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一种非接触式呼吸暂停检测与远程监护装置的设计

2021-06-25曹育森雷涛李钊朱明明夏娟娟景裕路国华

中国医疗设备 2021年6期
关键词:蜂鸣器串口波形

曹育森,雷涛,李钊,朱明明,2,夏娟娟,景裕,路国华

1.空军军医大学 军事生物医学工程学系,陕西 西安 710032;2.西宁联勤保障中心药品仪器监督检验站,甘肃 兰州 730050

引言

睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome,SAS)是一种较为常见的睡眠障碍疾患,引起此类疾病的主要原因为上呼吸道阻塞,它具有较多的并发症如高血压、心律失常、心脑血管疾病及呼吸衰竭等疾病,此类疾病会造成患者睡眠缺陷,工作效率降低,记忆力及反应能力削减,从而导致意外事故发生率上升。呼吸暂停疾病严重危害人体健康,因此设计一种呼吸暂停检测与远程监护装置极其必要。

现阶段检测SAS的主要方法大多采用约束式可穿戴设备[1],多导睡眠监测(Polysomnography,PSG)以及呼吸机等检测仪器对病人呼吸信号进行采集与分析。由 PSG 检测所得结果需要通过人为分析及校正,此类方法需要较为昂贵的设备成本及人力消耗[2]。接触式的检测设备对病人产生约束反应,影响病人睡眠质量从而降低测试的准确性。也有使用生物雷达,结合蓝牙近距离传输信息的方式[3],进行呼吸暂停的检测。但由于蓝牙的通信距离较短与抗干扰性较差,因此并不适用于远程监护的医护场景。

为此,本文提出一种非接触的呼吸暂停检测和远程监护装置,采用生物雷达实时非接触式的采集患者呼吸信号,通过LoRa技术进行实时的远程的无线传输至医护站,通过相应的数据处理及分析,对病人呼吸状况进行实时的非接触式远程监护、呼吸暂停预警以及呼吸状况记录,可提高医护救治的效率,检测患者睡眠状况等功能。

1 系统总体设计

系统前端采用生物雷达传感器采集病人呼吸信号,经过STM32单片机以50 ms/次(频率20 Hz)对被试者呼吸信号进行A/D转换,使用LoRa模块将转换后的数字信号进行远距离实时的无线传输[4]。在接收端采用SerialChart上位机对数字信号进行实时的处理还原为呼吸信号,以便于医护人员实时远程查看病人的呼吸状况,通过单片机对病人暂停次数、暂停持续时间进行记录。当患者出现长时间呼吸异常的状况时,单片机会启动蜂鸣器进行呼吸异常报警,及时通知医护人员进行查看[5-6]。

呼吸暂停报警设计主要包括:呼吸数值处理方案设计与单片机触发蜂鸣器程序设计:① 通过计算一个周期内呼吸信号数值(BR)的极差(BN),得到区分呼吸暂停与正常呼吸的数值标准(BS);② 由STM32单片机对BR进行周期性的存储及BN的计算,当病人处于正常呼吸阶段时,对其呼吸数据进行记录存储;③ 设计短时间呼吸异常数据存储,降低环境干扰,提升检测准确率。当病人长时间呼吸异常时触发蜂鸣器进行及时报警操作,系统流程图如图1所示。

图1 系统流程图

2 硬件电路设计

2.1 主控芯片

本次硬件电路设计使用的主控芯片型号为单片机STM32F103C8T6,它是一款基于ARM Cortex-M 内核STM32系列的32位的微控制器,程序存储器容量是64 kb,芯 片 集 成 定 时 器 Timer,CAN,ADC,SPI,I2C,USB,UART等内部资源和外设接口[7-8]。

使用开发工具KEIL实现C编程并下载至单片机主控模块[9],完成将生物雷达采集到的模拟呼吸信号经片内A/D转换为数字信号、LoRa模块的配置、呼吸信号的远程传输、呼吸数据处理判断、呼吸暂停报警等功能。

2.2 生物雷达

生物雷达的基本原理是:发射不对称的宽波束信号,正常人呼吸时的胸腔会对雷达传感器发射出来的微波进行反射产生回波信号。将采集到的回波信号经过放大与滤波即可得到较为理想的波形,通过观察这个波形可以观察患者的呼吸状况[10-11]。生物雷达传感器的感知能力极其灵敏,水平角度感知范围:±40°,垂直角度:±16°,可采用电池供电,体积小、功耗低。

2.3 无线通信模块

本次设计采用的LoRa芯片型号为SX1278,通过AT指令的配置将LoRa模块配置为透明传输的工作模式[12-13],即发送端与接收端的信息完全相同,需要将LoRa模块接收端与发送端配置为相同的通信地址、信道与速率。LoRa配置流程图如图2所示。当模块配置成功后,LoRa模块配置成功后蓝色的LED灯会闪烁两次然后灭掉[14-15],串口会将配置信息和传感器初始化信息打印出来(图3~4)。

图2 LoRa配置流程图

图3 LoRa配置指示灯

图4 LoRa配置信息串口打印

3 软件设计

3.1 数据可视化设计

在使用传感器进行硬件开发的过程中,需要对大量的数据进行处理,通过串口调试助手难以发现这些数据的特征,使用特定的数据处理软件或程序,将这些数据实时地绘制为可视化的波形图时,通过观察波形图走势的变化,问题得到了很好的解决。

串口数据可视化的方法有很多,如:① 调用Python的yecharts、matplotlib等工具库,实现大量串口数据波形显示的效果;② 使用可自主设计的编程工具LabVIEW[16],调用串口数据进行处理实现串口数据可视化的目的;③ 使用可自定义编程的串口数据可视化工具SerialChart。

本系统通过配置SerialChart软件,自定义了端口号、波特率、接收数据的大小范围。对波形显示通道、波形颜色、波形窗口背景颜色进行了合理的设计。成功地将患者呼吸数据实时的绘制为可视化的波形图,较好地反映了患者呼吸状况,可以有效地提高医护人员的监测效率。

3.2 呼吸数据分析设计

3.2.1 呼吸数据获取

由生物雷达采集的人体呼吸信号经过STM32单片机进行A/D转换后得到呼吸信号的数字信号,将ADC转换值进行公式:BR=LSB*(ADC_ConvertedValue)/0.033 的计算,得到一组数值在0~100范围内的呼吸数据BR。通过软件SerialChart将数据实时的绘制为波形图便于观察患者呼吸信号的变化状况。

设计多组模拟呼吸暂停的对比实验,观察呼吸波形图,得到这一结论:正常人体呼吸波形较为规律(图5),而呼吸暂停的波形是较为平稳的(图6)。从而通过波形图的变化,实现远距离、非接触式、实时地监测患者呼吸状况。

图5 正常呼吸波形图

图6 呼吸暂停波形

3.2.2 呼吸暂停报警

设计对照实验,实验组分为4组:吸气后呼吸暂停、呼气后呼吸暂停分别两组模拟实验,对照组分为4组:浅呼吸、缓慢呼吸、急促呼吸、深呼吸。模拟不同人群的呼吸状态,增加实验可靠性。全面分析呼吸暂停与正常呼吸的差异,记录不同类型正常呼吸与呼吸暂停的一个周期内的呼吸数值BR(表1),从集中趋势、离中趋势等方面进行分析。

表1 周期性记录BR

分别计算多组实验呼吸数值(BR)的平均值与标准偏差,从表2数据处理结果可以得出结论:呼吸暂停的呼吸数据的标准偏差是低于30的,而这与正常呼吸的对比并不是很明显。由于生物雷达检测人体呼吸信号是通过雷达检测人体呼吸时胸腔产生的震动,不同人群的呼吸习惯又是不尽相同的,从而使得通过使用上述方法区分正常呼吸与呼吸暂停的效果并不是很理想。

表2 BR处理结果

由上述实验得到如下启发:在单个周期中,正常呼吸组的极差总是远大于呼吸暂停组的极差,由此得到区分正常呼吸与呼吸暂停的阈值BS。编写单片机程序将呼吸数据周期性地存入数组中进行最大值与最小值差值BN的计算,当这一数值小于BS时,记录呼吸暂停次数、每次暂停持续时间。当患者长时间呼吸异常时触发蜂鸣器进行紧急报警,提示医护人员及时查看病人状况。

4 系统性能测试

4.1 患者有效探测距离测试

本系统远程监护患者的方法为观察医护站接收到的呼吸信号实时波形图,当患者出现较长时间呼吸暂停时系统会使用蜂鸣器报警,提示医护人员及时查看。经多次试验得出结论:较为规律部分的波形为检测到人体正常呼吸信号,较为平缓且杂乱的波形为检测到人体呼吸暂停的信号。将生物雷达模块放置人体胸腔前1 m的位置进行检测,逐次增加0.5 m。经测试,生物雷达检测人体呼吸信号的有效距离可达2 m以上。

4.2 系统最大通信距离测试

系统采用LoRa无线传输的方式进行通信,在不同环境下经过多组测试结果分析,得出结论:系统最大通信距离L最大可达1 km以上(系统无线通信框如图7所示)。测试通信距离的步骤如下:

图7 无线通信框图

(1)在空旷环境下,将装置采集发送端位置固定,改变接收处理端与采集发送端之间的距离。逐次增加L,测试所得LoRa通信距离L最大可达1.2 km。

(2) 在多房屋遮挡环境下,将装置采集发送端位置固定,改变接收处理端与采集发送端之间的距离。逐次增加L,测试所得LoRa通信距离L最大可达1 km。

4.3 呼吸暂停报警测试

呼吸暂停报警测试结果如图8所示:① 在周期性呼吸暂停检测中的被试者处于正常呼吸状态,系统会记录呼吸数据并提示呼吸正常的信息(Normal Breath);② 当被试者模拟短暂呼吸暂停后系统检测到呼吸数据异常时,系统会记录呼吸暂停次数(Stop Times)以及每次暂停持续时间(Pause Time);③ 当被试者处于长时间持续呼吸异常时系统会启用蜂鸣器进行报警。如图9所示,当被试者呼吸暂停时间持续在15 s及以上时系统会提示“warning!!!!!”的信息,同时启用蜂鸣器进行报警。

图8 呼吸暂停记录效果图

图9 呼吸暂停报警效果图

如图10所示,呼吸信号采集端由生物雷达传感器、STM32单片机、LoRa模块、蜂鸣器、开关等元器件组成,生物雷达传感器实现人体呼吸信号的采集,经过STM32单片机A/D转换为数字信号,最后经LoRa模块将呼吸信号远距离实时传输至接收处理端(图11),它包括STM32单片机、LoRa模块及蜂鸣器。LoRa模块将接收到的呼吸信号通过串口通信的方式发送给STM32单片机进行呼吸暂停的判断处理,通过蜂鸣器及时反馈病人呼吸暂停情况。

图10 呼吸信号采集端

图11 接收处理端

将呼吸暂停检测装置放置在与被试人员胸腔距离1.5 m的位置。被试人员每次模拟10次的呼吸暂停,进行报警测试实验,详见表3,记录实际报警次数进行验证统计,结果表示平均准确率可达94%,得出本系统具有较高的可靠性。

表3 报警准确率实验结果表

5 讨论

本文设计并实现了一种适用于医护的非接触式呼吸暂停检测与远程监护装置。由生物雷达检测患者呼吸信号,后经LoRa远距离通信传输至医护站,实现了患者呼吸信号的检测和呼吸暂停预警以及呼吸状况记录,可提高医护救治效率,检测患者睡眠状况等功能。

相比通过测量血压和心率[17-18]、血氧饱和度[19]以及胸阻抗法[20]的检测方式,本系统采用非接触式检测手段采集人体呼吸信号,使用LoRa无线通信的方式将呼吸信号进行传输,通过统计学分析得出呼吸暂停标准。综合以上方法,设计并实现了一种准确率较高的呼吸暂停检测与远程监护装置。此外,该装置还具有制作成本低、体积小的优点,可以更好地推向市场使用。尽管本装置能够实现患者呼吸信号的远程检测和呼吸暂停报警,但在后续研究中,将进一步开展以下工作:① 对于需要同时监护较多病人的条件下,采用LoRa多发一收的工作模式,更好地完善呼吸暂停检测与远程监测装置;② 由于设计较少被试者的实验背景,更多的患者的呼吸状况使得呼吸暂停报警的准确性将受到限制,为了更好地提高这一准确性,将不断优化呼吸暂停报警机制。

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