基于信号质量评估的可穿戴运动心电监护系统

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目前,心血管疾病已经成为危害人类健康的最主要疾病之一,据统计世界上每年有几百万人死于心血管疾病,因此研究这种疾病的预防、诊断和治疗成为了医学界的重要课题。可穿戴心电技术是指在人们日常穿戴的衣物中以不影响穿着舒适性的方式嵌入心电采集系统,使其在自然状态下能够随时随地获取心电数据,是对人体心电进行实时监护的有效方法。但是人体经常出于运动状态,运动心电信号受到的干扰较大,难以正确处理和评估。虽然目前已经出现了一些心电监护产品,但这些产品不能实现长时间的实时监控,并且都不适合用于运动心电监护。信号质量评估技术不仅实现简单,而且能够有效的对运动心电信号的干扰进行量化估计,为进一步的处理打下良好的基础。另外,根据可穿戴心电连续检测在时间上的一致性,利用有效的滤波估计方法,可以较好地解决运动心电干扰大和数据丢失的问题。因此本文针对目前一些监护系统存在的问题以及运动心电监护的需求和特点并结合运动心电信号质量评估的方法,对可穿戴运动心电监护系统进行了设计与研究。首先,分析了可穿戴生理监护系统和心电信号处理技术的研究现状,深入研究了心电信号的波形及其生理意义,并详细讨论分析了卡尔曼滤波的基本原理和特性,为接下来的研究打好理论基础;其次,针对可穿戴运动心电监护系统的设计原则和需求,对系统的整体框架进行设计,给出了系统各个模块的具体设计思路和设计方法,并着重研究了基于织物电极的运动心电信号采集方法。接着,建立了基于人体运动状态的心电信号质量评估模型。1、研究分析了信号质量的评估方法,建立信号质量评估体系;2、提出了基于RBF神经网络的人体运动状态判别的方法;3、给出基于人体运动状态的心电信号质量评估方法。然后,本文给出了基于信号质量评估和卡尔曼滤波的运动心率估计模型,重点阐述了利用运动心电信号质量评估的结果来调节卡尔曼滤波器参数以获得最佳心率估计的方法,并通过实际的测试证明了该模型具有较高的可靠性和有效性,在各种运动状态下都能准确地进行心率估计。最后,本文着重对系统的无线传输模块和远程监控软件进行了设计研究,讨论了无线数据传输功能的实现方法,说明了TinyOS下的应用程序的编写方法,并给出了具体的设计步骤,接着详细叙述了远程监控软件的设计过程,研究了串口数据接收功能和心电波形滚动显示功能的实现方法,最后给出了远程监控软件的实现结果。论文的研究成果为研制面向社区、医院、敬老院等区域人群的心电监护产品打下了一定的基础。
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