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提高心电监护仪异常故障智能定位系统

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摘要:随着医疗设备的广泛应用,需要用医疗护理中心点监护仪进行全程护理监护,提高监护的实时性和实时数据分析能力,提出一种基于频谱特征分析和嵌入式设计的医疗护理中心电监护仪异常故障智能定位系统设计方法。分析医疗护理中心点监护仪的使用重要性及存在问题,为了改善心电临床护理的数据实时分析能力,采用频谱特征分析方法案进行心电监护仪的谱特征采集,采用AD频谱分析方法进行心电图谱特征采样,对采样的心电图谱特征进行时频转换和故障特征提取。基于ARM嵌入式设计方案进行故障定位系统的硬件设计,设计的心电监护仪异常故障智能定位系统的硬件模块有上位机模块、数模转换模块、信息处理模块和人机交互模块,采用自动化模式识别方法进行心电监护仪异常故障特征分析,在人机交互模块中进行故障定位分析。测试结果表明,采用该方法进行心电监护仪异常故障定位的准确性较好,医疗护理的临床实践性较强,心电监护出现的故障和报警信息能及时反馈到护理中心,使心电监护仪更好地服务于临床护理工作中。

关键词:医疗护理;心电监护;异常故障;智能定位系统

0引言

随着自动化控制技术和计算机技术的快速发展,大量的医疗电子设备不断替代人工,实现了智能医疗诊断和检查。在现代医疗中,心电监护仪作为护理急救监护仪器,它是医院的常用医疗设备,心电监护仪能实现对病人的实时心电监护和诊断,在急救、心电检测、病理诊断等领域中都发挥了重要的价值。心电监护仪在患者疾病发展或愈合过程能实现对心电动态监护和信息分析,结合现代数据分析和频谱分析方法,实现对病人的心电病理特征分析,提高临床治疗的效率,可见,现代心电监护仪在临床诊断中发挥中要作用[1]。而今,心电监护仪已被广泛应用于重症监护室、手术室、普通病房等临床领域中,智能心电监护仪采用心电数据传感器进行信息采集,对采集的心电信息进行智能信息处理,是吸纳对患者的心理、血压、血氧饱和度等方面的监测,心电监护仪在现代医疗护理中发挥巨大作用,确保心电监护仪的稳定可靠工作具有重要意义[2]。心电监护仪作为常用的护理和急救监护仪器设备,监护仪的工况直接影响医疗诊断结果及病人的心身安全,而当前心电监护仪的设计过程中存在智能故障诊断性不好和故障定位实时性不高等问题,需要对心电监护仪的故障进行智能判断和分析,结合自动化的模式识别技术,进行心电监护仪的故障分析,确保心电监护仪的工况稳定性,提高故障分析能力,从而达到心电实时监护的临床效果[3]。

传统方法中,对心电监护仪异常故障智能定位方法主要采用人工诊断方法、专家系统诊断方法、频谱特征检测方法等,通过实时电路分析和心电频谱信号分析,进行故障检测和定位,其中,文献[4]中提出一种基于神经网络算法的心电监护仪异常故障诊断方法。采用多传感器量化融合方法进行心电监护仪的关联信息采集,提取心电监护仪输出心电信号的时频特征量,结合高阶统计分析方法进行故障定位,但该方法进行心电监护仪故障检测的实时性不好,自适应能力不强,文献[5]中提出一种基于相空间重构和K-L变换的心电监护仪故障检测方法,采用相空间重构提取心电监护仪的高维特征量,采用K-L压缩器进行特征降维,提高了心电监护仪的故障特征分辨能力,但该方法进行心电监护仪故障检测中的智能定位性不好;文献[6]中提出一种基于模糊控制和嵌入式DSP控制的心电监护仪的故障特征检测方法,结合模糊C均值聚类分析,实现对心电监护仪的故障特征提取,该方法进行心电监护仪异常故障数据挖掘的全局稳定性不好。针对上述问题,本文提出一种基于频谱特征分析和嵌入式设计的医疗护理中心电监护仪异常故障智能定位系统设计方法。采用频谱特征分析方法进行心电监护仪的谱特征采集,采用AD频谱分析方法进行心电图谱特征采样,对采样的心电图谱特征进行时频转换和故障特征提取。基于ARM嵌入式设计方案进行故障定位系统的硬件设计,设计的心电监护仪异常故障智能定位系统的硬件模块有上位机模块、数模转换模块、信息处理模块和人机交互模块,采用自动化模式识别方法进行心电监护仪异常故障特征分析,在人机交互模块中进行故障定位分析。最后进行仿真试验分析,展示了本文方法在提高心电监护仪异常故障智能定位中的优越性能。

1心电监护仪的故障信息采集和总体结构构架

1.1心电监护仪故障数据量化采集为了实现对心电监护仪各类故障的有效检测和诊断,采用AD传感器和智能频谱分析方法,进行多传感的量化融合跟踪识别,进行心电监护仪的关联信息采集,提取心电监护仪输入到智能信息处理中心的心电监护信号,采用物联网技术进行心电监护仪的网络覆盖和智能通信调度,结合多模智能控制方法进行心电监护仪的智能信息处理,提高信息的集成处理和智能分析控制能力。为了提高故障检测的智能性,采用多传感器组网方法,对采集的心电监护特征信息进行大数据融合和智能信息调度,采用频谱分析和谱特征分析方法,进行心电监护仪的故障定位和智能识别[7]。采用ARM嵌入式设计方法进行心电监护仪的异常故障定位特征分析,采用总线传输和智能调度方法,进行心电监护仪的故障特征数据的输出总线集成处理,在应用程序加载模块进行心电监护仪的输出故障信号的智能定位,采用内核控制和检波识别方法,实现对心电监护仪的射频信息分析和特征采样。在心电监护仪的人机交互端口,采用集成控制的程序加载系统进行心电监护仪的故障特征分析,提取心电监护仪输出故障的特征信号,采用低电复位方法进行心电监护仪的掉电复位处理,实现心电监护仪的故障异常判断和高分辨智能识别[8]。根据上述设计原理,得知进行心电监护仪故障数据量化采集设计是基础,构建心电监护仪的故障信息数据采集的总体结构模型心电监护仪的故障智能定位和数据采集模块分为三层体系结构,采用物联网的体系构建技术,进行心电监护信息采集和智能信息分析。三层结构体系分别为数据感知层、网络链路层数据输出层,结合智能检测设备进行心电监护仪的原始数据采集,采集的心电监护仪的特征信息有血压、脉搏以及血糖等特征量,对上述采集的心电监护仪物理信息特征量进行智能融合处理,在三层体系结构中进行集成信息处理和谱分析,采用可视化的频谱分析技术实现对心电监护仪的临床诊断特征分析,建立心电监护仪的底层数据管理模块,进行心电监护仪的数据采集和中央集成处理,采用上位机模块进行远程通信,将心电监护仪的故障状态和监测信息输入到专家系统中,进行病理分析和智能诊断,提高心电监系统护仪的异常故障定位能力[9-11]。

1.2系统的总体设计构架及功能组成分析本文设计的心电监护仪异常故障智能定位系统采用三层体系构架,系统的底层模块为感知层,采用血压监测仪、心脏监护仪等智能仪器设备实现对心电监护的原始数据采集,采用ARM11CPUS3C6410作为心电监护仪的人机交互接口[12],采用多个UART作为心电监护仪故障检测系统的输出端口,实现故障智能信息诊断,得到心电监护仪异常故障智能定位系统应用层的体系结构根据三层体系结构分析,进行心电监护仪异常故障智能定位系统的总体结构设计,ARM技术作为微处理器进行心电监护仪异常故障智能定位系统的集成控制,采用ARMCortex-M0处理器进行心电监护仪异常故障智能定位系统集成设计,构建时钟电路和复位电路进行故障恢复和集成输出控制,提高心电监护仪异常故障智能定位的实时诊断能力[13],构建18位的控制指令进行多线程操作,采用低压电源进行心电监护仪供电,在CRT显示终端进行心电监护的频谱特征分析和绘图,根据频谱分析结果进行故障分析,根据上述设计原理,得到本文设计的心电监护仪异常故障智能定位系统的总体结构。

2系统的硬件设计

根据上述总体设计构架,进行心电监护仪异常故障智能定位系统的模块化设计,本文提出一种基于频谱特征分析和嵌入式设计的医疗护理中心电监护仪异常故障智能定位系统设计方法,为了改善心电临床护理的数据实时分析能力,采用低功耗的模式识别方法进行心电监护仪异常故障智能定位系统的智能视觉分析,采用频谱特征分析方法案进行心电监护仪的谱特征采集[14],采用AD频谱分析方法进行心电图谱特征采样,本文设计的监护仪的智能故障特征分析的最大倍频数为0-23V,心电监护的异常故障数据收发的内核频率18位,频谱分析的带宽为120dB-200dB,采用多模控制方法进行监护仪自动控制和多线程控制,提高心电监护仪的异常故障定位识别精度。基于ARM嵌入式设计方案进行故障定位系统的硬件设计,本文设计的心电监护仪异常故障智能定位系统的硬件模块有上位机模块、数模转换模块、信息处理模块和人机交互模块等[15],对各个主要功能模块的硬件设计描述如下:

(1)上位机模块。上位机模块实现对心电图谱特征的数据上床和远程通信功能,采用时钟精度为23.092KHz的嵌入式ARM芯片进行上位机模块的集成总线设计,采用低功耗ARMCortex-M0处理器进行心电监护仪异常故障智能定位系统上位机模块的程序加载和VIX总线输出控制,采用PCI桥接芯片进行心电监护仪异常故障智能定位系统的程序编译和交叉编译,实现上位机模块设计,设计电路。

(2)数模转换模块。数模转换模块是实现对心电监护仪异常故障智能定位系统的采集数据的频谱分析和数模转换功能,采用智能算法进行心电监护仪异常故障特征的谱特征分析,采用18位的控制指令进行心电监护仪的多线程加载和时钟频谱控制,采用ADSP-BF537作为外围器件进行心电监护仪的故障AD时钟采样,将采集的AD信息输入到集成信息处理模块中,进行交叉编辑和程序分析,实现对病人的血压、心电以及血糖等心电监护信息分析,为临床诊断提供数据基础,得到数模转换模块电路设计。

(3)集成信息处理模块及人机交互模块。集成信息处理模块是整个心电监护仪异常故障智能定位系统的核心,并将采集的数据输入到集成信息处理模块中,采用ADM706芯片进行集成信息处理和智能控制,通过A/D转换器和D/A转换器实现心电监护仪异常故障智能定位系统的稳压控制,在嵌入式环境下实现对集成信息处理模块的指令读写和程序加载,得到集成信息处理模块和人机交互模块的集成电路设计

3实验测试分析

在上述硬件设计的基础上,采用MSP430F149嵌入式控制芯片进行心电监护仪异常故障智能定位系统的中央控制单元开发,实现整个系统的硬件开发和软件设计。为测试本文设计的故障智能定位系统的应用性能,进行仿真实验,实验采用Matlab7进行异常故障智能定位的频谱分析算法设计,在VisualDSP++环境下进行心电监护仪异常故障智能定位系统的硬件调试。构建心电监护仪异常故障智能定位系统的内核程序,得到监护仪异常监控的串口输出为+FSR/2-7/2LSB,监护仪输出得知,本文设计的系统对心电监护异常故障定位的智能性较好,消颤能力较强,提高心电监护的准确性和自动化水平。

4结语

本文研究医疗护理中的心电监护仪优化设计和智能故障定位问题,提出一种基于频谱特征分析和嵌入式设计的医疗护理中心电监护仪异常故障智能定位系统设计方法。采用智能算法进行心电监护仪异常故障特征的谱特征分析,采用18位的控制指令进行心电监护仪的多线程加载和时钟频谱控制,对采样的心电图谱特征进行时频转换和故障特征提取。采用ARM嵌入式设计方案进行故障定位系统的硬件设计,对系统的上位机模块、数模转换模块、信息处理模块和人机交互模块进行详细设计描述,采用自动化模式识别方法进行心电监护仪异常故障特征分析,在人机交互模块中进行故障定位分析。研究表明,采用本文方法进行心电监护仪异常故障定位的准确性较好,医疗护理的临床实践性较强,心电监护出现的故障和报警信息能及时反馈到护理中心,使心电监护仪更好的服务于临床护理工作中,在医疗护理和心电交互中具有很好的应用价值。

参考文献

[1]曾爱林.基于Android的心电实时监护系统设计与实现[J].计算机测量与控制,2013,21(11):2997-3000.

[2]黄德军,贾如春,李林原.基于WebServices的SOA自动化控制架构的研究与实现[J].自动化与仪器仪表,2018,7:63-67.

[3]高泽仁,周丰,赵庆佳,等.光电滑环性能动态检测技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2018,13(2):174-180.

[7]章宝歌,田铭兴.新型磁控电抗器特性谐波研究[J].电源学报,2018,16(3):168-172.

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[9]郭素敏,徐克宝,苏春建,等.通用数字电路板自动测试系统设计[J].计算机测量与控制,2014,22(7):2040-2042.

[10]刘海达,李静,彭华.利用最大偏差比的LDPC码识别算法[J].信号处理,2014,30(8):908-913.

作者:刘雪 冯欢 单位:解放军九七医院放射介入治疗科

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