基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统设计

目的:针对目前心电监护系统在穿戴式、实时性和数据分析上存在的不足之处,设计一种基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统。方法:该系统包括穿戴式智慧衣、Android智能手机App和私有云服务器3个部分。通过穿戴式智慧衣实时采集老年人心电信号。Android智能手机App通过无线蓝牙技术接收心电数据,实时传输心电数据到私有云服务器。私有云服务器接收智能手机传输的心电数据,采用基于机器学习的心电分类算法对心电数据进行房颤检测。云端服务器的云端心电图实时监护平台实时显示心电图和心电分析结果,辅助社区监护人员监护老年人心电。结果:心电分类算法的房颤检测效果较好,该系统的心电数据采集和数据远程传输可靠,监护功能运行正常。结论:该系统可以在社区中对老年人进行心电远程实时监护和房颤检测。

医疗保健型智慧衣(上)

医疗保健智慧衣作为现代科技进步的产物,以其医疗保健设备的隐蔽性、可移动性以及操作简便等优点,在保健医疗界产生了深远的影响,为人们的日常生活作出了重大的贡献。未来,智慧衣的方向发展更可能是创造出一套新生代的医疗系统,使用时完全达到自我调控及反应。

医疗保健型智慧衣(下)

医疗保健智慧衣作为现代科技进步的产物,以其医疗保健设备的隐蔽性、可移动性以及操作简便等优点,在保健医疗界产生了深远的影响,为人们的日常生活作出了重大的贡献。未来,智慧衣的发展方向更可能是创造出一套新生代的医疗系统,使用时完全达到自我调控及反应。

面向嵌入式穿戴医疗的快速经验模态分解方法

智能照护系统通过人体感知智慧衣实时采集心电(ECG)等生理数据,却不可避免地混入运动伪影造成信号失去形态学特征。经验模态分解算法(EMD)通过获得本征函数分量去除非静态、非线性信号,去除ECG信号中的运动伪影。但是,传统EMD算法计算量大,不适用于低功耗的嵌入式移动设备。提出一种Fast-EMD算法,通过采用不同的运动状态来控制相应迭代次数的方式取代计算复杂边界值SD。实验结果表明,该方法既简化了算法执行流程,又提高了R点捕获准确率,有效提升了嵌入式设备上滤波处理性能。