[發明專利]一種基于ESP32-S3 AI加速和振幅整合腦電圖的便攜式新生兒驚厥監護系統

在審

• 申請號: 202310048793.3
• 申請日: 2023-01-11
• 公開（公告）號: CN116077069A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 何愛軍;汪俊;曹茂慧
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: A61B5/372
• 分類號: A61B5/372;A61B5/384;A61B5/00;G06F18/21
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于ESP32-S3?AI加速和振幅整合腦電圖的便攜式新生兒驚厥監護系統，其特征在于，在嵌入式環境下能夠快速可靠地采集16導聯生物電信號，可將信號傳輸至PC端實時顯示，亦可存儲在本地TF卡中，方便做數據的后處理分析；系統支持多種硬件設置，如采樣率、波特率、SRB1、SRB2、BIAS等；系統還帶有加速度傳感器，實時檢測患者的身體狀態，支持阻抗測量功能，用于檢測電極與皮膚的接觸狀況等；該系統為了實現新生兒驚厥檢測，基于ESP32-S3芯片的AI加速功能，實時計算振幅整合腦電，在PC端應用機器學習算法，訓練可靠模型，后在嵌入式系統下可快速準確地作自動識別驚厥癥狀的預測。

2.根據權利要求1所述的便攜式新生兒監護系統，其特征在于，上下位機可以通過USB、WIFI、BLUETOOTH三種通信方式完成數據傳輸和命令交互，可以滿足多種場景下的實時監護需求；下位機可獨立工作，即脫離上位機控制，使用TF卡實時記錄采集的信號或者保存預測結果，方便之后取出做數據的后處理分析，同時也滿足了被監護者攜帶采集設備遠離監護PC的場景需求。

3.根據權利要求1所述的便攜式新生兒監護系統，其特征在于，系統裝有三維加速度傳感器，主控MCU實時地采集三維加速度數據，記錄被監護者的身體狀態；系統支持阻抗測量功能，主要利用采集芯片ADS1299內置的交流電流源，通過濾波積分等方式，實時地計算阻抗，可以用來檢測電極與人體皮膚的接觸狀況。

4.根據權利要求1所述的便攜式新生兒監護系統，其特征在于，包含驚厥預測訓練系統，訓練系統基于aEEG信號，提取線性特征，非線性特征和復雜網絡特征，應用機器學習算法，從多個指標綜合評估，得出可靠預測模型，其基本步驟如下：

步驟一、提取線性特征，包括幅度平均值，方差，偏度，峰度，上邊界值和下邊界值；

步驟二、提取非線性特征，非線性特征熵作為一種非線性指標可用于刻畫大腦的混沌行為；

步驟三、提取復雜網絡特征，包括度平均值，度分布，集聚系數，分類系數和平均最短路徑長度；

步驟四、確立評價指標，從準確率，靈敏度，特異性，精準率和F₁指標(F₁Score)5個角度去刻畫預測效果；

步驟五、特征有效性分析，分別對提取的線性特征、非線性特征和復雜網絡特征進行驗證，主要從統計學差異和特征重要度角度評估驚厥組和正常組的特征量是否存在顯著差異；

步驟六、正負樣本不平衡調節，從數據集角度，使用Borderline-SMOTE技術對數據進行不平衡調節實驗，獲得一個較為均勻的數據分布；

步驟七、分類器參數調優，用于得到最佳的分類訓練模型，用于最終模型的分類域學習。

5.根據權利要求1所述的便攜式新生兒監護系統，其特征在于，在嵌入式環境下實時計算aEEG信號和完成驚厥預測；信號采集與預測系統搭載ESP32-S3芯片，在其AI加速支持下，可以實時計算aEEG信號，再基于信號顯示與訓練系統訓練的可靠模型，可以實時得到驚厥預測結果。