外文原文
Wearable Patch-type ECG using Ubiquitous Wireless Sensor Network for Healthcare Monitoring Application
ABSTRACT
Nowadays, the technological advances in sensors network, integrated circuit and wireless communication have enabled the design of lightweight and low-cost sensor nodes particularly for healthcare application. Ubiquitous sensor network give new possibilities for monitoring of human biomedical signal using wearable sensors node and allow patients the freedom to move around but still under continuously monitoring. In this paper, a new concept for wearable patch-type ECG sensor node transmitting signal via an ultra low power consumption wireless data communications unit to personal computer using Zigbee- compatible wireless sensor node. The measured ECG signals carry a lot of clinical information for a cardiologist especially R-peak detection in ECG signals. R-peak detection generally uses the threshold value which is fixed. There will be error in peak detection when the baseline changes due to motion artifacts and signal size changes. Therefore, variable threshold method is used to detect the R-peak which is more accurate and efficient. In order to evaluate the performance analysis, R-peak detection using MIT- BIH databases and Long Term Real-Time ECG is performed in this research.
INTRODUCTION
The healthcare industry is confronting a number of challenges; including skyrocketing costs, a growing incidence of medical errors, inadequate staffing, and lack of converge in rural and underserved urban areas. Simultaneously population aging has become one of the most significant demographic processes of modern times. An inevitable consequence of the demographic transition and the shift to lower fertility and reduced mortality, the ageing of the worldrsquo;s population has many countries facing unprecedented numbers and proportions of older persons. Healthcare workers are under increasing pressure to provide better services to more people using limited financial and human resources. This paper proposed a solution to the current ubiquitous healthcare.
The wide scale deployment of wireless networks, wearable computing will improve communication among patients, physicians and other medical healthcare workers as well as enable the delivery of accurate medical information anywhere anytime, thereby improving access and reducing errors. Recent advances in sensor technology allow continuous, real-time ambulatory monitoring of multiple patient physiological signals including electrocardiogram (ECG), body temperature, oxygen levels, glucose levels, respiration, blood pressure and etc. For better treatment purpose especially for elderly person at home, technologies advanced for ubiquitous healthcare monitoring is essential. Advances in ubiquitous wireless sensor networking have opened up new opportunities in healthcare monitoring systems. The future will see the integration of the existing specialized medical technology with pervasive and wireless network.
This paper presents a wearable patch-type ECG where it capable of recording and analyzing continuous ECG data received from the human body. The overall system architecture provides an application for recording activities, events and potentially important medical symptoms. The hardware allows data to be transmitted wirelessly from wearable patch-type ECG sensor node to a base station attached to server PC using IEEE802.15.4 Zigbee for signal processing. If any abnormality occurs at server, then there will be alarm alert system to alert the doctorsrsquo; PDA [1].
A concept is proposed for wireless and wearable patch-type ECG sensor transmitting signal to a diagnostic station at the hospital. This concept able to follow up critical patients from their home while they are carrying out daily activities. In this paper, the wearable patch-type ECG monitoring system has several advantages compared to existing solutions in market. One of themain advantages is it is easy to use, user friendly and no extra technical skills required. Besides that, the ECG sensor is easy to be replaced by patient himself as the system is a compact electronic electrode.
With this new solution, wearable patch-type ECG monitoring system brings much more convenient to patients where only one ECG transmitter is required for the ECG recording. The electrode is equipped with a wireless transmitter and battery supply for several days even with continuous usage. With the use of wearable patch-type ECG monitoring system, it is easier and more cost effective as compare to existing solutions in the current market. Patient able to continuously monitor at his/her home while doing daily activities. This paper describes the implementation of wearable patch-type ECG monitoring system using wireless sensor network technology [2], [3].
The ECG features are used to detect life-threatening arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing the P-wave, QRS complex and T-wave in ECG signals at server after receiving data from the base station. This paper also analysis the ECG signals using variable threshold method for R-peak detection.
SYSTEM DESIGN
-
- Biomedical Signal Analysis
Biomedical signal analysis is important in term of information gathering, diagnosis, monitoring, therapy and control, evaluation. Information gathering need to measure the phenomena to interpret a system; diagnosis is to detect any malfunction, abnormality; monitoring is to continuously gather information about the system; therapy and control need to modify the behavior of a system based upon the outcome to meet the requirements; evaluation is last step where check the ability to meet functional requirements, obtain proof of performance, quality control.
Figure 1. Biomedical signal analysis based on computer-aided diagnosis and therapy.
In biomedical signal analys
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
附录A 外文译文
使用无处不在的无线传感器网络可穿戴贴片式心电监护应用
摘要
目前，传感器网络、集成电路和无线通信技术的进步使得轻量级和低成本传感器节点的设计成为可能，特别是在医疗保健应用中。 使用无处不在的传感器网络为使用可穿戴传感器节点监测人类生物医学信号提供了新的可能性，并允许患者自由移动，但仍在持续监测中。 本文提出了一种可穿戴贴片式心电传感器节点的新概念，该节点利用Zigbee兼容的无线传感器节点，通过超低功耗无线数据通信单元向个人计算机传输信号。 测量的心电信号为心脏病专家提供了大量的临床信息，特别是心电信号中的R峰检测。 R峰值检测通常使用固定的阈值。当基线因运动伪影和信号大小变化而发生变化时，峰值检测将存在误差。 因此，采用可变阈值法对R峰值进行检测，更准确、更有效.. 为了评价性能分析，本研究采用MIT-BIH数据库和长期实时心电进行R峰检测。
关键词：
R峰值检测，无处不在，可穿戴贴片式心电，Zigbee兼容无线传感器节点
“允许将本作品的全部或部分用于个人或课堂使用的数码或硬拷贝作为个人或课堂使用，但不得为盈利或商业利益而制作或分发，且副本载有本通知和第一页的全部引文。 若要复制、重新发布、在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先特定的许可和/或费用。
2009年11月24日至26日，韩国首尔
2009年版权copy;ACM978-1-60558-710-3/09/11.$10.00)
1. 导言
医疗保健行业正面临若干挑战，包括费用飞涨、医疗差错发生率日益增加、人员配备不足以及农村和服务不足的城市地区缺乏趋同。 同时，人口老龄化已成为现代最重要的人口过程之一。 人口转型和向低生育率和降低死亡率转变的必然结果是，世界人口老龄化使许多国家面临前所未有的老年人数量和比例。 保健工作人员正面临越来越大的压力，需要利用有限的财政和人力资源为更多的人提供更好的服务。 本文提出了一种解决当前普遍存在的医疗保健问题的方法。
无线网络的广泛部署、可穿戴计算将改善患者、医生和其他医疗保健工作者之间的沟通，并使准确的医疗信息能够随时随地提供，从而改善访问和减少错误。 传感器技术的最新进展允许连续，实时动态监测多个病人的生理信号，包括心电图，体温，氧水平，葡萄糖水平，呼吸，血压等.. 为了更好的治疗目的，特别是在家中的老年人，先进的技术无处不在的医疗监测是必不可少的。 无处不在的无线传感器网络的进步为医疗监控系统开辟了新的机会。 未来将看到现有的专业医疗技术与普及和无线网络的集成。
本文提出了一种可穿戴贴片式心电信号，能够记录和分析从人体接收到的连续心电数据。 整个系统架构提供了记录活动，事件和潜在重要的医学症状的应用程序.. 该硬件允许数据从可穿戴贴片式心电传感器节点无线传输到附加到服务器PC的基站，使用IEEE802.15.4Zigbee进行信号处理。 如果服务器发生任何异常，则将有警报警报警报系统提醒医生的PDA[1]。
提出了一种无线可穿戴贴片式心电传感器的概念，该传感器将信号传输到医院的诊断站。 这一概念能够跟踪危重病人从他们的家，而他们正在进行日常活动。 本文提出的可穿戴式贴片式心电监护系统与市场上现有的解决方案相比，具有多方面的优势.. 其中一个 主要优点是使用方便，用户友好，不需要额外的技术技能。 此外，由于该系统是一种紧凑的电子电极，因此心电传感器很容易被病人自己所取代。
有了这种新的解决方案，可穿戴贴片式心电监护系统给只需要一个心电信号发射器的患者带来了更多的方便。 电极配备无线发射机和电池供应几天，即使连续使用。 随着可穿戴贴片式心电监护系统的使用，与目前市场上现有的解决方案相比，它更容易、更具成本效益。 病人能够在他/她的家里连续监测，同时做日常活动。 本文介绍了利用无线传感器网络技术实现可穿戴式贴片式心电监测系统[2]，[3]。
心电特征用于检测危及生命的心律失常，重点是在接收基站数据后，在服务器上分析心电信号中的P波、QR S复合物和T波的软件。 本文还利用可变阈值法对心电信号进行了R峰检测分析..
1.系统设计
生物医学信号分析
生物医学信号分析在信息收集、诊断、监测、治疗和控制、评价等方面具有重要意义。 信息收集需要测量现象来解释系统；诊断是检测任何故障、异常；监测是不断收集有关系统的信息；治疗和控制需要根据结果修改系统的行为以满足要求；评估是检查满足功能要求的能力、获得性能证明、质量控制的最后一步。
图1.基于计算机辅助诊断和治疗的生物医学信号分析
在生物医学信号分析中，计算机辅助诊断和治疗所涉及的过程如图1所示.. 生物医学信号，例如心电信号是通过生物医学仪器从病人那里获得的。 因此，所有的生物医学仪器和信号分析系统都应该为病人提供方便，不会造成任何危险或伤害。 在信号数据采集部分有换能器、信号处理设备和模数转换.. 传感器和心电贴片式电极是换能器的例子。 放大器和滤波器是信号处理设备的例子，它需要增加或减少信号的振幅。 换能器不放大功率。
信号数据采集后，下一步进行信号处理。 去除干扰、伪影或简单噪声的滤波是很重要的，因为大多数生物医学信号在一般环境中都是微弱信号，因为它与来自不同来源的其他信号交织在一起。 在这一步中，选择适当的滤波器，如时域滤波器、频域滤波器和自适应滤波器。 事件和波检测对于识别与特定感兴趣事件相关的信号部分是很重要的。 可以确定ECG中的P、QRS和T波。
一旦事件确定，下一步需要进行信号分析。 非平稳信号的分析要么采用固定分割，要么采用自适应分割。 基于信号分析的模式识别需要将给定信号分类为多个类别之一，并进一步辅助诊断过程。 生物医学信号分析的最终步骤或目的是根据患者的病情进行诊断决策。
2.心电信号
人体由许多组成系统组成，如心血管系统、肌肉骨骼系统、神经系统等。 每个系统进一步由几个子系统组成，例如心血管系统的功能是通过肺系统泵血进行氧合和输送营养。 它承载着许多生理过程。 这些过程表现为许多类型的信号，如生化、电气、物理等。 与能引起疾病或缺陷改变的信号有关的病理过程。
生物医学信号的一个简单例子是体温。 这些生物医学信号是重要的评估危重病人或儿童，无论其简单。 生物医学信号有多种类型，每种信号在诊断中都很有用。 如心电图，肌电图（肌电图），VMG（振动图），语音信号等。
最常见的生物医学信号包括心电信号。 心电信号可以是来自四肢或胸部表面电极的记录器。 心电图是心脏收缩活动的电表现。人的心脏有bpm的节奏（每分钟跳动），它可以很容易地比较或估计容易识别的波。 心电图在分析心血管疾病、心室肥大和心肌缺血方面很重要，因为它可以改变心电波形。 因此，医生或医学专家可以通过改变心电波形来对患者的病情做出诊断决定。
图2. 从体表记录的典型心电信号的组成
生理变量和参数的测量科学称为生物计量学，心脏正常产生有规律的节律性，心律失常是心脏有规律节律活动中的紊乱，通常，正常心跳或正常心脏周期的典型心电信号追踪由P波、QR S复合体和T波组成，如图2所示。 心电图可以通过放置电极放置在身体表面来记录。
事件和波检测对于识别与特定感兴趣事件相关的信号部分是很重要的。 可以确定心电信号中的P波、QRS复合物和T波。
健康成人心脏各种波和间隔的持续时间的近似值如表1所示。 然而，这可能取决于心率的年龄或性别。
|
心电参数 |
会期（第二次） |
|
P波波 |
0.08-0.10 |
|
QRS复合材料 |
0.06-0.10 |
|
P-R间隔 |
0.12-0.20 |
|
Q-T间隔 |
0.30-0.40 |
表1. 正常成人心脏心电参数持续时间
长期心电监护和分析在心脏病和高危心脏患者中起着重要的作用。心电图事件分类是进一步加强医疗的主要目标。 因此，需要更有效、可靠地提取特征心电参数来对心电信号进行分类。
3.心电测量系统
无处不在的医疗保健部分包括感知、监测、分析、疾病分类和紧急警报。 在医疗监测系统中，重点是传感、监测和分析[4]、[5]、[6]。
图3. 整体心电监护系统架构
本文讨论了一种在医疗机构中实现动态心电测量的系统. 图3说明了心电监护系统的整体系统架构。
设计并实现了一种利用无线传感器技术对老年人或患者家庭护理进行活动监测的心电分析。 病人在胸部戴着可穿戴贴片式心电电极来测量心电信号。 所述可穿戴贴片式心电电极上连接有心电变送器传感器节点。在终端用户即PC端，将有一个心电接收器来接收通过无线传输Zigbee2.4GHz传输的信号。 心电监测程序能够在PC机上显示，进一步分析信号可以很容易地完成。
图4. 可穿戴贴片式心电电极的总体图。
一种具有集成电子的可穿戴贴片式心电图已经被开发出来，并被证明是所有电气部件的长期鲁棒性。 可穿戴贴片式心电图(ECG)已由三个集成的干式贴片电极开发。
图5. 可穿戴贴片式心电电极
图7. 模拟信号处理框图
使用电极在皮肤表面测量的心电信号约为1MV。 测量的信号不仅来自心电信号作为肌肉组织的一部分发生在激发的生物信号中，而且来自周围环境的杂散电容和来自不必要的噪声信号的各种电子设备。 因此，设计心电信号处理电路是为了放大信号，只提取所需的心电信号。
首先，从位移放大，它经历低功放(INA326，德州仪器有限公司，美国)。 为了消除电力线噪声，设计了一种60Hz双T缺口滤波器，用于Q值的变量。 双T Notch滤波器在拒绝特定频率上不需要的信号方面是有用的。 滤波器的响应包括一个低水平的衰减，这是远离缺口频率。 当输入信号接近陷波频率时，衰减电平将增加这一点，从而给出典型的陷波滤波器的响应。
图6. 可穿戴贴片式心电变送器传感器节点
信号放大电路中采用增益控制和缓冲器，以最小化去除量和基准线波动。最后的模拟心电信号采用二次35Hz低通滤波器。 模拟信号处理配置心电测量电路框图如图7所示..
在PC监控下的心电测量系统转换使用TIP710CM(Maxfor，Co.，韩国)和超低功耗Zigbee兼容无线传输传感器节点检测的模拟心电信号。 该传感器节点是基于TI的低功耗MSP430F1611微处理器设计的，内置12位模拟数字转换器，以每秒500次的速率采样模拟心电信号。 它还应用于具有ZigbeeCC2420无线电芯片的传感器节点，该芯片具有短程无线传感器网络的构建。
在PC端，另一个
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[608440]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
