社区医疗信息平台的研究与设计

发布时间：2020-05-27 04:48

【摘要】：随着云计算、可穿戴式智能设备和大数据等新一代技术的快速发展,在医疗健康的各个领域,如疾病预防、诊断、监护、治疗和健康照护等,将全面开启一个智能化的新时代。根据实地调研分析,国内一些社区医疗服务中心应用的平台功能比较单一,形式各异,纸质健康档案依然存在,需要计算机信息化管理。而且传统的社区医疗卫生部门依旧采用独立架构的医疗服务系统,导致社区间以及社区内部的业务信息共享程度相对较低,建设和维护成本较高。同时,一些社区缺乏以联网为载体和技术手段的远程医疗服务,不具备对居民体征参数进行处理和分析功能的医疗信息平台,本文以心电信号的传输、处理和实现为研究重点,设计实现了能够对居民体征参数进行处理和分析的社区医疗信息平台。本设计采用改进的小波阈值滤波算法和小波阈值检测算法对心电信号进行处理,设计了具有远程监测、心电自动初步诊断、心电数据信息管理和档案信息管理功能的社区医疗信息平台,实现了心电数据信息采集、心电数据传输、存储以及心电信号的分析和处理。改进后的小波阈值函数有一个平滑过渡区,能够通过调节不同参数的值来调节去噪信号平滑度和小波系数间的恒定偏差,更符合自然信号的连续性,算法简单、运行速度快,相较于传统小波阈值滤波方法,改进的小波阈值算法对心电信号滤波后SNR均值高达53.7047,MSE均值低至0.0352,滤波效果有了明显提高。本文结合现有试点区域,针对社区医疗信息平台的实际需求,提出了社区医疗信息平台的总体设计方案,在MyEclipse+Tomcat开发环境下,采用基于Java EE平台的SSM架构技术开发了社区医疗信息平台,利用MySQL作为数据库管理系统,完成了数据库部分的设计,实现了对社区居民的基本信息和健康信息的统一存储和管理。Java作为面向对象的编程语言适用于网络和Internet环境,将Java和MATLAB结合起来进行混合编程应用到社区医疗信息平台,利用心电信号的滤波和检测等算法理论对居民的心电数据进行分析处理,充分发挥了MATLAB的优势和Java的跨平台性。本文通过Java编程将MATLAB中Java Builder组件封装好的心电算法应用到平台,在平台上实现了对心电信号的滤波、检测,以及异常测量结果诊断。同时设计了远程监测模块,能够将智能手环等便携式心电监测设备,采集到的居民的心电信息,通过Android智能移动终端,采用无线通信方式将居民的实时心电数据信息传输至社区医疗信息平台,并进行持久化存储、心电算法分析和处理,实现了便携式设备及远程医疗方案,为社区用户提供了智能化服务。对平台进行测试,各个功能模块运行稳定,心电数据的传输、保存和显示等功能正常,界面效果友好,满足设计需求,达到了设计目的。
【图文】：

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西安工业大学硕士学位论文正常心电信号的频率范围在 0.05～100Hz 之间，而之间，大部分能量集中在 0.05~40Hz 之间；于生物体内的肌电干扰、呼吸干扰，，同时也有生物信号，通过采集将心电信号动态展示出来，无论是单化，人体表面指定的点之间的电位变化可以由测量，显示并记录下来，这就是 12 导联心电图，如图

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图 4.2 心电图的不同在于心电图是对心电信号进行绘制，心几个通道。心电图是 2 维的，是心电信号最直信息量也越多，现在医院的心电图大部分是导联。一般能够通过心电图来呈现，人体正常心脏的官发生病变时，心电图曲线就会随之变化，是合征。
【学位授予单位】：西安工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52

【参考文献】