CN107374632B - 一种外科手术中的呼吸音监测装置及其使用方法 - Google Patents

一种外科手术中的呼吸音监测装置及其使用方法 Download PDF

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Abstract

一种外科手术中的呼吸音监测装置，该外科手术中的呼吸音监测装置包括呼吸传感器、电源模块、差分式FET放大滤波器、单片机处理器、显示屏、控制面板、无线模块、报警提示单元，所述传感器、差分式FET放大滤波器和单片机处理器依次电连接，显示屏、控制面板、存储器、无线模块以及报警提示单元分别与单片机处理器电连接，所述电源模块向所述差分式FET放大滤波器、单片机处理器及显示屏供电，所述单片机包括拟合修正模块，比较模块，机器学习及预判断模块，报警模块；本发明还包括该外科手术中的呼吸音监测装置的使用方法。本发明保证测量实时准确的同时且保证使用过程中更加舒适和方便，还进一步大大降低监测系统的成本。

Description

一种外科手术中的呼吸音监测装置及其使用方法
技术领域
本发明涉及医疗设备中人体监测领域，特别是涉及对人体呼吸特性监测系统以及使用方法。
背景技术
目前进口呼吸参数检测功能的监测仪器则是价格昂贵，并不能普遍满足大多数人的承受能力。此外目前国内所采用的技术需要在人体内部进行测量，也就是需要把相应的传感器插入人体的呼吸道中，因此也大大降低了病人在治疗过程中的舒适程度，也可能对其有一定损伤。基于这种情况，本发明着力在保证测量实时准确的同时且保证使用过程中更加舒适和方便，也进一步大大降低监测系统的成本。
发明内容
一种外科手术中的呼吸音监测装置，包括传感器、电源模块、差分式FET放大滤波器、单片机处理器、显示屏、控制面板、存储器、无线模块以及报警提示单元，其特征在于测量准确性高，可以直观的将人的呼吸频率以及强度实时的显示在界面上，同时结合控制面板上的人性化设定，使得用户在操作的时候更加方便。在处理器中更是加入设定好的算法，根据不同人的呼吸特性从而建模并记录在存储设备(如：SD卡、TF卡、U盘等)中方便对个人不同时期病历分析。在功耗方面采用最新超低功耗单片机MSP432，可保证在突然断电的情况下通过备用电池保证检测及报警功能。在测量方面只需要跟人体轻微的接触，保证高性能的同时大大提高了人体的舒适度，并且成本低廉。
拟合修正模块，将所述数字化振动音信号输入高斯模型对基础呼吸数据进行高斯性统计，并记录第一时间段内所述数字化振动音信号发生的概率，并且对突变数据进行修正；
比较模块，在第二时间段，基于第一时间段内的高斯性统计数据判断第二时间段内的数字化振动音信号的数据概率，同时对突变数据进行修正，将所述数据概率与经验阈值相比较，当所述数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当在一定时间内多次出现所述数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
机器学习及预判断模块，接收并基于拟合修正模块输出的数据，在第二时间段内对所述数字化振动音信号进行机器学习，从而对数字化振动音信号进行预判断；对所述数字化振动音信号的预判断值的数据概率与经验阈值相比较，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
报警模块，接收比较模块或机器学习及预判断模块输出的警告信号，并对外发出报警信号。
所述传感器采用非介入性的体表呼吸传感器，该传感器内部所述呼吸传感器可采用呼吸音检测传感器、声表面波传感器、磁电式传感器、加速度传感器或震动传感器。
所述呼吸音检测传感器是通过震动音装置感应声波信号，同时触发压阻传感器产生一定量指向性的形变，压阻传感器内部通过其电阻量的变化发出相应的电信号，之后通过其自身匹配放大电路对电信号进一步加强并输出。
所述振动音装置是通过外部呼吸音激励谐振子产生信号，在经过信号检测器获取送出，同时再次通过激励器反馈至谐振子构成。
所述声表面波传感器是基于超声表面波振荡器，当基片收到外力作用时，由于基片表面的应力作用使基片的弹性模量和密度发生变化，对应的压力在声表面波传播方向上产生应变，引起基片长度变化，有次引起声表面波发生速度变化，因此声表面波振荡器的频率将随着所加外力而改变。
所述磁电式传感器是基于电磁感应原理，通过磁电相互作用将被测量(如震动、位移、转动等)转化成感应电动势的传感器。根据电磁感应定律，N匝线圈中的感应电动势是由磁通量的变化率来决定其大小。通过磁路系统恒定产生直流磁场，有线圈切割磁力线从而产生电势差。
所述加速度传感器又称压电加速度计，是一种惯性式传感器。利用压电晶体的压电效应，当收到外力作用时会发生形变，其内部还会发生极化的现象，在其内部建立电场，使两个相对面出现相反的电荷，一旦外力消失会恢复到之前不带电的状态。
所述震动传感器是利用晶体的压电效应来完成震动测量，当被测物理的震动对压电式传感器形成压力后，晶体元件会产生相应的电荷，电荷数即可换算为震动参数。
所述差分式FET放大滤波器采FET输入型三运放仪表放大器。
所述单片机处理器采用TI公司基于ARM Cortex-M4F内核的32位低功耗MCU产品MSP432系列处理器，该处理器包含CPU、数字信号处理(DSP)引擎、ARM Cortex-M4F内核中的浮点内核(FPU)、14位1MSPS速率模数转换器(ADC)、高级加密标准(ASE)、闪存(FLASH)、稳压器(LDO)、外部晶体振荡器、运行控制与通信等主要功能模块组成。
所述显示屏可以是一般的液晶显示屏，也可以采用工业级显示屏，集成TFT显示驱动、图片字库存储、GUI操作、RTC显示及各种组态控件于一体的显示终端。系统处理器采用Cortex-M3+高速FPGA双核设计，ARM主要进行协议解析和USB图片下载，FPGA主要实现Nandflash的图片读取和TFT控制显示。
所述单片机处理器具有USB存储数据接口，外接存储器可以通过USB存储数据接口接入下载单片机处理器记录的监测数据，便于对不同监测对象各时期的呼吸功能参数进行分析。
所述控制面板包括参数输入和显示切换等按钮。
无线模块可以在需要远程显示的情况下，通过设定以无线通讯形式与移动终端或远端的控制终端发送实时数据。
另一方面，本发明的外科手术中的呼吸音监测装置使用方法，包括以下步骤：
优选地，
(1)将呼吸传感器贴于监测对象体表的胸部或喉部下缘，并用托架固定；
(2)当呼吸时气流与呼吸道摩擦产生震动音传递至人体表面，从而使呼吸传感器产生信号；
(3)呼吸传感器监测到的数据经差分式FET放大滤波器放大后，输入至单片机处理器，在所述单片机处理器中的模数转换电路中进行模数转换，所述拟合修正模块将所述数字化振动音信号输入高斯模型对基础呼吸数据进行高斯性统计，并记录第一时间段内所述数字化振动音信号发生的概率，并且对突变数据进行修正；形成呼吸功能参数输入至显示屏显示，实时显示的参数包括呼吸频率、呼吸强度、潮气量、每分钟呼吸量、呼吸比；
(4)所述比较模块，在第二时间段，基于第一时间段内的高斯性统计数据判断第二时间段内的数字化振动音信号的数据概率，同时对突变数据进行修正，将所述数据概率与经验阈值相比较，当所述数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当在一定时间内多次出现所述数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
根据实时监测到的数据与监测对象个人正常呼吸采样特性做对比，判断监测参数是否异常，并在监测的呼吸功能参数异常的情况下通过报警提示单元报警。
(5)所述机器学习及预判断模块，接收并基于拟合修正模块输出的数据，在第二时间段内对所述数字化振动音信号进行机器学习，从而对数字化振动音信号进行预判断；对所述数字化振动音信号的预判断值的数据概率与经验阈值相比较，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
(6)所述报警模块，接收比较模块或机器学习及预判断模块输出的警告信号，并向报警提示单元发出报警信号。
优选地，在监护人员设定远程监护的情况下，无线模块通过无线通信方式将实时显示数据发送至指定的移动终端或远端的控制终端进行显示。
呼吸监测仪在使用时，将呼吸传感器贴与人体外侧,例如胸腔或近咽喉下缘处，并通过托架固定保证人体舒适。当人呼吸时呼吸道产生震动通过身体传递到呼吸音监测传感器进行测量。呼吸音监测传感器输出的信号经过差分放大滤波处理和模数转换器转换后得到数字化的呼吸特性信号。再进一步通过算法建模统计个人的呼吸特性，通过建模数据实时地针对不同人进行呼吸监测。最终将数据传输到显示屏，在设计好的界面显示出波形来，界面上的波形将是构成评价呼气特性的客观指标，与此同时将个人的呼吸数据保存并记录在案。
由以上发明的技术方案可以了解到，本发明与传统的呼吸检测系统相比具有以下优势和有益的效果。
1.本发明与传统呼吸监测仪相比，使用方便，仅仅只需要在外部测量即可，大大提高测量过程中人的舒适度。
2.本发明与传统呼吸监测仪相比，运算速率快，功耗小，在意外断电的情况下仍然可以继续保存对病人监测，并支持实时意外报警。
3.本发明与传统呼吸监测仪相比，性能稳定，可直接在显示屏手动操作，可操作性高，易于学习，且成本低廉。
附图简要说明
图1是外科手术中的呼吸音监测装置示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例进一步阐明本发明：如图1为外科手术中的呼吸音监测装置示意图。本发明的呼吸功能检测系统包括呼吸音监测传感器、电源模块、差分式FET放大滤波器、单片机处理器、显示屏、控制面板、报警提示单元、存储器数据接口可接入存储器，例如U盘，SD卡，TF卡等存储器。首先信号由呼吸传感器送出，经过FET放大滤波器对信号进行简单的预处理，然后通过MSP432处理器的ADC模块进行模数转换并采集，数据在处理器中进行算法分析，出现异常情况时通过IO口送出报警信号触发报警提示单元进行报警提示，处理好的数据发送至显示屏，同时图片能够通过SPI(串行外设接口)进行保存。
本发明的外科手术中的呼吸音监测装置测量准确性高，可以直观地将人的呼吸频率以及强度实时地显示在界面上，同时结合显示屏上的人性化设定，使得用户在操作的时候更加方便。在处理器中更是加入设定好的算法，根据不同人的呼吸特性从而建模并记录在存储设备(如：SD卡、TF卡、U盘等)中方便对个人不同时期病历分析。在功耗方面采用最新超低功耗单片机MSP432P401R，可保证在突然断电的情况下通过备用电池保证检测及报警功能。
呼吸传感器，可以采用吸音检测传感器、声表面波传感器、磁电式传感器、加速度传感器或震动传感器。
FET型三运放仪表放大器，是由三个FET型运放构建而成，是一款超高阻抗运算放大器，可选择差分或者单端输入并输出稳定低噪的放大信号。例如，TI公司生产的INA116型仪表放大器。
TI公司32位低功耗MCU产品MSP432系列处理器，具有数字信号处理(DSP)引擎、ARMCortex-M4F内核中的浮点内核(FPU)、14位1MSPS速率模数转换器(ADC)、高级加密标准(ASE)、闪存(FLASH)、稳压器(LDO)、外部晶体振荡器、运行控制与通信等。其将MCU驱动部分放到ROM里而不是Flash中运行，这样对用户来说，在做C语言编程时可以更快地运行他们的软件。这样可以使ROM中的驱动程序执行速度比闪存中高200％。MSP432中14位的ADC采样速度比原来的MSP432ADC速度快了很多。
本发明还保护一种外科手术中的呼吸音监测装置的使用方法该方法包括：
该方法包括：
(1)将呼吸传感器贴于监测对象体表的胸部或喉部下缘，并用托架固定；
(2)当呼吸时气流与呼吸道摩擦产生震动音传递至人体表面，从而使呼吸传感器产生信号；
(3)呼吸传感器监测到的数据经差分式FET放大滤波器放大后，输入至单片机处理器，在所述单片机处理器中的模数转换电路中进行模数转换，所述拟合修正模块将所述数字化振动音信号输入高斯模型对基础呼吸数据进行高斯性统计，并记录第一时间段内所述数字化振动音信号发生的概率，并且对突变数据进行修正；形成呼吸功能参数输入至显示屏显示，实时显示的参数包括呼吸频率、呼吸强度、潮气量、每分钟呼吸量、呼吸比；
(4)所述比较模块，在第二时间段，基于第一时间段内的高斯性统计数据判断第二时间段内的数字化振动音信号的数据概率，同时对突变数据进行修正，将所述数据概率与经验阈值相比较，当所述数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当在一定时间内多次出现所述数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
根据实时监测到的数据与监测对象个人正常呼吸采样特性做对比，判断监测参数是否异常，并在监测的呼吸功能参数异常的情况下通过报警提示单元报警。
(5)所述机器学习及预判断模块，接收并基于拟合修正模块输出的数据，在第二时间段内对所述数字化振动音信号进行机器学习，从而对数字化振动音信号进行预判断；对所述数字化振动音信号的预判断值的数据概率与经验阈值相比较，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
(6)所述报警模块，接收比较模块或机器学习及预判断模块输出的警告信号，并向报警提示单元发出报警信号。
优选地，在监护人员设定远程监护的情况下，无线模块通过无线通信方式将实时显示数据发送至指定的移动终端或远端的控制终端进行显示。
综上所述，本实施例的发明具有多方面的优势，其完善的功能可以充分发挥：高速性和稳定性；实用性高，功耗低，安全可靠；使用方便操作简洁明了，且舒适度高；
以上说明书文字与附图仅为对本发明的解释和说明，不以任何形式对本发明构成限制和限定，本发明的范围以权利要求数为准，一切不超出本发明中的显而易见的修改、变换和替代方案均在本发明范围内。

Claims (4)

1.一种外科手术中的呼吸音监测装置，其特征在于：包括呼吸传感器、电源模块、差分式FET放大滤波器、单片机处理器、显示屏、控制面板、存储器、无线模块、报警提示单元，所述传感器、差分式FET放大滤波器和单片机处理器依次电连接，所述显示屏、控制面板、存储器、无线模块以及报警提示单元分别与单片机处理器电连接，所述电源模块向所述差分式FET放大滤波器、单片机处理器及显示屏供电，并且所述传感器是非介入性的体表传感器；
其中所述单片机包括拟合修正模块，比较模块，机器学习及预判断模块，报警模块；
所述拟合修正模块将数字化振动音信号输入高斯模型对基础呼吸数据进行高斯性统计，并记录第一时间段内所述数字化振动音信号发生的概率，并且对突变数据进行修正；
所述比较模块，在第二时间段，基于第一时间段内的高斯性统计数据判断第二时间段内的数字化振动音信号的数据概率，同时对突变数据进行修正，将所述数据概率与经验阈值相比较，当所述数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当在一定时间内多次出现所述数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
所述机器学习及预判断模块，接收并基于拟合修正模块输出的数据，在第二时间段内对所述数字化振动音信号进行机器学习，从而对数字化振动音信号进行预判断；对所述数字化振动音信号的预判断值的数据概率与经验阈值相比较，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率小于所述经验阈值时给出第一判断结果值，当数字化振动音信号的预判断值的数据概率大于所述经验阈值时，给出第二判断结果值，并给出警告信号；
所述报警模块，接收比较模块或机器学习及预判断模块输出的警告信号，并向报警提示单元发出报警信号；
所述呼吸传感器可采用呼吸音检测传感器、声表面波传感器、磁电式传感器、加速度传感器或震动传感器；
（1）所述呼吸音检测传感器是通过震动音装置感应声波信号，同时触发压阻传感器产生一定量指向性的形变，压阻传感器内部通过其电阻量的变化发出相应的电信号，之后通过其自身匹配放大电路对电信号进一步加强并输出；
（2）所述声表面波传感器是是基于超声表面波振荡器，当基片收到外力作用时，由于基片表面的应力作用使基片的弹性模量和密度发生变化，对应的压力在声表面波传播方向上产生应变，引起基片长度变化，有次引起声表面波发生速度变化，因此声表面波振荡器的频率将随着所加外力而改变；
（3）所述磁电式传感器是基于电磁感应原理，通过磁电相互作用将被测量转化成感应电动势的传感器，根据电磁感应定律，N匝线圈中的感应电动势是由磁通量的变化率来决定其大小；
（4）所述加速度传感器又称压电加速度计，是一种惯性式传感器，利用压电晶体的压电效应，当收到外力作用时会发生形变，其内部还会发生极化的现象，在其内部建立电场，使两个相对面出现相反的电荷，一旦外力消失会恢复到之前不带电的状态；
（5）所述震动传感器是利用晶体的压电效应来完成震动测量，当被测物理的震动对压电式传感器形成压力后，晶体元件会产生相应的电荷，电荷数即可换算为震动参数；
呼吸监测仪在使用时，将呼吸传感器贴于胸腔或近咽喉下缘处，当呼吸时气流与呼吸道摩擦产生震动音传递至人体表面，从而使位于人体外侧的呼吸传感器产生信号，呼吸音监测传感器输出的信号经过差分放大滤波处理和模数转换器转换后得到数字化的呼吸特性信号，再进一步通过算法建模统计个人的呼吸特性，通过建模数据实时地针对不同人进行呼吸监测，最终将数据传输到显示屏，在设计好的界面显示出波形来，界面上的波形将是构成评价呼气特性的客观指标，与此同时将个人的呼吸数据保存并记录在案。
2.根据权利要求1的外科手术中的呼吸音监测装置，其特征在于，所述差分式FET放大滤波器采用FET输入型三运放仪表放大器。
3.根据权利要求1的外科手术中的呼吸音监测装置，其特征在于，所述单片机处理器具有USB存储数据接口，存储器可以通过USB存储数据接口接入，并下载单片机处理器记录的监测数据，便于对不同监测对象各时期的呼吸功能参数进行分析。
4.根据权利要求1的外科手术中的呼吸音监测装置，其特征在于，所述无线模块以无线通信形式向移动终端或远端的控制终端发送实时数据。
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