基于移动终端的呼吸频率实时监护研究

发布时间：2017-06-25 15:17

  本文关键词：基于移动终端的呼吸频率实时监护研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会的发展和人们生活节奏的加快,慢性呼吸系统性疾病的发病率逐年的增高,由其造成的健康和经济损失也在逐年的增加。对慢性呼吸系统疾病的防治和日常管理中很重要的一项就是呼吸信号的监护。当前常采用的呼吸信号的监测方式主要为直接监测法,如温度传感器测量法、压力传感器测量法、CO_2测量法等,这些监测方法都需要佩戴单独的呼吸信号采集传感器和相应的信号调理系统,大大增加了被监护人员的负担和不便。光电容积脉搏波法(PPG)已成功用于血氧饱和度和脉搏信号的检测临床,研究还表明,PPG信号不仅包含有血氧饱和度和脉搏信号还包含人体呼吸信号。如能从PPG中获取呼吸信号,不需要额外增加呼吸信号采集传感器及系统的情况下即能实现人体呼吸监测,不会给被监护人员带来额外的生理和经济负担。基于慢性病需要长期监护的特点和要求,可以将呼吸信号监护与现在已普及的智能终端相结合,实现呼吸信号的移动监护。本文的主要研究工作是利用PPG信号实现在Android移动平台上的呼吸频率监护工作。首先是采集用于算法研究的实验数据,分别用OEM血氧模块采集PPG信号和用浙江大学的XSY2001D仪器采集用于做对比研究的呼吸信号。其次是进行算法研究,根据健康监护系统的特点,在移动平台上实现呼吸频率安全、准确和快速监测。本文提出的基于PPG的呼吸监测信号是间接测量,不会对人体产生任何安全性问题;采用现有呼吸监测分析准确度较高的算法—小波变换对本论文的实验采集数据进行呼吸频率提取,其分析结果准确度较差,究其原因可能是由于采样频率的降低导致其可识别的呼吸波减少。本文通过信号增强算法使得微弱的波形变得明显,采用对信号进行特征点差分的方法提取呼吸频率,结果表明该方法明显提升了呼吸信号的识别率,达到了预期的效果。将其应用于采集的实验样本信号处理分析,结果显示该算法的最大误差率9.28%。由于采样频率的降低使得单位时间内的计算量大大的减少了,从而提高了系统信号处理分析速度,十分有利于实现移动实时呼吸监护。此外,本文进行了基于Android移动终端监护系统APP设计。移动状态下的被监护人员可以在安装有所设计APP的移动智能终端(如智能手机)上随时随地查看自己的呼吸参数,当异常发生时,智能终端会发出警报声,同时会发信息给亲友或医护人员,达到人体呼吸移动实时监护的目的。
【关键词】：移动监护 呼吸频率 光电容积脉搏波 差分
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R56;TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题的研究背景及研究意义9-10
• 1.2 呼吸频率概述10-11
• 1.2.1 呼吸频率的重要性10
• 1.2.2 呼吸频率获取方式10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 PPG提取呼吸频率研究现状11-13
• 1.3.2 移动监护现状13
• 1.4 课题研究目的13
• 1.5 本文各章节内容安排13-15
• 2 实验数据采集模块及开发平台15-25
• 2.1 实验数据获取模块15-19
• 2.1.1 CSY2001D仪器介绍15-16
• 2.1.2 OEM血氧模块简介16-18
• 2.1.3 基于VC编程采集数据18-19
• 2.2 数据处理工具及应用程序开发环境19-25
• 2.2.1 MATLAB2010软件介绍19-22
• 2.2.2 Android平台介绍22-25
• 3 呼吸频率提取技术实现25-37
• 3.1 小波变换25-30
• 3.1.1 小波变换原理25-27
• 3.1.2 小波变换提取算法实现27-30
• 3.2 特征点差分法30-34
• 3.2.1 特征点差分法提取原理30-31
• 3.2.2 特征点差分法提取算法实现31-34
• 3.3 结果及讨论34-37
• 4 移动终端系统的设计与实现37-51
• 4.1 系统需求分析37
• 4.2 系统设计37-40
• 4.2.1 系统目标37-38
• 4.2.2 系统功能结构38
• 4.2.3 系统业务流程38-39
• 4.2.4 系统架构39-40
• 4.3 系统开发及运行环境介绍40
• 4.4 关键模块的设计与实现40-49
• 4.4.1 界面设计40-41
• 4.4.2 蓝牙模块设计41-44
• 4.4.3 绘图模块设计44-45
• 4.4.4 警报系统模块设计45-46
• 4.4.5 信息自动发送模块设计46-48
• 4.4.6 存储模块设计48-49
• 4.5 系统集成实现49-51
• 5 总结与展望51-53
• 5.1 全文总结51-52
• 5.2 研究展望52-53
• 致谢53-55
• 参考文献55-59
• 附录59-65
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果65

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本文编号：482628