CN205581901U - 一种基于深度数据的癫痫发作监控系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于深度数据的癫痫发作监控系统，它包括：深度数据采集模块，实时采集癫痫患者动作的深度数据；预分析模块，与深度数据采集模块相连,处理采集的深度数据；识别模块，与预分析模块相连，识别出患者是否癫痫发作；数据存储模块，分别与预分析模块、识别模块相连，存储预分析模块设定的阈值、识别模块中的字典；报警模块，与识别模块相连，发出报警信号；发光模块，与报警模块相连，报警时产生报警光信号；GSM和4G移动通信模块，与报警模块相连，自动发送短信或邮件通知家属；电源模块为系统提供电源。本实用新型能准确及时地监测出癫痫发作时患者四肢颤动，且不易受光照等环境变化的影响，检测速度快，具有较好的鲁棒性。

Description

一种基于深度数据的癫痫发作监控系统

技术领域

本实用新型属于监控技术领域，特别涉及一种基于深度数据的癫痫发作监控系统。

背景技术

癫痫是一种脑功能障碍综合症。据世界卫生组织（WHO）的报告显示，癫痫的患病率在5．0‰～11．2‰，目前全球大约有5000万的癫痫患者。我国的癫痫患病率为7．2‰，目前大约有900万的癫痫患者。癫痫发作具有长期性，反复性，不可预测的特点。癫痫病人一旦发病，如不能及时治疗，就可能导致脑水肿，呼吸循环衰竭甚至死亡等严重后果。大多数的癫痫患者需要长期药物治疗，而长期频繁服药会损害癫痫患者的认知功能或者给其他中枢神经系统带来毒副作用。由于癫痫病发作及其频繁并且不可预测，所以即使患者没有癫痫发作，他们也需要有人在身边陪护，无法独自活动。长期如此给患者及其家属都带来一定程度上的心理压力，极大影响了他们的生活质量。因此有必要设计一种实时检测癫痫发作的系统，以保证及时发现癫痫患者发病，使他们第一时间得到治疗。

目前的癫痫检测主要基于电生理的方法，通过记录和分析脑电信号或心率来判定癫痫的发作和强度，医疗上基于这种方法的监控系统设备复杂并且价格昂贵,不适用于家庭。此外还有一些便携式监控设备，一种是便携式脑电波监护仪,需要固定在患者身上至少一个便携式电子传感装置；一种是穿戴式癫痫检测装置, 需要患者佩戴在头部或腕部以接受患者脑电波数据或心率数据,这些设备需要患者一直携带至少一个信号采集设备或传感装置，在一定程度上对患者自由行动造成一些约束，并且时刻佩戴也可能会影响患者的心情。

实用新型内容

不同于目前依赖电生理信号的癫痫发作监控方法，针对深度图像具有空间颜色无关性，并且根据距离很容易进行区域划分等优点，本实用新型的目的是提供一种基于深度数据的癫痫发作监控系统，用于有效快速地识别癫痫发作，鲁棒性好，患者无需佩戴任何装置、可自由活动，而且成本低廉，在临床上和家庭环境下都很适用。

实现本实用新型目的的具体技术方案是：

一种基于深度数据的癫痫发作监控系统，该系统包括：

深度数据采集模块,用于实时采集癫痫患者动作的深度数据；

预分析模块,与深度数据采集模块相连, 用于根据Jamie Shotton提出的算法提取人体骨架20个关节点；通过阈值判断实时分析癫痫患者此时是否有可能癫痫发作；通过采用光流法追踪空间关节点轨迹，并获得采样点速度集合的特征提取方式，提取出具有描述性的四肢运动特征；结合以人为中心的三维坐标系判断患者的初始状态；

识别模块, 与预分析模块相连，用于处理癫痫患者关节特征点的运动数据，识别出患者是否癫痫发作；

数据存储模块，分别与预分析模块、识别模块相连，用于存储预分析模块设定的阈值、识别模块中的字典和当前时刻患者各关节特征点的运动数据；

报警模块，与识别模块相连，用于患者癫痫发作时发出报警信号；

发光模块，与报警模块相连，用于报警时产生报警光信号；

GSM和4G移动通信模块，与报警模块相连，用于自动发送短信或邮件通知家属；

电源模块，分别与深度数据采集模块、预分析模块、识别模块、数据存储模块、报警模块、发光模块，GSM和4G移动通信模块相连，用于提供电能。

与现有技术相比，本实用新型具有如下的有益效果：

首先，本实用新型提出了一种新的癫痫患者癫痫发作的监测系统，不同于以往电生理法，通过直接判断癫痫患者四肢颤动的异常特征检测癫痫发作，检测迅速，而且易于实现；

其次，无需患者佩戴，在多种深度采集设备安装高度和角度下都能够有效地进行监测，从而大大拓宽了实际应用范围；

再次，本实用新型选取可以代表患者四肢运动的具体关节特征点，减少了计算量，能满足实时监测的需求；

再次，本实用新型提出的癫痫发病检测系统基于深度数据，由于深度图像具有空间颜色无关性，因此不受光照、阴影等因素的影响；

最后，本实用新型在临床上及家庭室内等场景下都能够取得较高的癫痫患者癫痫发作的识别率，具有很高的实际应用价值。

附图说明

图1为本实用新型结构框图；

图2为本实用新型预分析模块结构框图。

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型进行详细描述。

参阅图1，本实用新型包括：深度数据采集模块1、预分析模块2、识别模块3、数据存储模块4、报警模块5、发光模块6、GSM和4G移动通信模块7及电源模块8。

深度数据采集模块1,包括一个Kinect深度相机作为深度传感器，用于实时采集癫痫患者动作的深度数据；

预分析模块2，通过USB接口与深度数据采集模块1连接，可采用DSP（（Digital Signal Processor，数字信号处理器））或微处理器实现，本实施例选用DSP。参阅图2，预分析模块2具体包括：关节点提取模块21，用于根据Jamie Shotton提出的深度图像空间关节点提取方法，人体骨架的20个空间关节点，选取其中左手肘、左手腕、左手、右手肘、右手腕、右手、左膝、左脚踝、左脚、右膝、右脚踝、右脚12个空间关节点作为四肢运动的表征；癫痫发作预判断模块22，用于计算12个空间关节点合加速度，并通过阈值判断实时分析癫痫患者此时是否有可能癫痫发作；初始状态判别模块23，通过对比以人为中心的三维坐标系和以深度数据采集装置为原点的三维坐标系，判断患者的初始状态是站立还是躺下；特征提取模块24，采用光流法对12个空间关节点轨迹追踪，并获得用12个空间关节点轨迹上的5个采样点的瞬时速度组成的集合表示的特征向量，从而得到具有描述性的四肢运动特征。

识别模块3, 与所述预分析模块2相连，采用DSP实现，用于实现癫痫发作识别的算法。

数据存储模块4，分别与所述预分析模块2、识别模块3相连，采用高速非易失性存储器，如双倍速率同步动态随机存储器加固态硬盘组合方式，或者直接采用非易失性铁电存储器，本实施例采用成本较低的高速铁存储器实现。用于提供预分析模块设定的阈值范围和识别模块中的字典，并采用滑动时间窗口的形式储存当前时刻患者各关节特征点的运动数据，随时间窗口移动，更新各关节特征点轨迹，重新采样并计算特征值，同时更新存储模块中的数据。

报警模块5，包括一个扬声器，与识别模块3相连，用于识别出患者癫痫发作时发出报警声音；

发光模块6，包括至少一个LED灯，与报警模块5相连，用于报警时闪烁报警光信号。

GSM (Global System for Mobile Communication, 全球移动通信系统)和4G（第四代移动通信技术）移动通信模块7，与报警模块5相连，该模块中预存有紧急求助手机号与邮箱号，可自动发送短信，邮件通知家属。

电源模块8分别与深度数据采集模块1、预分析模块2、识别模块3、数据存储模块4、报警模块5、发光模块6、GSM和4G移动通信模块7相连，负责给系统供电，采用220V AC-DC开关电源转换器将220V电压转为12V直流电压，再将12V电压由开关电源DC-DC转换器转为5V,3.3V,1.8V。

Claims (1)

1.一种基于深度数据的癫痫发作监控系统，其特征在于该系统包括：

深度数据采集模块,用于实时采集癫痫患者动作的深度数据；

预分析模块,与深度数据采集模块相连,用于处理采集的深度数据,并通过阈值判断实时分析癫痫患者是否可能癫痫发作；

识别模块, 与预分析模块相连，用于处理癫痫患者关节特征点的运动数据，识别出患者是否癫痫发作；

数据存储模块，分别与预分析模块、识别模块相连，用于存储预分析模块设定的阈值、识别模块中的字典和当前时刻患者各关节特征点的运动数据；

报警模块，与识别模块相连，用于患者癫痫发作时发出报警信号；

发光模块，与报警模块相连，用于报警时产生报警光信号；

GSM和4G移动通信模块，与报警模块相连，用于自动发送短信或邮件通知家属；

电源模块，分别与深度数据采集模块、预分析模块、识别模块、数据存储模块、报警模块、发光模块，GSM和4G移动通信模块相连，用于提供电能。