本文關鍵詞：智能檢傷分類系統(tǒng)的研究與開發(fā)

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【摘要】：目的:重大自然災害和戰(zhàn)爭行動的發(fā)生,會導致大批量傷員的涌現(xiàn)。然而災難和戰(zhàn)爭現(xiàn)場醫(yī)療資源極其有限。檢傷分類作為災害醫(yī)學的重要組成部分,是開展應急醫(yī)療救援的首要環(huán)節(jié)。檢傷分類的意義在于對傷員傷情進行有效分類,合理整合急救資源,依照傷員傷情開展針對性的急救處置,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,如:呼吸頻率的測量就是通過一看、二聽、三感的方式測量,大概耗時1~2min,分檢整個過程大約需要5min。此種方式的不足之處在于:耗時長、準確性差、缺乏量化指標。為了提高檢傷分類的時效性和準確性,擬開展智能自動檢傷分類系統(tǒng)的設計與研究,其目的在于研發(fā)一款智能化的檢傷分類系統(tǒng),實時檢測傷員呼吸、心電、血壓等決定傷情狀態(tài)的關鍵生理信號,整合神志狀態(tài),自動對傷情程度進行量化分級,并給出處置意見,快速、準確、高效地對傷員傷情進行分類辨識,縮短處置時間,提高分檢效率,提升現(xiàn)場救治水平。此外,該系統(tǒng)可使得傳統(tǒng)復雜耗時的檢傷分類技術自動化,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)場緊急救治人員的使用效率。方法:針對傳統(tǒng)檢傷分類方法的時效性和準確性較差這一問題,綜合利用生理信號實時采集技術、智能量化分級算法和一體化集成技術,設計自動檢傷分類算法程序,搭建基于軍用PAD的分檢平臺,研發(fā)智能自動檢傷分類系統(tǒng),實現(xiàn)傷員傷情快速、準確的自動量化分級,并給出優(yōu)化的急救處置建議。利用一個信號采集控制器整合傷員身份信息和生理信息傳輸給上位機進行處理,根據(jù)分檢算法對數(shù)據(jù)進行分析處理得出分類結果,并加入了心電信號和呼吸信號的濾波算法,可以更加準確地觀察傷員傷情,提高分類結果的準確性�；贑 Sharp軟件開發(fā)平臺實現(xiàn)分檢算法、生理信號處理算法以及最終結果顯示。最終,設計了心電濾波算法驗證試驗、呼吸信號濾波算法驗證實驗以及分檢實驗來驗證系統(tǒng)的可靠性。內(nèi)容:本文主要研究工作包括以下幾個方面:①.系統(tǒng)硬件設計與實現(xiàn)。利用生理信號采集卡和手持PAD終端搭建智能自動檢傷平臺,整套系統(tǒng)具有“射頻身份識別”、“血壓”、“呼吸”和“心電”信號自動采集功能和數(shù)據(jù)存儲功能,并能夠根據(jù)監(jiān)護終端的要求,將存儲數(shù)據(jù)傳輸給監(jiān)護終端。硬件平臺搭建包括各個硬件部件選型、通訊協(xié)議設計和信號采集控制器設計。整個硬件系統(tǒng)包括身份信息存儲模塊、身份信息采集模塊、生理信息采集模塊、信號采集控制器以及手持終端顯示模塊。其中采用S50手環(huán)存儲傷員身份信息,并設計射頻槍掃描IC手環(huán)實現(xiàn)傷員身份信息的采集,利用PM6750生理信號采集卡獲取傷員的生理信息。最終,設計一個信號采集控制器,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,采用了多進單出的分時復用方式,用一個信號采集控制器將各個生理信號以及射頻識別信號整合起來經(jīng)過一個串口將數(shù)據(jù)傳輸給上位機。使用山東浪潮的巧金剛TB3223平板計算機接收信號采集控制器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行處理顯示。②.系統(tǒng)算法的設計與實現(xiàn)。本文總共實現(xiàn)了三個算法的設計,即心電信號濾波算法、呼吸信號濾波算法以及分檢算法。其中心電信號濾波算法與呼吸信號濾波算法同為e LMS濾波算法,但作用對象不同,分檢算法采用了簡易戰(zhàn)傷計分法,通過對傷員的血壓、呼吸以及神志狀況進行打分計算對傷員進行傷情分級。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確、直觀的進行分類。利用C sharp軟件開發(fā)平臺實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、處理以及顯示界面的編寫,并編寫了相關算法,使得系統(tǒng)能夠實現(xiàn)實時濾波和顯示,并能根據(jù)分檢算法自動利用測得參數(shù)得到傷員的傷情等級。③.人機交互軟件系統(tǒng)的搭建。人機交互軟件系統(tǒng)大體分成三個個子系統(tǒng),分別是參數(shù)顯示子系統(tǒng)、參數(shù)設置子系統(tǒng)以及記錄回顧子系統(tǒng)。每個子系統(tǒng)之下又分有一個或多個模塊區(qū)域。整個系統(tǒng)主要實現(xiàn)了對傷員身份和生理信號的接收、顯示、處理、存儲等功能,并且也結合了分檢算法和生理信號抗干擾算法來對數(shù)據(jù)進行處理。使用Visual Studio2010作為軟件系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境,C Sharp語言進行系統(tǒng)界面的編寫,通過界面以及部分按鍵實現(xiàn)上述功能,最終打包成安裝文件裝載到PAD上進行使用。④.系統(tǒng)可靠性及反饋監(jiān)測效率評估實驗。為了驗證系統(tǒng)及其算法的可靠性,設計了三個實驗,即心電濾波算法驗證實驗、呼吸濾波算法驗證實驗以及分檢系統(tǒng)驗證實驗。其中心電濾波算法驗證實驗是通過濾波后的心電節(jié)律辨識結果的敏感性、特異性以及準確率來說明算法的可靠性;而呼吸信號濾波算法驗證實驗則是通過對比濾波前后計算的呼吸頻率的準確性來進行論斷;分檢實驗是通過臨床患者進行實驗設計,同時使用傳統(tǒng)分類方法以及本文所述智能分類系統(tǒng)進行分類計算,對比分類耗時長短以及分類結果的準確性驗證系統(tǒng)可靠性。成果:研究了一種智能化的檢傷分類裝置,該裝置可自動采集測量血壓、心電、呼吸等決定傷情狀態(tài)的生理信號,記錄傷員神志狀態(tài),基于簡易戰(zhàn)傷計分法實現(xiàn)傷勢的快速智能量化分級和處置意見優(yōu)化提示。并整合了生理信號抗干擾處理算法,最終研制了一種智能檢傷分類裝置,并申報了國家專利專利號:ZL201520217734.5,搭建了分檢平臺,實現(xiàn)了對傷員相關信息的采集、處理以及顯示,并能實時對心電和呼吸信號進行濾波處理。結論:通過本研究為國內(nèi)檢傷分類提供了一個新的途徑,可有效克服傳統(tǒng)人工分類方法準確率低、時效性差等缺點,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單易行,可降低對分檢人員的專業(yè)要求,可以更好的避免因專業(yè)水平問題導致的錯誤分類。
【關鍵詞】：檢傷分類 系統(tǒng)集成技術 抗干擾處理 智能優(yōu)化
【學位授予單位】：中國人民解放軍軍事醫(yī)學科學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 檢傷分類的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 分類規(guī)則的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.2 分類裝備的國內(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)平臺構建27-40
• 2.1 總體結構設計27-28
• 2.2 系統(tǒng)各模塊設計與實現(xiàn)28-40
• 2.2.1 身份信息存儲模塊28-32
• 2.2.2 身份信息采集模塊32-35
• 2.2.3 生理信號采集模塊35-36
• 2.2.4 信號采集控制器設計36-37
• 2.2.5 手持終端顯示模塊37-40
• 第3章 生理信號實時采集與抗干擾處理40-54
• 3.1 生理信號的采集40-44
• 3.1.1 串口傳輸40-43
• 3.1.2 通訊協(xié)議設計43-44
• 3.1.3 串口通訊程序設計44
• 3.2 心電與呼吸信號的處理44-51
• 3.2.1 心電與呼吸信號處理的目的44-45
• 3.2.2 心電信號抗干擾濾波算法45-50
• 3.2.3 呼吸信號抗干擾濾波算法50-51
• 3.3 分檢算法的建立51-54
• 3.3.1 呼吸狀態(tài)評估52
• 3.3.2 血壓狀態(tài)評估52-53
• 3.3.3 神志狀況評估53
• 3.3.4 總體評估53-54
• 第4章 人機交互軟件系統(tǒng)搭建54-66
• 4.1 軟件系統(tǒng)的總體架構54-55
• 4.2 各子系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)55-66
• 4.2.1 參數(shù)顯示子系統(tǒng)55-61
• 4.2.2 參數(shù)設置子系統(tǒng)61-64
• 4.2.3 記錄回顧子系統(tǒng)64-66
• 第5章 實驗與討論66-77
• 5.1 心電信號濾波實驗66-73
• 5.1.1 心電節(jié)律辨識算法介紹66-69
• 5.1.2 實驗測試數(shù)據(jù)獲取69-70
• 5.1.3 算法可靠性驗證70-71
• 5.1.4 實驗結果與討論71-73
• 5.2 呼吸信號濾波實驗73-74
• 5.2.1 原始呼吸信號的提取73
• 5.2.2 驗證算法的可靠性73-74
• 5.3 分檢實驗74-76
• 5.3.1 數(shù)據(jù)的獲取74-75
• 5.3.2 實驗結果對比75-76
• 5.4 實驗結果與討論76-77
• 第6章 總結與展望77-79
• 參考文獻79-83
• 在學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
• 作者簡歷84-85
• 致謝85

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本文編號：575597