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最新研究表明心率变异性(HRV,Heart Rate Variability)能评估人体神经、体液因素对心脏窦房结调节功能的能力,也可反映人自主神经系统中交感神经活性与迷走神经活性及其相关平衡协调的内在联系,通过心率变异性可以确诊与心血管相关的疾病(如血管斑块、心肌梗塞)。本论文的设计采用可穿戴式的方式,能连续检测心率变异性来预防疾病的突发。该方法采用光电容积脉搏波传感器获取人体手指端脉搏波生理信号;通过二阶贝赛尔低通、高通滤波器对脉搏波信号进行初步的滤波处理;采用超低功耗430内核的微处理器MSP430FG437及12位模数转器(ADC,Analog to Digital Converter)对模拟脉搏波信号进行采样和模数转换。在IAR环境下,MSP430FG437微处理器移植多任务实时嵌入式操作系统μC/OS-II,可在常数时间内实现ADC采样、串口通信等多任务操作。采用最先进的低功耗蓝牙(BLE,Bluetooth Low Energy)无线通信技术,以实现把MSP430FG437得到的脉搏波数据传输到个人电脑机平台(PC,Personal Computer)和智能手机。采用符合QI标准的无线充电技术,设计便于可充电纽扣电池(LIR2032)的无线充电电路。PC平台得到光电容积脉搏波(PPG,Photoplethysmography)数据后,使用MATLAB进行算法的前期分析与研究;且进一步将研究好的算法移植到智能手机进行实际应用;心率变异性分析主要采用的算法是Hilbert-Huang变换,其包括经验模式分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)和Hilbert变换(HT,Hilbert)两部分组成。使用IMF2,IMF3,IMF4对信号进行重构得到滤波后的新信号,通过求新信号的二阶导数,获取到极大值点。得到波峰后再使用统计学的方法求均值、总体的标准差、均值的标准差和差值的均方的平均根来对心率变异性进行医学评估,最后对急性心肌梗塞后患者进行危险性评估。本论文实现了对PPG信号数据采集进行硬件设计,和相应的软件开发,以及先在PC上进行HRV变异性算法的研究,再把具有可行性的算法移植到Android智能手机上,以实现系统的轻型化与智能化。可穿戴式心率变异性系统可以很方便的对心血管疾病进行快速的评估,从而实现对疾病的预防和早期发现,其能为未来智慧医疗的实现作一份贡献。