【摘 要】
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随着信息技术的发展,医疗服务信息化已逐步成为我国医疗服务领域发展的新方向及必然趋势。建立一套科学便捷型的社区远程医疗系统,有助于充分利用医疗资源并使得医疗服务进入社区、走进千家万户,对于实现看病的简单高效,降低医疗费用,提高社区居民的健康指数,满足人民日益增长的对医疗保健服务的需求具有较好的实际意义。本文以社区远程医疗为背景,采用C/S结构模式,基于VC++6.0开发工具和Cortex-A8处理器
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随着信息技术的发展,医疗服务信息化已逐步成为我国医疗服务领域发展的新方向及必然趋势。建立一套科学便捷型的社区远程医疗系统,有助于充分利用医疗资源并使得医疗服务进入社区、走进千家万户,对于实现看病的简单高效,降低医疗费用,提高社区居民的健康指数,满足人民日益增长的对医疗保健服务的需求具有较好的实际意义。本文以社区远程医疗为背景,采用C/S结构模式,基于VC++6.0开发工具和Cortex-A8处理器,研究设计并实现了面向社区的远程医疗系统。系统通过RS232与生理采集终端PM6750进行串口通信,实现了多种生理参数信号的采集。采用双缓冲技术和自定义控件进行UI界面设计和图像绘制,同时结合TCP/IP协议和Socket套接字远程通信技术,编程实现社区远程医疗系统数据采集端、服务器端和远端监护端的数据通信功能。同时,在系统实现中以自定义控件形式在界面显示诊断结果,在采集到心电信号的同时在自定义控件中触发模糊神经网络自诊断功能,在提取完心电信号的特征值数据后,对心电信号数据进行模糊识别和分类,推导出精确诊断结果进行显示。对心电信号的分析采用区别于传统人工凭借经验挑选特征值的一种基于模糊神经网络学习的识别算法。在模糊神经网络对心电信号的数据分析中,通过对心电信号中QRS波群、RR间期和T形波的特征参数的研究,设计相关隶属度函数,进行数据的训练和学习,结合模糊神经网络模型的融合分析,来确定心电信号是否存在异常心拍。本文利用MIT-BIH标准心电数据库中的样本数据,对该模糊神经网络进行训练、检验,同时采用具有模糊输入、输出的BP网络的分类识别能力,实现对患者的心电信号数据的异常情况识别诊断,从而提供心脏相关疾病的智能检测分析与诊断。
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