无束缚提取生理信号的智能护理床关键技术研究
发布时间：2021-05-24 07:56
我国日益加剧的人口老龄化问题,传统医疗资源不足的隐患,都将驱动一种人们关注的,即可减轻护理人员负担、又可弥补护理人员不足的智能护理床研究,因此,无束缚式提取生理信号方法的智能护理床关键技术研究便应运而生。该课题研究了一种可居家使用、能够实现远程监控健康状况的医疗护理装置,它监测的信号有心冲击信号、呼吸信号,这些信号熵的突变与睡眠分期的发生有着一一映射的关系;胸腹呼吸信号之间的运动耦合关系也与睡眠呼吸暂停低通气综合症的发生有着潜在的模型。搭建智能护理床,实现长时间、无创、自然的实时睡眠监测、远程预警、监测睡眠质量等功能、为医生指导睡眠康复或疾病信息挖掘提供依据,为睡眠监测设备面向大多数人的发展及应用奠定基础。1.开发了检测胸腹呼吸信号的采集模块,包括XGZP6847型气压传感器、5KΩ滑动变阻器、AD7705双路16位ADC数据采集模块和ARDUINO单片机。其中,通过自制气垫将呼吸信号传入XGZP6847型气压传感器,再将信号进行模数转换,然后通过ARDUINO单片机板传输至Labview进行数据显示与处理;利用三轴加速度传感器提取人体振动信号,去噪算法去噪后得出心冲击信号。2.无束缚...
【文章来源】：天津职业技术师范大学天津市
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题研究内容与研究重点
1.4 论文研究结构与章节安排
第2章 呼吸信号采集系统的开发
2.1 硬件系统的构成
2.2 软件系统的开发
2.3 本章小结
第3章 心冲击信号提取实验及算法
3.1 心冲击信号简介及实验采集装置
3.2 心冲击信号提取算法
3.2.1 心冲击信号去噪
3.2.2 巴特沃斯滤波器滤波
3.2.3 心冲击信号去噪算法的实验及验证
3.3 本章小结
第4章 呼吸信号监测睡眠质量实验及算法
4.1 呼吸信号监测睡眠质量实验
4.2 呼吸睡眠算法开发及验证
4.3 整晚睡眠分期算法
4.3.1 体动、呼吸率睡眠分期算法
4.4 生理信息融合算法及验证
4.4.1 信息融合粗关联算法
4.4.2 信息融合精关联算法
4.4.3 信息融合算法对比验证
4.5 本章小结
第5章 智能护理床系统搭建
5.1 智能护理床控制系统的搭建
5.2 呼吸睡眠暂停综合症系统开发
5.2.1 智能床打鼾纠正枕的开发
5.2.2 智能床呼吸信号采集模块的改进与搭建
5.3 智能护理床翻身控制系统
5.4 wifi模块和电话预警模块的开发
5.5 手机APP的实时监测
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]EWT算法在单导联心电信号去噪中的研究[J]. 彭荣辉,赵治栋,张烨菲. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(05)
[2]光纤压力传感器在医疗领域的发展及应用[J]. 周文秀,侯文博,张海军. 中国医疗器械杂志. 2018(05)
[3]基于压电陶瓷的睡眠信息检测方法[J]. 赵林,彭敏,杨翔宇,周清峰. 仪器仪表学报. 2018(07)
[4]基于体动射频信号的睡眠分期[J]. 徐礼胜,薄红瑞,赵金野,窦元珠. 东北大学学报(自然科学版). 2016(08)
[5]基于智能检测与康复的多功能护理床[J]. 蒋皆恢,潘晓洁,姜贤波,严壮志. 中国医疗器械杂志. 2016(01)
[6]多导睡眠仪的临床应用现况[J]. 李天宇,虎伟娟,张佐,代雯. 世界睡眠医学杂志. 2015(05)
[7]智能护理床无线控制软件的设计与实现[J]. 杨晶,唐小琦,宋宝,叶伯生. 机械与电子. 2015(02)
[8]利用腰带式多参数生理信号监测系统进行咳嗽检测与辨识[J]. 裴晓娟,俞梦孙,成奇明,杨军. 医疗卫生装备. 2014(04)
[9]心冲击图信号中呼吸成分的时频检测方法研究[J]. 蒋芳芳,王旭,杨丹. 生物医学工程学杂志. 2012(03)
[10]人口老龄化对医疗资源配置的影响分析[J]. 黄成礼,庞丽华. 人口与发展. 2011(02)
硕士论文
[1]基于心率信号的睡眠监测仪的设计与实现[D]. 刘绵诗.南京邮电大学 2018
[2]复合式智能护理床设计与关键技术研究[D]. 周思源.江南大学 2018
[3]穿戴式心电检测与诊断系统研究与设计[D]. 夏涛.深圳大学 2016
[4]基于无线传感网络的人体生命体征监测系统研究[D]. 傅先进.国防科学技术大学 2013
本文编号：3203849
【文章来源】：天津职业技术师范大学天津市
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题研究内容与研究重点
1.4 论文研究结构与章节安排
第2章 呼吸信号采集系统的开发
2.1 硬件系统的构成
2.2 软件系统的开发
2.3 本章小结
第3章 心冲击信号提取实验及算法
3.1 心冲击信号简介及实验采集装置
3.2 心冲击信号提取算法
3.2.1 心冲击信号去噪
3.2.2 巴特沃斯滤波器滤波
3.2.3 心冲击信号去噪算法的实验及验证
3.3 本章小结
第4章 呼吸信号监测睡眠质量实验及算法
4.1 呼吸信号监测睡眠质量实验
4.2 呼吸睡眠算法开发及验证
4.3 整晚睡眠分期算法
4.3.1 体动、呼吸率睡眠分期算法
4.4 生理信息融合算法及验证
4.4.1 信息融合粗关联算法
4.4.2 信息融合精关联算法
4.4.3 信息融合算法对比验证
4.5 本章小结
第5章 智能护理床系统搭建
5.1 智能护理床控制系统的搭建
5.2 呼吸睡眠暂停综合症系统开发
5.2.1 智能床打鼾纠正枕的开发
5.2.2 智能床呼吸信号采集模块的改进与搭建
5.3 智能护理床翻身控制系统
5.4 wifi模块和电话预警模块的开发
5.5 手机APP的实时监测
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]EWT算法在单导联心电信号去噪中的研究[J]. 彭荣辉,赵治栋,张烨菲. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(05)
[2]光纤压力传感器在医疗领域的发展及应用[J]. 周文秀,侯文博,张海军. 中国医疗器械杂志. 2018(05)
[3]基于压电陶瓷的睡眠信息检测方法[J]. 赵林,彭敏,杨翔宇,周清峰. 仪器仪表学报. 2018(07)
[4]基于体动射频信号的睡眠分期[J]. 徐礼胜,薄红瑞,赵金野,窦元珠. 东北大学学报(自然科学版). 2016(08)
[5]基于智能检测与康复的多功能护理床[J]. 蒋皆恢,潘晓洁,姜贤波,严壮志. 中国医疗器械杂志. 2016(01)
[6]多导睡眠仪的临床应用现况[J]. 李天宇,虎伟娟,张佐,代雯. 世界睡眠医学杂志. 2015(05)
[7]智能护理床无线控制软件的设计与实现[J]. 杨晶,唐小琦,宋宝,叶伯生. 机械与电子. 2015(02)
[8]利用腰带式多参数生理信号监测系统进行咳嗽检测与辨识[J]. 裴晓娟,俞梦孙,成奇明,杨军. 医疗卫生装备. 2014(04)
[9]心冲击图信号中呼吸成分的时频检测方法研究[J]. 蒋芳芳,王旭,杨丹. 生物医学工程学杂志. 2012(03)
[10]人口老龄化对医疗资源配置的影响分析[J]. 黄成礼,庞丽华. 人口与发展. 2011(02)
硕士论文
[1]基于心率信号的睡眠监测仪的设计与实现[D]. 刘绵诗.南京邮电大学 2018
[2]复合式智能护理床设计与关键技术研究[D]. 周思源.江南大学 2018
[3]穿戴式心电检测与诊断系统研究与设计[D]. 夏涛.深圳大学 2016
[4]基于无线传感网络的人体生命体征监测系统研究[D]. 傅先进.国防科学技术大学 2013
本文编号：3203849
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