CN109637662A - 一种肺功能检测及数据统计的方法及系统 - Google Patents

一种肺功能检测及数据统计的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种肺功能检测及数据统计的方法及系统,方法包括以下步骤:获取用户基础信息;接收用户的呼气气流,测试呼气气流对于超声波的影响;根据呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量;计算并显示实时肺活量关于时间的函数图像;计算并显示用户肺功能指标;用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;访问医院数据库,通过医院数据库对用户肺功能指标进行大数据分析,获得并显示用户肺功能报告;将用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;将用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至医院数据库。该方法测试准确,可自主分析获得结果。

Description

一种肺功能检测及数据统计的方法及系统
技术领域
本发明涉及大健康领域,尤其涉及一种肺功能检测及数据统计的方法及系统。
背景技术
肺活量计主要用于测定肺活量,它被广泛用于诊断各种慢性和急性呼吸道疾病,包括哮喘、慢性阻塞性肺病、阻塞性睡眠呼吸暂停和呼吸功能不全等,为了防控、治疗这些肺功能疾病需要一些测量仪器和大数据支持。然而,当前的肺活量计设备昂贵繁琐,功能单一,而且在一些比较具有挑战性的情况下,缺乏所要需的灵敏度。而人体肺功能及其关联数据国内还未有一个系统的、庞大的大数据,而这些数据大部分来源于患者,缺少生理正常的人的数据,肺功能疾病防治及研究在数据上就没有得到足够的支持。
目前市面上已有的肺活量测量仪、电子肺活量计是运用排水法加压差传感器的原理制成。肺活量是指一次深吸气后的最大呼出的气体容积。由于人体呼出的气体密度比小于水的密度,所以通过导管向桶内吹气时,气体上升会把桶底的水排出,水受重力自动向下流而水面下降。人体吹出气体的体积,就是桶内被排出的水所占的体积,即桶内被排空部分的容积。已有的产品是利用该原理进行肺活量测量。
由于是有压测量,只能测最终肺活量不能测得实时气流量,测得数据单一。而大部分压差传感器的工作原理是被测压力直接作用于传感器的膜片上,使膜片产生与水压成正比的微位移,使传感器的电容值发生变化,和用电子线路检测这一变化,并转换输出一个相对应压力的标准测量信号。显然这样的方法测量实时数据最多只能测得每时每刻当前积累的压差值转换成的只能是当前积累的肺活量而不是总最终的肺活量。也就是说,依赖气流积累或流动而产生的压力变化来转换成其他物理量的传感器只能是测最终肺活量或当前积累的气流量,而不能测得用力呼气一秒量、50%肺活量时呼气流量、最大呼气峰流量等数据。
由于测量不联网操作使得测得数据寿命短只用于即时人工记录无后期系统分析数据从而造成数据大大贬值,除非测试人员是患者去医院测试,数据保存在病历里并收录电脑上,这给测试人员带来极大不便。对于数据的结果经过专业的医生结合其他数据人工分析得出病人情况。该类方法需要的仪器占地大,成本高,并且数据处理效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种肺功能检测及数据统计的方法及系统,来提高肺功能检测及数据统计的效率,并且降低所需的仪器体积。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种肺功能检测及数据统计的方法,包括以下步骤:
获取用户基础信息;
接收用户的呼气气流,测试所述呼气气流对于超声波的影响;
根据所述呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量;
计算并显示所述实时肺活量关于时间的函数图像;
计算并显示用户肺功能指标;所述用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;
访问医院数据库,通过医院数据库对所述用户肺功能指标进行大数据分析,获得并显示用户肺功能报告;
将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;
将所述用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述医院数据库。
可选的,所述步骤:测试所述呼气气流对于超声波的影响,具体包括:
每间隔单位时间,从超声波传感器的发射端向接收端传输一超声波,所述超声波在传播过程中通过所述呼气气流;
获取各超声波从发射端传播至接收端的真实时间;
获取环境温度。
可选的,所述步骤:根据所述呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量,具体包括:
根据所述真实时间与超声波在静止气流中传播的理论时间的差值,计算超声波在呼气气流与静止气流中传播的速度差值;
根据气流流速对超声波速度的影响和所述速度差值,计算所述呼气气流的气流流速;
根据所述呼气气流的气流流速计算并显示实时肺活量。
可选的,所述步骤:计算并显示所述实时肺活量关于时间的函数图像,具体包括:
获取测试时间,根据所述实时肺活量和所述测试时间计算并显示所述实时肺活量关于所述测试时间的函数图像。
可选的,所述步骤:计算并显示用户肺功能指标,具体包括:
根据所述实时肺活量关于所述测试时间的函数图像,计算并显示用户肺功能指标。
可选的,所述步骤:将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库,
之前还包括:
根据所述用户基础信息建立一云端用户数据库;
之后还包括:
从所述云端用户数据库中获取用户历史数据;其中,所述用户历史数据包括云端用户数据库中存储的用户肺功能指标和用户肺功能报告;
根据所述用户历史数据进行大数据分析,获得用户健康数据。
可选的,所述步骤:从所述云端用户数据库中获取用户历史数据,具体包括:
获取用户的历史数据查询情况;
从所述云端用户数据库中获取用户历史数据;
根据所述历史数据查询情况选择地显示用户历史数据。
可选的,所述步骤:将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库,具体包括:
获取测试日期,将所述测试日期与用户肺功能指标和用户肺功能报告相关联;
将关联的测试日期、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述云端用户数据库。
一种肺功能检测及数据统计的系统,包括用户端和测试仪,所述用户端包括一用户端通信单元,所述测试仪包括一用于与所述用户端通信单元通信连接的测试仪通信单元;
所述测试仪包括:
气流通道,用于接收用户的呼气气流;
超声波单元,用于测试所述呼气气流对于超声波的影响;
所述超声波单元连接所述气流通道;所述超声波单元电连接所述测试仪通信单元,所述测试仪通信单元用于将所述所述呼气气流对于超声波的影响传输至所述用户端通信单元;
所述用户端包括:
用户信息获取单元,用于获取用户基础信息;
计算单元,用于根据所述呼气气流对于超声波的影响计算实时肺活量,用于计算所述实时肺活量关于时间的函数图像,用于计算用户肺功能指标;其中,所述用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;
医院数据库访问单元,用于访问医院数据库,通过医院数据库对所述用户肺功能指标进行大数据分析,获得用户肺功能报告;还用于将所述用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述医院数据库;
云端用户数据库访问单元,用于将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;
显示单元,用于显示实时肺活量、所述实时肺活量关于时间的函数图像、所述用户肺功能指标和所述用户肺功能报告;
所述用户端通信单元电连接所述计算单元;所述计算单元电连接所述医院数据库访问单元和云端用户数据库访问单元;所述用户信息获取单元电连接所述医院数据库访问单元和云端用户数据库访问单元;所述计算单元和医院数据库访问单元电连接所述显示单元;所述医院数据库访问单元通信连接医院数据库;所述云端数据库访问单元通信连接云端数据库。
可选的,所述超声波单元包括:
无压传感器,所述无压传感器包括用于发射超声波的发射端和用于接收超声波的接收端;
计时器,用于获取超声波从发射端传播至接收端的真实时间;
控制器,用于每间隔单位时间,控制所述发射端发射一超声波;其中,超声波在传播过程中通过呼气气流;
所述计时器电连接所述无压传感器,所述无压传感器和计时器均电连接所述控制器;
所述测试仪还包括温度传感器,所述温度传感器用于获取所述气流通道内的环境温度。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明提供的肺功能检测及数据统计的方法,采用小体积且精度高的超声波式测量法来对用户的肺活量进行测量和记录,并对应计算获得用户的用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线等信息,并且结合医院数据库对测试结果进行大数据分析,能快速自主分析用户的健康情况,判断用户是否患肺部或气管疾病,分析准确率高,成本低廉,作为一种简单且低成本非侵入性诊断解决方案,将使医生们更加方便地对有关疾病进行诊断。本发明提供的肺功能检测及数据统计的系统,体积小,测试速度快且精度高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供一的肺功能检测及数据统计的方法的流程示意图。
图2为本发明实施例二提供的肺功能检测及数据统计的系统的结构示意图。
图示说明:2、测试仪;21、气流通道;22、超声波单元;23、测试仪通信单元;3、用户端;31、用户信息获取单元;32、计算单元;33、医院数据库访问单元;34、云端用户数据库访问单元;35、显示单元;36、用户端通信单元。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。需要说明的是,当一个组件被认为是“连接”另一个组件,它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中设置的组件。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
本实施例提供了一种肺功能检测及数据统计的方法,请参考图1,包括以下步骤:
S11、获取用户基础信息。
该步骤具体包括:
获取用户注册信息;
获取用户登录信息,根据用户注册信息判断用户登录信息是否正确,若正确则登入对应的用户账号,若错误则提醒用户进行注册;
获取用户身体信息并存储于用户账号中;其中,用户身体信息包括身高和体重等。
S12、接收用户的呼气气流,测试呼气气流对于超声波的影响。
具体的,测试呼气气流对于超声波的影响,包括:
当接收到测试开始的信号后,每间隔单位时间,从超声波传感器的发射端向接收端传输一超声波,超声波在传播过程中通过呼气气流;
获取各超声波从发射端传播至接收端的真实时间并存储;
获取环境温度并存储;
当接收到测试结束的信号后,停止发射超声波。
当测试仪2的通电开关打开后,开始测试。用户开始呼气,使呼气气流流通,超声波从发射端传输到接收端时通过呼气气流,且超声波开始发射的同时开始计时,直到接收端接收到超声波时停止计时,并把时间数据进行存储。只要呼气气流流通,该步骤就一直重复,如此一来可以得到多个时间数据。此外由于环境温度对超声波传播有一定影响,利用温度传感器获取环境温度。由此,完成数据测量过程。
S13、根据呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量。
具体的,该步骤包括:
根据真实时间与超声波在静止气流中传播的理论时间的差值,计算超声波在呼气气流与静止气流中传播的速度差值;
根据气流流速对超声波速度的影响和速度差值,计算呼气气流的气流流速;
根据呼气气流的气流流速计算并显示实时肺活量。
以上步骤的原理是超声波与气体流向相向传播时传播速度会变慢,再根据环境温度对超声波传播速度的影响补偿误差,由每时刻超声波在呼气气流中传播与正常传播的时间差,可算得此时超声波同样的距离在呼气气流中传播速度和在静止气流中传播的每时刻速度差,根据气体流速对超声波速度的影响公式,进而算得呼气气流的每时刻流速,即可获得每时刻的呼气气流的流量,进而获得实时肺活量。
S14、计算并显示实时肺活量关于时间的函数图像。
该步骤具体包括:
获取测试时间;
根据实时肺活量和测试时间计算并显示实时肺活量关于测试时间的函数图像。
S15、计算并显示用户肺功能指标;用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线。
其中,计算并显示用户肺功能指标,具体包括:
根据实时肺活量关于测试时间的函数图像,计算并显示用户肺功能指标。
若根据实时肺活量,取时间元做积分运算求得呼气气流流量的总和,即肺活量。还可获得用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线等其他数据。
S16、访问医院数据库,通过医院数据库对用户肺功能指标进行大数据分析,获得并显示用户肺功能报告。
以一具体示例进行对步骤S16进行举例说明:以慢性肺阻梗为例,慢性肺阻梗为一种常见的、可以预防和治疗的肺部疾病,其特征是持续存在的呼吸系统症状和气流受限,因此呼气峰流速,一秒呼气量会受限,当用户用力呼气时测得这两个数据和医院提供的数据相比不达标则有患此病的可能,然后重复两次测得数据皆是不达标则认为确诊,若差点不达标则提示用户注意预防。以上可以通过医院数据库对用户肺功能指标进行大数据分析后,在用户肺功能报告进行显示。
S17、将用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库。
S17步骤具体包括:
获取测试日期,将测试日期与用户肺功能指标和用户肺功能报告相关联;
将关联的测试日期、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库。
S17步骤之前还可包括:
根据用户基础信息建立一云端用户数据库;
S17步骤之后还可包括:
获取用户的历史数据查询情况;
从云端用户数据库中获取用户历史数据;其中,用户历史数据包括云端用户数据库中存储的用户肺功能指标和用户肺功能报告;
根据历史数据查询情况选择地显示用户历史数据;
根据用户历史数据进行大数据分析,获得用户健康数据。
由此,当用户一个月内有多次测量数据时,可以通过大数据分析获得用户当月肺功能情况,并根据科学地提出建议。持续一年、半年测试时,也可给用户单独统计出各项数据每月的平均值变化,并作出相应的健康分析。这些用户历史数据可以提供体检数据参考或者患者的病情数据参考。
S18、将用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至医院数据库。
该步骤具体包括:
将用户基础信息、用户历史数据,以及本次获得的用户肺功能指标和用户肺功能报告进行统计,
将统计结果存储至医院数据库。
目前医院内针对肺功能的数据库不够完善,一般收集数据时是通过患者看病或者体检时人工收集信息录入数据库,而步骤S18可以让用户每次测量肺功能时,均自动将相应的测试数据和用户基础信息关联,并添加至相应的医院数据库。收集、统计数据也更加方便高效,在给人们提供检测肺功能这个便利的同时可以丰富国家甚至人类在这一方面的数据库,一举两得。
本实施例提供的肺功能检测及数据统计的方法,采用小体积且精度高的超声波式测量法来对用户的肺活量进行测量和记录,并对应计算获得用户的用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线等信息,并且结合医院数据库对测试结果进行大数据分析,能快速自主分析用户的健康情况,判断用户是否患肺部或气管疾病,分析准确率高,成本低廉,作为一种简单且低成本非侵入性诊断解决方案,将使医生们更加方便地对有关疾病进行诊断。
实施例二
本实施例提供了一种肺功能检测及数据统计的系统,该系统用于实施实施例提供的肺功能检测及数据统计的方法。
请参考图2,该系统包括用户端3和测试仪2,用户端3包括一用户端通信单元36,测试仪2包括一用于与用户端通信单元36通信连接的测试仪通信单元23。
测试仪2包括:
气流通道21,用于接收用户的呼气气流;
超声波单元22,用于测试呼气气流对于超声波的影响;
超声波单元22连接气流通道21;超声波单元22电连接测试仪通信单元23,测试仪通信单元23用于将呼气气流对于超声波的影响传输至用户端通信单元36。
超声波单元22包括:
无压传感器,无压传感器包括用于发射超声波的发射端和用于接收超声波的接收端;
计时器,用于获取超声波从发射端传播至接收端的真实时间;
控制器,用于每间隔单位时间,控制发射端发射一超声波;其中,超声波在传播过程中通过呼气气流;
计时器电连接无压传感器,无压传感器和计时器均电连接控制器;
测试仪2还包括:
温度传感器,温度传感器用于获取气流通道21内的环境温度;
存储器,用于存储真实时间和环境温度。
控制器和计时器为单片机的功能模块,单片机具体为32位单片机(stm32f4系列)。存储器具体为EEPROM储存芯片(电可擦只读存储器)。测试仪2还包括用于单片机等提供电量的12v直流电源。无压传感器具体为US400-10B型超声波传感器。测试仪通信单元23为电连接单片机的无线WiFi通信模块。温度传感器获得的数据利用ADC(Digital-to-AnalogueConversion,数字信号-模拟信号转换)转换电路记录一次温度数据存储于EEPROM。AD转换电路是单片机MCU内部自置的电路,无需增加外部电路,以节省空间
当测试仪2的通电开关打开后用户开始往气流通道21呼气,呼气气流在管道流通,超声波从发射端传输到接收端时通过呼气气流,且超声波开始发射同时单片机的计时器开始计时,直到接收端接收到超声波时停止计时,并把时间数据保存到EEPROM。只要呼气气流一直流通,该步骤就一直重复,如此一来可以得到多个时间数据储存在EEPROM。此外由于环境温度对超声波传播有一定影响,这样测试仪2的测试完成,将EEPROM上的数据传输至用户端3进行处理。
用户端3包括:
用户信息获取单元31,用于获取用户基础信息;
计算单元32,用于根据呼气气流对于超声波的影响计算实时肺活量,用于计算实时肺活量关于时间的函数图像,用于计算用户肺功能指标;其中,用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;
医院数据库访问单元33,用于访问医院数据库,通过医院数据库对用户肺功能指标进行大数据分析,获得用户肺功能报告;还用于将用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至医院数据库;
云端用户数据库访问单元34,用于将用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;
显示单元35,用于显示实时肺活量、实时肺活量关于时间的函数图像、用户肺功能指标和用户肺功能报告;
用户端通信单元36电连接计算单元32;计算单元32电连接医院数据库访问单元33和云端用户数据库访问单元34;用户信息获取单元31电连接医院数据库访问单元33和云端用户数据库访问单元34;计算单元32和医院数据库访问单元33电连接显示单元35;医院数据库访问单元33通信连接医院数据库;云端数据库访问单元通信连接云端数据库。
用户端3具体为安装于用户手机上的APP端。由于手机处理信息速度远远比单片机快,所以在测量环节得到的所有测试数据通过WiFi无线通信传输到手机上等待APP调用。用户的用户肺功能指标分析完后将用户肺功能指标和用户肺功能报告存储到云端Bmob(一个免费提供用户数据库存储的服务器),以便用户查询历史数据。此外,用户肺功能指标和用户肺功能报告,结合用户基础信息以及用户历史数据进行统计,并再载入医院的大数据库,使数据回流、利用。
本实施例二具有以下有益效果:
1、利用无压传感器测试,体积小;
2、利用WiFi无线通信,可实时传输数据和手机通信,传输数据量大,传输速度快;
3、利用AD转换电路,无需增加外部电路,节省空间;
4、在取时间元做积分运算求得呼气气流流量的总和时,时间元可以取得很精且很小,stm32单片机的计时器时间可以取纳秒级别,此外超声波传播距离短,传播时间间隔也在微秒级别,因此通过对呼气气流速度的实时数据的处理,可获得肺活量外的其它数据如呼气峰流速、用力呼气一秒量等。
5、利用大数据分析,数据规模大,速度快、类型多、真实性、科学性,能合理无误地对用户肺功能详细分析。
6、利用数据回流,把用户测得并经过分析的个体数据重新回流至医院数据库,使用大数据分析同时丰富该大数据的数据库。
7、利用超声波传感器,超声波频率范围为400khz,正负0.5khz,体积小,方向性好。
8、利用用户历史数据分析,既可以把用户之前测得的每一次数据经过手机CPU处理,在APP显示出平均测得肺活量随天数的变化的折线/条形统计图,也可以把当次测量过程,呼气气体量随时间增长的曲线图像进行相关统计。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取用户基础信息;
接收用户的呼气气流,测试所述呼气气流对于超声波的影响;
根据所述呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量;
计算并显示所述实时肺活量关于时间的函数图像;
计算并显示用户肺功能指标;所述用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;
访问医院数据库,通过医院数据库对所述用户肺功能指标进行大数据分析,获得并显示用户肺功能报告;
将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;
将所述用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述医院数据库。
2.根据权利要求1所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:测试所述呼气气流对于超声波的影响,具体包括:
每间隔单位时间,从超声波传感器的发射端向接收端传输一超声波,所述超声波在传播过程中通过所述呼气气流;
获取各超声波从发射端传播至接收端的真实时间;
获取环境温度。
3.根据权利要求2所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:根据所述呼气气流对于超声波的影响计算并显示实时肺活量,具体包括:
根据所述真实时间与超声波在静止气流中传播的理论时间的差值,计算超声波在呼气气流与静止气流中传播的速度差值;
根据气流流速对超声波速度的影响和所述速度差值,计算所述呼气气流的气流流速;
根据所述呼气气流的气流流速计算并显示实时肺活量。
4.根据权利要求3所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:计算并显示所述实时肺活量关于时间的函数图像,具体包括:
获取测试时间,根据所述实时肺活量和所述测试时间计算并显示所述实时肺活量关于所述测试时间的函数图像。
5.根据权利要求4所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:计算并显示用户肺功能指标,具体包括:
根据所述实时肺活量关于所述测试时间的函数图像,计算并显示用户肺功能指标。
6.根据权利要求1所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库,
之前还包括:
根据所述用户基础信息建立一云端用户数据库;
之后还包括:
从所述云端用户数据库中获取用户历史数据;其中,所述用户历史数据包括云端用户数据库中存储的用户肺功能指标和用户肺功能报告;
根据所述用户历史数据进行大数据分析,获得用户健康数据。
7.根据权利要求6所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:从所述云端用户数据库中获取用户历史数据,具体包括:
获取用户的历史数据查询情况;
从所述云端用户数据库中获取用户历史数据;
根据所述历史数据查询情况选择地显示用户历史数据。
8.根据权利要求1所述的肺功能检测及数据统计的方法,其特征在于,所述步骤:将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库,具体包括:
获取测试日期,将所述测试日期与用户肺功能指标和用户肺功能报告相关联;
将关联的测试日期、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述云端用户数据库。
9.一种肺功能检测及数据统计的系统,其特征在于,包括用户端和测试仪,所述用户端包括一用户端通信单元,所述测试仪包括一用于与所述用户端通信单元通信连接的测试仪通信单元;
所述测试仪包括:
气流通道,用于接收用户的呼气气流;
超声波单元,用于测试所述呼气气流对于超声波的影响;
所述超声波单元连接所述气流通道;所述超声波单元电连接所述测试仪通信单元,所述测试仪通信单元用于将所述所述呼气气流对于超声波的影响传输至所述用户端通信单元;
所述用户端包括:
用户信息获取单元,用于获取用户基础信息;
计算单元,用于根据所述呼气气流对于超声波的影响计算实时肺活量,用于计算所述实时肺活量关于时间的函数图像,用于计算用户肺功能指标;其中,所述用户肺功能指标包括用户肺活量、用力呼气一秒量、呼气峰流速和肺活量容积曲线;
医院数据库访问单元,用于访问医院数据库,通过医院数据库对所述用户肺功能指标进行大数据分析,获得用户肺功能报告;还用于将所述用户基础信息、用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至所述医院数据库;
云端用户数据库访问单元,用于将所述用户肺功能指标和用户肺功能报告存储至云端用户数据库;
显示单元,用于显示实时肺活量、所述实时肺活量关于时间的函数图像、所述用户肺功能指标和所述用户肺功能报告;
所述用户端通信单元电连接所述计算单元;所述计算单元电连接所述医院数据库访问单元和云端用户数据库访问单元;所述用户信息获取单元电连接所述医院数据库访问单元和云端用户数据库访问单元;所述计算单元和医院数据库访问单元电连接所述显示单元;所述医院数据库访问单元通信连接医院数据库;所述云端数据库访问单元通信连接云端数据库。
10.根据权利要求9所述的肺功能检测及数据统计的系统,其特征在于,所述超声波单元包括:
无压传感器,所述无压传感器包括用于发射超声波的发射端和用于接收超声波的接收端;
计时器,用于获取超声波从发射端传播至接收端的真实时间;
控制器,用于每间隔单位时间,控制所述发射端发射一超声波;其中,超声波在传播过程中通过呼气气流;
所述计时器电连接所述无压传感器,所述无压传感器和计时器均电连接所述控制器;
所述测试仪还包括温度传感器,所述温度传感器用于获取所述气流通道内的环境温度。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113558659A (zh) * 2021-07-30 2021-10-29 重庆安酷科技有限公司 一种高精度超声波肺功能检测仪及其检测方法
CN117237323A (zh) * 2023-10-12 2023-12-15 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) 一种图像检测方法和装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4222286C1 (de) * 1992-06-03 1994-05-11 Reutter Georg Dr Ultraschall-Spirometer
CN204500699U (zh) * 2015-02-03 2015-07-29 中国矿业大学 非接触式肺活量检测装置
CN105286869A (zh) * 2015-11-20 2016-02-03 广东欧珀移动通信有限公司 肺活量测试方法及肺活量测试装置
JP2018051299A (ja) * 2016-08-15 2018-04-05 陳嘉宏 肺活量計、マウスピース装置及びその検測方法
CN108109697A (zh) * 2017-12-20 2018-06-01 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于呼气数学模型的肺功能测试系统及方法
CN207590682U (zh) * 2017-05-19 2018-07-10 河南迈松医用设备制造有限公司 一种肺功能仪的手柄连接装置
CN108888272A (zh) * 2018-05-22 2018-11-27 广东工业大学 一种自主肺功能测量仪及肺功能测量方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4222286C1 (de) * 1992-06-03 1994-05-11 Reutter Georg Dr Ultraschall-Spirometer
CN204500699U (zh) * 2015-02-03 2015-07-29 中国矿业大学 非接触式肺活量检测装置
CN105286869A (zh) * 2015-11-20 2016-02-03 广东欧珀移动通信有限公司 肺活量测试方法及肺活量测试装置
JP2018051299A (ja) * 2016-08-15 2018-04-05 陳嘉宏 肺活量計、マウスピース装置及びその検測方法
CN207590682U (zh) * 2017-05-19 2018-07-10 河南迈松医用设备制造有限公司 一种肺功能仪的手柄连接装置
CN108109697A (zh) * 2017-12-20 2018-06-01 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于呼气数学模型的肺功能测试系统及方法
CN108888272A (zh) * 2018-05-22 2018-11-27 广东工业大学 一种自主肺功能测量仪及肺功能测量方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113558659A (zh) * 2021-07-30 2021-10-29 重庆安酷科技有限公司 一种高精度超声波肺功能检测仪及其检测方法
CN113558659B (zh) * 2021-07-30 2023-07-04 重庆安酷科技有限公司 一种高精度超声波肺功能检测仪及其检测方法
CN117237323A (zh) * 2023-10-12 2023-12-15 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) 一种图像检测方法和装置
CN117237323B (zh) * 2023-10-12 2024-04-19 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) 一种图像检测方法和装置

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