CN112220454A - 一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法。本发明涉及癫痫检测技术领域，所述系统包括可穿戴式癫痫检测装置、云服务器和手机客户端；所述可穿戴式癫痫检测装置包括电源模块、存储模块、人机交互模块、报警模块、蓝牙通信模块、核心控制模块、皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块。本发明基于大数据分析的高复杂度的精准检测算法用于云服务器处，云服务器通过不断获取可穿戴装置检测的生理数据，基于大数据分析训练得到癫痫检测模型，并析出决策边界函数定期优化运算数据反馈至可穿戴检测装置，提高癫痫检测的准确率。

Description

一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测 方法
技术领域
本发明涉及癫痫检测技术领域，是一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法。
背景技术
癫痫(Epilepsy)是一种由多种病因引起的，由于大脑神经元阵发性异常放电而导致功能性障碍的慢性神经系统疾病，其临床表现为突发意识丧失、昏厥、四肢抽搐等，并且在认知与精神上产生障碍，严重损害患者的身心健康，甚至危及生命。对于癫痫患者来说，癫痫的发作时间通常无法预知，导致发作后护理介入不及时，不仅可能引发人身安全风险，而且给患者带来了很大的心理压力。如果患者的癫痫发作在第一时间被发现，能够即时得到医护人员处理，就可以避免进一步发展为死亡率更高的癫痫持续状态，对减少癫痫发作导致的人身伤害、提高患者生活质量具有积极意义。
早期对癫痫的检测和诊断只能在医疗机构采用专业的脑电图(EEG)检测设备进行，这类设备只适用于有限的癫痫发作场景，无法实时监测，且无法远程报警。已有研究结果表明，癫痫发作时的大脑神经元异常放电会影响人体的交感神经系统活动，而皮肤是唯一单纯受交感神经系统支配且不受副交感神经系统影响的人体器官，因此可以通过测量皮肤电活动的微小变化来监测交感神经系统的活跃程度，进而检测癫痫发作。交感神经系统的异常活动也可能导致人的心率与体表温度发生变化。此外，癫痫发作时的肢体痉挛抽搐动作也可以作为检测癫痫发作的依据。因此，通过综合监测癫痫病人的多种生理信号(皮肤电活动、心率、体温、肢体动作)的异常变化来对癫痫发作进行实时检测报警在理论上是可行的。而随着智能手机的普及，利用智能手机将数据发送到远程的云服务器，云服务器基于大数据的模型训练为检测装置不断提供算法反馈，提高了癫痫检测的准确率。
发明内容
本发明为通过综合监测癫痫病人的多种生理信号(皮肤电活动、心率、体温、肢体动作)的异常变化来对癫痫发作进行实时检测报警在理论上是可行的。而随着智能手机的普及，利用智能手机将数据发送到远程的云服务器，云服务器基于大数据的模型训练为检测装置不断提供算法反馈，提高了癫痫检测的准确率，本发明提供了一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法，本发明提供了以下技术方案：
一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，所述系统包括可穿戴式癫痫检测装置、云服务器和手机客户端。
所述可穿戴式癫痫检测装置包括电源模块、存储模块、人机交互模块、报警模块、蓝牙通信模块、核心控制模块、皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块，所述装置可实时采集皮电阻抗、肢体动作、心率和体温四种生理信号，并通过蓝牙通信模块上传至手机客户端，所述手机客户端通过WiFi网络或者移动网络连接云服务器，所述云服务器接收四种生理信号数据，并对四种生理信号数据进行处理、分析和统计，并为手机客户端提供动态资源。
优选地，所述电源模块用于为可穿戴式癫痫检测装置提供工作电源以及低功耗管理服务，所述电源模块输出电压范围3.7V-4.2V，经DC-DC模块转换为3.3V、1.8V和14.5V的多组电压。
优选地，所述人机交互模块包括液晶显示器和按键，通过所述液晶显示器显示可穿戴式癫痫检测装置工作状态，按键通过GPIO端口接入核心控制模块，控制液晶显示器开关和电源开关。
优选地，所述报警模块采用语音驱动模块，所述语音驱动模块通过PWM端口接入核心控制模块，用于癫痫发作时的语音指示报警。
优选地，所述蓝牙通信模块采用CC2540芯片，蓝牙天线使用陶瓷天线，通过SPI与核心控制模块连接。
优选地，所述核心控制模块采用Cortex-M系列的ARM微控制器。
一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测方法，包括以下步骤：
步骤1：通过皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块采集原始生理数据，采集原始生理数据具体为：通过低频采集皮电、心率和体温3种缓变信号，通过高频采集动作信号，包括姿态角和加速度信号；
步骤2：对采集到皮电、心率和体温3种缓变信号采用中值滤波法，进行平滑滤波；对采集到动作信号，包括姿态角和加速度信号采用卡尔曼滤波法，去除动作信号的噪声及运动干扰信号；
步骤3：采集正常情况下和癫痫发病情况下的原始生理数据，对两种情况下的数据进行融合，得到时频特征量，所述时频特征量包括峰峰值、平均值、过零点次数、能量和四分位距，将所述时频特征量上传至云服务器；
步骤4：所述云服务器基于支持向量机算法进行机器学习，不断训练优化得到癫痫检测模型，并还原出决策边界函数反馈运算参数数据至可穿戴检测装置；
步骤5：可穿戴检测装置基于决策边界函数及实时检测的特征量进行癫痫的快速检测。
本发明具有以下有益效果：
本发明还提供了一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测方法，包括适用于可穿戴设备的低复杂度的快捷检测算法，又包括适用于云服务器的基于大数据分析的高复杂度的精准检测算法。
本发明低复杂度的快捷检测算法用于可穿戴装置处，该算法基于时间序列数据进行突发癫痫的检测，首先应用卡尔曼滤波法去除生理信号的噪声及干扰信号，并进行信号融合提取时频特征量，最后导入决策边界函数实时检测癫痫是否发作。
本发明基于大数据分析的高复杂度的精准检测算法用于云服务器处，云服务器通过不断获取可穿戴装置检测的生理数据，基于大数据分析训练得到癫痫检测模型，并析出决策边界函数定期优化运算数据反馈至可穿戴检测装置，提高癫痫检测的准确率。
附图说明
图1为可穿戴式癫痫检测装置的结构示意图；
图2为本发明癫痫检测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合具体实施例，对本发明进行了详细说明。
具体实施例一：
本发明提供一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法，具体为：
一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，所述系统包括可穿戴式癫痫检测装置、云服务器和手机客户端；
根据图1所示，所述可穿戴式癫痫检测装置包括电源模块1、存储模块2、人机交互模块3、报警模块4、蓝牙通信模块5、核心控制模块10、皮电检测模块6、运动检测模块7、心率检测模块8和体温检测模块9，所述核心控制模块10控制皮电检测模块6、运动检测模块7、心率检测模块8和体温检测模块9采集皮电阻抗、肢体动作、心率和体温四种生理信号，所述蓝牙通信模块5通过无线蓝牙连接手机客户端，所述手机客户端通过WiFi网络或者移动网络连接云服务器，所述云服务器接收四种生理信号数据，并对四种生理信号数据进行处理、分析和统计，并作为手机客户端提供动态资源。
采用皮电阻抗、肢体动作、心率和体温四种生理信号综合判断用户是否癫痫发作，在检测到用户癫痫发作时不仅发出本地报警信号，包括震动和语音提示；还通过蓝牙通信将报警信号上传到智能手机客户端，手机客户端通过短信和电话向用户设定的紧急联系人发出远程报警信号。
所述电源模块用于为可穿戴式癫痫检测装置提供工作电源以及低功耗管理服务，所述电源模块输出电压范围3.7V-4.2V，经DC-DC模块转换为3.3V、1.8V和14.5V的多组电压。所述存储模块中，Flash存储器通过I2C接口连接至核心控制模块，用于存储装置设置信息、生理数据等。
所述人机交互模块包括液晶显示器和按键，通过所述液晶显示器显示可穿戴式癫痫检测装置工作状态，按键通过GPIO端口接入核心控制模块，控制液晶显示器开关和电源开关。
所述报警模块采用语音驱动模块，所述语音驱动模块通过PWM端口接入核心控制模块，用于癫痫发作时的语音指示报警。
所述蓝牙通信模块采用CC2540芯片，蓝牙天线使用陶瓷天线，通过SPI与核心控制模块连接。
所述皮电检测模块中，由数模转换器、电极、模拟前端电路组成的交流阻抗测量回路接入核心控制模块的模数转换端口，测量皮电值。所述动作检测模块中，陀螺仪、加速度传感器通过I2C接口与核心控制模块连接，用于测量肢体的姿态角及加速度。所述心率检测模块中，心率传感器通过I2C接口与核心控制模块连接，用于测量用户心率值。
所述核心控制模块采用Cortex-M系列的ARM微控制器。
根据图2所示，本发明还提供一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测方法，包括以下步骤：
步骤1：通过皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块采集原始生理数据，采集原始生理数据具体为：通过低频采集皮电、心率和体温3种缓变信号，通过高频采集动作信号，包括姿态角和加速度信号；
步骤2：对采集到皮电、心率和体温3种缓变信号采用中值滤波法，进行平滑滤波；对采集到动作信号，包括姿态角和加速度信号采用卡尔曼滤波法，去除动作信号的噪声及运动干扰信号；
步骤3：采集正常情况下和癫痫发病情况下的原始生理数据，对两种情况下的数据进行融合，得到时频特征量，所述时频特征量包括峰峰值、平均值、过零点次数、能量和四分位距，将所述时频特征量上传至云服务器；
步骤4：所述云服务器基于支持向量机算法进行机器学习，不断训练优化得到癫痫检测模型，并还原出决策边界函数反馈运算参数数据至可穿戴检测装置；
步骤5：可穿戴检测装置基于决策边界函数及实时检测的特征量进行癫痫的快速检测。
以上所述仅是一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法的优选实施方式，一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统及其检测方法的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于该思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和变化，这些改进和变化也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述系统包括可穿戴式癫痫检测装置、云服务器和手机客户端；
所述可穿戴式癫痫检测装置包括电源模块、存储模块、人机交互模块、报警模块、蓝牙通信模块、核心控制模块、皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块，所述装置实时采集皮电阻抗、肢体动作、心率和体温四种生理信号，并通过蓝牙通信模块上传至手机客户端，所述手机客户端通过WiFi网络或者移动网络连接云服务器，所述云服务器接收四种生理信号数据，并对四种生理信号数据进行处理、分析和统计，并为手机客户端提供动态资源。
2.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：采用皮电阻抗、肢体动作、心率和体温四种生理信号综合判断用户是否癫痫发作，在检测到用户癫痫发作时不仅发出本地报警信号，包括震动和语音提示；还通过蓝牙通信将报警信号上传到智能手机客户端，手机客户端通过短信和电话向用户设定的紧急联系人发出远程报警信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述电源模块用于为可穿戴式癫痫检测装置提供工作电源以及低功耗管理服务，所述电源模块输出电压范围3.7V-4.2V，经DC-DC模块转换为3.3V、1.8V和14.5V的多组电压。
4.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述人机交互模块包括液晶显示器和按键，通过所述液晶显示器显示可穿戴式癫痫检测装置工作状态，按键通过GPIO端口接入核心控制模块，控制液晶显示器开关和电源开关。
5.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述报警模块采用语音驱动模块，所述语音驱动模块通过PWM端口接入核心控制模块，用于癫痫发作时的语音指示报警。
6.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述蓝牙通信模块采用CC2540芯片，蓝牙天线使用陶瓷天线，通过SPI与核心控制模块连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：所述核心控制模块采用Cortex-M系列的ARM微控制器。
8.一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测方法，所述方法基于如权利要求1所述的一种基于多生理信息融合的可穿戴式癫痫检测系统，其特征是：包括以下步骤：
步骤1：通过皮电检测模块、运动检测模块、心率检测模块和体温检测模块采集原始生理数据，采集原始生理数据具体为：通过低频采集皮电、心率和体温3种缓变信号，通过高频采集动作信号，包括姿态角和加速度信号；
步骤2：对采集到皮电、心率和体温3种缓变信号采用中值滤波法，进行平滑滤波；对采集到动作信号，包括姿态角和加速度信号采用卡尔曼滤波法，去除动作信号的噪声及运动干扰信号；
步骤3：采集正常情况下和癫痫发病情况下的原始生理数据，对两种情况下的数据进行融合，得到时频特征量，所述时频特征量包括峰峰值、平均值、过零点次数、能量和四分位距，将所述时频特征量上传至云服务器；
步骤4：所述云服务器基于支持向量机算法进行机器学习，不断训练优化得到癫痫检测模型，并还原出决策边界函数反馈运算参数数据至可穿戴检测装置；
步骤5：可穿戴检测装置基于决策边界函数及实时检测的特征量进行癫痫的快速检测。
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