[发明专利]一种基于脉搏波的智能诊断系统及其实现方法在审

专利信息
申请号: 201710157503.3 申请日: 2017-03-16
公开(公告)号: CN106943125A 公开(公告)日: 2017-07-14
发明(设计)人: 唐健;姜韵慧;宋金德;宋杰;王鸣远 申请(专利权)人: 盐城师范学院;盐城泰克科技有限公司
主分类号: A61B5/02 分类号: A61B5/02;A61B5/026;A61B5/00;G06F19/00
代理公司: 南京汇恒知识产权代理事务所(普通合伙)32282 代理人: 夏恒霞
地址: 224007 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 脉搏 智能 诊断 系统 及其 实现 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种对人体脉搏波进行采集提取并分析处理的系统和方法,尤其涉及一种基于脉搏波的智能诊断系统及其实现方法,属于医疗诊断技术领域。

背景技术

在我国传统医学的诊断方法中,脉诊占有十分重要的地位,为临床中医师必须掌握的基本技能之一,据文献记载,各种病脉达二十八种之多,其名称各异,脉象的成因十分复杂,由于脉搏的形成不仅与心脏的功能状态有关,也受到许多其他因索的影响,如神经、肌肉、皮肤等的机能状态,以及血管壁的弹性,体循环平均压的高低,血液的粘度、压力与流速等因素,这就为脉象的研究带来了很大的困难,因为不同脉象之间细微的差别,只有靠长期实践锻炼才能区分出来,各类脉象的标准,在中医理论中也是一件随意性很大的问题,长期以来影响着脉学理论的发展,近代发展起来的脉搏图谱,提供了脉象的直观形象,在一定程度上使脉诊具有了客观指标。

目前,当探讨到同一脉类所主的不同疾病间在脉象上的差异及机理时,就很少有人涉及了,因此,运用现代科学技术对脉搏波进行频域特征的提取分析,将会有助于对脉象的深入研究和精准的医疗判断。

发明内容

为解决现有技术的不足,本发明提供一种基于脉搏波的智能诊断系统及其实现方法,在测量人体脉搏波信号的同时分析其医学参数,得出同一脉类所主的不同疾病间在脉象上的差异及机理,对测量者的健康状态做出初步的分析,实现人体脉搏波诊断系统的小型化,提高人体脉搏波诊断结果的准确性,使脉诊仪更加小型低功耗,测量结果更加精准和可靠,有助于对脉象的深入研究和精准的医疗判断。

本发明所采用的技术方案为:

一种基于脉搏波的智能诊断系统,包括光电式脉搏传感器、微处理器模块和基于LabVIEW平台程序的计算机,其中夹持在人体手指指尖采集人体脉搏波信号的光电式脉搏传感器与微处理器模块通过线缆电连接,对采集到的人体脉搏波信号进行处理的微处理器模块与计算机通过线缆电连接,计算机对微处理器模块处理得出的脉搏信息进行显示和计算分析,并输出计算分析得出的数据结果;LabVIEW相对于其他计算机语言,采用了是图形化编辑语言G编写程序,实现了程序框图的形式,在对脉搏信息进行显示和计算分析方面,LabVIEW强大的图形功能实时显示采集信号,而且在LabVIEW程序中加入数据保存功能,实时将数据自动保存到本地文件中,供信号进一步研究分析,这也使得仪器的可操作性大大提高而且易用、灵活。

作为本发明进一步优选,所述的计算机设置有用于保存脉搏信息和数据结果的存储模块。

作为本发明进一步优选,为了该系统可以用于病人和医生的远程沟通,实现云医疗的功能,引入TCP远程通信和云端模块,所述计算机输出计算分析得出的数据结果还通过TCP传输控制协议将数据结果发送到云端模块进行存储和共享。

作为本发明进一步优选,为了操作系统面向所有用户,降低操作门槛,并且呼应当下仪器口袋化的设计要求,还包括移动设备模块,所述计算机将数据结果通过蓝牙通讯模块无线发送到移动设备模块上进行显示,以供用户参考。

作为本发明进一步优选,所述的光电式脉搏传感器是HKG-07B红外脉搏传感器,采用光电式脉搏传感器的原因是光电式脉搏传感器可以实现光电隔离,减少对后级模拟电路的干扰,提高本发明抗干扰能力和灵敏度,并具有良好的线性度和频响特性,对容积脉搏血流信号的机理与信息特征研究充分,满足对其他血流参数检测的需要。

作为本发明进一步优选,所述的微处理器模块与计算机通过USB串口电连接。

作为本发明进一步优选,所述的微处理器模块是Analog Discovery 2,Analog Discovery 2是一个迷你型USB示波器和多功能仪器,可以让用户方便地测量、读取、生成、记录和控制各种混合信号电路,作为一款获得Xilinx大学计划官方支持的便携式产品,Analog Discovery 2小到可以轻而易举地放进口袋,但功能却强大到足以替代一堆实验室设备,无论是在实验室内还是实验室以外的任何环境下,Analog Discovery 2能够为工科学生、业余爱好者或电子发烧友提供一个随心所欲地基于模拟数字电路开展动手项目的″口袋仪器实验室″。

一种基于脉搏波的智能诊断系统的实现方法,具体实现步骤如下:

步骤一:通过光电式脉搏传感器采集人体脉搏波信号,并将采集到的人体脉搏波信号发送给微处理器模块;

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