CN105662429A - 医疗检测仪 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种医疗检测仪，所述检测仪包括图像数据分析设备、医疗数据分析设备、TF存储卡和AVR32芯片，所述TF存储卡用于预先存储了每一个年龄段的各项医疗数据阈值，所述图像数据分析设备用于基于被测人员的图像分析出被测人员的年龄段信息，所述医疗数据分析设备用于分析被测人员的脑电波参数和血糖参数，所述AVR32芯片与所述图像数据分析设备和所述医疗数据分析设备分别连接，基于被测人员的年龄段信息在所述TF存储卡中搜索匹配的年龄段的各项医疗数据阈值，以用于为所述医疗数据分析设备的分析提供数据参考。通过本发明，能够精确匹配出被测人员的年龄段信息，从而为医疗监护工作提供可靠的数据参考。

Description

医疗检测仪

技术领域

本发明涉及医疗检测领域，尤其涉及一种医疗检测仪。

背景技术

从生理年龄上来划分，一些国家将：0到2岁半为幼儿，2岁半到6岁为儿童，7到65岁为成人，66岁以后为老年，作为主要的年龄划分方式。

不同年龄段的人其各个生理参数所分布的区间不同，如果采用具有相同参数阈值的检测仪器对不同年龄段的人进行生理状态检测，可能会得到完全不同的检测结果，其间极有可能会发生误诊，严重的会导致过度医疗或者耽误病情。然而，现有技术中并不存在能够基于不同年龄段选择不同生理参数阈值的医疗器件，甚至缺乏人工识别年龄段、在识别结果上人工调整生理参数阈值的技术方案。

同时，现有技术中的各种生理参数检测仪器都存在检测机制单一，每一个仪器一般只用于检测一项生理参数；以及检测机制落后，检测仪器的结构冗余度不高，精度不够精确的缺陷，导致即使对于同一年龄段的人进行检测，检测精度也难以满足医疗要求，仪器运行的功耗比也较高，性价比不够合理。

为此，本发明提出了一种医疗检测仪，将血糖检测设备和脑电波检测设备集中在一个检测仪器内同时工作，优化现有的检测设备的结构，更关键的是，对于划分的四个年龄段的待测人员，采用高精度图像识别的技术进行年龄段识别，并根据年龄段识别的结果自适应地设置不同的生理参数预警阈值，从而提高医疗仪器的自动化水准。

发明内容

为了解决现有技术存在的技术问题，本发明提供了一种医疗检测仪，将血糖检测设备和脑电波检测设备集中在一个检测仪器内同时工作，优化现有的检测设备的结构，更关键的是，对于简单划分的四个年龄段的待测人员，采用高精度图像识别的技术进行年龄段识别，并根据年龄段识别的结果自适应地设置各个不同的生理参数预警阈值，从而提高检测结果的精度。

根据本发明的一方面，提供了一种医疗检测仪，所述检测仪包括图像数据分析设备、医疗数据分析设备、TF存储卡和AVR32芯片，所述TF存储卡用于预先存储了每一个年龄段的各项医疗数据阈值，所述图像数据分析设备用于基于被测人员的图像分析出被测人员的年龄段信息，所述医疗数据分析设备用于分析被测人员的脑电波参数和血糖参数，所述AVR32芯片与所述图像数据分析设备和所述医疗数据分析设备分别连接，基于被测人员的年龄段信息在所述TF存储卡中搜索匹配的年龄段的各项医疗数据阈值，以用于为所述医疗数据分析设备的分析提供数据参考。

更具体地，在所述医疗检测仪中，包括：TF存储卡，预先存储了面部灰度范围，所述面部灰度范围用于将图像中的人脸面部与背景分离，所述TF存储卡还预先存储了四种灰度化面部模版，所述四种灰度化面部模版为通过对基准幼儿年龄段面部、基准儿童年龄段面部、基准成人年龄段面部和基准老人年龄段面部分别进行拍摄所得到的面部图像执行灰度化处理而获得，所述TF存储卡还用于预先存储年龄段生理参数对照表，所述年龄段生理参数对照表保存了幼儿年龄段、儿童年龄段、成人年龄段和老年年龄段四种年龄段中的每一种年龄段对应的基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度；摄像设备，用于对被测人员面部拍摄以获得被测人员面部图像；面部特征检测设备包括自适应递归滤波子设备、中值滤波子设备、尺度变换增强子设备、目标分割子设备和目标识别子设备；所述自适应递归滤波子设备与所述CMOS摄像头连接，用于对所述被测人员面部图像采用自适应递归滤波处理，以滤除所述被测人员面部图像中的高斯噪声，获得自适应递归滤波图像；所述中值滤波子设备与所述自适应递归滤波子设备连接，用于对所述自适应递归滤波图像执行中值滤波处理，以滤除所述自适应递归滤波图像中的散射成分，获得中值滤波图像；所述尺度变换增强子设备与所述中值滤波子设备连接，用于对所述中值滤波图像执行尺度变换增强处理，以增强图像中目标与背景的对比度，获得增强图像；所述目标分割子设备与所述尺度变换增强子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述增强图像中像素灰度值在所述面部灰度范围内的所有像素组成面部子图像，所述面部子图像从所述被测人员面部图像的背景处分离获得；所述目标识别子设备与所述目标分割子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述面部子图像与四种灰度化面部模版匹配，输出匹配度最高的灰度化面部模板所对应的年龄段作为被测人员的年龄段；检测电极，设置在被测人员头部上，用于检测大脑的神经元活动通过离子传导到达大脑皮层而形成的电压变化量；前置差分放大器，与所述检测电极连接，用于对所述电压变化量进行放大；低通滤波器，与所述前置差分放大器连接，用于将放大后的电压变化量进行100Hz低通滤波，以输出第一滤波信号；两级工频陷波器，与所述低通滤波器连接，用于对所述第一滤波信号进行两级工频陷波处理，以输出陷波信号；高通滤波器，与所述两级工频陷波器连接，用于对所述陷波信号进行0.1Hz高通滤波，以输出第二滤波信号；电平调节电路，与所述高通滤波器连接，对所述第二滤波信号进行电平调节处理，以为后续模数转换做准备；模数转换电路，与所述电平调节电路连接，将经过电平调节处理后的第二滤波信号进行8位的模数转换，以获得被测人员的脑电波数字信号；直接数字频率合成器，用于产生频率和相位能够调整的正弦波信号以作为射频频率源用作混频使用；脉冲序列发生器，用于产生脉冲序列；混频器，与所述直接数字频率合成器和所述脉冲序列发生器分别连接，采用脉冲序列对正弦波信号进行混频调制；功率放大器，与所述混频器连接，用于将混频调制后的信号进行放大；开关电源，用作探头与功率放大器之间的接口电路，将放大后的信号加载到探头的射频收发线圈中；钕铁硼永磁型磁体结构，在容纳被测人员手指的空间内产生一个场强均匀的静态磁场；探头，放置在被测人员手指位置，缠绕射频收发线圈以将加载的信号送入所述钕铁硼永磁型磁体结构内，产生核磁共振现象，还用于将经过被测人员手指内氢质子共振后获得的衰减信号送出；AT89C51芯片，采用并口与所述模数转换电路连接，用于接收脑电波数字信号，还与所述探头连接以接收所述衰减信号，分析所述衰减信号的谱线，并计算其中葡萄糖所占比例，从而获取被测人员的血糖浓度；所述AT89C51芯片当所述脑电波数字信号中出现α波和β波时，输出浅睡眠识别信号，当所述脑电波数字信号中出现θ波和δ波时，输出深睡眠识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖上限浓度时，发出血糖浓度过高识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖下限浓度时，发出血糖浓度过低识别信号；其中，所述探头缠绕的射频收发线圈为鸟笼线圈、螺旋管线圈、鞍状线圈、相控阵列线圈和环状线圈中的一种；其中，直接数字频率合成器所采用的频率合成选用直接数字合成、模拟锁相环和数字锁相环中的一种；其中，所述两级工频陷波器采用带通滤波抵消方式设计，用于抵消所述第一滤波信号中的工频分量，所述工频分量为50Hz频率分量；其中，AT89C51芯片还与面部特征检测设备和TF存储卡分别连接，基于面部特征检测设备输出的被测人员的年龄段在所述年龄段生理参数对照表中确定基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度，并作为预设脉搏范围、预设窦性心率范围、预设PR间隔范围、预设QT间期范围、预设血糖上限浓度、预设血糖下限浓度、预设血氧饱和度上限浓度和预设血氧饱和度下限浓度。

更具体地，在所述医疗检测仪中：所述摄像设备包括半球形透明罩、辅助照明子设备和CMOS摄像头。

更具体地，在所述医疗检测仪中：所述CMOS摄像头的分辨率为3840×2160。

更具体地，在所述医疗检测仪中：所述半球形透明罩用于容纳所述辅助照明子设备和所述CMOS摄像头。

更具体地，在所述医疗检测仪中：所述辅助照明子设备为所述CMOS摄像头的拍摄提供辅助照明。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为本发明的医疗检测仪的第一实施例的结构方框图。

附图标记：1图像数据分析设备；2医疗数据分析设备；3TF存储卡；4AVR32芯片

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的医疗检测仪的实施方案进行详细说明。

处于不同年龄段的人，在外形上呈现不同的特点，同时，在内在上，其各个生理参数都分布在不同的范围内。从外形上看，不同的年龄段在肤色、眼色、发色、身高等特征上有所区别。从内部结构上看，不同的年龄段在各项生理参数分布范围上也各不相同，如果对不同年龄段采用相同的生理参数阈值进行监控，监控的结果可能离正确值相差甚远。如果出现误诊现象，例如过度医疗甚至耽误病情，都是被测人员不能承受的。

现有技术中缺乏基于年龄段识别的生理参数检测机制，同时，现有技术中的每一种生理参数仪一般只检测单一的生理参数，无法进行综合检测，以及现有的生理参数仪结构冗余度高，检测精度偏低，需要对其结构进行一定的优化。

为此，本发明搭建了一种医疗检测仪，将经过结构优化的高精度的血糖监控设备和脑电波监控设备集成在一个检测仪器中，同时采用有针对性的年龄段识别设备对被测人员进行识别，在此基础上，完成对被测人员的生理状态的准确检测和识别，使得检测结果更加可信。

图1为本发明的医疗检测仪的第一实施例的结构方框图，所述检测仪包括图像数据分析设备、医疗数据分析设备、TF存储卡和AVR32芯片，所述TF存储卡用于预先存储了每一个年龄段的各项医疗数据阈值，所述图像数据分析设备用于基于被测人员的图像分析出被测人员的年龄段信息，所述医疗数据分析设备用于分析被测人员的脑电波参数和血糖参数，所述AVR32芯片与所述图像数据分析设备和所述医疗数据分析设备分别连接，基于被测人员的年龄段信息在所述TF存储卡中搜索匹配的年龄段的各项医疗数据阈值，以用于为所述医疗数据分析设备的分析提供数据参考。

接着，继续对本发明的医疗检测仪的第二实施例的具体结构进行进一步的说明。

所述检测仪包括：TF存储卡，预先存储了面部灰度范围，所述面部灰度范围用于将图像中的人脸面部与背景分离，所述TF存储卡还预先存储了四种灰度化面部模版，所述四种灰度化面部模版为通过对基准幼儿年龄段面部、基准儿童年龄段面部、基准成人年龄段面部和基准老人年龄段面部分别进行拍摄所得到的面部图像执行灰度化处理而获得，所述TF存储卡还用于预先存储年龄段生理参数对照表，所述年龄段生理参数对照表保存了幼儿年龄段、儿童年龄段、成人年龄段和老年年龄段四种年龄段中的每一种年龄段对应的基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度。

所述检测仪包括：摄像设备，用于对被测人员面部拍摄以获得被测人员面部图像。

所述检测仪包括：面部特征检测设备，包括自适应递归滤波子设备、中值滤波子设备、尺度变换增强子设备、目标分割子设备和目标识别子设备；所述自适应递归滤波子设备与所述CMOS摄像头连接，用于对所述被测人员面部图像采用自适应递归滤波处理，以滤除所述被测人员面部图像中的高斯噪声，获得自适应递归滤波图像；所述中值滤波子设备与所述自适应递归滤波子设备连接，用于对所述自适应递归滤波图像执行中值滤波处理，以滤除所述自适应递归滤波图像中的散射成分，获得中值滤波图像；所述尺度变换增强子设备与所述中值滤波子设备连接，用于对所述中值滤波图像执行尺度变换增强处理，以增强图像中目标与背景的对比度，获得增强图像；所述目标分割子设备与所述尺度变换增强子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述增强图像中像素灰度值在所述面部灰度范围内的所有像素组成面部子图像，所述面部子图像从所述被测人员面部图像的背景处分离获得；所述目标识别子设备与所述目标分割子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述面部子图像与四种灰度化面部模版匹配，输出匹配度最高的灰度化面部模板所对应的年龄段作为被测人员的年龄段。

所述检测仪包括：检测电极，设置在被测人员头部上，用于检测大脑的神经元活动通过离子传导到达大脑皮层而形成的电压变化量；前置差分放大器，与所述检测电极连接，用于对所述电压变化量进行放大；低通滤波器，与所述前置差分放大器连接，用于将放大后的电压变化量进行100Hz低通滤波，以输出第一滤波信号；两级工频陷波器，与所述低通滤波器连接，用于对所述第一滤波信号进行两级工频陷波处理，以输出陷波信号；高通滤波器，与所述两级工频陷波器连接，用于对所述陷波信号进行0.1Hz高通滤波，以输出第二滤波信号。

所述检测仪包括：电平调节电路，与所述高通滤波器连接，对所述第二滤波信号进行电平调节处理，以为后续模数转换做准备；模数转换电路，与所述电平调节电路连接，将经过电平调节处理后的第二滤波信号进行8位的模数转换，以获得被测人员的脑电波数字信号；直接数字频率合成器，用于产生频率和相位能够调整的正弦波信号以作为射频频率源用作混频使用；脉冲序列发生器，用于产生脉冲序列。

所述检测仪包括：混频器，与所述直接数字频率合成器和所述脉冲序列发生器分别连接，采用脉冲序列对正弦波信号进行混频调制；功率放大器，与所述混频器连接，用于将混频调制后的信号进行放大；开关电源，用作探头与功率放大器之间的接口电路，将放大后的信号加载到探头的射频收发线圈中；钕铁硼永磁型磁体结构，在容纳被测人员手指的空间内产生一个场强均匀的静态磁场。

所述检测仪包括：探头，放置在被测人员手指位置，缠绕射频收发线圈以将加载的信号送入所述钕铁硼永磁型磁体结构内，产生核磁共振现象，还用于将经过被测人员手指内氢质子共振后获得的衰减信号送出。

所述检测仪包括：AT89C51芯片，采用并口与所述模数转换电路连接，用于接收脑电波数字信号，还与所述探头连接以接收所述衰减信号，分析所述衰减信号的谱线，并计算其中葡萄糖所占比例，从而获取被测人员的血糖浓度。

其中，所述AT89C51芯片当所述脑电波数字信号中出现α波和β波时，输出浅睡眠识别信号，当所述脑电波数字信号中出现θ波和δ波时，输出深睡眠识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖上限浓度时，发出血糖浓度过高识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖下限浓度时，发出血糖浓度过低识别信号；其中，所述探头缠绕的射频收发线圈为鸟笼线圈、螺旋管线圈、鞍状线圈、相控阵列线圈和环状线圈中的一种；其中，直接数字频率合成器所采用的频率合成选用直接数字合成、模拟锁相环和数字锁相环中的一种；其中，所述两级工频陷波器采用带通滤波抵消方式设计，用于抵消所述第一滤波信号中的工频分量，所述工频分量为50Hz频率分量。

其中，AT89C51芯片还与面部特征检测设备和TF存储卡分别连接，基于面部特征检测设备输出的被测人员的年龄段在所述年龄段生理参数对照表中确定基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度，并作为预设脉搏范围、预设窦性心率范围、预设PR间隔范围、预设QT间期范围、预设血糖上限浓度、预设血糖下限浓度、预设血氧饱和度上限浓度和预设血氧饱和度下限浓度。

可选地，在所述医疗检测仪中：所述摄像设备包括半球形透明罩、辅助照明子设备和CMOS摄像头；所述CMOS摄像头的分辨率为3840×2160；所述半球形透明罩用于容纳所述辅助照明子设备和所述CMOS摄像头；以及，所述辅助照明子设备可用于为所述CMOS摄像头的拍摄提供辅助照明。

另外，滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号。

随着数字式电子计算机技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，导致信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。为了滤除这些噪声，恢复原本的信号，需要使用各种滤波器进行滤波处理。

采用本发明的医疗检测仪，针对现有技术中被测人员生理参数检测单一、结构不够优化以及缺乏基于年龄段识别的智能化检测机制的技术问题，将去冗余度后的高精度的脑电波监控设备和血糖监控设备汇集在一个检测仪器中，采用图像识别技术对被测人员年龄段进行有针对性的检测，并在年龄段识别的基础上完成对被测人员的生理状态的检测和预警，从而避免过度医疗或耽误医疗的事件发生。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (2)

1.一种医疗检测仪，所述检测仪包括图像数据分析设备、医疗数据分析设备、TF存储卡和AVR32芯片，所述TF存储卡用于预先存储了每一个年龄段的各项医疗数据阈值，所述图像数据分析设备用于基于被测人员的图像分析出被测人员的年龄段信息，所述医疗数据分析设备用于分析被测人员的脑电波参数和血糖参数，所述AVR32芯片与所述图像数据分析设备和所述医疗数据分析设备分别连接，基于被测人员的年龄段信息在所述TF存储卡中搜索匹配的年龄段的各项医疗数据阈值，以用于为所述医疗数据分析设备的分析提供数据参考。

2.如权利要求1所述的医疗检测仪，其特征在于，所述检测仪包括：

TF存储卡，预先存储了面部灰度范围，所述面部灰度范围用于将图像中的人脸面部与背景分离，所述TF存储卡还预先存储了四种灰度化面部模版，所述四种灰度化面部模版为通过对基准幼儿年龄段面部、基准儿童年龄段面部、基准成人年龄段面部和基准老人年龄段面部分别进行拍摄所得到的面部图像执行灰度化处理而获得，所述TF存储卡还用于预先存储年龄段生理参数对照表，所述年龄段生理参数对照表保存了幼儿年龄段、儿童年龄段、成人年龄段和老年年龄段四种年龄段中的每一种年龄段对应的基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度；

摄像设备，用于对被测人员面部拍摄以获得被测人员面部图像；

面部特征检测设备包括自适应递归滤波子设备、中值滤波子设备、尺度变换增强子设备、目标分割子设备和目标识别子设备；所述自适应递归滤波子设备与所述CMOS摄像头连接，用于对所述被测人员面部图像采用自适应递归滤波处理，以滤除所述被测人员面部图像中的高斯噪声，获得自适应递归滤波图像；所述中值滤波子设备与所述自适应递归滤波子设备连接，用于对所述自适应递归滤波图像执行中值滤波处理，以滤除所述自适应递归滤波图像中的散射成分，获得中值滤波图像；所述尺度变换增强子设备与所述中值滤波子设备连接，用于对所述中值滤波图像执行尺度变换增强处理，以增强图像中目标与背景的对比度，获得增强图像；所述目标分割子设备与所述尺度变换增强子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述增强图像中像素灰度值在所述面部灰度范围内的所有像素组成面部子图像，所述面部子图像从所述被测人员面部图像的背景处分离获得；所述目标识别子设备与所述目标分割子设备和所述TF存储卡分别连接，将所述面部子图像与四种灰度化面部模版匹配，输出匹配度最高的灰度化面部模板所对应的年龄段作为被测人员的年龄段；

检测电极，设置在被测人员头部上，用于检测大脑的神经元活动通过离子传导到达大脑皮层而形成的电压变化量；

前置差分放大器，与所述检测电极连接，用于对所述电压变化量进行放大；

低通滤波器，与所述前置差分放大器连接，用于将放大后的电压变化量进行100Hz低通滤波，以输出第一滤波信号；

两级工频陷波器，与所述低通滤波器连接，用于对所述第一滤波信号进行两级工频陷波处理，以输出陷波信号；

高通滤波器，与所述两级工频陷波器连接，用于对所述陷波信号进行0.1Hz高通滤波，以输出第二滤波信号；

电平调节电路，与所述高通滤波器连接，对所述第二滤波信号进行电平调节处理，以为后续模数转换做准备；

模数转换电路，与所述电平调节电路连接，将经过电平调节处理后的第二滤波信号进行8位的模数转换，以获得被测人员的脑电波数字信号；

直接数字频率合成器，用于产生频率和相位能够调整的正弦波信号以作为射频频率源用作混频使用；

脉冲序列发生器，用于产生脉冲序列；

混频器，与所述直接数字频率合成器和所述脉冲序列发生器分别连接，采用脉冲序列对正弦波信号进行混频调制；

功率放大器，与所述混频器连接，用于将混频调制后的信号进行放大；

开关电源，用作探头与功率放大器之间的接口电路，将放大后的信号加载到探头的射频收发线圈中；

钕铁硼永磁型磁体结构，在容纳被测人员手指的空间内产生一个场强均匀的静态磁场；

探头，放置在被测人员手指位置，缠绕射频收发线圈以将加载的信号送入所述钕铁硼永磁型磁体结构内，产生核磁共振现象，还用于将经过被测人员手指内氢质子共振后获得的衰减信号送出；

AT89C51芯片，采用并口与所述模数转换电路连接，用于接收脑电波数字信号，还与所述探头连接以接收所述衰减信号，分析所述衰减信号的谱线，并计算其中葡萄糖所占比例，从而获取被测人员的血糖浓度；所述AT89C51芯片当所述脑电波数字信号中出现α波和β波时，输出浅睡眠识别信号，当所述脑电波数字信号中出现θ波和δ波时，输出深睡眠识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖上限浓度时，发出血糖浓度过高识别信号，当所述血糖浓度在预设血糖下限浓度时，发出血糖浓度过低识别信号；

其中，所述探头缠绕的射频收发线圈为鸟笼线圈、螺旋管线圈、鞍状线圈、相控阵列线圈和环状线圈中的一种；

其中，直接数字频率合成器所采用的频率合成选用直接数字合成、模拟锁相环和数字锁相环中的一种；

其中，所述两级工频陷波器采用带通滤波抵消方式设计，用于抵消所述第一滤波信号中的工频分量，所述工频分量为50Hz频率分量；

其中，AT89C51芯片还与面部特征检测设备和TF存储卡分别连接，基于面部特征检测设备输出的被测人员的年龄段在所述年龄段生理参数对照表中确定基准脉搏范围、基准窦性心率范围、基准PR间隔范围、基准QT间期范围、基准血糖上限浓度、基准血糖下限浓度、基准血氧饱和度上限浓度和基准血氧饱和度下限浓度，并作为预设脉搏范围、预设窦性心率范围、预设PR间隔范围、预设QT间期范围、预设血糖上限浓度、预设血糖下限浓度、预设血氧饱和度上限浓度和预设血氧饱和度下限浓度；

所述摄像设备包括半球形透明罩、辅助照明子设备和CMOS摄像头；

所述CMOS摄像头的分辨率为3840×2160。