一種心搏監測裝置的製作方法

2023-12-06 18:31:26 2

本實用新型涉及智能可穿戴設備領域，具體涉及一種心搏監測裝置。

背景技術：

當代社會中，由於科學技術與社會經濟的快速發展，人們對保障健康的要求也逐漸變高並且越來越強調醫療實時性與準確性，為了滿足這一需求，各式各樣的便攜醫療設備紛紛進入人們的視線。在這些智能醫療設備中，大多數設備共有的缺陷是較差的攜帶性和空間限制性，沒有給用戶帶來較好的體驗，部分設備由於較大的體積和重量，用戶無法將設備隨身攜帶，所以用戶只能在某一固定地點花費一定時間來完成測量。

在早期醫療界中，由於心臟病的高死亡率，對ECG心電信號的精準鑑別顯得尤為重要。與傳統的生理特徵信號不同的是ECG信號具有無創傷、反應信息多等優勢，這也是ECG信號在心臟疾病監測中有著大量運用的原因。

技術實現要素：

針對現有技術的以上缺陷，本實用新型提供了一種心搏監測裝置，其目的在於對人體進行健康監測，當出現突發疾病時，本實用新型裝置發出警告提示，提醒用戶注意休息或及時治療。

為實現上述目的，按照本實用新型提供了一種心搏監測裝置，配置於一衣物，其特徵在於，包括：

一心電信號採集單元，設置在衣物前部內側，用於採集人體ECG信號；

一小型智能終端設備，包括數據處理模塊和輸出模塊，所述小型智能終端設備設置在衣物外側，

所述數據處理模塊用於對所述心電信號採集單元採集的ECG信號進行分類操作、同時將進行分類操作處理後的ECG信號數據傳輸至輸出模塊；

所述輸出模塊用於輸出所述數據處理模塊處理後的ECG信號數據；

所述心電信號採集單元和所述小型智能終端設備電連接。

優選地，所述小型智能終端設備還包括數據存儲模塊，所述數據存儲模塊用於所述存儲數據處理模塊處理後輸出的ECG信號數據。

優選地，所述小型智能終端設備還包括數據存儲模塊，所述數據存儲模塊用於存儲所述數據處理模塊處理後的ECG信號數據。

優選地，所述小型智能終端設備還包括數據顯示模塊，用於直接顯示所述輸出模塊輸出的所述數據處理模塊處理後的ECG信號數據或直接調用所述存儲模塊存儲的ECG信號數據。

優選地，所述小型智能終端設備還包括無線通信模塊，用於將所述數據處理模塊處理後的ECG信號數據或所述數據存儲模塊存儲的ECG信號數據無線傳輸到個人行動裝置，如手機或者雲端。

優選地，所述數據處理模塊還包括異常心搏鑑別模塊，所述異常心搏鑑別模塊用於鑑別所述數據處理模塊處理後輸出的ECG信號數據是否正常。

優選地，所述小型智能終端設備還包括提示模塊，用於對突發疾病情況的應急處理，當所述異常心搏鑑別模塊分析得出ECG信號數據非正常時，會通過聲音提示用戶，並且通過無線通信模塊發送提醒消息至個人行動裝置。

優選地，所述心電信號採集單元包括接口單元和多個電極，所述電極設置在衣物內側，接口單元設置在衣物外側，所述電極和所述接口單元之間通過導電纖維連接。

優選地，所述接口單元為多個按扣，所述按扣包括母扣和公扣，所述母扣設置在衣物上，所述公扣設置在所述小型智能終端設備上，所述母扣和公扣相配合。

優選地，所述電極，接口單元和導電纖維都覆蓋了一層柔性材料。

本實用新型的技術效果在於，通過與衣服相結合的心搏監測裝置，再加以個人行動裝置，實現了對人體健康的監護，當用戶出現突發疾病症狀，本實用新型裝置會發出警告提示，提醒用戶注意休息或及時治療。在不幹擾用戶日常生活的前提下，起到精確測量、實時健康監測等作用。

附圖說明

圖1為本實施例中所述的心搏監測裝置結構示意圖；

圖2為本實施例中所述小型智能終端設備正面示意圖；

圖3為本實施例中所述小型智能終端設備背面示意圖；

圖4為本實施例中所述小型智能終端設備模塊圖；

圖5為本實施例中小波變換處理流程圖；

符號說明：

101-衣服，102、103-導電纖維，104-第一電極，105-第二電極，106-小型智能終端設備，107-第一按扣，108-第二按扣；202-液晶顯示屏，203-開關，204-USB充電插口，205-揚聲器，402-數據處理模塊，403-數據存儲模塊，404-提示模塊，405-無線通信模塊，406-數據顯示模塊，407-電源模塊，408-個人手機。

具體實施方式

為了使本實用新型的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本實用新型進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本實用新型，並不用於限定本實用新型。此外，下面所描述的本實用新型各個實施方式中所涉及到的技術特徵只要彼此之間未構成衝突就可以相互組合。

如圖1所示，本實用新型提供的心搏監測裝置由衣服本身101，導電纖維102、103，第一電極104，第二電極105，小型智能終端設備106，按扣107、108組成。

其中，衣服101由緊身紡織面料組成，屬於貼身衣物，可以滿足用戶對舒適度的要求。導電纖維102、103採用柔性紡織導線，由普通纖維和超細不鏽鋼纖維結合而成，導電且可水洗，第一電極104，第二電極105採用紡織乾電極，當然也可以在導電纖維和電極上覆蓋柔性材料，以滿足穿著舒適可西洗要求。第一電極104，第二電極105分別通過導電纖維102、103與按扣107,108連接，按扣一般分母扣和公扣，母扣安裝在衣服上，公扣安裝在小型智能終端設備106上，小型智能終端設備106剛好通過公扣與母扣相配合，扣裝在衣服上，拆卸安裝極為方便。導電纖維102、103縫合在智慧衣內側，用戶不會察覺到導電纖維102、103的存在。第一電極104，第二電極105用於採集用戶的ECG信號，分別位於衣服內部胸腔左右兩側，縫合在衣服101內側，由於體積較小並且重量較輕，不會對穿戴者造成重量上的負擔。

小型智能終端設備106具體結構如圖2和圖3所示，小型智能終端設備201正面有一液晶顯示屏202用於顯示ECG信號波形或提示文字，下方有小型揚聲器205，可以發出提示音來提醒用戶。小型智能終端設備側面有控制整個終端的開關203，通過滑動可控制終端的開或關，小型智能終端設備底面有一個USB充電插口204，可以通過此插口為終端進行充電，或直接安裝電池為小型智能終端設備供電。

如圖4所示，本實施例提供的小型智能終端模塊401包括數據處理模塊402，數據存儲模塊403，提示模塊404，無線通信模塊405，數據顯示模塊406，電源模塊407。數據處理模塊402，用於接收採集到的人體ECG信號，並進行信號去噪、特徵提取、分類等一系列操作，得到處理後的ECG信號，數據處理模塊402將處理後的ECG信號發送到數據顯示模塊406，可以實時顯示用戶心電信號的波形，在用戶處於疾病的情況下會顯示「需要休息」或「SOS」等字樣。當用戶沒有及時查看顯示模塊406顯示的信息時，為了方便用戶後續查看，在小型智能終端設備106在增加一數據存儲模塊403，用於存儲數據處理模塊402處理後輸出的ECG信號數據，方便用戶後續查看。同時為了方便用戶在移動端也能查看到自身心電狀況，在小型智能終端設備106在增加一無線通信模塊405，當數據存儲模塊403存儲的ECG信號數據量累積到一定大小時,數據存儲模塊403將所有的數據轉移至無線通信模塊405發送至個人手機408，還可以是其他個人行動裝置，如雲端、個人手機408，這些都可用於保存用戶健康記錄或在用戶患病時進行呼救、聯繫家屬。手機中安裝有本套設備配套APP，在接收到小型智能終端的消息時，會進行一系列的反饋操作，例如：手機推送「您需要休息」字樣提示語或疾病突發時發送求救簡訊至用戶家屬和醫生。無線通信模塊405主要採用藍牙技術，實現了低功耗短距離數據傳輸的功能。

有些用戶其實並不清楚輸出的ECG信號數據是否正常，為了讓普通用戶都能夠很清楚的了解自身身體狀況，數據存儲模塊403還設置了一異常心搏鑑別模塊，該模塊能夠鑑別數據處理模塊處理後輸出的ECG信號數據是否正常，同時很清楚的顯示出來，為了能夠及時提醒用戶，在小型智能終端設備上再設置一提示模塊404，提示模塊404接收到異常心搏鑑別模塊傳來的ECG信號數據，若異常心搏鑑別模塊傳來的ECG信號數據結果為健康，則將ECG信號數據發送至數據顯示模塊406；若從異常心搏鑑別模塊傳來的檢測結果為心臟輕微疾病，則會發出提示音，引起用戶注意，告知用戶需要儘快進行休息和治療，並調用數據顯示模塊406在小型智能終端設備106的顯示屏上顯示需要休息等字樣，還會調用無線通信模塊405發送消息至個人手機408，在相應手機APP端顯示需要休息字樣；若從異常心搏鑑別模塊傳來的檢測結果為突發疾病，提示模塊404則會發出連續響亮的警報聲，以免用戶暈倒而無法呼救，調用數據顯示模塊406在小型智能終端設備106的顯示屏上顯示SOS等求救字樣，調用無線通信模塊405，通過個人手機配套APP發送求救信息給主治醫生或用戶的家人，求救信息中包括用戶的所在地，方便及時的救助；用戶近十分鐘的心電圖，提供給醫生提前了解病人疾病情況，從而及時進行救治。電源模塊407對小型智能終端設備進行供電，並且提供為小型智能終端充電的功能。

本實施例中，在數據處理模塊402，採用了一種異常心搏的檢測算法，具體模塊包括ECG信號提取與預處理模塊；ECG信號提取與預處理模塊；ECG信號特徵提取模塊；特徵向量標準化模塊；異常心搏鑑別模塊。

其中，ECG信號提取與預處理模塊用於對獲取的ECG信號數據進行濾除高頻噪聲和去除基線漂移的工作，具體包括：採集ECG信號數據，通過用戶穿戴智慧衣獲取一段時間內穩定的ECG信號並存儲在數據文件中；數據濾波處理，採集的數據中包含各種噪聲，對最後的分析結果會有一定的幹擾，因此，濾波並去除噪聲是首先要進行的操作；本實施例中濾波過程主要包括如下幾方面：1.使用濾波器處理信號消除高頻噪聲；2.消除基線漂移，主要對低頻信號進行處理。經過以上步驟處理，可以有效地達到消除噪聲和基線漂移現象的目的。

ECG信號小波變換處理模塊，具體包括：將信號經過二級離散小波變換得到子波段，見圖5。經過預處理後的ECG信號x(n)通過高頻濾波器g(n)和低頻濾波器h(n)組成的迭代濾波器組。對濾波後的信號進行下抽樣。下抽樣的特性解決了如何選擇尺度函數頻率寬度的問題。我們每次迭代濾波器，下一級的抽樣點的數量都會減半。經過迭代濾波器組的一級處理，可以得到細節波段D1和平均波段A1，分別對應著信號的高頻波段和低頻波段。再將平均波段A1經過迭代濾波器的二級處理可以得到細節波段D2和平均波段A2。D1,D2,A2三個信號即為獲取的子波段。

ECG信號特徵提取模塊。經過二級迭代濾波器的處理後，會得到不同子波段D1，D2，A2，其中包含部分重要特徵。具體包括：

1)原始信號中交流能量，部分波段中的信號方差代表了波段中的平均交流能量，對於樣本N中的離散時間信號x，樣本方差被定義為：

是信號的樣本均值，使用離散信號的方差作為本方法的第一個特徵值。

2)各子波的小波係數的交流能量，提取各子波的小波係數作為第二個特徵值，即D1，D2，A2中的小波係數。

3)各子波自動校正函數的小波函數的交流能量。

自動校正函數作為測量信號x(n)與它臨近信號的相似性和一致性的方法，作為本方法中需要提取的第二個特徵值。假設x(n)是有N個採樣點的波段，自動校正函數可以被表示為：

公式中l是代表的為時間標註，對子波段中的採樣點進行該種處理，得到一致性計算結果。通過測量自動校正函數中的平均交流能量來計算各子波段的相似性。對子波段D1，D2，A2進行此類處理，分別提取特徵值。

4)各子波小波係數的最大值與最小值的比例係數。

離散信號x(n)的相對振幅被定義為：

min(x(n))/max(x(n))

該特徵代表了信號在形態學上的特徵，本方法中將它作為第三個特徵值。對每個子波D1，D2，A2進行相應的運算，求得特徵值。

5)ECG信號中的瞬時RR間隔。

某些有關ECG心律失常的疾病，例如APB(房顫)和PVC(陣發性室性心動過速)，與過早心跳相關，表現的結果為與其他正常ECG信號相比有短的RR間隔。RR間隔的變化在描繪心律失調的特徵時有很重要的作用，所以我們將RR間隔作為第四個特徵。RR間隔位置檢測。為提取第四個特徵，需檢測出波形中R波峰位置，連續兩個R波峰之間的波形即為RR間隔。對當前ECG信號，計算當前R波峰的位置與下一個相鄰的R波峰的位置之間的波形作為RR間隔。

特徵向量標準化模塊。由於不同特徵的數量有著極大的區別，所以我們需要一個標準化的過程將特徵統一在同一數量級上。標準化公式如下：

xij代表第i個特徵向量中第j個特徵。xjmax代表第j類特徵中取值最大的數據，xjmin代表第j類特徵中取值最小的數據。經過標準化處理後，特徵值都位於[0,1]的區間內，降低了運算量並方便之後的分類算法。

異常心搏鑑別模塊：

本方法採用了MIT-BIH心律失常資料庫(MIT-BIH arrhythmia Database,MITDB)中的數據作為訓練樣本，根據不同的特徵，劃分出了8種不同的類別，分別是：正常心跳、左束支傳導阻滯、右束支傳導阻滯、房性早搏、心室早期收縮、心室與正常搏動的融合、心室顫動波、起搏心跳、起搏心跳和正常心跳的融合。在鑑別過程中使用了支持向量機的方法，將測試樣本與訓練樣本一起作為輸入，支持向量機會根據樣本不同的特徵向量對其進行歸類。根據支持向量機給出的分類結果，來判別用戶是否處於健康狀態。最終，算法得出鑑別結果。

本領域的技術人員容易理解，以上所述僅為本實用新型的較佳實施例而已，並不用以限制本實用新型，凡在本實用新型的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本實用新型的保護範圍之內。