进行配置。

3.2.2 下位机处理模块

下位机处理模块主要包括通信处理和脉冲输出2部分，如图8所示，主要作用有：

1）通信处理部分接收从下位机处理模块发送过来的数据包，并解析其内容；如果发送过来的是波形输出参数，则按照参数对脉冲输出模块的单片机中各路脉冲宽度调制波形寄存器的参数进行修改；

2）脉冲输出部分控制脉冲输出模块的单片机输出引脚，当下位机处理模块发送启动指令时，启动各个脉冲宽度调制输出引脚，按照各路寄存器参数配置进行波形输出；当下位机处理模块发送的是停止指令时，则停止各个脉冲宽度调制输出引脚，并将各路寄存器参数配置恢复到初始值。

图8 下位机处理模块结构图

4 治疗仪的实现及应用效果分析

4.1 开发环境

1）PC机：CPU 为Inter(R) Core(TM) i5-3230 M，2.60 GHz，内存为4 GB，操作系统为64位Windows7；

2）上位机：arm核心板，开发环境为Qt4.8.5，使用语言为C++;

3）下位机：dsp核心板，软件开发工具为CCS5.5，使用语言为C。

4.2 治疗仪的实现

4.2.1 硬件实现

根据脉冲宽度调制健康治疗仪的硬件和软件设计，搭建了治疗仪样机，如图9所示。

4.2.2 软件实现

软件实现的核心是上位机处理模块的实现。上位机数据处理模块应用程序主界面如图10所示。

图9 治疗仪样机

图10 上位机处理模块界面图

当治疗方案决策完成并按照其结果载入各路参数配置后，可以对每一路设置好的数据进行调整。其中，强度等级一级代表4 mA，如当强度为10时，代表输出40 mA，其界面如图11所示。

4.3 应用效果分析

本文采用2个病例对基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪的应用效果进行分析。

1）患者A，胃疼突发、脘腹疼痛、得温则减、遇寒加剧、恶寒喜暖、口不渴、喜热饮、苔薄白、脉弦紧，经诊断为寒邪客胃。

登录治疗仪软件界面，输入用户相关健康参数，经过专家系统匹配出对应治疗方案寒邪客胃。根据方案内容可知刺激的方法为泄法和加灸；刺激的穴位分别为足三里、中脘、内关、公孙、神阙以及大陵。

点击“添加”后，程序按照方案对各路输出进行设置。首先根据需要刺激穴位的数量设定需要开通的电极数量，并分别对每一路的穴位名字赋值；再按照刺激的方法对各路的详细参数进行设定。泄法代表每一路波形有6个循环段，第1、3、5个循环段是输出10 Hz、10 mA~40 mA的脉冲波形，循环时间为30 s；第2、4、6个循环段是输出500 Hz、10 mA~40 mA的起伏脉冲波形，循环时间为600 s。加灸代表在进行泄法的6段循环之后输出再补一个循环段，其输出为2000 Hz、30 mA的脉冲波形，时间为1200 s。

图11 输入参数调整界面图

加载参数后，对照需要刺激的穴位贴上电极，若该穴位在人体身上的个数为2（如足三里），则一组电极贴片分别贴在对应2个穴位；若该穴位在人体身上的个数为1（如中脘），则一组电极贴片的正极贴在该穴位，负极则贴在该穴位附近即可，如图12所示。启动治疗仪，并于设定时间到达后停止。使用后，疼痛明显减缓，达到治疗效果。

2）患者B，头痛身热、微恶风寒、无汗或微汗、干咳少痰、头晕心烦、口渴咽干、手足心热、舌红、脉细数，经诊断为阴虚感冒。

登录治疗仪软件界面，输入用户健康参数，经过专家系统匹配出对应治疗方案阴虚感冒。根据其方案可知刺激的方法为补法；刺激的穴位分别为合谷、风池、肺俞、血海和复溜。按照刺激方法对各路的详细参数进行设定。补法代表每一路波形有6个循环段，第1、3、5个循环段是输出10 Hz、10 mA ~40 mA的脉冲波形，循环时间为30 s；第2、4、6个循环段是输出200 Hz、25 mA的脉冲波形，循环时间为600 s。

电极贴片贴好后启动治疗仪，并于设定时间到达后停止。配合适当的休息调理，使用2次后患者身体有所改善，达到治疗效果。

(a) 足三里穴位贴片贴法

(b) 中脘穴位贴片贴法

图12 电极贴片贴法示例图

5 结论

本文研制一种基于大数据的脉冲宽度调制健康治疗仪，利用大数据服务平台和治疗方案智能生成机制，自动生成疾病治疗参考方案，实现疾病治疗。实际应用表明，该治疗仪可以减少用户的工作量，提高工作效率和使用安全性，治疗效果良好。

[1] 高铁旦,王华峰,陈超敏.新型智能高电位治疗仪的研制[J].生物医学工程学杂志,2013,30(3):623-626.

[2] 庄鹏飞,田学隆,朱霖.基于Linux的嵌入式脑卒中康复治疗仪系统设计[J].生物医学工程学杂志,2014,31(2):288-292.

[3] 沈峰,李侠,宫开林,等.脉冲式动静脉气压治疗仪的研制[J].计算机应用与软件,2014,31(11):241-244.

[4] 汪灿华,毕圣昭,何扬名,等.嵌入式音乐电针治疗仪音乐处方设计与疗效评估[J].世界科学技术-中医药现代化,2014, 16(10):2278-2281.

[5] 白晓东,李顺月,宋晓晶,等.针灸治疗仪作用原理及其临床应用[J].中华中医药杂志,2015,30(2):488-491.

[6] 汪鹏,吴昊,罗阳,等.医疗大数据应用需求分析与平台建设构想[J].中国医院管理,2015,35(6):40-42.

[7] 范美玉,陈敏.基于大数据的精准医疗服务体系研究[J].中国医院管理,2016,36(1):10-11.

[8] Lupşe O S, Crişan-Vida M, Stoicu-Tivadar L, et al. Supporting diagnosis and treatment in medical care based on big data processing[J]. Studies in Health Technology & Informatics, 2014, 197(197):65-69.

[9] Kolacevski A, Mann J T, Hauser R, et al. Using big data to track trends in medical practice[J]. Journal of Oncology Practice, 2015, 11(1):69-70.

[10] Yao Q, Tian Y, Li P F, et al. Design and development of a medical big data processing system based on Hadoop[J]. Journal of Medical Systems, 2015, 39(3):1-11.

[11] Teimouri M, Farzadfar F, Alamdari M S, et al. Detecting diseases in medical prescriptions using data mining tools and combining techniques[J]. Iranian Journal of Pharmaceutical Research, 2016, 15:113-123.

[12] Zhang Y, Guo S L, Han L N, et al. Application and exploration of big data mining in clinical medicine[J].中华医学杂志(英文版),2016,129(6):731-738.

[13] 陈青筱,吕培军.临床决策支持系统的研究现状及其在口腔修复领域的应用[J].实用口腔医学杂志,2016,32(5): 722-726.

[14] 秦延斌.基于中医核心思维的机器学习医用诊疗系统设计[J].中华中医药学刊,2015,33(9):2188-2191.

Development and Application of Pulse Width Modulation Health Apparatus Based on Big Data

Cai Yanguang1Ma Peishen1Cai Hao1Qi Yuanhang1Huang Helie1Ole Hejlesen2

(1. School of Automation, Guangdong University of Technology 2. Department of Health Science & Technology, Aalborg University)

Focusing on the problems that parameter configuration of traditional health apparatus requires a lot of time and is prone to errors, this paper proposed a Pulse Width Modulation Health Apparatus and a Big Data Service Platform by applying the technologies of Big Data and Pulse Width Modulation. Practical experiments show that: The proposed Health Apparatus can reduce the workload of user, improve the work efficiency and the used security, and has a good nursing effect.

Big Data; Pulse Width Modulation; Health Apparatus

蔡延光，男，1963年生，教授，博士，博导，主要研究方向：网络控制与优化、组合优化、智能优化、智能交通系统等。E-mail: caiyg99@163.com

马培深，男，1988年生，硕士研究生，主要研究方向：嵌入式控制技术。

国家自然科学基金（61074147）；广东省自然科学基金（S2011010005059）；广东省教育部产学研结合项目（2012B091000171，2011B090400460）；广东省科技计划项目（2012B050600028，2014B010118004，2016A050502060）；广州市花都区科技计划项目（HD14ZD001）；广州市科技计划项目（201605121347368）。