基于织物电极的可穿戴式心电监护系统

随着移动医疗的飞速发展,可穿戴式心电监护已成为个人日常心电监护的一个重要发展方向.而长时间穿戴所存在的便携性和舒适性差、监测数据不准确等问题是制约可穿戴式心电监护设备发展的重要瓶颈.采用织物电极作为心电采集电极,设计了一种单导联低功耗、小型化的心电监护系统,改善了长时间穿戴所存在的问题.系统采用织物电极取代传统Ag-AgCl电极进行心电采集;模拟前端采用ADS1292芯片,调理心电信号,提高信噪比,并进行24位ADC转换;MCU采用MSP430F5659,进行数据的实时获取、存储和计算,并控制外设进行异常警报和与上位机的蓝牙通信.系统完成静坐、行走和跑步状态下的测试,并对比同步脉率,验证了检测数据准确性,证明可基本满足个人日常心电监测使用.     

可穿戴心电信号采集与分析系统的设计与实现

针对传统心电采集设备的移动限制性以及佩戴的不舒适性,根据可穿戴计算特点,设计并实现了穿戴式心电采集与分析系统。系统采用自主研发的12/单导联心电采集模块进行心电信号采集,数据可存于采集设备或经3G网络传输到服务器端,同时所开发的软件可对心电图进行辅助病情分析,实现对佩戴人的心电监护。还研究并制作了插入式电极和织物电极,并通过二者的结合提高了采集心电信号的质量。实际佩戴和使用结果表明,使用插入式织物电极的可穿戴式心电采集设备具有良好的舒适性,心电信号波形的质量能够达到临床监控的要求。     

一种基于离子液滴的电容式压力传感器的设计

随着物联网和大数据时代的到来,柔性可穿戴设备在医疗健康监测领域中正受到越来越多的关注。一方面,柔性可穿戴设备通过采集人体生理信息,可帮助慢性病患者进行自我监测和管理,减少就医次数和降低医疗成本;另一方面,与传统的使用刚性材料的智能手环、智能眼镜相比,柔性可穿戴设备的核心部件是基于柔性材料的传感器,具有良好的延展性、贴合性和舒适性,更适合婴儿、老人等特殊病患长期佩戴使用。文章提出了一种以离子液为介质、ITO导电膜为电极的柔性电容式压力传感器,利用差分式测量电路成功测得人体脉搏信号。该传感器制作简单,成本低廉,具有良好的准确性、实时性和舒适性。     

用于心电信号采集的织物电极技术研究进展

针对传统Ag/AgCl胶状电极在长期心电监护中出现的问题和近年来可穿戴式健康监测的发展需求,对可用于心电信号采集的新型传感器技术——织物电极技术进行了综述。介绍了干电极、织物电极的概念;从有源电极和无源电极两方面分别对织物电极技术研究进展进行了分析;从制作工艺、导体材质、依托载体、电化学性能等织物电极技术进行了讨论;分析了目前织物电极在市场应用中的制约因素,并对未来织物电极技术的发展方向进行了展望。     

服装类可穿戴心电监护系统的设计与实现

因对功能性服装的需求越来越迫切,设计了一款可穿戴的心电监护服装系统。系统设计了3个灵敏度较高的柔性织物电极,并选取导电性能良好的纺织线来完成信号采集。信号处理采用AD8232芯片搭配的简单电路和STM32F103C8T6为核心的单片机,然后通过蓝牙将数据实时发送至上位机并显示心电信号波形。针对穿戴过程中大幅度运动所带来的运动伪迹干扰,运用经验模态分解,结合主成分分析方法抑制。实验结果表明,该系统能有效实时监测人体在不同状态下的心电图。     

基于可穿戴式设备的大学生体质健康监测系统设计

针对传统体质健康监测系统对人体活动能耗检测准确率低，导致监测效果不佳的问题，提出设计一个基于可穿戴式设备的大学生体质健康监测系统。其中，采用可穿戴式设备获取加速度信息和大学生运动身体生理指标，将其作为自变量数据，从而构建大学生活动能耗检测模型，以达到体质健康监测的目的。实验结果表明，在男性和女性的能耗检测中，本模型的RMSE值分别为0.12±0.03和0.12±0.04;相较于日常活动检测模型，本模型的检测准确率更高，检测效果更好。将此模型应用到监测系统中后可实现大学生体质健康准确监测，满足系统设计需求。     

基于IoT的可穿戴远程心电监测设备设计

为了实现人体心电信号的远程实时动态监测,设计了一款可穿戴心电监测系统。此设备由织物电极和控制盒组成,固定于紧身运动背心上,通过织物电极传感心电信号,蓝牙模块采样后,传输到手机APP端和主控制模块,主控制模块完成心率计算、阈值判断、心电压缩、数据存储和上报数据至物联网平台。该系统可以实现控制盒上报数据和蓝牙上传数据两种数据上传方式,具有功耗低、可靠性高、适用于日常生活等特点,具有较高的实用价值。     

基于主动干电极传感器的无线可穿戴脑电采集系统

为了减少脑电信号(EEG)采集系统的复杂性、实验前长时间繁琐的准备过程,以及改善采集系统的抗干扰性、可穿戴性和舒适性,设计了一种带有8通道主动干电极传感器的无线可穿戴脑电采集系统,具有24位ADC,109 dB信噪比,±500 mV/10 Hz的交流输入范围.实验结果表明:该系统和商业系统记录的脑电图波形之间的相关系数为0.89,增加了可穿戴无线采集系统的可靠性,改善穿戴的舒适性.采用该系统可实现脑电的静态记录和基于稳态视觉诱发(SSVEP)的脑-机接口(BCI)应用.     

基于复合微凝胶薄膜的柔性电容式湿度传感器研究

近年来，柔性电子技术的快速发展使得湿度传感器广泛应用于人体健康监测、电子皮肤和非接触控制等新兴应用领域。不同于传统的刚性湿度传感器，柔性湿度传感器因具有舒适的可穿戴性、成本低和制作工艺简单等特点备受研究者的关注。然而，探索一种理想的传感材料来改善柔性湿度传感器的性能仍然是目前存在的挑战。开发了一种简单、低成本且可扩展的制造方法，构建了基于聚(N-异丙基丙烯酰胺-共-丙烯酸)/聚二甲基二烯丙基氯化铵(P(NIPAm-co-AAc)/PDADMAC)复合微凝胶薄膜的柔性电容式湿度传感器。实验证明，该湿度传感器具有较宽的湿度检测范围(20%～90%RH)、高灵敏度(5.06%/%RH)、快速的响应/恢复时间(3.5 s/2.5 s)、良好的重复性以及长期稳定性。其出色的湿度传感性能和高度柔韧性在用于人体健康监测的柔性可穿戴设备中具有很大前景。     

基于丝网印刷的柔性湿度传感器研究

柔性是可穿戴类设备的基本属性,柔性湿度传感器可以用于检测皮肤湿度、呼吸频率等与人体健康密切相关的生理参数。为了满足丝网印刷的工艺需求,提出了一种银导电墨水的制备方案,分析了加热板、回流焊、马弗炉以及真空管式炉四种不同退火方式对银导电薄膜生长的影响,发现了加热板烧结后的银导线导电率高且成品阻值方差小。使用导电墨水制备电极,聚苯乙烯磺酸钠作为湿敏材料,在柔性衬底聚酰亚胺上印刷制备了平板式电容湿度传感器。该传感器在10%RH～90%RH湿度范围内可实现16.27 pF/%RH的灵敏度和1.65%RH的湿滞,具有良好的稳定性(最大误差0.22%)。通过对导电墨水的制备和烧结方式的研究,利用丝网印刷工艺制备了电容式柔性湿度传感器,为柔性湿度传感领域提供了参考。     

Atmel推出基于Cortex—M4的全新SAMG系列低功耗小型MCU

Atmel公司推出基于ARM Cortex—M4的Atmel SAMG系列高性能、超低功耗小型MCU。这个全面的解决方案是传感器中枢以及电池供电型消费应用的理想选择，其中包括面向智能手机、平板电脑、超极本、可穿戴设备、医疗设备、网关、网桥和音频设备的传感器中枢。     

柔性触觉传感技术及其在医疗康复机器人的应用

柔性触觉传感器易于贴合皮肤等不规则表面,相比刚性传感器具有更强的信号感知能力、更高的精度和更佳的穿戴舒适性,在人机交互、医疗设备、可穿戴设备、健康监测等领域发挥着重要作用.鉴于此,从传感器不同工作原理出发,对柔性触觉传感器进行系统地介绍和对比,从结构优化的角度分析传感器性能优化方法,整理出微结构、结构疏松化、多模态测量...     

可穿戴设备的数值型流数据差分隐私均值发布

可穿戴设备实时产生的用户健康数据（如心率、血糖等）对健康监测及疾病诊断具有重大意义，然而健康数据属于用户的隐私信息。针对可穿戴设备的数值型流数据均值发布，为防止用户的隐私信息泄漏，提出一种基于自适应采样的可穿戴设备差分隐私均值发布方法。首先，引入适应可穿戴设备流数据均值波动小这一特点的全局敏感度；然后，采用基于卡尔曼滤波调整误差的自适应采样的方式分配隐私预算，提高发布数据的可用性。在发布两种健康数据的实验中，所提方法在隐私预算为0.1时，即高隐私保护强度下，在心率和血糖数据集上的平均相对误差(MRE)分别为0.01和0.08，相较于差分隐私时序监测的滤波和自适应采样（FAST）算法分别降低了36%和33%。所提的均值发布方法能够提高可穿戴设备均值流数据发布的可用性。     

基于机织结构的柔性应变传感器的设计与分析

建立机织物的等效电路模型,在导电弹性纤维材料的电阻应变效应基础上推导了机织物的电阻应变关系。设计了机织物的平纹组织结构及信号转换电路,分析了柔性应变传感器的输入输出特性与灵敏度。对机织物的结构参数分析表明,当机织物中的导电弹性纱线为并联方式时,可选用电阻率适中或较低的导电弹性纤维材料,理论上适用于任意尺寸物体的大应变检测;当机织物中的导电弹性纱线为串联方式时,只能选用电阻率较低的导电弹性纤维材料,且仅适用于较小尺寸物体的大应变检测。     

基于可穿戴的运动强度监测系统

目前学生体质与健康状况连续呈下降趋势。运动强度过高或者过低都会对学生的体质与健康造成不利的影响。为满足监测学生运动强度并促使他们进行适度运动的需求,设计并实现了一套基于可穿戴的人体运动强度监测系统。利用三轴加速度传感器采集人体运动加速度并作预处理,通过无线蓝牙方式传输到 GPRS 基站,进而自动上传到服务器,设计一种运动强度分类算法来监测运动强度并促使学生进行中等强度运动。讨论了该系统的软硬件设计和实现,包括可穿戴设备、基站、Flash存储方法和服务器软件。测试结果表明,系统运行稳定,安全可靠,能满足学生运动强度监测和促进的需要。     

可穿戴式人体运动捕捉系统

随着计算机科学,传感器技术的飞速发展,可穿戴式设备也逐渐兴起,并融入人类生活当中。无论是国内还是国外,对可穿戴设备的研究一直在进行着。可穿戴设备的功能日新月异,实现了人机交互、跌倒报警等功能。该产品是基于多传感器协作的可穿戴人体姿态捕捉系统,能实时监测并捕捉人体的姿态,对日常生活中诸如跑步、行走、站立、平躺、跌倒等常见动作状态进行识别,实现了对日常活动的监测。     

基于Node.js的BLE可穿戴医疗设备管理中间件研究与实现

为了解决可穿戴医疗设备在通用计算平台下的通信与管理问题,更好地在智能病房系统中支持对病患的生命体征监测,设计基于Node.js的低功耗蓝牙BLE(Bluetooth Low Energy)可穿戴医疗设备管理中间件,实现对BLE可穿戴医疗设备的设备连接、操作控制、数据处理等管理功能。同时还实现多设备的并发控制,满足医疗场景下多设备协同监测的需求。未来,各类可穿戴医疗设备借助于该系统可便捷地接入到智能病房系统中,进一步扩展可穿戴医疗设备在智能化医疗服务中的应用。     

基于ADS1293的穿戴式心电检测装置设计与实现

通过对穿戴式心电监护设备与低功耗技术的研究,设计了一款穿戴式心电检测装置。该装置将心电监护设备与背心服饰相结合,心电监护设备采用低功耗、高集成度的模拟前端芯片ADS1293与BLE蓝牙4.0低功耗无线模块进行心电信号的采集与传输,并结合低功耗MCU与电源管理模块可有效地降低系统功耗,然后通过Matlab GUI进行显示分析。通过实验测试验证,本装置体积小、功耗低、精度高,可在静息、行走和慢跑状态下长时间准确地采集心电信号,具有较高的可靠性、准确性和穿戴舒适性,可用于心脏疾病的远程监护与早期预警。     

基于容性耦合电极的可穿戴心电信号检测及其去噪算法研究

针对传统心电检测系统存在佩戴电极不方便和电极导电膏易脱水等问题,在研究分析电容耦合工作原理的基础上,设计了一种可穿戴容性耦合电极。针对这种可穿戴容性耦合电极,提出了一种改进小波阈值去噪算法,该算法结合心电信号与噪声小波系数分布特性,采用改进阈值函数对分解后小波系数量化处理并重构心电信号。利用MIT￣BIH数据库验证,该算法能有效消除心电信号中的噪声干扰,相比平滑滤波、数学形态滤波和经验模式分解信噪比提高了10.72％,均方误差减小了27.29％。心电检测实验表明可穿戴容性耦合心电信号检测系统能够准确检测出人体心电信号主要特征。     

基于步态分析的帕金森病辅助诊断方法综述

针对现有的帕金森病（PD）的诊断方法,对基于步态分析的PD的辅助诊断方法进行了综述。在临床上,常见的步态评估PD的诊断方法是基于量表的,该方法虽然简单方便,但主观性强,且对医生的临床经验要求较高。而计算机技术的发展为步态分析提供了更多的方法。首先,总结了PD以及它在步态上的异常表现。然后,回顾了基于步态分析的PD辅助诊断的常用方法,这些方法大致可分为基于可穿戴设备的和基于非可穿戴设备的：可穿戴设备体积小、辅助诊断准确率高,可长时间监测患者的步态状况;非可穿戴设备则是通过微软Kinect等视频传感器捕捉人体步态数据,避免了穿戴相关设备以及对患者行动的限制。最后,指出了现有的步态分析方法中存在的不足并探讨了未来可能的发展趋势。