當(dāng)今社會(huì)中,心血管疾病和跌倒是危害老年人健康的兩大因素。隨著我國老齡化問題的出現(xiàn),老年人生理狀態(tài)及行為監(jiān)測(cè)具有重要的研究價(jià)值。如果能夠第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)老年人出現(xiàn)心電異常或跌倒等對(duì)于及時(shí)就醫(yī)和挽救病人的生命至關(guān)重要。然而,目前絕大多數(shù)的便攜式心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不具備跌倒判斷的功能。因此設(shè)計(jì)一款便攜式的具備跌倒判斷和心電異常分析功能的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有非常重要的意義。本文首先介紹了多功能監(jiān)護(hù)儀系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì),模擬電路前端采用了TI公司設(shè)計(jì)的專門用于采集人體生物電信號(hào)的ADS1298芯片采集人體的心電信號(hào),利用一款6軸運(yùn)動(dòng)處理組件MPU6050芯片采集人體加速度值。在數(shù)字電路部分選用的是STM32F103系列的中央處理芯片,所有的數(shù)據(jù)通過藍(lán)牙傳送給上位機(jī)。其次,針對(duì)心電信號(hào)中存在的干擾,首先運(yùn)用了50Hz自適應(yīng)濾波的方法去除了50Hz的工頻干擾噪聲,然后利用小波分解,將心電信號(hào)進(jìn)行8尺度分解,通過去除低頻小波系數(shù)和高頻小波系數(shù)對(duì)應(yīng)的信息去除了基線運(yùn)動(dòng)噪聲與高頻噪聲干擾。最后,針對(duì)心率異常檢測(cè)算法是利用了支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類,并且利用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化,得到最優(yōu)的支持向量機(jī)參數(shù),最后用MIT心電數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試分類,結(jié)果表明了經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)分類算法有較好效果,分類準(zhǔn)確率很高。同時(shí)還與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分類結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文中的SVM算法的分類結(jié)果是明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的。在跌倒判斷算法方面,采用的是基于閾值判斷的算法,通過提取合加速度、加速度均值和人體傾角作為特征量,設(shè)置合理的閾值來判斷跌倒,最后還邀請(qǐng)了志愿者進(jìn)行了跌倒實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了跌倒判斷算法的可行性。本文還提出了融合心率異常和跌倒判斷的邏輯判斷關(guān)系,根據(jù)跌倒判斷結(jié)果輔助判斷心率異常,根據(jù)診斷結(jié)果的嚴(yán)重程度進(jìn)行不同等級(jí)的報(bào)警。
【學(xué)位單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R318.6
【部分圖文】：

圖 2-2ADS1298 內(nèi)部結(jié)構(gòu)2.2.2 威爾遜中心點(diǎn)及 ADS1298 配置人體的左上肢、右上肢、左下肢之間的平均電阻值分別為：2K、1.5K、2.5K。若將這三個(gè)點(diǎn)連接成一點(diǎn)作為參考電極點(diǎn)的話，在心臟電活動(dòng)過程中，這個(gè)點(diǎn)的電位不是零。威爾遜提出，如果在這三個(gè)肢體上面分別串聯(lián)一個(gè)平衡電阻(阻值介于 5K-300K之間)，使左手、右手、左腳與心臟之間的電阻值大致相近，然后將接入的電阻再連接到一個(gè)點(diǎn)上，就會(huì)獲得一個(gè)電位近似為零的點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)就稱為威爾遜中心點(diǎn)（WCT）。在單極導(dǎo)聯(lián)測(cè)量心電時(shí)威爾遜中心點(diǎn)要連接參考電極，探測(cè)電極可以自由的測(cè)量心臟周圍電位的變化。如圖 2-3 所示為威爾遜等效電路圖，等效圖中星形公共點(diǎn)就是威爾遜中心點(diǎn)，可以視為零電位點(diǎn)。在標(biāo)準(zhǔn)的 ECG12 導(dǎo)聯(lián)中，定義威爾遜中心點(diǎn)電壓為右肢(RA)、左肢(LA)和左腿(LL)電極的平均值。這個(gè)平均值作為胸導(dǎo)聯(lián)測(cè)量的參考電平。使用威爾

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2820399