首页 > 文献资料
-
穿戴式心电监护模块的微型化研究
基于硬件软件化的设计理念,研究适用于移动心电监护的微型化技术,终设计出微型化心电监护模块.模块由微型化预处理电路及单片机组成,其中传统电路的部分功能由单片机完成,从而实现模块的微型化;通过短距离ZigBee或远距离GPRS无线通信,将异常心电数据发送至社区医疗工作站,实现心电异常的实时预警.系统成功预警的室性扑动、窦性停搏等严重心电异常.实际应用效果表明,系统体积小、应用灵活方便,以低成本实现了心电异常患者享受远程移动监护的服务,符合低成本健康医疗模式转变的趋势.
-
基于MSP430的可穿戴式心率检测设备的研制
目的:针对目前市面上可穿戴式心率检测设备体积大、稳定性差的问题,设计一款稳定性高、功耗低、可实时检测心率的可穿戴设备.方法:该设备以MSP430F2013为主控芯片,采用红外发光二极管发射特定波长红外光,利用同一波长的光电三极管接收反射的光信号,从而设计出前端采集电路,用于测量手腕部的脉搏信号;利用微控制单元(microcontroller unit,MCU)内置的SD16模块进行高分辨力模数转换,再对转换结果进行数字滤波、特征识别等数字信号处理,得到脉搏波和心率信息.结果:设计的可穿戴式心率检测设备能够减弱运动对心率数据及波形的影响,从而使得到的数据更加准确、波形更加稳定.结论:该设备能够实时有效地检测心率数据,有利于积极预防心血管等疾病的发生.
-
基于加速度、光电传感器的健身伴侣的研究
针对现有计步器功能过于单一的缺点,提出了一种基于加速度传感器的智能健身伴侣.利用一款低成本单芯片3轴加速度传感器MMA7260 完成对人体运动信息的提取与分析,由OPT101 光电传感器完成对人体心率信号的检测以及分析,以及使用微控制器PIC18F4520 完成了自适应计步模型算法,并搭建了心率检测硬件电路.实验结果表明,本文提出的健身伴侣能够准确显示被测者的心率波形,并且计步准确率高达90% 以上.
-
基于人工智能的心率检测算法
针对脸颊时滞图像检测人体心率的方法,提出一种新颖的基于人工智能技术的检测算法.该算法结合模糊逻辑理论,通过各采样数据点模糊隶属度的定义与计算,获得心跳发生时间点,再通过某特定时间段内的心跳次数,计算得心率.实验表明,该算法具有易操作性、精确性及鲁棒性的优点,具有一定实用价值.
-
基于MSP430芯片的胸带式老人无线健康监护终端的设计
采用织物式心电传感器和三维加速度传感器,并结合蓝牙无线通信技术,设计了一种空巢老年人实时监护终端,当检测到老人心率失常或跌倒时,启动无线蓝牙通讯,完成与手机等网关设备的信息交互,以实施救助.
-
基于智能手机提取PPG测心率方法准确性研究
利用智能手机摄像头采集手指图像,进行脉搏波绘制及心率检测.将采集的图像进行色彩分离,对红色通道的数据进行处理,获得光电容积脉搏波(PPG)数据,手机上进行PPG实时绘制,在图像上以相邻上升坡度起始点的时间作为近似心电RR间期,以此计算心率.该方法获得心率与标准心电图结果比较,准确率达96％,无显著性差异.将该方法能实时检测心率.
-
一种老年人移动健康监护系统的研究
目的:设计一种老年人移动监护系统,实现移动心率检测,跌倒检测,紧急情况自动电话呼叫与GPS定位,减少突发事件对老年人的健康威胁.方法:采用分层的体系结构,第一层为传感器层,用于采集并实时分析ECG信号以及加速度数据,第二层为手持终端,用于汇集各传感器数据,综合判断并实现数据远程传输、呼叫以及定位,第三层位于远程服务器,实现数据库管理,数据显示等.结果:分层的体系结构有利于系统功能的扩展,有利于传感器单元的可穿戴性.结论:基于无线传感器网络与GPRS网络的移动健康监护系统能够有效实时地对老年人的健康与安全状况进行监护,对老年人生命安全保障具有重要意义.
