本文關(guān)鍵詞：智能檢傷分類系統(tǒng)的研究與開發(fā)

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【摘要】：目的:重大自然災(zāi)害和戰(zhàn)爭(zhēng)行動(dòng)的發(fā)生,會(huì)導(dǎo)致大批量傷員的涌現(xiàn)。然而災(zāi)難和戰(zhàn)爭(zhēng)現(xiàn)場(chǎng)醫(yī)療資源極其有限。檢傷分類作為災(zāi)害醫(yī)學(xué)的重要組成部分,是開展應(yīng)急醫(yī)療救援的首要環(huán)節(jié)。檢傷分類的意義在于對(duì)傷員傷情進(jìn)行有效分類,合理整合急救資源,依照傷員傷情開展針對(duì)性的急救處置,提高傷員的救治效率。傳統(tǒng)的檢傷分類方法通常為人工辨識(shí),如:呼吸頻率的測(cè)量就是通過一看、二聽、三感的方式測(cè)量,大概耗時(shí)1~2min,分檢整個(gè)過程大約需要5min。此種方式的不足之處在于:耗時(shí)長(zhǎng)、準(zhǔn)確性差、缺乏量化指標(biāo)。為了提高檢傷分類的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,擬開展智能自動(dòng)檢傷分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究,其目的在于研發(fā)一款智能化的檢傷分類系統(tǒng),實(shí)時(shí)檢測(cè)傷員呼吸、心電、血壓等決定傷情狀態(tài)的關(guān)鍵生理信號(hào),整合神志狀態(tài),自動(dòng)對(duì)傷情程度進(jìn)行量化分級(jí),并給出處置意見,快速、準(zhǔn)確、高效地對(duì)傷員傷情進(jìn)行分類辨識(shí),縮短處置時(shí)間,提高分檢效率,提升現(xiàn)場(chǎng)救治水平。此外,該系統(tǒng)可使得傳統(tǒng)復(fù)雜耗時(shí)的檢傷分類技術(shù)自動(dòng)化,非專業(yè)人員即可完成高質(zhì)量分檢,可大幅減少專業(yè)急救人力資源的消耗,提高現(xiàn)場(chǎng)緊急救治人員的使用效率。方法:針對(duì)傳統(tǒng)檢傷分類方法的時(shí)效性和準(zhǔn)確性較差這一問題,綜合利用生理信號(hào)實(shí)時(shí)采集技術(shù)、智能量化分級(jí)算法和一體化集成技術(shù),設(shè)計(jì)自動(dòng)檢傷分類算法程序,搭建基于軍用PAD的分檢平臺(tái),研發(fā)智能自動(dòng)檢傷分類系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)傷員傷情快速、準(zhǔn)確的自動(dòng)量化分級(jí),并給出優(yōu)化的急救處置建議。利用一個(gè)信號(hào)采集控制器整合傷員身份信息和生理信息傳輸給上位機(jī)進(jìn)行處理,根據(jù)分檢算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理得出分類結(jié)果,并加入了心電信號(hào)和呼吸信號(hào)的濾波算法,可以更加準(zhǔn)確地觀察傷員傷情,提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性�；贑 Sharp軟件開發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分檢算法、生理信號(hào)處理算法以及最終結(jié)果顯示。最終,設(shè)計(jì)了心電濾波算法驗(yàn)證試驗(yàn)、呼吸信號(hào)濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)以及分檢實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性。內(nèi)容:本文主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:①.系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。利用生理信號(hào)采集卡和手持PAD終端搭建智能自動(dòng)檢傷平臺(tái),整套系統(tǒng)具有“射頻身份識(shí)別”、“血壓”、“呼吸”和“心電”信號(hào)自動(dòng)采集功能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能,并能夠根據(jù)監(jiān)護(hù)終端的要求,將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)傳輸給監(jiān)護(hù)終端。硬件平臺(tái)搭建包括各個(gè)硬件部件選型、通訊協(xié)議設(shè)計(jì)和信號(hào)采集控制器設(shè)計(jì)。整個(gè)硬件系統(tǒng)包括身份信息存儲(chǔ)模塊、身份信息采集模塊、生理信息采集模塊、信號(hào)采集控制器以及手持終端顯示模塊。其中采用S50手環(huán)存儲(chǔ)傷員身份信息,并設(shè)計(jì)射頻槍掃描IC手環(huán)實(shí)現(xiàn)傷員身份信息的采集,利用PM6750生理信號(hào)采集卡獲取傷員的生理信息。最終,設(shè)計(jì)一個(gè)信號(hào)采集控制器,其目的是為了節(jié)省I/O口資源,提高手持終端的使用效率,采用了多進(jìn)單出的分時(shí)復(fù)用方式,用一個(gè)信號(hào)采集控制器將各個(gè)生理信號(hào)以及射頻識(shí)別信號(hào)整合起來經(jīng)過一個(gè)串口將數(shù)據(jù)傳輸給上位機(jī)。使用山東浪潮的巧金剛TB3223平板計(jì)算機(jī)接收信號(hào)采集控制器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行處理顯示。②.系統(tǒng)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文總共實(shí)現(xiàn)了三個(gè)算法的設(shè)計(jì),即心電信號(hào)濾波算法、呼吸信號(hào)濾波算法以及分檢算法。其中心電信號(hào)濾波算法與呼吸信號(hào)濾波算法同為e LMS濾波算法,但作用對(duì)象不同,分檢算法采用了簡(jiǎn)易戰(zhàn)傷計(jì)分法,通過對(duì)傷員的血壓、呼吸以及神志狀況進(jìn)行打分計(jì)算對(duì)傷員進(jìn)行傷情分級(jí)。而e LMS算法是為了濾除在檢傷分類期間因胸外按壓等急救措施引起的干擾,使分檢人員可以更加準(zhǔn)確、直觀的進(jìn)行分類。利用C sharp軟件開發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、處理以及顯示界面的編寫,并編寫了相關(guān)算法,使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)濾波和顯示,并能根據(jù)分檢算法自動(dòng)利用測(cè)得參數(shù)得到傷員的傷情等級(jí)。③.人機(jī)交互軟件系統(tǒng)的搭建。人機(jī)交互軟件系統(tǒng)大體分成三個(gè)個(gè)子系統(tǒng),分別是參數(shù)顯示子系統(tǒng)、參數(shù)設(shè)置子系統(tǒng)以及記錄回顧子系統(tǒng)。每個(gè)子系統(tǒng)之下又分有一個(gè)或多個(gè)模塊區(qū)域。整個(gè)系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了對(duì)傷員身份和生理信號(hào)的接收、顯示、處理、存儲(chǔ)等功能,并且也結(jié)合了分檢算法和生理信號(hào)抗干擾算法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。使用Visual Studio2010作為軟件系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境,C Sharp語言進(jìn)行系統(tǒng)界面的編寫,通過界面以及部分按鍵實(shí)現(xiàn)上述功能,最終打包成安裝文件裝載到PAD上進(jìn)行使用。④.系統(tǒng)可靠性及反饋監(jiān)測(cè)效率評(píng)估實(shí)驗(yàn)。為了驗(yàn)證系統(tǒng)及其算法的可靠性,設(shè)計(jì)了三個(gè)實(shí)驗(yàn),即心電濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)、呼吸濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)以及分檢系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。其中心電濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)是通過濾波后的心電節(jié)律辨識(shí)結(jié)果的敏感性、特異性以及準(zhǔn)確率來說明算法的可靠性;而呼吸信號(hào)濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)則是通過對(duì)比濾波前后計(jì)算的呼吸頻率的準(zhǔn)確性來進(jìn)行論斷;分檢實(shí)驗(yàn)是通過臨床患者進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),同時(shí)使用傳統(tǒng)分類方法以及本文所述智能分類系統(tǒng)進(jìn)行分類計(jì)算,對(duì)比分類耗時(shí)長(zhǎng)短以及分類結(jié)果的準(zhǔn)確性驗(yàn)證系統(tǒng)可靠性。成果:研究了一種智能化的檢傷分類裝置,該裝置可自動(dòng)采集測(cè)量血壓、心電、呼吸等決定傷情狀態(tài)的生理信號(hào),記錄傷員神志狀態(tài),基于簡(jiǎn)易戰(zhàn)傷計(jì)分法實(shí)現(xiàn)傷勢(shì)的快速智能量化分級(jí)和處置意見優(yōu)化提示。并整合了生理信號(hào)抗干擾處理算法,最終研制了一種智能檢傷分類裝置,并申報(bào)了國(guó)家專利專利號(hào):ZL201520217734.5,搭建了分檢平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)傷員相關(guān)信息的采集、處理以及顯示,并能實(shí)時(shí)對(duì)心電和呼吸信號(hào)進(jìn)行濾波處理。結(jié)論:通過本研究為國(guó)內(nèi)檢傷分類提供了一個(gè)新的途徑,可有效克服傳統(tǒng)人工分類方法準(zhǔn)確率低、時(shí)效性差等缺點(diǎn),提高傷員在分檢環(huán)節(jié)的救治效率和救治水平。研制的智能檢傷分類裝置操作簡(jiǎn)單易行,可降低對(duì)分檢人員的專業(yè)要求,可以更好的避免因?qū)I(yè)水平問題導(dǎo)致的錯(cuò)誤分類。
【關(guān)鍵詞】：檢傷分類 系統(tǒng)集成技術(shù) 抗干擾處理 智能優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.52;R641
【目錄】：

• 縮略詞表8-9
• 摘要9-12
• ABSTRACT12-16
• 第1章 緒論16-27
• 1.1 檢傷分類概述16-17
• 1.2 檢傷分類的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 分類規(guī)則的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.2 分類裝備的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 檢傷分類存在的主要問題23-25
• 1.4 課題來源和意義25
• 1.5 本文主要研究工作內(nèi)容25-27
• 第2章 分檢系統(tǒng)平臺(tái)構(gòu)建27-40
• 2.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)27-28
• 2.2 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)28-40
• 2.2.1 身份信息存儲(chǔ)模塊28-32
• 2.2.2 身份信息采集模塊32-35
• 2.2.3 生理信號(hào)采集模塊35-36
• 2.2.4 信號(hào)采集控制器設(shè)計(jì)36-37
• 2.2.5 手持終端顯示模塊37-40
• 第3章 生理信號(hào)實(shí)時(shí)采集與抗干擾處理40-54
• 3.1 生理信號(hào)的采集40-44
• 3.1.1 串口傳輸40-43
• 3.1.2 通訊協(xié)議設(shè)計(jì)43-44
• 3.1.3 串口通訊程序設(shè)計(jì)44
• 3.2 心電與呼吸信號(hào)的處理44-51
• 3.2.1 心電與呼吸信號(hào)處理的目的44-45
• 3.2.2 心電信號(hào)抗干擾濾波算法45-50
• 3.2.3 呼吸信號(hào)抗干擾濾波算法50-51
• 3.3 分檢算法的建立51-54
• 3.3.1 呼吸狀態(tài)評(píng)估52
• 3.3.2 血壓狀態(tài)評(píng)估52-53
• 3.3.3 神志狀況評(píng)估53
• 3.3.4 總體評(píng)估53-54
• 第4章 人機(jī)交互軟件系統(tǒng)搭建54-66
• 4.1 軟件系統(tǒng)的總體架構(gòu)54-55
• 4.2 各子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)55-66
• 4.2.1 參數(shù)顯示子系統(tǒng)55-61
• 4.2.2 參數(shù)設(shè)置子系統(tǒng)61-64
• 4.2.3 記錄回顧子系統(tǒng)64-66
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與討論66-77
• 5.1 心電信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)66-73
• 5.1.1 心電節(jié)律辨識(shí)算法介紹66-69
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)獲取69-70
• 5.1.3 算法可靠性驗(yàn)證70-71
• 5.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論71-73
• 5.2 呼吸信號(hào)濾波實(shí)驗(yàn)73-74
• 5.2.1 原始呼吸信號(hào)的提取73
• 5.2.2 驗(yàn)證算法的可靠性73-74
• 5.3 分檢實(shí)驗(yàn)74-76
• 5.3.1 數(shù)據(jù)的獲取74-75
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比75-76
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論76-77
• 第6章 總結(jié)與展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 在學(xué)期間取得的成果及發(fā)表的代表性論著（全文）83-84
• 代表性成果83-84
• 作者簡(jiǎn)歷84-85
• 致謝85

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本文編號(hào)：575597