[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

本發明為一種基于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。系統采集16導聯生物電信號，可將信號實時地傳輸到PC端顯示，亦可存儲在本地TF卡中。裝有三維加速度傳感器，實時記錄被監護者的身體狀態，支持阻抗測量，以檢測電極與人體皮膚接觸狀況。系統搭載ESP32?S3主控芯片，利用其AI加速可以實時計算振幅整合腦電，基于振幅整合腦電，提取線性特征，非線性特征以及復雜網絡特征，應用機器學習算法訓練得到預測模型，便可在嵌入式系統下快速準確地識別驚厥癥狀。該系統體積小，驚厥預測準確率高，可以滿足多場景下的監護需求。

技術領域

本發明主要涉及醫療檢測領域和數字信號處理領域，尤其涉及一種基于振幅整合腦電信號實現的便攜式新生兒驚厥監護系統。

背景技術

新生兒驚厥發作是新生兒中樞神經系統功能障礙最常見的臨床表現，其特征表現為陣發性、重復性和定型性的癲癇事件，如果不加以治療，可能會導致嬰兒的重大發病和死亡，幸存者也有長期神經發育障礙的風險。新生兒驚厥發作的病因多種多樣，包括顱內出血、腦畸形和缺氧缺血性腦病等，其死亡風險很高。臨床研究表明，在早產兒和重癥新生兒中，新生兒癲癇長期發作可能增加智力殘疾和腦癱的風險，因此快速準確的診斷可以避免不必要的長期抗癲癇藥物治療，具有非常重要的意義。

帶有振幅整合腦電(Amplitude-integrated?EEG，aEEG)記錄的腦功能監護儀(Cerebral?Function?Monitor，CFM)在新生兒長期床邊監護中發揮著重要的作用。相比于傳統的多電極腦電檢測方式，aEEG的解釋和操作相對簡單，對于有驚厥發作的新生兒來說，aEEG仍將是有用的篩查工具，也是傳統腦電圖寶貴的補充工具。目前，基于aEEG信號的新生兒驚厥發作檢測方法非常具有挑戰，通常情況下，醫務人員僅依據aEEG波形特點和振幅變化來作人工分類，增加工作負擔的同時，還容易丟失一部分重要的病灶信息。隨著機器學習和深度學習技術的發展，這些新興技術將被引入到aEEG解讀中，得出的客觀aEEG分類將有助于明確新生兒驚厥的一些特殊病例的aEEG特征。

目前市場上很多新生兒監護設備體積龐大，重量較重，設備不方便移動，不支持無線傳輸，醫生需要實時去被監護者床邊觀察，同時患者也不能在監護狀態下攜帶設備移動，給醫生和患者都帶來諸多不便。此外，很多監護設備采用220V交流供電，干擾信號較大以至于使采集到的腦電信號誤差較大，從而影響醫生診斷。

發明內容

本發明要解決的問題是：針對上述現有技術的不足，實現一個較為完善的便攜式新生兒驚厥監護系統，在嵌入式環境下可以快速可靠地預測驚厥癥狀。

技術方案：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。整個監護系統包括上下位機兩部分，下位機是信號采集和計算預測系統，上位機是信號顯示和訓練系統。整個系統可以快速可靠地采集16導聯生物電信號，可通過多種傳輸方式將采集信號傳輸至PC端實時顯示，亦可將信號存儲在本地TF卡中，方便取出查看波形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，以滿足多種場景下的功能需求。系統帶有加速度傳感器，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。系統采用雙鋰電池自動切換的方式供電，避免交流干擾信號影響采集效果。可以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。

信號采集和計算預測系統主要包括數據采集，數據傳輸，BDF存儲，阻抗檢測，aEEG計算，驚厥預測，電量檢測，聲光提示，按鍵控制等模塊。主要完成對生物電信號的采集，傳輸和存儲，以及對驚厥癥狀的預測，系統支持聲光提示來表征系統狀態，支持阻抗測量判斷電極線與人體皮膚接觸狀況，支持采集三維加速度數據表征用戶身體狀態，支持按鍵控制完成開關機和模式切換。主控使用ESP32-S3，支持用于加速神經網絡計算和信號處理等工作的向量指令，在AI加速支持下，可以實時計算aEEG信號。最終信號采集和計算預測系統基于信號顯示和訓練系統訓練好的可靠模型實時給出驚厥預測結果，保存至本地TF卡中。