矿山救护队员训练和心理干预生理指标监测系统设计

刘士建 宋 岩 王善礼

（兖矿能源集团股份有限公司，山东 邹城 273500）

矿山救护队是处理矿山灾害事故的职业型、技术型队伍，矿山救护队员在事故处理过程中置身爆炸、火灾、突水、冒顶、中毒等危险环境中，神经处于高度紧张状态，有时要面对断肢残体、呻吟、流血等惨状的遇险人员，这给矿山救护队员带来极大的心理压力。在这种心理压力持续作用下，矿山救护队员极易产生紧张、急躁、恐惧、愤怒、厌烦等情绪，因此，需要对其进行及时心理干预、疏导和治疗。在心理干预、疏导和治疗中，对救护队员生理指标的实时监测、记录和分析是非常关键的环节。

生理指标的变化情况可以反映出人对环境的适应能力与在该环境下人的身体状态，目前科研工作者对于生理指标的研究越来越重视，各种用于实现指标数据监测的技术和设备仪器也层出不穷[1-3]。本文主要针对矿山救护队员心理训练和干预中的生理指标变化进行监测，通过单片机采集心率变异性指数、皮肤电反应数据和脑电信号等生理信号，对数据进行处理分析并实时上传，上位机系统对接收的数据进行处理和显示，用来辅助矿山救护队员的心理训练和心理干预，提高其在井下适应能力。

1 生理指标监测原理

在心理干预和治疗方面，与心理变化相关性强的生理指标主要有心率变异性指数、皮肤电反应数据和脑电信号三种[4]。心率变异性指标主要通过心率监测获得，通过心率监测能够很好地反映人在一段时间内的压力和焦躁情绪，从而反映出人的心理变化[5]。皮肤电反应是反映人交感神经兴奋性变化的最有效、最敏感的生理参数，是测量情绪反应的常用指标。每当人们发生情绪变化，皮肤电反应数据会显示出明显的变化，可以通过观察来统计量化，皮肤电反应提供了真实可以了解事件对一个人的心理和生理的影响过程[6]。脑电信号与情绪的关系最为紧密，脑电信号包含了大量的生理与心理信息，当大脑接收到不同的刺激时，脑电信号会反映人的专注度、放松度、恐惧等心理活动。

1.1 心率及心率变异性指标监测

当前心率数据的监测方式大致上主要分为两类，即电化学法和光学法。电化学法的工作原理主要是通过对人们的静脉采血之后进行电化学分析，计算出动脉分压进而计算血氧饱和度和心率数据[7]。光学法的主要原理是由于人体对于光的接收程度的不同进而可以反映出人体当前的血氧浓度和心率数据。光学法监测心率和血氧浓度数据的方式主要通过监测光的反射程度，对于人体没有伤害，实现了无创监测。心率变异性指标可以通过监测的心率指标计算出来，该文采用光学法监测心率数据，通过下面的计算方法完成心率变异性的各个指标的计算。

1）标准差SDNN：用于衡量一段时间内相邻两个R-R 间期时序的离散度，通常取5 min 为计算时段，单位为ms。

2）根号平均平方差（RMSSD）：用于衡量相邻R-R 间期的变异性，是SDNN 的平均值的开方，其单位为ms。

3）PNN50 是指相邻心跳间隔差异大于50 ms的心跳数占总心跳数的比例。该指标反映的是心脏节律的不规律性，PNN50 越高则说明心脏节律越不规律，反之则越规律。

4）SDSD 是指相邻心跳间隔的标准差。该指标反映的是心跳间隔的变异度，SDSD 越高则说明心跳间隔的变异程度越大，心脏自主神经功能越强。

5）M-HRT 是指最长R-R 间期和最短R-R 间期之比。该指标反映的是心脏对压力的适应能力，M-HRT 越小则说明心脏对压力的适应能力越强。

1.2 皮肤电反应数据监测

皮肤电信号数据监测是实现个人化、精准、实时的健康监测和诊断的重要技术手段。利用电极在皮肤表面感测电生理信号，将信号放大、滤波和数字化处理，进而提取有用的生理特征参数，通过数据分析和算法建模实现对身体健康状态的监测和诊断。皮肤电信号数据监测原理的核心是对数据进行信号处理和分析，其中信号处理主要包括滤波和放大，目的是去除噪声、提高信噪比和增大信号幅度；而信号分析则是提取有用的特征参数，如幅值、频率、时域、频域等[8]。这些特征能够反映出身体健康状态的不同指标，如情绪波动、呼吸的深浅等等。

1.3 脑电信号监测

脑电信号监测是利用电生理技术来监测人体脑电活动的过程。脑电信号是指由大脑神经元释放的电信号，它们可以被测量和记录下来。这种信号可以揭示出人类的认知、情绪、行为、认知和神经发育方面的信息。脑电信号监测主要依靠电极放置和差分放大器，将生物电信号从头皮海绵质中捕捉并放大，以得到清晰的信号。通常在脑电信号监测时会使用多个电极放置在头皮上，以同时捕捉来自大脑各个部位的信号，然后将这些信号放大和滤波以去除噪声和其他不相关信息，以便进行后续的数据分析[9]。

该文主要针对脑电信号α波、β波、θ波三种波形进行分析。α波是一种低频脑电波，主要出现在大脑皮层的顶部，通常在放松状态下出现。它们与平静、放松和休息有关，因此被认为是一种情绪稳定波。如果缺乏α波，可能会表现出注意力不足和过度活跃的症状。β波是一种高频脑电波，通常出现在活跃状态下。β波在注意力和思考时会增加，并且与焦虑、压力以及紧张有关[10]。如果β波过度活跃，则可能导致注意力分散、压力和焦虑等问题[11]。θ波是一种中频脑电波，主要出现在记忆和放松状态下。在深度放松状态下，θ波会增加，而在沉睡状态下，θ波会高于正常。如果缺乏θ波，则可能表现出记忆力下降和情绪不稳定等问题[12]。

2 系统硬件设计与实现

系统主要由系统核心控制模块、心率血氧监测电路、皮肤电反应数据监测电路和脑电监测电路等组成。系统核心控制模块与心率血氧监测模块通过串口进行数据交互，心率血氧模块通过接收到生理指标测试仪核心控制模块的指令进行血氧采集。功能框图如图1 所示。

图1 生理指标功能框架图

2.1 系统核心芯片

本系统的核心控制芯片采用STM32F103RCT6单片机，该款单片机内含丰富的资源。本系统主要使用了该单片机的256 KB 的FLSH 空间、3 个UART 串口和2 组AD 监测端口等资源。通过UART5 与心率血氧监测模块进行通信，通过UART3 与脑电信号监测模块通信，通过PA1 进行AD 数据的采集，通过UART1 进行底层控制端与上位机之间进行信息交互。

2.2 心率血氧采集

心率血氧监测采用力康公司的KS-COM1 心率血氧监测模块，该模块采用SFH7050 作为心率血氧的监测探头。心率血氧采集模块采用光容积法测量心率血氧数据，其主要原理是血液对光的吸收随着脉搏变化而变化，通过对光的吸收率的不同判断当前时刻心脏是否发生跳动进而计算心率和心率变异性指标。

2.3 皮肤电采集

皮肤电采集的条理电路如图2 所示，分别为皮肤电信号采集部分和皮肤电信号放大部分。皮肤电信号采集部分通过指间的采集电极采集皮肤电信号，电极所采集的微弱电信号经两级运放芯片（MCP607-I/SN 芯片，输入偏置电压为250μV）放大后，系统STM32 核心单片机的AD 引脚（PC0）监测二级运放芯片的输出数据，单片机通过对所得电信号进行快速傅里叶变换，滤除频段0～2.4 Hz 以外的电信号，获取所用数据。

图2 皮肤电采集模块电路图

2.4 脑电波采集

生理指标测试与脑电模块的连接采用蓝牙协议进行数据远程传输，脑电模块采用神念科技的TGAM 脑电波监测芯片。该芯片通过电极监测两个耳垂以及额头的电压完成电脑基础数据的采集，通过内部集成的低通滤波器以及滤波算法将通过电极采集的原始数据进行处理等到脑电传感器的相关指标。该文在TGAM 模块的基础上集成了蓝牙模块，使得蓝牙模块在接收到TGAM 模块所传输的数据之后将数据以蓝牙通信的方式传输到系统单片机核心上，单片机对数据进行二次处理与显示。

3 生理指标监测系统软件设计

1）生理指标监测系统下位机设计

生 理 指 标 监 测 系 统 下 位 机 采 用STM32F103RCT6 作为下位机的核心控制端，核心控制端通过串口与心率血氧监测模块、脑电信号监测模块、上位机等进行通信，通过AD 引脚对皮肤电数据进行监测。生理指标监测系统的程序流程图如图3 所示。在生理指标监测系统开始运行时，首先对其串口、AD 监测引脚进行初始化，设置串口波特率、开启接收中断、设置中断优先级等，然后向心率血氧监测模块和脑电信号监测模块发送指令使其正常工作，最后核心控制模块等待上位机传输的指令并对其进行分析执行相应操作。

图3 生理指标监测系统的程序流程图

2）生理指标监测系统上位机设计

系统上位机使用C#语言进行开发，软件主要具备生理指标数据显示、生理指标波形显示、阈值报警、控制传感器开关、传感器状态显示等功能。系统与下位机通信协议采用串口的形式。在通信建立之后，发送指令打开传感器，并根据返回数据判断传感器是否打开，如打开则对应指示灯变亮。接着发送指令读取保持寄存器数据，将波形数据加载至chart 图标中，将指标数据进行显示。最后，根据数据是否超过预警值进行灯光报警，并存储至预警异常记录表中。生理指标监测系统上位机程序流程图如图4 所示。

图4 生理指标监测上位机程序流程图

系统上位机需要具备传感器状态显示功能，因为在佩戴和取下传感器过程中数据会发生较大波动，被系统判断为异常预警，影响数据准确度，不利于数据分析，需要设计自定义控件实时显示传感器状态。预警及预警记录功能设计为指示灯及预警记录表，如果指标超出预定值则进行记录并报警。

3）生理指标监测系统的测试

为了验证生理指标监测系统的各个功能，首先，研究人员让矿山救护队员在静止状态下进行血氧、心率、皮肤电、脑电波信号等生理指标的采集。接着，研究人员让队员在矿井模拟训练舱内进行矿山灾害事故救援操作和训练。在训练环境中，研究人员采集了队员的血氧、心率、皮肤电、脑电波信号等生理指标，并通过系统进行数据显示和数据分析。系统脑电波、心率血氧、心率变异性等指标的监测界面图如图5 所示。

图5 系统监测界面图

4 结语

该系统基于STM32 单片机对矿山救护队员的日常训练和心理素质训练过程中的生理指标进行监测，通过采集心率变异性指数、皮肤电反应数据和脑电信号等生理信号，实时、准确地监测救护队员的生理指标，有助于研究人员更好地了解队员身体状况和训练效果，进而有针对性地调整训练方案，达到最佳的训练效果。在心理训练中，救护队员的生理指标可以反映出其心理状态，研究人员可以根据反馈数据及时调整训练方案和心理辅导措施，帮助队员减轻压力，帮助队员保持稳定的心态，提升队员的训练效果和综合素质，为矿山救护队的身心健康提供了重要的保障。