CN117481621B - 一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端 - Google Patents
一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于生命体征监测技术领域，公开了一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端，能够实现呼吸、心率、体温、动作模态生命体征信息的采集与分析，预防褥疮、静脉血栓等病后康复期的常见“病床病”，对患有睡眠呼吸暂停综合征以及帕金森等等问题的病人实现更精确的观测；可实时获取并分析用户数据，具有对突发安全事故的及时预警作用。本发明通过将多功能柔性传感器件功能模块化集成到智能床装备上，构造具有多原理协同感知功能的一种无感化智能生命体征监测装备，柔性传感器全装备布置，具有高分辨率、无感化、高精密测量的特点，为患者提供精确且长期有效的健康监测，可应用于多种医疗、康养居家等多种场景。
Description
技术领域
本发明属于生命体征监测技术领域，尤其涉及一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端。
背景技术
目前，我国大部分医院的病人数据采集及信息处理系统发展趋于完善，医院内传统病床的结构及功能在不断推陈出新，更加关注患者舒适度、快速康复和减轻护理工作者的工作量。传统的监测手段缺乏对病人的数据获取能力和监护能力，无法实现对病人突发安全事故的及时预警。通过其他医疗仪器(监护仪)对病人的生理数据获取，大大增加了病人卧床时间，给病人带来焦虑感和恐慌感，降低病人生理数据的真实性，影响医护临床决策的准确率。在病人康复过程中，长期实时地监控病人呼吸、心率、体温、动作模态等具有重大意义。
中国专利CN200610087016公开了监测睡眠状态和呼吸障碍事件的传感装置，采用压力传感器来监测人体胸部及下肢部位位于床垫上的压力变化，这种方式可粗略测量人体心脏对应位置的状态，但是较易出现误判等情况。
中国专利CN201610228364公开了便携式睡眠监测设备及其监测方法，通过信号采集模块采集人体处于睡眠状态下的胸阻抗特征信号、心率、鼾声、体动等。通过将测量电极与监测部位的体表皮肤接触或将鼻气流传感器插入鼻部来获取数据，虽然可以获得大量精确生理信号，但是对于用户的睡眠造成了干扰，束缚感强。
中国专利CN202110699271公开了床垫式多次参数记录系统，通过压阻薄膜传感器和压电与压阻复合薄膜传感器来获取人体生命体征信号，优势在于结合压电和压阻薄膜并合理布局，用于监测人体心率及呼吸率信号，确保信号的灵敏度和准确性。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)通过有线及接触式的医疗仪器获取病人生命体征数据，设备连接复杂，普通用户难以自行操作，在居家康养等环境中不便于人们使用；复杂的连线与对人体的直接接触会侵入用户最真实的生理状态，以至于带来焦虑感和恐慌感，降低生命体征数据的真实性，从而在一定程度上会影响医护临床决策。同时接触式获取数据的方式，在与皮肤长时间接触或挤压容易造成不适或引发其他疾病。
(2)现有的无感化睡眠监测设备多采用压电的方式监测心率、呼吸，依赖于单一模态的数据分析，这会造成监测结果准确率且较低较易出现误判等情况，难以确保信号的灵敏度准确性。
(3)现有的部分生命体征监测方法功能分散，功能集成化程度低，部分装备缺乏对病人的数据进行实时获取并分析的能力和监护能力，部分装备无法实现对病人突发安全事故的及时预警。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端。
本发明是这样实现的，一种无感化智能生命体征监测系统，无感化智能生命体征监测装备包括：多功能柔性传感器阵列，包括心率传感器、呼吸传感器、体温传感器、动作模态传感器。不同功能柔性传感器采用不同原理，多模态数据同时采集并传输，彼此之间互不干扰；多功能柔性传感器阵列布置在装备上，与人体间接接触，另一端与装备微控制处理器相连，把数据传输至装备微控制处理器上；
微控制处理器，包括信号检测、传输、处理功能；将不同功能柔性传感器采集到的数据进行检测、传输及初步处理，一端与柔性传感器连接，一端与上位机连接；
上位机及终端设备，将微控制处理器传输得到的数据进行进一步处理，提取生命体征信号并可视化。
进一步，多功能柔性传感器阵列集成于装备表面，采集体温生理信息要求体温传感器更贴近人体，采集心率及呼吸要求传感器避免发生松动，多功能集成要求自上而下的位置关系为体温传感器、动作模态传感器、心率及呼吸传感器，不同功能传感器以阵列形式固定在装备上。
进一步，所述多功能柔性传感器阵列用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的生命体征信号；
心率传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的心率信号，采用多个压电薄膜或多跟压电纤维传感器实现心率信号采集；
呼吸传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的呼吸信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现呼吸信号采集；
压电薄膜或压电纤维通过压电效应，将力信号转换为相应的电信号进行输出，可测量动态力。在测量心率、呼吸信号时，需要保持压电传感器的相对固定，为了不影响动作模态传感器及体温传感器的测量精度，当其置于装备最底层的空间位置时测量效果最佳；
体温传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的体温信号，采用多个医用热电偶或多根温敏纤维传感器实现体温信号采集；
体温传感器需要直接测量温度，医用热电偶通过把温度信号转换成热电动势信号，通过电气仪表转换成被测物体的温度，温敏纤维通过将温度信号转化为电阻信号，通过电路转换为电信号输出，为了其采集温度信号的准确性，排除心率、呼吸、动作模态传感器产生的影响，当其置于装备最顶层的空间位置时测量效果最佳；
动作模态传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的动作模态信号，采用多个压阻薄膜或多根压阻纤维传感器实现动作模态信号采集；
压阻薄膜或压阻纤维通过压阻效应，将力信号转换为相应的电阻信号，通过电路转换为电信号输出，可测量静态力，其布置较为灵活，在装备不同空间位置均可实现功能，当其置于装备中间层的空间位置时不仅可以实现动作模态信号采集功能，同时可以降低温度对心率、呼吸传感器的影响，测量效果最佳。
进一步，心率传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置，心率传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上。
进一步，呼吸传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置、腹部或腹部附近的位置，呼吸传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上。
进一步，心率、呼吸传感器采用压电原理，压电常数是压电体把机械能转变为电能或把电能转变为机械能的转换系数，反映压电材料弹性(机械)性能与介电性能之间的耦合关系。其中压应变电常数d33是表征压电材料性能的最常用的重要参数之一，一般材料的压电常数越高，压电性能越好。下标中的第一个数字指的是电场方向，第二个数字指的是应力或应变的方向，“33”表示极化方向与测量时的施力方向相同。当心率、呼吸传感器压电应变常数不低于-30×10-12库/牛时，电信号输出较为稳定，心率及呼吸测试结果与真实结果有较好吻合。
进一步，体温传感器至少通过10个及以上的柔性传感器件，体温传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，热电偶以分布式的接线方式固定于装备上，温敏纤维以平行排列的方式形成温度传感点固定于装备上。
进一步，体温传感器直接测量人体温度，要求传感器测温范围广，响应速度快，灵敏度高，当温度感知精度不低于0.1摄氏度，热敏响应时间不超过5秒时，可达到医学精度要求；增加传感器密度布置，利用多点数据补充相互印证，增强体温数据可靠性，当传感点密度不低于1000个/平方米时，体温测试结果与真实结果有较好吻合。
进一步，动作模态传感器至少通过10个及以上的柔性传感器件，动作模态传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，压阻薄膜以分布式的接线方式固定于装备上，压阻纤维以纵横交错的方式形成交叉传感点固定于装备上。
进一步，动作模态传感器采用压阻效应，当力分布在装备上，增加传感器密度布置，利用多点数据补充相互印证，可达到去除坏点，增强动作模态数据可靠性，提高判断准确性，当传感点密度不低于5000个/平方米时，动作模态测试结果与真实结果有较好吻合。
进一步，人体的物理信号通过柔性传感器转化为电信号，经过微控制处理器，电信号通过滤波、方法、模数转换等处理转变为数字信号，通过数据传输及处理模块最终到达上位机。
进一步，心率和呼吸信号频率较高，为了保持数据的真实性，不可低于20赫兹，体温的测量需要建立热平衡，人的动作速率较慢，可降低数据采集速率，但不低于3赫兹，减少大量数据带来的储存及处理上的难题。
进一步，上位机及终端设备包括手机、平板和电脑在内的移动终端；上位机对心率信号进行信号处理。处理方式包括但不限于傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换等获得心率及呼吸信号，心率设置阈值范围40-150次/分，呼吸设置阈值范围5-40次/分，通过终端实现可视化；对体温信号进行采集卡读取，通过终端实现可视化；对动作模态数据进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，通过终端实现可视化。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的无感化智能生命体征监测系统的无感化智能生命体征监测方法，无感化智能生命体征监测方法包括以下步骤：
步骤一，通过多功能柔性传感阵列采集人体处于无感化智能生命体征监测装备时的生命体征信号；柔性传感器捕捉到人体生命体征信号后，将物理信号转化为电信号输送至微控制处理器；
步骤二，微控制处理器在检测到电信号后，通过滤波、放大、模数转换等处理，将电信号转化成数字信号，并传输给上位机；
步骤三，上位机利用傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换等对心率及呼吸信号进行处理，对体温信号进行数据卡采集读取，对动作模态信号进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，最终经由有线或无线的传输方式将处理好的数据传输至终端设备进行可视化。
本发明的另一目的在于提供一种计算机系统，所述计算机系统包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的无感化智能生命体征监测方法的步骤。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述的无感化智能生命体征监测方法的步骤。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的无感化智能生命体征监测装备。
结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
第一，本发明提供的采用多功能柔性传感器阵列协同作用的一种无感化智能生命体征监测装备，能够实现呼吸、心率、体温、动作模态生命体征信息的采集与分析，能够预防褥疮、静脉血栓等病后康复期的常见“病床病”，对患有睡眠呼吸暂停综合征以及帕金森等等问题的病人实现更精确的观测。系统可实时获取并分析用户数据，具有对突发安全事故的及时预警作用。
第二，本发明通过将多功能柔性传感器件功能模块化集成到智能床装备上，构造具有多原理协同感知功能的一种无感化智能生命体征监测装备，柔性传感器全装备布置，具有高分辨率、无感化的特点，具有高精密测量特点，为患者提供精确且长期有效的健康监测，可应用于多种医疗、康养居家等多种场景。
第三，本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
(1)通过有线及接触式的医疗仪器获取病人生命体征数据，设备连接复杂，普通用户难以自行操作，在居家康养等环境中不便于人们使用；复杂的连线与对人体的直接接触会侵入用户最真实的生理状态，以至于带来焦虑感和恐慌感，降低生命体征数据的真实性，从而在一定程度上会影响医护临床决策。同时接触式获取数据的方式，在与皮肤长时间接触或挤压容易造成不适或引发其他疾病。本发明采用柔性传感器，将传感器布置在装备内部，可以实现无感化测量人体生命体征数据，用户在使用时操作方便，监测生命体征型号时状态不会受传感器影响，状态更为放松且无不适感。
(2)现有的无感化睡眠监测设备多采用压电的方式监测心率、呼吸，依赖于单一模态的数据分析，这会造成监测结果准确率且较低较易出现误判等情况，难以确保信号的灵敏度准确性。本发明采用多原理多形式柔性传感器，不同原理及功能的柔性传感器通过布置设计，使得数据之间相互不会产生干扰。多模态的数据采集与分析可以从不同维度判断人体生命体征状态，使分析结果更为准确、可信。
(3)现有的部分生命体征监测方法功能分散，功能集成化程度低，部分装备缺乏对病人的数据进行实时获取并分析的能力和监护能力，部分装备无法实现对病人突发安全事故的及时预警。本发明可集合呼吸、心率、体温、动作模态等生命体征的功能集成，可以实时获取并分析病人的数据，可以外挂报警设备对用户突发安全事故的及时预警功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述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的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测方法流程图；
图2是本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备功能模块分布图；
图3是本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备心率及呼吸率功能示意图；
图4是本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备动作模态功能示意图；
图5是本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备测温功能示意图；
图6是本发明实施例提供的心率及呼吸信号处理流程图；
图7是本发明实施例提供的活动状态的监测流程图；
图8是本发明实施例提供的傅里叶变换方案一流程图；
图9是本发明实施例提供的傅里叶变换方案二流程图；
图中：1、装备基底；2、体温传感器；3动作模态传感器；4、心率及呼吸传感器。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无感化智能生命体征监测装备、方法、介质、系统及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测方法包括以下步骤：
S101，通过多功能柔性传感阵列采集人体处于无感化智能生命体征监测装备时的生命体征信号；柔性传感器捕捉到人体生命体征信号后，将物理信号转化为电信号输送至微控制处理器；
S102，微控制处理器在检测到电信号后，通过滤波、放大、模数转换等处理，将电信号转化成数字信号，并传输给上位机；
S103，上位机利用傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换等对心率及呼吸信号进行处理，对体温信号进行数据卡采集读取，对动作模态信号进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，最终经由有线或无线的传输方式将处理好的数据传输至终端设备进行可视化。
如图6所示，其中，对于心率及呼吸信号处理时，根据多通道原始信号，对活动进行监测，判断在装备上/离开装备状态，再进行心率、呼吸率计算及波形恢复和可视化。
根据心跳频率和呼吸频率所在区间，即呼吸频率(单位：Hz)为[0.2,0.8]和心跳频率(单位：Hz)为[0.8,2]，设定采样率为20Hz，在零初始条件下，经过呼吸和心跳频率范围滤波可以分别得到心跳和呼吸信号输出序列，从而实现对心跳和呼吸信号分离。根据无限脉冲响应(infinite impulse response,IIR)带通滤波器分离出来的呼吸和心跳信号，并选取呼吸频率和心跳频率所在的频率区间上幅度最大的频率作为呼吸和心跳信号的频率，再将该频率乘以60，即可得到人体每分钟的呼吸频率和心跳频率。
如图7所示，其中，对活动状态的监测，对多通道原始信号进行采集，由傅里叶变换得到信号的频谱，计算正常呼吸频率幅值和，进而计算正常呼吸频率信任度占比，根据信任度判断活动状态是否在装备上。
如图8、图9所示，完成傅里叶变换后，方案一，采用最高呼吸率方案，计算各通道信号呼吸占比，取占比最大的呼吸信号，再进行带通滤波；方案二，采用融合计算方案，当呼吸信号占比大于设置阈值，进行无效数据删除，否则进行带通滤波，计算多通道呼吸率，由呼吸率乘信号比，计算融合呼吸率。根据数据处理结果进行择优方案选取。
如图2所示，本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备，包括装备基底1，多功能柔性传感器阵列，包括体温传感器2、动作模态传感器3、心率及呼吸传感器4。不同功能柔性传感器采用不同原理，多模态数据同时采集并传输，彼此之间互不干扰；多功能柔性传感器阵列布置在装备上，与人体间接接触，另一端与装备微控制处理器相连，把数据传输至装备微控制处理器上；微控制处理器，包括信号检测、传输、处理功能；将不同功能柔性传感器采集到的数据进行检测、传输及初步处理，一端与柔性传感器连接，一端与上位机连接；上位机及终端设备，将微控制处理器传输得到的数据进行进一步处理，提取生命体征信号并可视化。
其中，多功能柔性传感器阵列集成于装备表面，采集体温生理信息要求体温传感器更贴近人体，采集心率及呼吸要求传感器避免发生松动，多功能集成要求自上而下的位置关系为体温传感器、动作模态传感器、心率及呼吸传感器，不同功能传感器以阵列形式固定在装备上。
其中，心率传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的心率信号，采用多个压电薄膜或多跟压电纤维传感器实现心率信号采集；呼吸传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的呼吸信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现呼吸信号采集；体温传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的体温信号，采用多个医用热电偶或多根温敏纤维传感器实现体温信号采集；动作模态传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的动作模态信号，采用多个压阻薄膜或多根压阻纤维传感器实现动作模态信号采集。
如图3所示，心率传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置，心率传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上。
如图3所示，呼吸传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置、腹部或腹部附近的位置，呼吸传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上。
如图4所示，体温传感器至少通过10个及以上的柔性传感器件，体温传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，热电偶以分布式的接线方式固定于装备上，温敏纤维以平行排列的方式形成温度传感点固定于装备上。
如图5所示，动作模态传感器至少通过1000个及以上的柔性传感器件，动作模态传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，压阻薄膜以分布式的接线方式固定于装备上，压阻纤维以纵横交错的方式形成交叉传感点固定于装备上。
其中，人体的物理信号通过柔性传感器转化为电信号，经过微控制处理器，电信号通过滤波、方法、模数转换等处理转变为数字信号，通过数据传输及处理模块最终到达上位机；心率及呼吸信号采集速率不小于10赫兹，体温及动作模态信号采集速率不小于3赫兹。
其中，上位机及终端设备包括手机、平板和电脑在内的移动终端；上位机对心率信号进行信号处理。处理方式包括但不限于傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换等获得心率及呼吸信号，心率设置阈值范围40-150次/分，呼吸设置阈值范围5-40次/分，通过终端实现可视化；对体温信号进行采集卡读取，通过终端实现可视化；对动作模态数据进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，通过终端实现可视化。
作为优选实施例，本发明实施例提供的无感化智能生命体征监测装备包括：
心率传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的心率信号，采用多个压电薄膜或多跟压电纤维传感器实现心率信号采集；呼吸传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的呼吸信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现呼吸信号采集；
呼吸传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的呼吸信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现呼吸信号采集；压电薄膜或压电纤维通过压电效应，将力信号转换为相应的电信号进行输出，可测量动态力；在测量心率、呼吸信号时，需要保持压电传感器的相对固定；
体温传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的体温信号，采用多个医用热电偶或多根温敏纤维传感器实现体温信号采集；体温传感器需要直接测量温度，医用热电偶通过把温度信号转换成热电动势信号，通过电气仪表转换成被测物体的温度，温敏纤维通过将温度信号转化为电阻信号，通过电路转换为电信号输出；
动作模态传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的动作模态信号，采用多个压阻薄膜或多根压阻纤维传感器实现动作模态信号采集；压阻薄膜或压阻纤维通过压阻效应，将力信号转换为相应的电阻信号，通过电路转换为电信号输出，可测量静态力，其布置较为灵活，在装备不同空间位置均可实现功能，置于装备中间层的空间位置时，不仅可以实现动作模态信号采集功能，同时可以降低温度对心率、呼吸传感器的影响。
实施例1-6(不同位置排列)
实施例1：无感化智能生命体征监测装备采用压电纤维采集心率信号、压电纤维采集呼吸信号、温敏纤维采集体温信号、压阻纤维采集动作模态信号。装备基底型号长宽为2m×1m。
各类柔性传感器设置在装备基底上，心率传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为6根，间距为2cm；呼吸传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为6根，间距为2cm；体温传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器数量采用纵横交错的方式形成传感点的个数为8192个，横向传感点之间的距离为1.5cm，纵向传感点之间的距离为1.5cm；动作模态传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器采用纵横交错的方式形成传感点的个数为18432个，横向传感点之间的距离为1cm，纵向传感点之间的距离为1cm。柔性传感器布置的位置自上而下为体温传感器、动作模态传感器、心率及呼吸柔性传感器。
实施例2：多功能柔性传感器阵列同实施例1，柔性传感器布置的位置自上而下为体温传感器、心率及呼吸柔性传感器、动作模态传感器。
实施例3：多功能柔性传感器阵列同实施例1，柔性传感器布置的位置自上而下为心率及呼吸柔性传感器、体温传感器、动作模态传感器。
实施例4：多功能柔性传感器阵列同实施例1，柔性传感器布置的位置自上而下为心率及呼吸柔性传感器、动作模态传感器、体温传感器。
实施例5：多功能柔性传感器阵列同实施例1，柔性传感器布置的位置自上而下为动作模态传感器、体温传感器、心率及呼吸柔性传感器。
实施例6：多功能柔性传感器阵列同实施例1，柔性传感器布置的位置自上而下为动作模态传感器、心率及呼吸柔性传感器、体温传感器。
实施例7-9(呼吸率、心率阵列布置及性能参数要求)
实施例7：无感化智能生命体征监测装备采用压电纤维采集心率信号、压电纤维采集呼吸信号，心率传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为6根，间距为2cm；呼吸传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为6根，间距为2cm，心率及呼吸纤维传感器压电应变常量d33为30×10-12库/牛。
实施例8：无感化智能生命体征监测装备采用压电纤维采集心率信号、压电纤维采集呼吸信号，心率传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为3根，间距为4cm；呼吸传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为3根，间距为4cm，心率及呼吸纤维传感器压电应变常量d33为30×10-12库/牛。
实施例9：无感化智能生命体征监测装备采用压电纤维采集心率信号、压电纤维采集呼吸信号，心率传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为3根，间距为4cm；呼吸传感器布置于胸部及胸部附近的位置，采用分布式的方式连接，柔性传感器数量为3根，间距为4cm，心率及呼吸纤维传感器压电应变常量d33为20×10-12库/牛。
实施例10-12(体温阵列布置及性能参数要求)
实施例10：无感化智能生命体征监测装备采用温敏纤维采集体温信号。体温传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器数量采用纵横交错的方式形成传感点的个数为8192个，横向传感点之间的距离为1.5cm，纵向传感点之间的距离为1.5cm。
实施例11：无感化智能生命体征监测装备采用温敏纤维采集体温信号。体温传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器数量采用纵横交错的方式形成传感点的个数为2048个，横向传感点之间的距离为2.5cm，纵向传感点之间的距离为2.5cm。
实施例12：无感化智能生命体征监测装备采用温敏纤维采集体温信号。体温传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器数量采用纵横交错的方式形成传感点的个数为1024个，横向传感点之间的距离为2.5cm，纵向传感点之间的距离为5cm。
实施例13-15(动作模态阵列布置及性能参数要求)
实施例13：无感化智能生命体征监测装备采用压阻纤维采集动作模态信号。动作模态传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器采用纵横交错的方式形成传感点的个数为18432个，横向传感点之间的距离为1cm，纵向传感点之间的距离为1cm。
实施例14：无感化智能生命体征监测装备采用压阻纤维采集动作模态信号。动作模态传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器采用纵横交错的方式形成传感点的个数为8192个，横向传感点之间的距离为1.5cm，纵向传感点之间的距离为1.5cm。
实施例15：无感化智能生命体征监测装备采用压阻纤维采集动作模态信号。动作模态传感器采用阵列式的方式固定在装备上，纤维传感器采用纵横交错的方式形成传感点的个数为2048个，横向传感点之间的距离为2.5cm，纵向传感点之间的距离为2.5cm。
将心率及呼吸传感器采集与分析结果与心电监护仪测试示数进行对比；
经过一段时间达到热平衡后，将体温传感器的采集与分析结果与监护仪中的体温探针(监护仪体温监测一般采用负温度系数的热敏电阻作为温度传感器)测量示数进行对比；
将动作模态传感器采集与分析的结果与用户真实受力感受进行对比。
对实施例1-6进行分析，实施例1测试结果与真是结果最为接近。体温传感器需要直接测量温度，温敏纤维通过将温度信号转化为电阻信号，通过电路转换为电信号输出，为了其采集温度信号的准确性，排除心率、呼吸、动作模态传感器产生的影响，当其置于装备最顶层的空间位置时测量效果最佳；压电纤维通过压电效应，将力信号转换为相应的电信号进行输出，可测量动态力。在测量心率、呼吸信号时，需要保持压电传感器的相对固定，为了不影响动作模态传感器及体温传感器的测量精度，当其置于装备最底层的空间位置时测量效果最佳；压阻纤维通过压阻效应，将力信号转换为相应的电阻信号，通过电路转换为电信号输出，可测量静态力，其布置较为灵活，在装备不同空间位置均可实现功能，当其置于装备中间层的空间位置时不仅可以实现动作模态信号采集功能，同时可以降低温度对心率、呼吸传感器的影响，测量效果最佳；
对实施例7-9进行分析，实施例7心率及呼吸测试结果与真实结果有较好吻合。心率、呼吸传感器分布间距较密、且传感器布置较多时，可形成数据冗余，增加测试结果的可靠性，对用户在装备上/离开装备状态具有较好的分别。心率、呼吸传感器采用压电原理，压电常数是压电体把机械能转变为电能或把电能转变为机械能的转换系数，反映压电材料弹性(机械)性能与介电性能之间的耦合关系。其中压应变电常数d33是表征压电材料性能的最常用的重要参数之一，一般材料的压电常数越高，压电性能越好。下标中的第一个数字指的是电场方向，第二个数字指的是应力或应变的方向，“33”表示极化方向与测量时的施力方向相同。当心率、呼吸传感器压电应变常数为-30×10-12库/牛时，电信号输出较为稳定，心率及呼吸测试结果与真实结果有较好吻合。
对实施例10-12进行分析，实施例10体温测试结果与真实结果有较好吻合。体温传感器直接测量人体温度，要求传感器测温范围广，响应速度快，灵敏度高，当温度感知精度不低于0.1摄氏度，热敏响应时间不超过5秒时，可达到医学精度要求；增加传感器密度布置，利用多点数据补充相互印证，增强体温数据可靠性，当传感点密度不低于1000个/平方米时，体温测试结果与真实结果有较好吻合。
对实施例13-15进行分析，实施例13动作模态测试结果与真实情况有较好吻合。动作模态传感器采用压阻效应，当力分布在装备上，增加传感器密度布置，利用多点数据补充相互印证，可达到去除坏点，增强动作模态数据可靠性，提高判断准确性，当传感点密度不低于5000个/平方米时，动作模态测试结果与真实结果有较好吻合。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种无感化智能生命体征监测装备，其特征在于，包括：
多功能柔性传感器阵列，包括心率传感器、呼吸传感器、体温传感器、动作模态传感器；不同功能柔性传感器采用不同原理，多模态数据同时采集并传输，彼此之间互不干扰；多功能柔性传感器阵列布置在装备上，与人体间接接触，另一端与装备微控制处理器相连，把数据传输至装备微控制处理器上；
微控制处理器，包括信号检测、传输、处理功能；将不同功能柔性传感器采集到的数据进行检测、传输及初步处理，一端与柔性传感器连接，一端与上位机连接；
上位机及终端设备，将微控制处理器传输得到的数据进行进一步处理，提取生命体征信号并可视化；
多功能柔性传感器阵列集成于装备表面，采集体温生理信息要求体温传感器更贴近人体，采集心率及呼吸要求传感器避免发生松动，多功能集成要求自上而下的位置关系为体温传感器、动作模态传感器、心率及呼吸传感器，不同功能传感器以阵列形式固定在装备上；
多功能柔性传感器阵列用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的生命体征信号；
心率传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的心率信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现心率信号采集；呼吸传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的呼吸信号，采用多个压电薄膜或多根压电纤维传感器实现呼吸信号采集；压电薄膜或压电纤维通过压电效应，将力信号转换为相应的电信号进行输出，可测量动态力；在测量心率、呼吸信号时，需要保持压电传感器的相对固定；
体温传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的体温信号，采用多个医用热电偶或多根温敏纤维传感器实现体温信号采集；体温传感器需要直接测量温度，医用热电偶通过把温度信号转换成热电动势信号，通过电气仪表转换成被测物体的温度，温敏纤维通过将温度信号转化为电阻信号，通过电路转换为电信号输出；
动作模态传感器，用于采集人体处于无感化智能生命体征监测装备上时的动作模态信号，采用多个压阻薄膜或多根压阻纤维传感器实现动作模态信号采集；压阻薄膜或压阻纤维通过压阻效应，将力信号转换为相应的电阻信号，通过电路转换为电信号输出，可测量静态力，其布置较为灵活，在装备不同空间位置均可实现功能，置于装备中间层的空间位置时，不仅可以实现动作模态信号采集功能，同时可以降低温度对心率、呼吸传感器的影响；
心率传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置，心率传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上；
呼吸传感器至少通过1个及以上的柔性传感器件置于人体胸部或胸部附近的位置、腹部或腹部附近的位置，呼吸传感器通过平行排列形成阵列，间距为2-8厘米，以适应不同人体的数据采集，形成数据冗余，增加数据可靠性，传感器以分布式的接线方式固定于装备上；
体温传感器至少通过10个及以上的柔性传感器件，体温传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，热电偶以分布式的接线方式固定于装备上，温敏纤维以平行排列的方式形成温度传感点固定于装备上；
动作模态传感器至少通过1000个及以上的柔性传感器件，动作模态传感器通过横纵排列形成阵列，间距为1-10厘米，全装备分布，压阻薄膜以分布式的接线方式固定于装备上，压阻纤维以纵横交错的方式形成交叉传感点固定于装备上。
2.如权利要求1所述的无感化智能生命体征监测装备，其特征在于，人体的物理信号通过柔性传感器转化为电信号，经过微控制处理器，电信号通过滤波方法、模数转换处理转变为数字信号，通过数据传输及处理模块最终到达上位机。
3.如权利要求1所述的无感化智能生命体征监测装备，其特征在于，上位机及终端设备包括手机、平板和电脑在内的移动终端；上位机对心率信号进行信号处理；处理方式包括傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换获得心率及呼吸信号，心率设置阈值范围40-150次/分，呼吸设置阈值范围5-40次/分，通过终端实现可视化；对体温信号进行采集卡读取，通过终端实现可视化；对动作模态数据进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，通过终端实现可视化。
4.一种应用如权利要求1～3任意一项所述的无感化智能生命体征监测装备的无感化智能生命体征监测方法，其特征在于，无感化智能生命体征监测方法包括以下步骤：
步骤一，通过多功能柔性传感阵列采集人体处于无感化智能生命体征监测装备时的生命体征信号；柔性传感器捕捉到人体生命体征信号后，将物理信号转化为电信号输送至微控制处理器；
步骤二，微控制处理器在检测到电信号后，通过滤波、放大、模数转换处理，将电信号转化成数字信号，并传输给上位机；
步骤三，上位机利用傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、希尔伯特黄变换对心率及呼吸信号进行处理，对体温信号进行数据卡采集读取，对动作模态信号进行设置超参，归一化、深度神经网络学习，最终经由有线或无线的传输方式将处理好的数据传输至终端设备进行可视化。
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Legal Events
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| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Tao Guangming Inventor after: Zhou Ning Inventor after: Hou Chong Inventor after: Li Pan Inventor after: Hu Jiayu Inventor before: Tao Guangming Inventor before: Zhang Dingyu Inventor before: Zhou Ning Inventor before: Hou Chong Inventor before: Li Pan Inventor before: Hu Jiayu |
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| GR01 | Patent grant | ||
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