[发明专利]一种基于HBC的预防癫痫发作的穿戴式医疗设备在审
申请号: | 201610034365.5 | 申请日: | 2016-01-19 |
公开(公告)号: | CN105520731A | 公开(公告)日: | 2016-04-27 |
发明(设计)人: | 刘文强;邱力军;王震 | 申请(专利权)人: | 西京学院 |
主分类号: | A61B5/0476 | 分类号: | A61B5/0476;A61B5/00 |
代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 贺建斌 |
地址: | 710123 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 hbc 预防 癫痫 发作 穿戴 医疗 设备 | ||
技术领域
本发明涉及人体通信(HumanBodyCommunication,HBC)和生 物医学信号技术领域,具体涉及一种基于HBC的预防癫痫发作的穿戴 式医疗设备。
背景技术
HBC是一种在人体周围或人体内部进行的短距离无线通讯技术, 利用人体作为通信路径传输数据,是无线通信技术新领域体域网 (BodyAreaNetwork,BAN)中最具前景的一个应用场景,在日常保 健和医疗应用领域具有广阔的发展前景。癫痫作为一种发作性的脑神 经元异常放电性疾病,脑电图是癫痫预防和诊断最有效的辅助诊断工 具。研究表明,癫痫在发作期和发作间期的脑电图的变化是突然发生 的,其特征是:阵发性的高波幅慢波、尖波、棘波,或伴有低波幅的 快波,这种变化可出现在癫痫行为发作前的数秒钟。根据癫痫患者脑 电信号在发作前会发生明显的变化这一特征可以对癫痫发作进行早 期预测。
Duffing混沌振子系统对初始条件的敏感性可以用于检测微弱周 期信号或混沌信号;脑电信号已被广泛证明是混沌时间序;癫痫发作 时脑电时间序列的LyaPunov指数下降,即正常和癫痫脑电时间序列具 有不同的混沌性;Duffing振子具有区分癫痫EEG和正常EEG的能力是 基于混沌同步的原理和基础。
数字信号处理技术的迅猛发展和计算机的广泛应用,以及近年来 无线通信技术进入与人类个体联系最紧密的领域BAN,该领域中 HBC技术的日趋成熟,为癫痫病的预防研究开创了崭新的局面。
癫痫发作具有碎发性,如果此时病人正从事某种危险操作(如驾 驶汽车),则很容易受到意外伤害,这是造成癫痫患者残疾甚至死亡的 一个主要原因。另一方面由于癫痫长期的反复性发作,而且患者自己 无法提前预测,这不仅使患者身体遭受痛苦,而且在一定程度上导致 其精神及心理障碍。目前对癫痫病的治疗手段主要是药物治疗和手术 切除病灶。虽然这两种方法都可以有效地减少癫痫发作的次数甚至完 全抑制癫痫发作,减轻癫痫患者的痛苦,但是无法实现对癫痫患者在 发作前实现提示。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种基于 HBC的预防癫痫发作的穿戴式医疗设备,在癫痫病发作前可对患者发 出预防警告提示声音和震动,提醒患者做出必要预防措施的可穿戴式 医疗设备,具有佩戴方便、提醒及时、准确安全等优势。
为了达到上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于HBC的预防癫痫发作的穿戴式医疗设备,包括主控计 算机101,主控计算机101的第一输入端与信号传输系统102的输出 端连接,信号传输系统102的第一输入端和人体头部107配合,主控 计算机101的输出端与控制器104的输入端连接,控制器104的输出 端与开关模块105的输入端连接,开关模块105的输出端与警报装置 103的第一输入端连接,主控计算机101的第二输入端、信号传输系 统102的第二输入端、警报装置103的第二输入端分别和DC/DC多 路输出电源模块106的三个输出端连接。
所述的信号传输系统102利用人体头部107作为通讯路径传输脑 电信号数据,形成一个基于HBC技术的BAN通讯链路,信号传输系 统102包括信号采集模块1021,信号采集模块1021的输入端和人体 头部107配合,信号采集模块1021的输出端和信号调理模块1022的 输入端连接,调理模块1022的输入端和信号发送模块1023的输入端 连接,信号发送模块1023的输出端和主控计算机101的信号处理模 块1011的输入端连接。
所述的主控计算机101包括信号处理模块1011,信号处理模块 1011的输出端和癫痫发作预警检测系统1012的输入端连接,癫痫发 作预警检测系统1012的输出端和控制器104的输入端连接。
所述的警报装置103包括蜂鸣器1031和震动器1032,蜂鸣器 1031和震动器1032的输入端分别和开关模块105的输出端连接。
所述的癫痫发作预警检测系统1012利用Duffing混沌振子的混沌 特性区分癫痫与正常EEG特征,进而实现预防癫痫发作的功能,基本 原理是利用癫痫EEG的混沌特性弱于正常EEG的混沌特性以及 Duffing混沌振子能够区分两种EEG混沌特性的强弱;
Duffing混沌振子的模型如式(1)所示:
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