【摘 要】
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现今我国高血压病的患病率呈逐年上升态势,高血压病的患病人群呈年轻化趋势,我国高血压病防治问题形势严峻。高血压前期是介于健康血压和高血压病之间的一个过渡状态,目前我
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现今我国高血压病的患病率呈逐年上升态势,高血压病的患病人群呈年轻化趋势,我国高血压病防治问题形势严峻。高血压前期是介于健康血压和高血压病之间的一个过渡状态,目前我国高血压前期人群基数众多。医疗资源不足和患者缺乏对自身血压的关注,是众多高血压前期人群发展成为高血压病患者的重要原因。针对上述问题,开发出一套用于高血压前期的无创检测系统有着十分重要的意义。本文首先对本系统所需的生物医学理论进行了研究,给出了本系统生理参数采集所用的方法。通过深度学习理论的学习,提出了基于深度信念网络的高血压前期患病风险性预测模型。然后结合Qt开发、Web开发、Android开发、数据库、云计算等技术的应用,设计并实现了本高血压前期无创检测分析系统。本文从无创检测设备、服务器平台、用户Android客户端这三个方面对本高血压前期无创检测系统进行了介绍。无创检测设备硬件层通过Exynos 4412开发平台和各类生理信号采集模块构成,软件层采用Linux系统和Qt开发环境。无创检测设备对测量者的脉搏波、心电、心音、血氧饱和度等生理信号进行同步检测,并通过自定的通信协议将测量结果实时发送至服务器平台。服务器平台通过“Struts+Spring+Hibernate+My SQL”框架实现,通过用户模块、设备管理模块、数据管理模块、数据分析查询等模块的设计,很好地实现了平台对本地无创检测设备及其数据的管理。此外,服务器平台还通过MQTT协议实现了本系统的消息推送功能。最后设计并实现了本系统的Android客户端,Android客户端可以增强用户参与感,在使用中培养用户的自我保健意识。通过对用户注册登录、信息管理、信息查询、消息推送等功能的设计,进一步完善并提高了本系统对使用者的用户体验。本系统初步实现了对用户心血管相关生理参数的无创采集、检测设备与服务器平台的数据传输与存储、高血压前期患病风险性预测、Android应用等功能需求,具备集成化、智能化的特点。本系统因为功能完善、易于使用和部署,在高血压病的早期预防和促使医疗成本降低方面有着非常重要的意义。
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