[发明专利]一种基于云平台的心率检测与分析系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于云平台的心率检测与分析系统，属于医疗健康检测与智能分析技术领域。

背景技术

心率是指人体心脏每分钟搏动的次数，它是反应心脏是否正常工作的一个重要参数。据姚震教授的《我国心血管疾病现状与展望》可得知：我国每年因其死亡人数约350万人，每天因心血管死亡9590人，估计每分钟就有6人死于CVD(Cardiovascular diseases，心血管疾病)。到2030年，中国每年的CVD事件数就将上升超过50％。心率与心脑血管疾病密切相关，携带有丰富的人体健康状况信息。Framingham流行病学研究发现，无论是男性还是女性，随着心率次数的增加,心血管疾病死亡风险随之增加。可见，心率的检测与分析对于心血管疾病患者是十分重要的。

随着智能终端的发展，一些便携式的心率监护系统已经触手可及。但是目前的便携心率检测系统存在以下几个问题：(1)、没有一个健全的后端数据库存储模式，有的基于移动智能终端的心率监护设备，心率数据存储模式分为两种：一种是内存存储，另一种是SD卡存储，但是这两种存储模式的存储空间相对来说都是有限的，不适用于存储大量的心电数据和心率数据；(2)、心率分析基于专家系统的自动智能分析较少，基于开源的ERESYE工具开发的专家系统资料就更少；(3)、在心率检测与分析系统中，将会有大量的数据从设备来通过网络进行传输，这对运用到物联网通信上的HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)协议来说，会有着协议开销大和性能急剧下降的问题。此外，IP寻址取决于物理位置，这将导致网络控制复杂的问题。

本发明Android客户端采用MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)推送协议作为心电数据上传的协议，省电省流量。云服务端是由五部系统为Ubuntu14.04的主机搭建而成的一个容错性极强的分布式集群。将每台主机作为一个节点，搭建Hadoop及非关系数据库集群(如：HBase的集群和Riak环集群)，还有中间件集群，同时每部主机安装有Erlang语言、Zotonic框架、关系型数据库(PostgreSQL数据库)，其中Erlang是一种通用的面向并发的编程语言。因此本系统总体具有低成本、操作简单、移植性好、高度可扩展、负载均衡等优点，可安全高效的保存大量的用户数据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云平台的心率检测与分析系统。

本发明所述的基于云平台的心率检测与分析系统，包括实时采集用户心电数据的可穿戴式采集设备、与采集设备通过蓝牙连接通讯的Android智能手机以及与Android智能手机通过网络连接通讯的云服务平台；Android智能手机终端包含一些功能模块，如：用户管理功能模块、与采集设备通信模块、心电信号预处理模块、波形显示模块、心率计算模块和与云平台通信模块；所述的云服务平台由云存储、WEB服务器组成和中间件组成，提供用户个人信息管理平台、专家系统分析平台、数据存储平台；所述的Android智能手机终端与云服务平台的网络连接通讯主要是通过3G/4G/WiFi与远程Android智能手机终端连接，将手机终端预处理后的心电数据和检测到的心率值实时上传至云服务平台。

一种基于云平台的心率检测与分析系统的实现方法，包括如下步骤：

S1：用户通过应用程序在Android手机客户端登录注册；

S2：心电数据采集设备实时采集用户的心电数据，并将这些数据通过Android智能手机中蓝牙模块传输至Android智能手机终端；

S3：Android智能手机对上述数据首先进行预处理，其次动态绘制心电波形，然后检测QRS波群，随后计算出心率值，最后将预处理后的心电数据以及心率值采用MQTT协议实时上传至云服务平台；

S4：云端服务平台中的个人信息管理平台处理用户登录或注册请求；

S5：云端服务平台接收用户数据，针对不同数据类型选择不同的存储方案；

S6：专家系统从Riak数据库中读取心率值并进行分析。

所述的步骤S1中用户登录注册采用的协议是HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)协议。

所述的步骤S3中心电信号预处理包括，用中值滤波算法滤除基线漂移、巴特沃斯滤波器滤除肌电干扰等高频干扰、FIR滤波器来设计陷波器滤除工频干扰。