本發(fā)明涉及生命體征監(jiān)測技術，具體涉及一種可穿戴生命體征監(jiān)測裝置及精神狀態(tài)監(jiān)測方法。
背景技術：
：隨著可穿戴技術的發(fā)展，人們對可穿戴生命體征監(jiān)測裝置的需求也在逐漸增加。近幾年，部分發(fā)達國家研制了一些基于傳感器技術的穿戴式新型體征監(jiān)測裝備，如美軍提出的生命狀態(tài)監(jiān)測裝備，具有無線通信功能的腕表式心率、呼吸監(jiān)測裝備以及美國宇航局開發(fā)的生命衛(wèi)士系統(tǒng)等，以此實現(xiàn)對軍事人員生命體征狀態(tài)變化的實時監(jiān)測。我軍對穿戴式新型體征監(jiān)測裝備也有一些研究，目前，尚未見有較成熟的生命狀態(tài)監(jiān)測裝備投入實際使用，其原因主要在一下幾點，一是大部分可穿戴生理監(jiān)護系統(tǒng)無法在做到對多種生理參數(shù)采集的同時實現(xiàn)裝置的輕便、舒適性，二是目前的可穿戴生理監(jiān)護系統(tǒng)重點主要集中生命體征狀態(tài)進行實時采集和遠程監(jiān)測，沒有監(jiān)護系統(tǒng)和方法對生理參數(shù)進行分析發(fā)掘利用，三是不能實時監(jiān)測被測對象的精神狀態(tài)。通過輕便、織物化、舒適的穿戴式設備設計，實現(xiàn)對多種體征參數(shù)的采集與傳輸，并構建針對不同崗位人群的體征參數(shù)庫，采用在線和離線兩種方式，實現(xiàn)對各類體征參數(shù)的科學化分析，以及對各類人員的生命體征和精神狀態(tài)的長時程動態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)對其精神狀態(tài)的分析評估，對于特種作業(yè)人員的監(jiān)測、老年人的看護及醫(yī)療機構的監(jiān)護，能夠有效彌補傳統(tǒng)監(jiān)測方法上的不足。技術實現(xiàn)要素：針對上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種可穿戴生命體征監(jiān)測裝置及精神狀態(tài)監(jiān)測方法，能夠滿足在高原高寒山地、渡海登島、海軍潛艇深潛、空軍飛行、特種作戰(zhàn)以及其他高危戰(zhàn)斗崗位人員在作戰(zhàn)和訓練中的對身體狀況和精神狀態(tài)實時監(jiān)控的需要。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：一種可穿戴生命體征監(jiān)測裝置，包括服務器和嵌入緊身衣物中的體征采集裝置；所述體征采集裝置包括體征信號采集模塊、處理及通信模塊；所述處理及通信模塊包括與體征信號采集模塊連接的嵌入式處理器，以及分別與嵌入式處理器連接的用于顯示信息和提醒作用的顯示及報警模塊、用于離線存儲體征信號數(shù)據(jù)的存儲器、實現(xiàn)體征信號無線發(fā)送的第一通信模塊；所述體征信號采集模塊實現(xiàn)不同體征信號的采集，并將所采集信號發(fā)送給嵌入式處理器；所述服務器包括第二通信模塊以及與第二通信模塊連接的處理及存儲裝置；所述嵌入式處理器對體征信號進行處理整合后通過第一通信模塊將其發(fā)送至第二通信模塊；所述處理及存儲裝置建立體征數(shù)據(jù)庫，將實時接收到的體征信號數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的典型樣本進行模板匹配，推斷出當前身體及精神狀況，將異常情況通過第二通信模塊反饋給第一通信模塊，第一通信模塊將反饋信息發(fā)送給第一處理器，然后發(fā)送給顯示及警報模塊。進一步的，所述體征信號采集模塊包括心電信號采集模塊，體表電勢信號采集模塊，呼吸信號采集模塊，脈搏信號采集模塊，體溫信號采集模塊及身體姿態(tài)信號采集模塊；所述心電信號采集模塊和體表信號采集模塊包括放置在被測對象胸部表面的若干個電極，通過所述電極檢測被測對象的心電信號和體表電勢；所述呼吸信號采集模塊包括放置于被測對象腹部的織物傳感器，通過織物傳感器采集呼吸信號；所述脈搏信號采集模塊包括設置于被測對象腕部的脈搏傳感器，通過脈搏傳感器獲得脈搏波信號；所述體溫信號采集模塊集成在信號處理節(jié)點，通過在節(jié)點貼近人體表面的一側的接觸式溫度傳感器獲得體溫；所述身體姿態(tài)信號采集模塊集成在信號處理節(jié)點，通過集成在節(jié)點中的三軸加速度傳感器獲得身體姿態(tài)信號?；谏鲜鲅b置的精神狀態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：采集體征信號；步驟2：對采集到的體征信號中的心電信號進行濾波；步驟2.1：對心電信號中的線性段采用levkov濾波法進行濾波：設原始采樣信號為wi，噪聲信號為ni，濾波后的信號為si，wi＝ni+si；設si，i∈[0,9]為線性段采樣信號，則：s9-s8＝…＝s2-s1＝s1-s0＝c(1)其中c為鄰近濾波后信號的差值；在一個工頻干擾周期內，工頻干擾采樣點的幅值代數(shù)和為零，則：將工頻信號和濾波后信號拆開疊加：w10-w0＝s10-s0＝10c(4)由(3)和(4)可得：步驟2.2：對非線性段，首先利用小波模極大值法檢測出r波波峰，然后把qrs波擬合成折線來濾波；以marr小波基檢測r波峰值奇異點，其基函數(shù)為：其中，t表示時間；基函數(shù)的二進制離散小波變化為：其中，j表示采樣點的序列號，τ表示采樣間隔；r波峰值奇異點對應于小波變換的一個正模極大值和一個負模極大值，其位置對應于正模極大值和負模極大值的過零點；在一個工頻干擾信號周期內搜索出的所有的過零點即為r波波峰奇異點，定位出r波波峰后，令t為r波波峰的時刻，列出相應波段的方程式組公式(8)～(14)即可得到非線性段的濾波；d＝(wr-wr-10)/10(8)d為r波波峰左側非線性段的采樣點所需的斜率；e＝(wr+10-wr)/10(9)e為r波波峰右側非線性段的采樣點所需的斜率；步驟3：建立基于體征參數(shù)的精神狀態(tài)模型；設情緒強度為e，則有：其中hr表示心率值，pr表示脈率值，br表示呼吸率，tp0為初始體溫值，bp為左右胸前兩心電電極之間的電勢差，ac表示加速度值；α為心率值的權重系數(shù)，取值范圍為0.3～0.4；β為脈搏、體溫及呼吸三項的復合權重系數(shù)，取值范圍為0.5～0.9；k為加速度值的權重系數(shù)，取值范圍為0.4～0.6；μ為體表電勢差的權重系數(shù)，取值范圍為0.1～0.2；步驟4：設正常情況下的情緒強度為e，設待判斷的情緒強度為e，則當前精神狀態(tài)評價值r為：根據(jù)公式(16)的r值，對當前精神狀態(tài)有具體的判別：當r∈(-0.4,0.2)時，被測對象當前處于非常沮喪、萎靡的精神狀態(tài)；當r∈(-0.2,0)時，被測對象當前處于較差的精神狀態(tài)；當r∈(0,0.2)時，被測對象當前處于正常的精神狀態(tài)；當r∈(0.2,0.4)時，被測對象當前處于較為振作的精神狀態(tài)；當r∈(0.4,0.5)時，被測對象當前處于較為亢奮的精神狀態(tài)。本發(fā)明的有益效果在于：(1)本發(fā)明結合柔性加工工藝，利用嵌入到衣物中的織物電極、導線和各類織物傳感器，在實現(xiàn)對多種生理參數(shù)采集的同時，保證了裝置的輕便、舒適性；(2)本發(fā)明提出利用體征數(shù)據(jù)進行精神狀態(tài)評價的方法；(3)本發(fā)明對可穿戴體征采集裝置采集到的生理參數(shù)進行進一步的分析發(fā)掘利用，實現(xiàn)了身體和精神狀態(tài)的實時判別和預警。附圖說明圖1是本發(fā)明的裝置結構圖。具體實施方式下面結合附圖對本發(fā)明作更進一步的說明。如圖1所示，本發(fā)明提出的可穿戴生命體征監(jiān)測裝置，包括服務器和嵌入緊身衣物中的體征采集裝置；所述體征采集裝置包括體征信號采集模塊、處理及通信模塊；所述處理及通信模塊包括與體征信號采集模塊連接的嵌入式處理器，以及分別與嵌入式處理器連接的用于顯示信息和提醒作用的顯示及報警模塊、用于離線存儲體征信號數(shù)據(jù)的存儲器、實現(xiàn)體征信號無線發(fā)送的第一通信模塊；所述體征信號采集模塊實現(xiàn)不同體征信號的采集，并將所采集信號發(fā)送給嵌入式處理器；所述服務器包括第二通信模塊以及與第二通信模塊連接的處理及存儲裝置；所述嵌入式處理器對體征信號進行處理整合后通過第一通信模塊將其發(fā)送至第二通信模塊；所述處理及存儲裝置建立體征數(shù)據(jù)庫，將實時接收到的體征信號數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的典型樣本進行模板匹配，推斷出當前身體及精神狀況，將異常情況通過第二通信模塊反饋給第一通信模塊，第一通信模塊將反饋信息發(fā)送給第一處理器，然后發(fā)送給顯示及警報模塊。所述體征信號采集模塊包括心電信號采集模塊，體表電勢信號采集模塊，呼吸信號采集模塊，脈搏信號采集模塊，體溫信號采集模塊及身體姿態(tài)信號采集模塊。所述心電信號采集模塊和體表信號采集模塊包括放置在被測對象胸部表面的若干個電極，通過所述電極檢測被測對象的心電信號和體表電勢。本發(fā)明擬結合臨床實踐中最常用的標準12導聯(lián)心電圖，配合體表電勢檢測，通過放置在被測對象胸部表面的多個電極檢測心臟活動和體表電勢，相比較目前主流的單導聯(lián)心電監(jiān)測，能為體征狀態(tài)以及精神狀態(tài)檢測提供更高的空間精確度和高精度的信息。同時，為了避免傳統(tǒng)濕性電極長期使用下易對皮膚易造成的刺激，本課題使用干性導電織物作為電極，以與緊身衣等衣物結合的方式實現(xiàn)12導聯(lián)心電及體表電勢的監(jiān)測。所述呼吸信號采集模塊包括放置于被測對象腹部的織物傳感器，通過織物傳感器采集呼吸信號。為了保證穿戴舒適性，擬結合導電織物設計織物呼吸傳感器，將具有壓阻效應的材料與服裝相結合，將壓阻材料放置在人體腹部，這樣隨著人體的呼吸，腹部上的壓阻材料受力變形，產生壓阻效應，連入分壓電路中可以記錄形變的頻率從而反應呼吸信號。所述脈搏信號采集模塊包括設置于被測對象腕部的脈搏傳感器，通過脈搏傳感器獲得脈搏波信號。本發(fā)明基于光電容積法實現(xiàn)脈搏波監(jiān)測。當光束照射到皮膚表面時，動脈血管內的血液容積在心臟收縮和舒張作用下呈搏動性變化，將光強度變化信號轉換成電信號并放大后便可獲得容積脈搏波。考慮到穿戴式的便攜要求，采用反射式檢測方式設計腕部脈搏波監(jiān)測模塊。所述體溫信號采集模塊集成在信號處理節(jié)點，通過在節(jié)點貼近人體表面的一側的接觸式溫度傳感器獲得體溫。所述身體姿態(tài)信號采集模塊集成在信號處理節(jié)點，通過集成在節(jié)點中的三軸加速度傳感器獲得身體姿態(tài)信號。本發(fā)明的可穿戴多體征采集裝置為彈性穿戴衣的形式，擬結合柔性加工工藝，利用嵌入到衣物中的織物電極和各類織物傳感器，用織物導線代替?zhèn)鹘y(tǒng)的金屬導線進行傳感器間信號的傳輸，實現(xiàn)輕便、舒適、智能化的體征監(jiān)測，既達到參數(shù)采集的目的，又不會對穿戴者帶來負擔，充分滿足了在特殊及高危環(huán)境下的使用需求。為了解決功耗問題，可針對不同種類生理信號的實時性要求選擇相應的采樣間隔，綜合考慮功能、功耗等因素，使用集成度高的前端模擬電路和低功耗的處理芯片，同時設計不同的系統(tǒng)運行模式，降低系統(tǒng)功耗。由可穿戴多體征采集裝置采集到多種體征信號并發(fā)送到服務器端后，由服務器端進行預處理和建立數(shù)據(jù)庫。針對采集到的體征信號的的心電信號進行濾波，針對有價值的數(shù)據(jù)，構建體征數(shù)據(jù)庫，包括：(1)對采集到的心電信號進行濾波：主要針對可穿戴設備采集的體征信號中的工頻噪聲進行濾波，針對不同的體征參數(shù)，選用合適方法，對有用信號和噪聲信號做進一步分離，得到較為純凈的心電信號。傳統(tǒng)的levkov濾波法能實時的消除工頻干擾，但是心電波形中最重要的qrs波在處理后被大幅度削弱，失去了濾波的意義。針對levkov法削峰的不足，本專利將小波方法和levkov法結合起來，首先用小波變換檢測到r波波峰，再講這段波形擬合成折線，最終使用線性段的原理濾波。線性段段采用levkov法，而在非線性段，首先利用小波模極大值法檢測出r波波峰，然后把qrs波擬合成折線來濾波。此方法在有效濾除了工頻干擾的同時，還極好的保留了qrs波的信息，可用于心電信號分析前的預處理。設原始采樣信號為wi，噪聲信號為ni，濾波后的信號為si，一維心電信號是線性系統(tǒng)，滿足疊加原理，有wi＝ni+si；設si，i∈[0,9]為線性段采樣信號，則：s9-s8＝…＝s2-s1＝s1-s0＝c(1)在一個工頻干擾周期內，工頻干擾采樣點的幅值代數(shù)和為零，可得：將工頻信號和濾波后信號拆開疊加：w10-w0＝s10-s0＝10c(4)由(1.3)和(1.4)可得：通過(5)式得知，每個采樣點濾波后的值是其周圍采樣點與其本身的幅值疊加所得。該算法的核心是把心電波形近似的看成一條直線，所以在處理遠離qrs波的波段時，能達到很好的濾波效果。但是在消除qrs波的噪聲時，r波波峰被大幅度削弱了，試驗結果這種方法是不合理的，分析其原因得出，qrs波是一段折線，不是近似的直線，采用線性段的方法計算出的斜率會有很大誤差，最終導致波峰被削弱的濾波結果。對于非線性段濾波，重點放在定位r波波峰，只有準確的計算出r波波峰位置，才能找到折線段的拐點。基于小波變換的r波檢測算法是目前采用較多的一種方法。marr小波基函數(shù)在形狀上與qrs波極為相似，且具有無限光滑性即無窮次可微，不對單獨的噪聲點敏感，加上其獨特的時域性質，使得包含信息的特征點特別突出。因此，選用marr小波基來檢測r波峰值奇異點，其基函數(shù)為：其中ψ(t)為基函數(shù)關于時間t的值。二進制離散小波變化為：其中wf(2j,τ)為離散變換后的關于序列j和采樣間隔τ的函數(shù)值。r波峰值奇異點對應于小波變換的一個正模極大值和一個負模極大值，其位置對應于正模極大值和負模極大值的過零點；在一個工頻干擾信號周期內搜索出的所有的過零點即為r波波峰，定位出r波波峰后，令t為r波波峰的時刻，列出相應波段的方程式組公式(8)～(14)即可得到非線性段的濾波；d＝(wr-wr-10)/10(8)d為r波左側非線性段的采樣點所需的斜率；e＝(wr+10-wr)/10(9)e為r波右側非線性段的采樣點所需的斜率；(2)構建數(shù)據(jù)庫：基于開源關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)mysql進行體征信號數(shù)據(jù)庫的建立。mysql為關系型數(shù)據(jù)庫(relationaldatabasemanagementsystem)，這種所謂的"關系型"可以理解為"表格"的概念，一個關系型數(shù)據(jù)庫由一個或數(shù)個表格組成，由于體征數(shù)據(jù)的實時性，以時間為基準按照如下格式存儲數(shù)據(jù)，構建體征數(shù)據(jù)庫：由服務器端對多種體征參數(shù)進行預處理和建立數(shù)據(jù)庫后，需要對多體征參數(shù)的數(shù)據(jù)進行分析與應用，通過數(shù)據(jù)庫中的有效信息，制定出精神狀態(tài)相關的判定標準，進而通過與模型對比，判斷被監(jiān)測對象的精神狀態(tài)，如有異常則預警。對應于建立的體征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，本發(fā)明還提供一種基于多體征參數(shù)的數(shù)據(jù)模型，基于數(shù)據(jù)庫中豐富且具有代表性的信息，可實現(xiàn)針對異常精神狀態(tài)的實時判別。針對采集到的六種體征信號，選擇其中的價值數(shù)據(jù)進行分析。體征信號心電體表電勢脈搏波呼吸體溫運動姿態(tài)價值數(shù)據(jù)心率值電勢差脈率值呼吸率體溫加速度值縮寫符號hr(次/分)bp(mv)pr(次/分)br(次/分)tp(℃)ac(m/s2)設情緒強度為e，則有：tp0為初始體溫值，bp為左右胸前兩心電電極之間的電勢差。α、β、k、μ分別為權重系數(shù)，其中α為心率值的權重系數(shù)，取值范圍為0.3～0.4；β為脈搏、體溫及呼吸三項的復合權重系數(shù)，取值范圍為0.5～0.9；k為加速度值的權重系數(shù)，取值范圍為0.4～0.6；μ為體表電勢差的權重系數(shù)，取值范圍為0.1～0.2；權重系數(shù)通過針對不同人群的對照實驗進行略微調整，再確定出不同的取值組合。對普通成年男性，權重系數(shù)可取α＝0.4、β＝0.7、k＝0.4、μ＝0.15；對于普通成年女性，權重系數(shù)可取α＝0.5、β＝0.8、k＝0.5、μ＝0.1。通過公式(15)即可實現(xiàn)對測試者由生理體征所反應的情緒與精神狀態(tài)的定量分析。進一步的，可根據(jù)異常精神狀態(tài)的對照標準確定當前被測對象的精神狀態(tài)，即設正常情況下的情緒強度為e，設待判斷的情緒強度為e，則當前精神狀態(tài)判斷值：根據(jù)公式(16)的r值，可對當前精神狀態(tài)有具體的判別：當r∈(-0.4,0.2)時，可認為當前處于非常沮喪、萎靡的精神狀態(tài)；當r∈(-0.2,0)時，可認為當前處于較差的精神狀態(tài)；當r∈(0,0.2)時，可認為當前處于正常的精神狀態(tài)；當r∈(0.2,0.4)時，可認為當前處于較為振作的精神狀態(tài)；當r∈(0.4,0.5)時，可認為當前處于較為亢奮的精神狀態(tài)。進一步的，自動對目標進行精神狀態(tài)進行判別和預警后的，數(shù)據(jù)亦可用來更新數(shù)據(jù)庫。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出：對于本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。當前第1頁12