[發(fā)明專利]一種穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811252215.7
• 申請(qǐng)日: 2018-10-25
• 公開（公告）號(hào): CN109259745A
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張謙;吳霜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 貴州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院
• 主分類號(hào): A61B5/021
• 分類號(hào): A61B5/021;A61B5/02;A61B5/0402
• 代理公司: 重慶市信立達(dá)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法包括：

步驟一，采用動(dòng)態(tài)分層分布式數(shù)據(jù)采集心電信號(hào)，脈搏波信號(hào)采集的信號(hào)加以分類和回歸分析，分別將心電信號(hào)和脈搏波信號(hào)傳遞給心電信號(hào)調(diào)理與濾波電路模塊和脈搏波信號(hào)調(diào)理與濾波電路模塊；

步驟二，心電信號(hào)采集模塊和脈搏波信號(hào)采集模塊將采集的信號(hào)進(jìn)行放大和濾去整流輸出電壓中的紋波，將經(jīng)過處理的采集信號(hào)傳遞給微控制器；

步驟三，微控制器采用改進(jìn)的小波閾值函數(shù)去噪的方法對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)的離散噪聲進(jìn)行處理經(jīng)過信號(hào)數(shù)據(jù)處理，傳遞給藍(lán)牙模塊，藍(lán)牙模塊通過無線信號(hào)傳遞給心電信號(hào)去噪與特征點(diǎn)提取模塊和脈搏波信號(hào)去噪與特征點(diǎn)提取模塊，對(duì)心電信號(hào)和脈搏波信號(hào)進(jìn)行去噪和特征點(diǎn)的提取；

步驟四，計(jì)算脈搏波傳到時(shí)間模塊，計(jì)算在主動(dòng)脈根部產(chǎn)生搏動(dòng)波沿血管傳導(dǎo)到外周某處的時(shí)間；

步驟五，血壓估算模塊從個(gè)體標(biāo)定提取個(gè)體心血管參數(shù)，利用脈搏波信號(hào)和心電信號(hào)計(jì)算人體的血壓。

2.如權(quán)利要求1所述的穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟一中心電信號(hào)采用動(dòng)態(tài)分層分布式數(shù)據(jù)采集，對(duì)人體采集心電信號(hào)進(jìn)行采集；分層分布式采集的心電信號(hào)的通信開銷為：

其中:OH_hier-d為分層分布式采集的心電信號(hào)的通信開銷；OH_intra為域內(nèi)開銷；N_dom為域數(shù)；分別是第i個(gè)域的域內(nèi)開銷和域間開銷；OH_m為域內(nèi)agent移動(dòng)的開銷；OH_fback為agent反饋信息的開銷；

分層分布式采集的心電信號(hào)的時(shí)間開銷為：

其中:time_hier-d為分層分布式采集的心電信號(hào)的時(shí)間開銷；N_dom為域數(shù)；是第i個(gè)域的節(jié)點(diǎn)數(shù)；t_ij為采集每個(gè)節(jié)點(diǎn)花費(fèi)的時(shí)間；t_inter-d為域首與心電信號(hào)模塊中心交互所花費(fèi)的時(shí)間。

3.如權(quán)利要求1所述的穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟一中，脈搏波信號(hào)采集對(duì)人體脈搏波信號(hào)進(jìn)行采集，并對(duì)采集的信號(hào)加以分類和回歸分析：采集到的信號(hào)集(x₁，y₁)，…，(x_l，y_l)∈(X×R)由概率分布P(x，y)(x∈Rⁿ，y∈R)生成，用實(shí)值函數(shù)擬合，并且使得；

R[f]＝∫c(x，y，f)dP(x，y)；

最小，其中，C為損失函數(shù)，用ε不敏感函數(shù)：

|y_i-f(x_i，x)|_ε＝max{0，|y_i-f(x_i)|-ε}；

衡量函數(shù)預(yù)測值f(x)與觀測值y的誤差，即當(dāng)誤差超過時(shí)，該函數(shù)對(duì)樣本點(diǎn)的擬合是無偏差的。

4.如權(quán)利要求1所述的穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述步驟三中，微控制器采用改進(jìn)的小波閾值函數(shù)去噪的方法對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)的離散噪聲進(jìn)行處理；改進(jìn)后的閾值函數(shù)為：

式中：參數(shù)a、b為正常數(shù)，在信號(hào)去噪的過程中通過調(diào)節(jié)a、b改變閾值函數(shù)的變化規(guī)則；參數(shù)m(0≤m≤1)決定小波閾值的逼近程度，在區(qū)間(0，1)中調(diào)解參數(shù)m，使得硬閾值函數(shù)在λ處連續(xù)。

5.如權(quán)利要求1所述的穿戴式心腦血管疾病智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述微控制器粒子群優(yōu)化算法如下：

粒子x通過迭代更新自己的速度和位置：

式中：X_xd和v_xd分別為粒子x的飛行位置和速度；為粒子x迄今為止搜索到的最好位置；g_best為整個(gè)粒子迄今為止搜索到的最好位置；G為迭代次數(shù)；ω為慣性權(quán)重；c₁和c₂為學(xué)習(xí)因子；r₁和r₂為0～1之間的隨機(jī)數(shù)。