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基于WiFi的便攜式無線心電儀研制

2024-09-15 00:00:00李靜怡于合平王梓曄柳心語
物聯網技術 2024年6期
關鍵詞:設計

摘 要:近年來,隨著慢性病患者數量的增加,人們開始關注自身健康,由此便攜式醫療保健裝備逐漸走入人們的生活。現階段,醫用醫療監護儀功能強大,能采集多種人體生理參數,但其操作難度高,缺乏專業知識的人難以使用。文中提出了一種新的無線心電儀的設計方案,該方案使用無線通信傳輸,可以實時采集和分析人體生理參數,并在終端顯示。該裝置采用模擬前端、紅外傳感等技術實現生理參數的采集,使用微控制器和WiFi技術實現人體生理參數的檢測與傳輸。采用TCP/IP傳輸協議實現無線網絡數據通信,并基于LabWindows/CVI開發了一個虛擬云服務器。采用多線程操作機制,用戶可以在PC上簡單便捷地實時監測自己的心電、血氧等生理參數。

關鍵詞:人體健康;心電;血氧;體溫;虛擬云服務器;TCP/IP;WiFi

中圖分類號:TP39;TN99 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2024)06-00-04

0 引 言

當今世界,包括中國在內的大多數國家居民隨著生活水平的提高,人們的壽命愈來愈長,老齡化成為人口的主要特征。與人口老齡化問題相對應的是心臟、血管等方面的慢性疾病劇增,對家庭養老及社會醫療提出了極大考驗。因此需要加大對老年人,特別是有慢性疾病老年人的護理。此外,空巢老人數量急劇增加,而這些老人的學習能力與操作能力相比成年人更顯不足,更難以使用專業儀器。衛生部早在《中國護理事業發展規劃綱要(2005—2010)》中就已經明確提出要大力發展社區醫療護理,同時拓展醫療護理服務范圍。根據綱要要求,由疾病治療為主的醫療需要轉向預防疾病和提高身體素質,相應的醫療監護儀也需要由治療儀器擴展到醫療保健服務[1-2]。

由此研制了一種便攜式無線心電儀,設備采用模擬前端、紅外傳感等技術實現生理參數的采集,使用微控制器和WiFi技術實現人體生理參數的檢測與傳輸。采用TCP/IP傳輸協議在Windows操作系統中開發了基于無線通信的數據傳輸應用程序,實現了客戶端的數據采集與傳輸。為提高使用者的操作舒適度與便捷性,引入多線程工作機制,實現了實時監測用戶生理參數的效果[3]。

1 整體架構

便攜式醫療助手以硬件電路為基礎,實現數據的采集、打包、發送等功能,以PC端軟件應用程序為核心,實現人體生理信號的顯示等功能[4]。系統結構如圖1所示。

本系統由硬件部分和軟件部分組成。硬件部分以數據采集為主,主要是以電路板為核心的采集設備,可以分為心電模擬前端、紅外體溫傳感器、血氧傳感器、微控制器、無線數據傳輸5個模塊,每個模塊均為獨立電路板,包括IC和分立元件[5]。

軟件部分采用LabWindows/CVI開發工具,設計了無線終端的客戶端應用程序。通信協議采用TCP/IP,對生理參數進行實時采集,經分析處理后動態顯示信號波形。工作原理如圖2所示。

2 系統硬件設計

2.1 心電采集電路設計

文中的心電采集電路采用集成電路設計,將生物心電信號轉換成數字信號送入微控制器。正常人體心電信號幅值的典型值為1 mV。頻率范圍為0.05~100 Hz,超90%的頻譜能量集中在0.25~35 Hz范圍內。由于生物心電信號非常微弱,普通的電子儀器無法測量出信號的幅值大小,并且生物心電信號中伴隨著很強的干擾,所以將該信號轉化為數字信號的過程分為:放大、濾波、阻抗變換、模數轉換等,將經過模數轉換后得到的數據送入微控制器。在檢測心電信號的過程中,由于心電信號相對微弱,信噪比低,因此需要特別設計噪聲的抑制與消除方法。噪聲的主要來源有4個方面:電子器件自身的熱噪聲、皮膚與電極接觸點摩擦引起極化電壓的變化、其他無關生理信號的誤采集、環境中無線電干擾及交流電干擾。為了抑制這些干擾,在設計采集電路時提高了前置放大器的輸入阻抗、共模抑制比,實現了低噪聲、低漂移的前置放大器,提高了對微弱信號的采集能力[6]。

按照心電信號的處理流程和已知參數,最終選用德州儀器公司的模擬前端芯片ADS1292R作為心電信號處理IC。ADS1292R具有2個低噪聲PGA和2個高分辨率ADC,335 μW/通道,輸入偏置電流約200 pA,數據速率為125 SPS~8 kSPS,CMRR為120 dB,可編程增益1、2、3、4、6、8或12,單極或者雙極電源供電,內置驅動放大器,可持續斷線檢測、測試信號,實現集成型呼吸阻抗測量,SPI兼容串行接口。圖3所示為心電采集電路。

2.2 血氧采集設計

血氧傳感器將人體血氧信號轉換成數字信號送入微控制器。血氧傳感器有機械式和電子式兩種。機械式由于操作復雜、成本高已經逐漸淘汰;電子式血氧傳感器又稱為血氧飽和度探頭,將探頭緊貼皮膚,利用皮膚作為盛裝血紅蛋白的容器,使用波長660 nm的紅光和940 nm的近紅光作為射入源,通過測定組織床的光傳導強度來計算出血紅蛋白的濃度和血氧飽和度。因為有紅光射入源,所以一般會看到探頭發出紅色的近紅光。電子式血氧傳感器和大多數傳感器一樣,一般帶有數字通信接口,直接使用通信協議讀取傳感器數據即可[7]。

經測試,血氧傳感器最終使用由美信半導體公司出品的MAX30102。MAX30102需要5 V的LED供電電源和1.8 V的外置電源,同時具備多個光電檢測器與LED器件,擁有帶環境光抑制的低噪聲電子電路,配置標準I2C通信接口,可通過軟件控制電源供電狀態,將待機電流設置為零時即可關閉模塊。圖4為血氧檢測原理。

2.3 體溫采集設計

體溫傳感器使用非接觸式紅外測溫方案,它利用紅外輻射的熱效應,通過溫差電效應、熱釋電效應和熱敏電阻來測量被測物體所吸收的紅外輻射,從而計算出被測物體表面的溫度。集成的非接觸式紅外溫度傳感器內部已經集成了發射裝置和檢測元件,并利用半導體工藝內置數字器件,一般只需通過規定的通信協議讀取傳感器數據即可測溫[8]。

經過測試,體溫傳感器使用由Melexis出品的非接觸式紅外測溫傳感器MLX90614。MLX90614的溫度范圍為-40~125 ?C,醫用級高精度校準信號輸出,I2C通信接口兼容SMBus數字接口,在出廠前該模塊已進行校驗及線性化處理,具有非接觸、體積小、精度高、成本低等優點,適用于高精度無接觸測量應用場景,如溫度控制、醫療衛生、熱繼電器警報等。

2.4 電源供電設計

生理參數檢測系統各模塊需要6 V、5 V和3.3 V供電電壓,由此設計了通過外接電源轉化供電的電源模塊,通過LM1117電壓調節器與LM2576降壓穩壓器實現由高電壓向所需電壓的轉換[9]。圖5所示為電源原理。

3 系統軟件設計

3.1 微控制器設計

文中所使用的軟件顯示端使用NI公司出品的LabWindows/CVI設計,其以ANSIC為核心,通過函數庫將數據的采集、分析、表達與專業化測控工具有機結合,其集成化開發平臺采用交互式編程方法,大大優化了熟悉C語言開發人員的軟件開發環境,包括檢測、測量、數據采集等功能。

3.2 LabWindows/CVI設計

文中開發了基于LabWindows/CVI的虛擬云服務器,它以ANSIC為核心,支持TCP/IP協議和UDP協議,其中虛擬云服務器軟件的主要作用是接收Ai-Heart上傳至網絡的實時檢測數據,解析并顯示數據內容。文中所設計的虛擬云服務器軟件界面主要分為3部分,分別是連接設置、數據顯示和波形顯示。當局域網連接完畢后,點擊注冊按鈕將PC端應用程序注冊為TCP/IP服務器,硬件電路端自動注冊為TCP/IP客戶端,二者的網絡端口號一致即可進行無線網絡通信。這里不需要學習復雜的TCP/IP網絡協議知識,直接調用LabWindows/CVI軟件自帶的函數庫即可完成數據接收。圖6所示為初始化操作。圖7所示為應用程序運行流程。

4 系統測試

文中所設計的系統操作簡單,只需運行單片機、軟件初始化客戶端、點擊注冊按鈕,即可由程序自動完成數據的采集、傳輸和繪圖顯示等操作。

無線心電儀Ai-Heart使用了較為小巧簡潔的結構設計,樣機尺寸僅為160 mm×120 mm,實物如圖8所示。

當需要開始執行生理信號檢測操作時,首先進行初始化,包括繪圖界面、操作按鈕、文本接收框等功能件初始化,然后初始化TCP/IP協議,等待用戶響應[10]。

用戶點擊注冊按鈕后,PC端應用程序自動注冊為TCP/IP服務器,接收來自TCP/IP客戶端的數據包。接收到數據包后,解析數據包獲取指令和有效數據,進行繪圖和數據顯示等操作。虛擬云服務器軟件實際運行測試如圖9所示。

檢測時需將貼片緊貼于人體皮膚,對軟件客戶端進行初始化,點擊注冊按鈕,由程序自動完成心率、血氧、體溫數據的采集、傳輸和繪圖顯示等,測試數據分別見表1、表2、表3所列。經比對分析,誤差較小,心率誤差不超過5 BPM,血氧誤差不超過3%,體溫誤差不超過1 ℃。

5 結 語

便攜式無線心電儀從解決實際問題的角度出發,利用物聯網、通信網絡、計算機網絡等技術,結合傳感器與智能硬件,以實現便攜式醫療服務為目的,構建以家庭、社區為單位的醫療服務網絡,使群眾可以享受到優質的醫療服務。

該便攜式無線心電儀雖然使用簡單、攜帶方便,但仍有不足之處。在傳輸數據時,它必須依靠局域網才能使用,如果使用現有的移動通信技術,由于信號強度、數據量等原因,會出現丟包、數據延遲、數據錯亂等問題,所以目前使用WiFi連接網絡傳輸數據。隨著移動通信技術的不斷發展,移動通信信號強度、頻帶寬度不斷得到優化,可以使用移動通信取代WiFi通信,擺脫對局域網的依賴,這也是便攜式醫療助手不斷優化和升級更新的方向。

注:本文通訊作者為于合平。

參考文獻

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[2]葛澤勛.醫用紅外測溫儀及其關鍵技術研究[D].長春:長春理工大學,2019.

[3]馬帥,侯世科,樊毫軍,等.智能心電信號監測設備研究現狀[J].醫療衛生裝備,2020,41(11):95-99.

[4]王帥,趙鐘瑤,張翔宇,等.穿戴式心電信號質量的三分類評估方法[J].中國生物醫學工程學報,2020,39(5):550-556.

[5]楊園格.基于提升方案的雙小波心電信號去噪研究[J].機電信息,2020,20(29):120-121.

[6]吳英迪,郭延東,張亞寧.基于WiFi的血氧和心率云監控系統[J].物聯網技術,2020,10(10):26-29.

[7]潘柏安.便攜式血氧血流監測技術及其臨床應用研究[D].成都:電子科技大學,2019.

[8]李偉敬.基于WiFi的家庭醫療生理參數監測系統的研發[D].天津:河北工業大學,2014.

[9]郭國法,賀天強,張開生.基于μC/OS-Ⅱ的體征監測救助系統設計[J].工業控制計算機,2017,30(10):3.

[10]柯艷明.基于LabWindows/CVI的虛擬函數信號發生器的設計[J].現代電子技術,2007,30(8):27-29.

基金項目:西北大學大學生創新創業訓練計劃項目(202210697137)

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