本文關(guān)鍵詞：帕金森氏震顫的實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 帕金森氏病 震顫 實(shí)時(shí) 嚴(yán)重度 加速度計(jì)

【摘要】：現(xiàn)今,帕金森氏病已經(jīng)成為世界第二大常見的神經(jīng)退化性疾病,被確診的平均年齡為62歲。在未來的20年里,隨著世界老齡化人口的加劇,越來越多的人將會(huì)遭受該病癥的困擾。不幸的是到目前為止對于該病癥并沒有有效的治療手段。但是對于該病癥的早期確診然后采取一些健康護(hù)理方法對于延緩該病嚴(yán)重的運(yùn)動(dòng)障礙癥狀有著極其重要的意義。 對于帕金森氏病的早期診斷主要借助于對常發(fā)生在手部的震顫癥狀的準(zhǔn)確偵測。這種手部的震顫分為三種：靜止性震顫、姿勢性震顫和動(dòng)作性震顫,其中以靜止性震顫最為常見�，F(xiàn)今臨床上對震顫癥狀的診斷主要依賴一些主觀的方法,比如UPDRS量表,因此,許多的研究人員都致力于通過對慣性傳感器等設(shè)備收集到的信號進(jìn)行能量或是頻域振幅的分析來創(chuàng)造一種可以準(zhǔn)確診斷震顫癥狀的方法。比如,加速度計(jì)就被廣泛用在區(qū)別帕金森氏病震顫和原發(fā)性震顫的研究里,此外,激光圖像傳感器以及肌電圖等設(shè)備也被作為信號收集工具而被廣泛使用。先前的研究人員還提出了不同的信號分析方法,如功率譜分析和小波分析等。本文的目的是開發(fā)一個(gè)基于三軸加速度計(jì)的,針對帕金森氏病震顫癥狀的居家實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)。首先會(huì)介紹一個(gè)整合了時(shí)域中的平均功率和頻域中最大振幅的綜合嚴(yán)重度指標(biāo)。使用者可以通過測量得到在過去一段時(shí)間內(nèi)不同嚴(yán)重度所占的比重。本系統(tǒng)中用來偵測震顫的方法已經(jīng)通過真實(shí)病人的數(shù)據(jù)得到驗(yàn)證。最后系統(tǒng)通過健康人模擬病人的日常生活活動(dòng)收集到的信號進(jìn)行系統(tǒng)評估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本系統(tǒng)將可以發(fā)展成為一個(gè)識別和量化帕金森氏震顫癥狀的有效工具。
【關(guān)鍵詞】：帕金森氏病 震顫 實(shí)時(shí) 嚴(yán)重度 加速度計(jì)
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R742.5;TP274
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 研究意義10-12
• 1.3 本文的主要工作內(nèi)容及章節(jié)安排12-14
• 第二章 系統(tǒng)基本架構(gòu)14-27
• 2.1 加速度計(jì)模塊14-18
• 2.1.1 加速度計(jì)原理14-15
• 2.1.2 ADXL345加速度計(jì)15-18
• 2.2 微控制器18-21
• 2.2.1 ADuC7024系列微控制器19-20
• 2.2.2 ARM7DMI內(nèi)核20-21
• 2.3 顯示界面21-24
• 2.3.1 藍(lán)牙通信22-23
• 2.3.2 安卓手機(jī)軟件23-24
• 2.3.3 電腦原始數(shù)據(jù)收集軟件24
• 2.4 整體框架24-26
• 2.5 小結(jié)26-27
• 第三章 算法分析27-37
• 3.1 模擬信號分析27-33
• 3.1.1 時(shí)域分析30
• 3.1.2 頻域分析30-33
• 3.2 患者震顫信號分析33-35
• 3.2.1 信號的直觀分析33
• 3.2.2 嚴(yán)重度劃分33-35
• 3.3 算法流程圖35-36
• 3.3.1 計(jì)算步驟35-36
• 3.3.2 流程圖36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 算法的c語言實(shí)現(xiàn)37-48
• 4.1 時(shí)域?yàn)V波方法介紹37-39
• 4.1.1 中值濾波37
• 4.1.2 一階滯后濾波37-38
• 4.1.3 限幅濾波38
• 4.1.4 平均值濾波38-39
• 4.2 時(shí)域?yàn)V波方法選擇和參數(shù)設(shè)定39-40
• 4.3 離散傅里葉變換DFT40-42
• 4.3.1 DFT的運(yùn)算量41
• 4.3.2 DFT的運(yùn)算特點(diǎn)41-42
• 4.4 快速傅里葉變換FFT42-45
• 4.4.1 按時(shí)間抽取的FFT42-44
• 4.4.2 按頻率抽取的FFT44-45
• 4.5 FFT運(yùn)算特點(diǎn)45-47
• 4.5.1 FFT運(yùn)算量45-46
• 4.5.2 原位運(yùn)算結(jié)構(gòu)46
• 4.5.3 碼位倒置變換46-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第五章 系統(tǒng)性能評估48-54
• 5.1 核心算法位置48-51
• 5.2 系統(tǒng)流程51-52
• 5.3 模擬實(shí)驗(yàn)52-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 第六章 總結(jié)與展望54-57
• 6.1 總結(jié)54-55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加的科研工作62-63

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張紅征;李煥斌;王玲;文正偉;張琦;;~(99)Tc~m-TRODAT-1多巴胺轉(zhuǎn)運(yùn)體SPECT顯像在帕金森病中的臨床應(yīng)用[J];山東醫(yī)藥;2013年44期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 曹連平;原發(fā)性帕金森病臨床異質(zhì)性的~1H-MRS研究[D];福建醫(yī)科大學(xué);2013年

2 王穎;肌電信號評價(jià)電刺激致肌疲勞方法的研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院;2013年

3 朱海港;基于肌電信號的跌倒辨識研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

4 羅萬國;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)０宓谋砻婕‰娺\(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)幼麟娢恍蛄蟹纸夥椒ㄑ芯縖D];重慶大學(xué);2014年

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本文編號：897026