智能检伤分类系统的研究与开发

发布时间：2017-07-26 09:05

  本文关键词：智能检伤分类系统的研究与开发

  更多相关文章： 检伤分类 系统集成技术 抗干扰处理 智能优化

【摘要】：目的:重大自然灾害和战争行动的发生,会导致大批量伤员的涌现。然而灾难和战争现场医疗资源极其有限。检伤分类作为灾害医学的重要组成部分,是开展应急医疗救援的首要环节。检伤分类的意义在于对伤员伤情进行有效分类,合理整合急救资源,依照伤员伤情开展针对性的急救处置,提高伤员的救治效率。传统的检伤分类方法通常为人工辨识,如:呼吸频率的测量就是通过一看、二听、三感的方式测量,大概耗时1~2min,分检整个过程大约需要5min。此种方式的不足之处在于:耗时长、准确性差、缺乏量化指标。为了提高检伤分类的时效性和准确性,拟开展智能自动检伤分类系统的设计与研究,其目的在于研发一款智能化的检伤分类系统,实时检测伤员呼吸、心电、血压等决定伤情状态的关键生理信号,整合神志状态,自动对伤情程度进行量化分级,并给出处置意见,快速、准确、高效地对伤员伤情进行分类辨识,缩短处置时间,提高分检效率,提升现场救治水平。此外,该系统可使得传统复杂耗时的检伤分类技术自动化,非专业人员即可完成高质量分检,可大幅减少专业急救人力资源的消耗,提高现场紧急救治人员的使用效率。方法:针对传统检伤分类方法的时效性和准确性较差这一问题,综合利用生理信号实时采集技术、智能量化分级算法和一体化集成技术,设计自动检伤分类算法程序,搭建基于军用PAD的分检平台,研发智能自动检伤分类系统,实现伤员伤情快速、准确的自动量化分级,并给出优化的急救处置建议。利用一个信号采集控制器整合伤员身份信息和生理信息传输给上位机进行处理,根据分检算法对数据进行分析处理得出分类结果,并加入了心电信号和呼吸信号的滤波算法,可以更加准确地观察伤员伤情,提高分类结果的准确性。基于C Sharp软件开发平台实现分检算法、生理信号处理算法以及最终结果显示。最终,设计了心电滤波算法验证试验、呼吸信号滤波算法验证实验以及分检实验来验证系统的可靠性。内容:本文主要研究工作包括以下几个方面:①.系统硬件设计与实现。利用生理信号采集卡和手持PAD终端搭建智能自动检伤平台,整套系统具有“射频身份识别”、“血压”、“呼吸”和“心电”信号自动采集功能和数据存储功能,并能够根据监护终端的要求,将存储数据传输给监护终端。硬件平台搭建包括各个硬件部件选型、通讯协议设计和信号采集控制器设计。整个硬件系统包括身份信息存储模块、身份信息采集模块、生理信息采集模块、信号采集控制器以及手持终端显示模块。其中采用S50手环存储伤员身份信息,并设计射频枪扫描IC手环实现伤员身份信息的采集,利用PM6750生理信号采集卡获取伤员的生理信息。最终,设计一个信号采集控制器,其目的是为了节省I/O口资源,提高手持终端的使用效率,采用了多进单出的分时复用方式,用一个信号采集控制器将各个生理信号以及射频识别信号整合起来经过一个串口将数据传输给上位机。使用山东浪潮的巧金刚TB3223平板计算机接收信号采集控制器传输的数据进行处理显示。②.系统算法的设计与实现。本文总共实现了三个算法的设计,即心电信号滤波算法、呼吸信号滤波算法以及分检算法。其中心电信号滤波算法与呼吸信号滤波算法同为e LMS滤波算法,但作用对象不同,分检算法采用了简易战伤计分法,通过对伤员的血压、呼吸以及神志状况进行打分计算对伤员进行伤情分级。而e LMS算法是为了滤除在检伤分类期间因胸外按压等急救措施引起的干扰,使分检人员可以更加准确、直观的进行分类。利用C sharp软件开发平台实现系统数据采集、处理以及显示界面的编写,并编写了相关算法,使得系统能够实现实时滤波和显示,并能根据分检算法自动利用测得参数得到伤员的伤情等级。③.人机交互软件系统的搭建。人机交互软件系统大体分成三个个子系统,分别是参数显示子系统、参数设置子系统以及记录回顾子系统。每个子系统之下又分有一个或多个模块区域。整个系统主要实现了对伤员身份和生理信号的接收、显示、处理、存储等功能,并且也结合了分检算法和生理信号抗干扰算法来对数据进行处理。使用Visual Studio2010作为软件系统开发环境,C Sharp语言进行系统界面的编写,通过界面以及部分按键实现上述功能,最终打包成安装文件装载到PAD上进行使用。④.系统可靠性及反馈监测效率评估实验。为了验证系统及其算法的可靠性,设计了三个实验,即心电滤波算法验证实验、呼吸滤波算法验证实验以及分检系统验证实验。其中心电滤波算法验证实验是通过滤波后的心电节律辨识结果的敏感性、特异性以及准确率来说明算法的可靠性;而呼吸信号滤波算法验证实验则是通过对比滤波前后计算的呼吸频率的准确性来进行论断;分检实验是通过临床患者进行实验设计,同时使用传统分类方法以及本文所述智能分类系统进行分类计算,对比分类耗时长短以及分类结果的准确性验证系统可靠性。成果:研究了一种智能化的检伤分类装置,该装置可自动采集测量血压、心电、呼吸等决定伤情状态的生理信号,记录伤员神志状态,基于简易战伤计分法实现伤势的快速智能量化分级和处置意见优化提示。并整合了生理信号抗干扰处理算法,最终研制了一种智能检伤分类装置,并申报了国家专利专利号:ZL201520217734.5,搭建了分检平台,实现了对伤员相关信息的采集、处理以及显示,并能实时对心电和呼吸信号进行滤波处理。结论:通过本研究为国内检伤分类提供了一个新的途径,可有效克服传统人工分类方法准确率低、时效性差等缺点,提高伤员在分检环节的救治效率和救治水平。研制的智能检伤分类装置操作简单易行,可降低对分检人员的专业要求,可以更好的避免因专业水平问题导致的错误分类。
【关键词】：检伤分类 系统集成技术 抗干扰处理 智能优化
【学位授予单位】：中国人民解放军军事医学科学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;R641
【目录】：

• 缩略词表8-9
• 摘要9-12
• ABSTRACT12-16
• 第1章 绪论16-27
• 1.1 检伤分类概述16-17
• 1.2 检伤分类的国内外研究现状17-23
• 1.2.1 分类规则的国内外研究现状17-21
• 1.2.2 分类装备的国内外研究现状21-23
• 1.3 检伤分类存在的主要问题23-25
• 1.4 课题来源和意义25
• 1.5 本文主要研究工作内容25-27
• 第2章 分检系统平台构建27-40
• 2.1 总体结构设计27-28
• 2.2 系统各模块设计与实现28-40
• 2.2.1 身份信息存储模块28-32
• 2.2.2 身份信息采集模块32-35
• 2.2.3 生理信号采集模块35-36
• 2.2.4 信号采集控制器设计36-37
• 2.2.5 手持终端显示模块37-40
• 第3章 生理信号实时采集与抗干扰处理40-54
• 3.1 生理信号的采集40-44
• 3.1.1 串口传输40-43
• 3.1.2 通讯协议设计43-44
• 3.1.3 串口通讯程序设计44
• 3.2 心电与呼吸信号的处理44-51
• 3.2.1 心电与呼吸信号处理的目的44-45
• 3.2.2 心电信号抗干扰滤波算法45-50
• 3.2.3 呼吸信号抗干扰滤波算法50-51
• 3.3 分检算法的建立51-54
• 3.3.1 呼吸状态评估52
• 3.3.2 血压状态评估52-53
• 3.3.3 神志状况评估53
• 3.3.4 总体评估53-54
• 第4章 人机交互软件系统搭建54-66
• 4.1 软件系统的总体架构54-55
• 4.2 各子系统的设计与实现55-66
• 4.2.1 参数显示子系统55-61
• 4.2.2 参数设置子系统61-64
• 4.2.3 记录回顾子系统64-66
• 第5章 实验与讨论66-77
• 5.1 心电信号滤波实验66-73
• 5.1.1 心电节律辨识算法介绍66-69
• 5.1.2 实验测试数据获取69-70
• 5.1.3 算法可靠性验证70-71
• 5.1.4 实验结果与讨论71-73
• 5.2 呼吸信号滤波实验73-74
• 5.2.1 原始呼吸信号的提取73
• 5.2.2 验证算法的可靠性73-74
• 5.3 分检实验74-76
• 5.3.1 数据的获取74-75
• 5.3.2 实验结果对比75-76
• 5.4 实验结果与讨论76-77
• 第6章 总结与展望77-79
• 参考文献79-83
• 在学期间取得的成果及发表的代表性论著（全文）83-84
• 代表性成果83-84
• 作者简历84-85
• 致谢85

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本文编号：575597