CN107411721A - 一种柔性贴片式无线监测计及其判断流程 - Google Patents

一种柔性贴片式无线监测计及其判断流程 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种柔性贴片式无线监测计，包括相互连接的若干柔性贴片、智能终端、手机APP端以及服务器，所述柔性贴片温度计中集成有三轴加速度传感器。本发明的柔性贴片式无线监测计，柔性贴片设计符合人体工程学设计，可以和皮肤很好接触，用户体验好，儿童不产生抗拒心理，通过多种指标评判携带者状态，能够提供更多有用的信息，贴片通过蓝牙发送给智能终端，智能终端再通过WIFI通知手机APP端，实现完整的通知方式，在服务器端通过智能机器学习，提高准确率。

Description

一种柔性贴片式无线监测计及其判断流程
技术领域
本发明涉及一种监测计及其流程，具体涉及一种无线监测计及其判断流程。
背景技术
目前高度便携型的温度计已经出现了柔性贴片温度计，它是利用印刷工艺在薄膜基板上制成的，灵敏度高，其便携性，实用性都有很高的评价，目前的贴片温度计都通过蓝牙数据传输，距离上有一定限制。
同时，目前也已经存在柔性贴片式蓝牙心电仪，同样的利用印刷工艺制作，只要贴在指定部位，即可以实现实时的心电监测。
目前的运动追踪通常利用陀螺仪、磁力计和加速度传感器的组合，但是陀螺仪的体积较大，难以集成于柔性贴片中，加速度传感器本身可以体现物体运动的情况，因此单独使用也可以给出简单的运动分析。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种柔性贴片式无线监测计，和该监测计的判断流程，实现进一步的状态监测，包括心电、温度、运动状态监测，进而进行综合型的判断，且通过WIFI模块实现网络传输。
技术方案：本发明所述的一种柔性贴片式无线监测计，包括相互连接的若干柔性贴片、智能终端、手机APP端以及服务器，所述柔性贴片温度计中集成有三轴加速度传感器。
优选的，所述柔性贴片包括柔性贴片温度计和柔性贴片心电仪。
优选的，所述智能终端包括蓝牙模块、显示屏、紧急通知按钮、WIFI模块，所述蓝牙模块接收柔性贴片心电仪以及柔性贴片温度计发送的数据，所述显示屏显示心电图、温度曲线、加速度曲线以及当前状态，按下紧急通知按钮，经过手机APP端确认后拨打当地求救电话，所述WIFI模块实时通知手机APP端患者当前状态，出现危险情况立即通知手机APP端，WIFI模块还将危险情况下的记录数据以及手机APP端的判定结果发送给服务器，并作为服务器端神经网络的计算数据。
优选的，所述服务器接收智能终端传回的数据，并根据获取的数据，经过神经网络训练改善危险判断算法正确率，更新智能终端内部算法，改善智能终端判断效果。
柔性贴片式无线监测计的判断流程，包括以下步骤：
1)首先，温度曲线、心电图中，如果持续出现超过正常范围的情况，即持续异常情况，立即设定为危险状态，马上通过WIFI通知手机APP端，并告知原因，否则进入步骤2)判断；
2)运动状态曲线中，由于三轴加速度传感器本身的不稳定性，判断算法为，通过统计静止时间、有规律振动时间以及对应幅度，可大致判断病人当前是卧床、走动、坐等状态，当出现短时间内的大振幅变化时，即判断为可疑状态，再通过心电曲线中是否出现短暂频率加速现象，决定是否进入危险状态，若进入危险状态，可告知手机APP端病者或遇突发危险情况，手机用户根据实际情况选择是否拨打求救电话。
3)通过服务器端接收的数据进行神经网络学习，将数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
优选的，所述算法包含基本判断算法以及基于神经网络的自主改进算法。
优选的，所述神经网络自主改进算法，将智能终端获取的数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
有益效果：本发明的一种柔性贴片式无线监测计及其判断流程具有以下效果：
1、柔性贴片设计符合人体工程学设计，可以和皮肤很好接触，用户体验好，儿童不产生抗拒心理。
2、通过多种指标评判携带者状态，能够提供更多有用的信息。
3、贴片通过蓝牙发送给智能终端，智能终端再通过WIFI通知手机APP端，实现完整的通知方式。
4、在服务器端通过智能机器学习，提高准确率。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的判断流程图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
如图1和图2所示，本发明的一种柔性贴片式无线监测计，包括相互连接的若干柔性贴片、智能终端1、手机APP端2以及服务器3，柔性贴片温度计中集成有三轴加速度传感器4，三轴加速度传感器4为一个小型高精确度的加速度传感器，实时计算当前三轴加速度，将三个方向的加速度返回智能终端1，柔性贴片包括柔性贴片温度计5和柔性贴片心电仪6，智能终端1包括蓝牙模块7、显示屏8、紧急通知按钮9、WIFI模块10，蓝牙模块7接收柔性贴片心电仪6以及柔性贴片温度计5发送的数据，显示屏8显示心电图、温度曲线、加速度曲线以及当前状态，按下紧急通知按钮9，经过手机APP端2确认后拨打当地求救电话，WIFI模块10实时通知手机APP端2患者当前状态，出现危险情况立即通知手机APP端2，WIFI模块10还将危险情况下的记录数据以及手机APP端2的判定结果发送给服务器3，并作为服务器3端神经网络的计算数据，智能终端1功能上包括数据接收模块、数据处理模块、数据发送模块、显示模块，数据接收模块：通过蓝牙接收温度计以及心电仪发出的数据，数据包括温度大小、心率值以及三个方向的加速度值；数据处理模块：由于加速度数据本身不具备足够的静态稳定性，即根据简单通过单单一个三轴加速度传感器4不能准确估计当前角度，因此信息获取来自于加速度抖动规律，同时根据当前体温、心率综合判断病者当前状态，数据发送模块：a)实时通过WIFI模块10将获取的体温以及运动状态发送给手机客户端显示；b)每隔一定时间通过WIFI模块10将数据以及判断结果上传至服务器3，作为后期神经网络学习的数据，显示模块：通过显示屏8显示温度曲线、心电图、运动加速度曲线，紧急报警模块：通过提前设定当前地址，按下智能终端1上一紧急通知按钮9立即紧急通知手机APP端2，并且在手机APP端2确认后立即拨打当地求救电话，服务器3接收智能终端1传回的数据，并根据获取的数据，经过神经网络训练改善危险判断算法正确率，更新智能终端1内部算法，改善智能终端1判断效果。
柔性贴片式无线监测计的判断流程，包括以下步骤：
1)首先，温度曲线、心电图中，如果持续出现超过正常范围的情况，即持续异常情况，立即设定为危险状态，马上通过WIFI通知手机APP端2，并告知原因，否则进入步骤2)判断；
2)运动状态曲线中，由于三轴加速度传感器4本身的不稳定性，判断算法为，通过统计静止时间、有规律振动时间以及对应幅度，可大致判断病人当前是卧床、走动、坐等状态，当出现短时间内的大振幅变化时，即判断为可疑状态，再通过心电曲线中是否出现短暂频率加速现象，决定是否进入危险状态，若进入危险状态，可告知手机APP端2病者或遇突发危险情况，手机用户根据实际情况选择是否拨打求救电话。
3)通过服务器3端接收的数据进行神经网络学习，将数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
算法包含基本判断算法以及基于神经网络的自主改进算法，神经网络自主改进算法，将智能终端1获取的数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上作出各种变化。

Claims (7)

1.一种柔性贴片式无线监测计，其特征在于：包括相互连接的若干柔性贴片、智能终端、手机APP端以及服务器，所述柔性贴片温度计中集成有三轴加速度传感器。
2.根据权利要求1所述的柔性贴片式无线监测计，其特征在于：所述柔性贴片包括柔性贴片温度计和柔性贴片心电仪。
3.根据权利要求1所述的柔性贴片式无线监测计，其特征在于：所述智能终端包括蓝牙模块、显示屏、紧急通知按钮、WIFI模块，所述蓝牙模块接收柔性贴片心电仪以及柔性贴片温度计发送的数据，所述显示屏显示心电图、温度曲线、加速度曲线以及当前状态，按下紧急通知按钮，经过手机APP端确认后拨打当地求救电话，所述WIFI模块实时通知手机APP端患者当前状态，出现危险情况立即通知手机APP端，WIFI模块还将危险情况下的记录数据以及手机APP端的判定结果发送给服务器，并作为服务器端神经网络的计算数据。
4.根据权利要求1所述的柔性贴片式无线监测计，其特征在于：所述服务器接收智能终端传回的数据，并根据获取的数据，经过神经网络训练改善危险判断算法正确率，更新智能终端内部算法，改善智能终端判断效果。
5.根据权利要求1所述的柔性贴片式无线监测计的判断流程，其特征在于：包括以下步骤：
1)首先，温度曲线、心电图中，如果持续出现超过正常范围的情况，即持续异常情况，立即设定为危险状态，马上通过WIFI通知手机APP端，并告知原因，否则进入步骤2)判断；
2)运动状态曲线中，由于三轴加速度传感器本身的不稳定性，判断算法为，通过统计静止时间、有规律振动时间以及对应幅度，可大致判断病人当前是卧床、走动、坐等状态，当出现短时间内的大振幅变化时，即判断为可疑状态，再通过心电曲线中是否出现短暂频率加速现象，决定是否进入危险状态，若进入危险状态，可告知手机APP端病者或遇突发危险情况，手机用户根据实际情况选择是否拨打求救电话。
3)通过服务器端接收的数据进行神经网络学习，将数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
6.根据权利要求5所述的柔性贴片式无线监测计的判断流程，其特征在于：所述算法包含基本判断算法以及基于神经网络的自主改进算法。
7.根据权利要求6所述的柔性贴片式无线监测计的判断流程，其特征在于：所述神经网络自主改进算法，将智能终端获取的数据作为输入，机器判断结果作为输出，用户确认情况作为判断正确与否依据，构建一神经网络，实现一有监督的机器学习，通过训练将状态估计准确度提高。
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