文章設計了一個基于智能手機和移動網絡的遠程醫療監控系統。系統能實現多生理參數采集、采集儀器微型化、實時監控、遠程數據傳輸、主動報警、生理數據分析處理、GPS定位患者位置等功能。智能手機除了作為信號的接收和中轉平臺, 還能對生理參數進行處理分析, 利用心電信號檢測出呼吸暫停情況。系統集單片機開發、藍牙傳輸、Android和Web平臺開發、小波變換、移動通信等技術于一體, 進一步推動基于智能手機的遠程移動醫療的發展。
引用本文： 溫川雪, 周洪建, 張俊飛. 基于智能手機與移動網絡的遠程生命體征監測系統的設計. 生物醫學工程學雜志, 2015, 32(1): 86-92. doi: 10.7507/1001-5515.20150016 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《生物醫學工程學雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
引言
目前，智能手機技術已高速發展，其中央處理機(central processing unit，CPU)性能可與電腦芯片媲美，主頻已達到GHz數量級，具有高速和強大的數據傳輸和處理能力。如何利用便攜的智能手機輔助移動醫療監測，受到國內外學者廣泛關注[1-9]。智能手機通過自帶的藍牙模塊可以作為醫療傳感器信號的移動接收平臺[10-14]，通過WiFi、Internet把便攜傳感器獲得的數據傳送至遠程服務器[15-20]。這有利于擴大數據采集、健康監護的應用范圍。然而，目前很多移動監控系統的設計還沒有充分利用手機的自帶模塊及其高性能。手機自帶的全球定位系統(Global Position System，GPS)模塊可以幫助定位患者的位置，便于及時施救。基于移動監控本地Android系統，除了接收傳感器數據，實現信號的接收和中轉以外，還可以對數據進行分析，對患者情況給出初步診斷，并根據危急情況進行短信和自動撥號報警。
本文利用智能手機高速和強大的數據處理能力，提出移動醫療監控系統的整體設計方案，包括單片機生理模塊采集、本地移動監控系統Android平臺、遠程服務器建設、遠程監護Web平臺和移動Android平臺，完成整個系統的構建與設計。
1 系統總體架構
本文設計了一個基于智能手機和移動網絡的遠程生命體征監測和報警系統，醫護人員和家屬通過智能手機和計算機可以遠程監控患者的重要體征，當患者出現危急情況，系統能自動撥號或短信報警。此外，系統還具有GPS定位、生理參數分析診斷等特色功能，使隨時隨地、及時有效的移動醫療、移動監控更加完善。
患者通過佩戴一個內含多種傳感器和藍牙傳輸模塊的便攜式生理參數采集儀器，可以隨時隨地獲取其生理特征參數，并通過藍牙發送到患者的智能手機。系統利用智能手機強大的數據處理能力，開發基于Android系統的手機軟件，該軟件一方面利用手機自帶的藍牙模塊接收采集所得的生理參數，同時利用手機本身的GPS模塊，在生理參數異常時定位患者當前的地理位置，把患者的生理參數和地理位置數據通過移動網絡上傳至遠程服務器；另一方面，對采集所得的各種數據進行繪圖顯示和初步分析診斷，如判定出現危急情況，立即自動發短信和自動撥號報警求救。
監控平臺分為Web平臺和Android移動平臺，醫護人員和家屬可通過Web或手機終端方便地訪問遠程服務器，實時、異地查看患者信息，同時患者的生理數據記錄也給醫生診斷提供了重要的依據。
本系統集傳感器、藍牙無線傳輸、單片機、數字信號處理理論、Android平臺軟件開發、Web平臺開發、移動網絡通信于一體，包括生理參數采集與傳輸、本地智能手機Android軟件開發、服務器數據庫建立和數據處理分析、遠程Web監護平臺開發和遠程智能手機Android監護軟件開發等內容。
2 生理參數采集和傳輸模塊
生理參數采集端包括3個部分：信號采集模塊、單片機控制模塊、藍牙傳輸模塊。
圖1
系統結構圖
Figure1.
Block diagram of the system
用于信號采集的生理參數監護儀采用模塊化設計，由插件式監護單元及基座兩部分構成[21-22]。插件式監護單元包括心電(electrocardiogram, ECG)監護單元、血壓監護單元、血氧監護單元以及其它生理參數(體溫、脈搏)監護單元等。用戶可以根據需要選擇部分監護單元使用。插件式模塊具有適應性強、使用方便、體積小、功耗低等特點，便于用戶隨身攜帶。各監護單元盡量采用成熟模塊，做到體積小、微功耗、外圍電路簡單、集成度高，采用的傳感器如表 1所示。
表1
監護單元傳感器
Table1.
Sensors of the monitor unit
單片機采用Silicon Laboratories公司的C8051F040，它有一個與8051兼容的高速內核CIP-51。為了減輕手機耗電，我們把盡量多的工作放在單片機端實現，單片機負責傳感器的測量、藍牙的發送接收[23]、數據的初步濾波及心電信號RR間期檢測。工作流程如圖 2所示。
圖2
單片機工作流程圖
Figure2.
Route chart of MCU program
手機與單片機之間的近距離傳輸協議有多種，考慮到手機支持藍牙和WiFi，而且藍牙功耗遠小于WiFi[24]，系統中單片機與手機終端的通信采用藍牙傳輸。藍牙模塊采用HC-05-D。把單片機的串口接上藍牙模塊，藍牙的TXD和RXD引腳分別與單片機的RXD與TXD引腳連接，即交叉直接連接。同時使生理監護儀的藍牙模塊處于從機工作狀態，這樣就能在單片機和手機之間虛擬出一根串口線，把各傳感器采集的數據通過單片機串口與智能手機的藍牙適配器配對通信[25]。
3 本地智能手機Android監護軟件開發
在Eclipse軟件開發工具包(Software Development Kit，SDK)、安卓開發工具(Android development tools，ADT)開發環境下，設計了一款智能手機端軟件，實現生理參數的接收和分析處理。本地手機分析生理參數，若連續多次發現異常，立即通過自動撥號或短信報警，并用手機自帶的GPS定位模塊，獲取患者地理位置，把地理信息和生理參數上傳至中心服務器，便于遠程監控患者病情和施救。手機不僅作為生理參數的接收和中轉平臺，還可實現數據的分析處理。Alqassim等[26]曾提出把數據上傳至服務器，由服務器分析處理數據。但是多用戶實時監測的大量數據上傳至服務器，一方面需要消耗大量的傳輸流量，另一方面服務器需要同時處理大量數據，給服務器的CPU帶來壓力。故本系統在本地手機端分析多種生理參數，其中包括對心率變異信號(heart rate variability，HRV)的處理、檢測睡眠呼吸暫停狀況等。
3.1 藍牙接收連接與數據顯示
Android端的藍牙開發流程如下：引入Bluetooth包，取得本地藍牙適配器，打開藍牙，搜索傳感器端的藍牙設備，注冊發現藍牙適配器(BluetoothDevice.ACTION_FOUND)和搜索完成(BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_FINISHED)。接收器(BroadcastReceiver)是通過一個button觸發藍牙搜索(startDiscovery)，搜索結束后，所有結果顯示在屏幕。接下來構建藍牙Socket服務器。注冊具有名稱及通用唯一識別碼(Universally Unique Identifier, UUID)的BluetoothSeverSocket，然后一直監聽客戶端(傳感器端藍牙適配器)BluetoothSock的請求。調用BluetoothSocket的connect方法實現連接。手機與傳感器藍牙配對連接實現效果如圖 3所示。
圖3
手機與傳感器藍牙連接配對
Figure3.
Bluetooth connection between smartphone and sensors
手機終端通過BluetoothSocket的getOutputStream向生理采集模塊發送控制指令傳輸，接收到的數據寫入手機sqlite數據庫中。對收集到的生理參數進行列表顯示和圖表顯示，綜合判斷當前數據，給出初步診斷提示。列表顯示羅列生理參數收集的時間和數據；圖表顯示采用安卓圖表引擎(AChartEngine，ACE)，它是Google的一個開源圖表庫。ACE功能強大，支持散點圖、折線圖、餅圖、氣泡圖、柱狀圖、短棒圖、儀表圖等多種圖表。
3.2 WiFi接入與GPS定位患者位置
WiFi接入的開發步驟如下：引入WiFi開發包，通過WifiManager獲取WiFi服務并開啟WiFi。接下來注冊WiFi掃描監聽器，并開始掃描，獲取到周圍WiFi列表后，讓手機連上該WiFi。此時智能手機通過WiFi接入Internet，類似于一臺接入Internet的電腦，系統會自動為其分配一個網協(Internet Protocol，IP)地址。
利用手機自帶的GPS模塊定位患者位置，在判斷發現生理數據異常時在后臺啟動一個Service，打開GPS服務，讀取GPS數據獲得用戶目前所在的位置信息，并上傳位置數據至中心服務器，便于及時施救。這里主要用到LocationManager、LocationProvider、Location等功能類進行定位實現[27]。
3.3 分析心電信號，檢測呼吸暫停情況
心電信號與呼吸暫停之間的關系是一項成熟的理論，利用小波包變換計算其特征值來進行呼吸暫停檢測已被廣泛討論研究[28-31]。睡眠呼吸暫停監測需夜晚連續監測約7 h，考慮到減輕手機耗電和手機CPU的負擔，本文選取文獻中運算量較少、較簡單的算法[31]實現。在硬件實現前先在Matlab上仿真，數據庫來源于MIT/BIH Apnea-ECG Database。首先選取短時心電信號，計算其RR間期得到HRV，再對其進行小波變換，重構小波系數，提取特征向量，然后根據特征向量的變化檢測出呼吸暫停的位置和分布。
利用Daubechies(dbN)小波系中的db1來對心電信號作三層分解，得到系數Cj, km，其中m=1, 2…，2j，k為2j尺度下的時間變量，并對小波分解的第三層系數進行重構，將重構系數組成的空間分成N個子頻帶，則每一子頻帶中的信號能量為：
| $ {E_{j, n}}=\sum\limits_{m, R \in j, n} {{{\left({C_{j, k}^m} \right)}^2}} $ |
由呼吸暫停所引起的心律波動的頻率主要表現在0.01~0.04 Hz，在對心電信號進行3層小波包變換之后，選擇比較敏感的低頻段的能量。
| $T = \left[ {{E_{j,0}},{E_{j,1}}, \cdots ,{E_{j,n}}} \right] $ |
根據式(2)特征值T的變化檢測睡眠呼吸暫停出現的位置及分布。對心電信號加長度為60的矩形窗，截取60個樣本點計算其特征向量，然后改變窗口的位置反復測得2組數據，如表 2、3所示。本文比較正常呼吸和呼吸暫停的心電數據，發現兩組數據對應的能量值波動超過1%時，可認為出現呼吸暫停。可見，判斷一次呼吸暫停需大于60、小于等于120個RR間期數據。波動范圍的報警值可由用戶根據自己身體情況設定。
表2
正常呼吸時特征值
Table2.
Eigenvalue of normal breath
表3
呼吸暫停時特征值
Table3.
Eigenvalue of pause breath
3.4 自動撥號、發短信報警
陳蘇蓉等[32]提出在用戶生理參數異常時，通過中心服務器向家屬朋友發起主動呼叫，實現緊急報警。中心服務器需要先對接收所得的數據進行分析判斷，因此其CPU資源占用率隨著異常生理數據量的增長而相應增長，在系統產生海量異常數據，可能會出現呼叫中心來不及處理的情況。本文提出通過智能手機的軟件平臺，直接向家屬朋友發起主動呼叫，使用戶在緊急情況下獲得家屬朋友的幫助和及時的醫療救助。
手機建立數據庫，對體溫、血氧飽和度參數每分鐘獲取一次，并判斷是否處于正常范圍，如連續多次超出正常范圍則按數據的危急程度分為輕微異常和嚴重異常，分別對預設的親情號碼發送短信或自動撥號報警，也可以由用戶自行設定報警方式。發送短信和撥打電話的權限分別通過打開android.permission.SEND_SMS和android.permission.CALL_PHONE獲得。
當監測發現2組RR間期數據對應的能量值波動超出預設范圍，記錄一次呼吸暫停。如連續3次出現同樣情況，啟動自動撥號報警。
心率、體溫等參數的默認正常范圍按成人正常參考范圍設定，是否出現呼吸暫停根據相鄰組別的能量值波動范圍界定，初始的報警值設為大于1%。考慮不同用戶的身體狀況差別較大，可讓用戶根據自己身體狀況對報警范圍進行修改。關于更多異常范圍界定的討論是下一步的研究內容。
4 中心服務器與遠程監控平臺設計
中心服務器與遠程監控平臺原理圖如圖 4所示。遠程服務器接收患者智能手機發送過來的監測數據和GPS地理位置，建立數據庫，允許監護人員遠程訪問患者數據，采取瀏覽器/服務器模式(Browser/Server，B/S)架構。遠程服務器對患者數據進行分析處理，給出初步診斷提示，對危急情況分成紅、黃、綠三個等級，以便醫生優先處理危險等級較高的患者。
圖4
中心服務器與遠程監控平臺原理圖
Figure4.
Basic diagram of center server and remote monitor platform
醫護人員和家屬等監護人員可以通過Web平臺和移動手機終端遠程訪問服務器，此處引入了手機Android平臺客戶端的訪問方式，方便監護人員隨時隨地了解患者信息，進行更加緊密的跟蹤監測。患者數據以圖表形式進行顯示，便于對比觀察，給醫生臨床診斷提供重要依據。
服務器對遠程訪問用戶進行分類管理。醫護人員登陸后能瀏覽所有患者信息，可對病情給出診斷和建議。服務器可在登錄主頁向醫生推送情況危急等級較高的患者信息，便于及時處理。
家人或患者登錄可瀏覽指定患者信息和醫生的建議。管理人員登錄可以對歷史數據進行刪除等維護操作。
5 結果
傳感器測試電路板制作如圖 5所示，實驗對心電、血氧飽和度、體溫三個參數進行測試。通過采用指夾式探頭采集血氧飽和度，采用電極片采集身體的心電信號，具有低功耗、無創、便攜的特點，便于受試者在家里自行監測。
圖5
生理參數采集模塊
Figure5.
Physiological parameters sampling module
系統使用的手機型號為三星i9500，CPU型號為三星Exynos 5410，CPU頻率1.6 GHz，運行環境為Android4.2。本文選取35例受試者(男20例，女15例)，年齡18~80歲，把他們劃分為A、B、C組，分別為正常健康人(15例)、中度睡眠呼吸暫停患者(10例)和重度睡眠呼吸暫停患者(10例)。
系統對受試者的心電、血氧飽和度、體溫三個生理參數連續監測一個晚上(約7 h)，3組受試者生理參數能正常接收，整夜的異常次數統計如表 4所示。其中呼吸暫停次數統計是按80個RR間期統計一次，即每計算80個RR間期，得出一次呼吸暫停和非呼吸暫停的結果。體溫和血氧飽和度每分鐘統計一次。表中C組的呼吸暫停次數較B組高，其血氧飽和度降低的次數也較B組多，符合血氧飽和度的變化與呼吸暫停指數呈負相關性的理論。手機端對體溫與心電所測波形如圖 6所示。監測到發生呼吸暫停時，系統自動撥號報警。實驗結果表明當系統自動撥號報警時，患者的HRV信號呈現明顯的周期波動(即呼吸暫停時的HRV)，表明本系統能在手機Android平臺上利用心電信號檢測出呼吸暫停。
圖6
Android平臺上的體溫圖(上)與心電圖(下)
Figure6.
Temperature gram (upper) and ECG (lower) on Android
表4
夜間睡眠各參數異常次數統計
Table4.
Statistics of abnormal parameters during the sleep at night
6 結語
本文利用智能手機高性能的數據處理能力，結合單片機、傳感器和移動網絡等技術，給出了生命體征采集與遠程監控系統的整體設計方案，實現了傳感器的生理參數采集、傳輸以及本地智能手機軟件平臺的開發。系統通過手機作為生理參數的接收和中轉平臺，把患者的情況進行分析處理，并上傳到Internet，同時提出了對中心遠程服務器和遠程監控平臺的設計，通過多終端對患者的重要生命體征進行遠程監控，推動了移動醫療的發展。本系統有以下特色：
(1)智能手機客戶端軟件對生理參數進行初步分析，對危急情況進行自動撥號或短信報警。對發生危險的獨居患者具有極其重要的現實意義。
(2)利用手機自帶的GPS模塊定位危急患者位置，便于及時施救，也不用重復購置外圍GPS模塊。
(3)智能手機客戶端對心電信號進行處理，能檢測呼吸暫停狀況，對睡眠呼吸障礙的早期診斷將具有極其重要的意義。
(4)遠程監控平臺對監護人員進行分類管理，除了傳統的Web平臺，還包括智能手機終端監控平臺，便于監護者隨時隨地了解患者的狀況。
引言
目前，智能手機技術已高速發展，其中央處理機(central processing unit，CPU)性能可與電腦芯片媲美，主頻已達到GHz數量級，具有高速和強大的數據傳輸和處理能力。如何利用便攜的智能手機輔助移動醫療監測，受到國內外學者廣泛關注[1-9]。智能手機通過自帶的藍牙模塊可以作為醫療傳感器信號的移動接收平臺[10-14]，通過WiFi、Internet把便攜傳感器獲得的數據傳送至遠程服務器[15-20]。這有利于擴大數據采集、健康監護的應用范圍。然而，目前很多移動監控系統的設計還沒有充分利用手機的自帶模塊及其高性能。手機自帶的全球定位系統(Global Position System，GPS)模塊可以幫助定位患者的位置，便于及時施救。基于移動監控本地Android系統，除了接收傳感器數據，實現信號的接收和中轉以外，還可以對數據進行分析，對患者情況給出初步診斷，并根據危急情況進行短信和自動撥號報警。
本文利用智能手機高速和強大的數據處理能力，提出移動醫療監控系統的整體設計方案，包括單片機生理模塊采集、本地移動監控系統Android平臺、遠程服務器建設、遠程監護Web平臺和移動Android平臺，完成整個系統的構建與設計。
1 系統總體架構
本文設計了一個基于智能手機和移動網絡的遠程生命體征監測和報警系統，醫護人員和家屬通過智能手機和計算機可以遠程監控患者的重要體征，當患者出現危急情況，系統能自動撥號或短信報警。此外，系統還具有GPS定位、生理參數分析診斷等特色功能，使隨時隨地、及時有效的移動醫療、移動監控更加完善。
患者通過佩戴一個內含多種傳感器和藍牙傳輸模塊的便攜式生理參數采集儀器，可以隨時隨地獲取其生理特征參數，并通過藍牙發送到患者的智能手機。系統利用智能手機強大的數據處理能力，開發基于Android系統的手機軟件，該軟件一方面利用手機自帶的藍牙模塊接收采集所得的生理參數，同時利用手機本身的GPS模塊，在生理參數異常時定位患者當前的地理位置，把患者的生理參數和地理位置數據通過移動網絡上傳至遠程服務器；另一方面，對采集所得的各種數據進行繪圖顯示和初步分析診斷，如判定出現危急情況，立即自動發短信和自動撥號報警求救。
監控平臺分為Web平臺和Android移動平臺，醫護人員和家屬可通過Web或手機終端方便地訪問遠程服務器，實時、異地查看患者信息，同時患者的生理數據記錄也給醫生診斷提供了重要的依據。
本系統集傳感器、藍牙無線傳輸、單片機、數字信號處理理論、Android平臺軟件開發、Web平臺開發、移動網絡通信于一體，包括生理參數采集與傳輸、本地智能手機Android軟件開發、服務器數據庫建立和數據處理分析、遠程Web監護平臺開發和遠程智能手機Android監護軟件開發等內容。
2 生理參數采集和傳輸模塊
生理參數采集端包括3個部分：信號采集模塊、單片機控制模塊、藍牙傳輸模塊。
圖1
系統結構圖
Figure1.
Block diagram of the system
用于信號采集的生理參數監護儀采用模塊化設計，由插件式監護單元及基座兩部分構成[21-22]。插件式監護單元包括心電(electrocardiogram, ECG)監護單元、血壓監護單元、血氧監護單元以及其它生理參數(體溫、脈搏)監護單元等。用戶可以根據需要選擇部分監護單元使用。插件式模塊具有適應性強、使用方便、體積小、功耗低等特點，便于用戶隨身攜帶。各監護單元盡量采用成熟模塊，做到體積小、微功耗、外圍電路簡單、集成度高，采用的傳感器如表 1所示。
表1
監護單元傳感器
Table1.
Sensors of the monitor unit
單片機采用Silicon Laboratories公司的C8051F040，它有一個與8051兼容的高速內核CIP-51。為了減輕手機耗電，我們把盡量多的工作放在單片機端實現，單片機負責傳感器的測量、藍牙的發送接收[23]、數據的初步濾波及心電信號RR間期檢測。工作流程如圖 2所示。
圖2
單片機工作流程圖
Figure2.
Route chart of MCU program
手機與單片機之間的近距離傳輸協議有多種，考慮到手機支持藍牙和WiFi，而且藍牙功耗遠小于WiFi[24]，系統中單片機與手機終端的通信采用藍牙傳輸。藍牙模塊采用HC-05-D。把單片機的串口接上藍牙模塊，藍牙的TXD和RXD引腳分別與單片機的RXD與TXD引腳連接，即交叉直接連接。同時使生理監護儀的藍牙模塊處于從機工作狀態，這樣就能在單片機和手機之間虛擬出一根串口線，把各傳感器采集的數據通過單片機串口與智能手機的藍牙適配器配對通信[25]。
3 本地智能手機Android監護軟件開發
在Eclipse軟件開發工具包(Software Development Kit，SDK)、安卓開發工具(Android development tools，ADT)開發環境下，設計了一款智能手機端軟件，實現生理參數的接收和分析處理。本地手機分析生理參數，若連續多次發現異常，立即通過自動撥號或短信報警，并用手機自帶的GPS定位模塊，獲取患者地理位置，把地理信息和生理參數上傳至中心服務器，便于遠程監控患者病情和施救。手機不僅作為生理參數的接收和中轉平臺，還可實現數據的分析處理。Alqassim等[26]曾提出把數據上傳至服務器，由服務器分析處理數據。但是多用戶實時監測的大量數據上傳至服務器，一方面需要消耗大量的傳輸流量，另一方面服務器需要同時處理大量數據，給服務器的CPU帶來壓力。故本系統在本地手機端分析多種生理參數，其中包括對心率變異信號(heart rate variability，HRV)的處理、檢測睡眠呼吸暫停狀況等。
3.1 藍牙接收連接與數據顯示
Android端的藍牙開發流程如下：引入Bluetooth包，取得本地藍牙適配器，打開藍牙，搜索傳感器端的藍牙設備，注冊發現藍牙適配器(BluetoothDevice.ACTION_FOUND)和搜索完成(BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_FINISHED)。接收器(BroadcastReceiver)是通過一個button觸發藍牙搜索(startDiscovery)，搜索結束后，所有結果顯示在屏幕。接下來構建藍牙Socket服務器。注冊具有名稱及通用唯一識別碼(Universally Unique Identifier, UUID)的BluetoothSeverSocket，然后一直監聽客戶端(傳感器端藍牙適配器)BluetoothSock的請求。調用BluetoothSocket的connect方法實現連接。手機與傳感器藍牙配對連接實現效果如圖 3所示。
圖3
手機與傳感器藍牙連接配對
Figure3.
Bluetooth connection between smartphone and sensors
手機終端通過BluetoothSocket的getOutputStream向生理采集模塊發送控制指令傳輸，接收到的數據寫入手機sqlite數據庫中。對收集到的生理參數進行列表顯示和圖表顯示，綜合判斷當前數據，給出初步診斷提示。列表顯示羅列生理參數收集的時間和數據；圖表顯示采用安卓圖表引擎(AChartEngine，ACE)，它是Google的一個開源圖表庫。ACE功能強大，支持散點圖、折線圖、餅圖、氣泡圖、柱狀圖、短棒圖、儀表圖等多種圖表。
3.2 WiFi接入與GPS定位患者位置
WiFi接入的開發步驟如下：引入WiFi開發包，通過WifiManager獲取WiFi服務并開啟WiFi。接下來注冊WiFi掃描監聽器，并開始掃描，獲取到周圍WiFi列表后，讓手機連上該WiFi。此時智能手機通過WiFi接入Internet，類似于一臺接入Internet的電腦，系統會自動為其分配一個網協(Internet Protocol，IP)地址。
利用手機自帶的GPS模塊定位患者位置，在判斷發現生理數據異常時在后臺啟動一個Service，打開GPS服務，讀取GPS數據獲得用戶目前所在的位置信息，并上傳位置數據至中心服務器，便于及時施救。這里主要用到LocationManager、LocationProvider、Location等功能類進行定位實現[27]。
3.3 分析心電信號，檢測呼吸暫停情況
心電信號與呼吸暫停之間的關系是一項成熟的理論，利用小波包變換計算其特征值來進行呼吸暫停檢測已被廣泛討論研究[28-31]。睡眠呼吸暫停監測需夜晚連續監測約7 h，考慮到減輕手機耗電和手機CPU的負擔，本文選取文獻中運算量較少、較簡單的算法[31]實現。在硬件實現前先在Matlab上仿真，數據庫來源于MIT/BIH Apnea-ECG Database。首先選取短時心電信號，計算其RR間期得到HRV，再對其進行小波變換，重構小波系數，提取特征向量，然后根據特征向量的變化檢測出呼吸暫停的位置和分布。
利用Daubechies(dbN)小波系中的db1來對心電信號作三層分解，得到系數Cj, km，其中m=1, 2…，2j，k為2j尺度下的時間變量，并對小波分解的第三層系數進行重構，將重構系數組成的空間分成N個子頻帶，則每一子頻帶中的信號能量為：
| $ {E_{j, n}}=\sum\limits_{m, R \in j, n} {{{\left({C_{j, k}^m} \right)}^2}} $ |
由呼吸暫停所引起的心律波動的頻率主要表現在0.01~0.04 Hz，在對心電信號進行3層小波包變換之后，選擇比較敏感的低頻段的能量。
| $T = \left[ {{E_{j,0}},{E_{j,1}}, \cdots ,{E_{j,n}}} \right] $ |
根據式(2)特征值T的變化檢測睡眠呼吸暫停出現的位置及分布。對心電信號加長度為60的矩形窗，截取60個樣本點計算其特征向量，然后改變窗口的位置反復測得2組數據，如表 2、3所示。本文比較正常呼吸和呼吸暫停的心電數據，發現兩組數據對應的能量值波動超過1%時，可認為出現呼吸暫停。可見，判斷一次呼吸暫停需大于60、小于等于120個RR間期數據。波動范圍的報警值可由用戶根據自己身體情況設定。
表2
正常呼吸時特征值
Table2.
Eigenvalue of normal breath
表3
呼吸暫停時特征值
Table3.
Eigenvalue of pause breath
3.4 自動撥號、發短信報警
陳蘇蓉等[32]提出在用戶生理參數異常時，通過中心服務器向家屬朋友發起主動呼叫，實現緊急報警。中心服務器需要先對接收所得的數據進行分析判斷，因此其CPU資源占用率隨著異常生理數據量的增長而相應增長，在系統產生海量異常數據，可能會出現呼叫中心來不及處理的情況。本文提出通過智能手機的軟件平臺，直接向家屬朋友發起主動呼叫，使用戶在緊急情況下獲得家屬朋友的幫助和及時的醫療救助。
手機建立數據庫，對體溫、血氧飽和度參數每分鐘獲取一次，并判斷是否處于正常范圍，如連續多次超出正常范圍則按數據的危急程度分為輕微異常和嚴重異常，分別對預設的親情號碼發送短信或自動撥號報警，也可以由用戶自行設定報警方式。發送短信和撥打電話的權限分別通過打開android.permission.SEND_SMS和android.permission.CALL_PHONE獲得。
當監測發現2組RR間期數據對應的能量值波動超出預設范圍，記錄一次呼吸暫停。如連續3次出現同樣情況，啟動自動撥號報警。
心率、體溫等參數的默認正常范圍按成人正常參考范圍設定，是否出現呼吸暫停根據相鄰組別的能量值波動范圍界定，初始的報警值設為大于1%。考慮不同用戶的身體狀況差別較大，可讓用戶根據自己身體狀況對報警范圍進行修改。關于更多異常范圍界定的討論是下一步的研究內容。
4 中心服務器與遠程監控平臺設計
中心服務器與遠程監控平臺原理圖如圖 4所示。遠程服務器接收患者智能手機發送過來的監測數據和GPS地理位置，建立數據庫，允許監護人員遠程訪問患者數據，采取瀏覽器/服務器模式(Browser/Server，B/S)架構。遠程服務器對患者數據進行分析處理，給出初步診斷提示，對危急情況分成紅、黃、綠三個等級，以便醫生優先處理危險等級較高的患者。
圖4
中心服務器與遠程監控平臺原理圖
Figure4.
Basic diagram of center server and remote monitor platform
醫護人員和家屬等監護人員可以通過Web平臺和移動手機終端遠程訪問服務器，此處引入了手機Android平臺客戶端的訪問方式，方便監護人員隨時隨地了解患者信息，進行更加緊密的跟蹤監測。患者數據以圖表形式進行顯示，便于對比觀察，給醫生臨床診斷提供重要依據。
服務器對遠程訪問用戶進行分類管理。醫護人員登陸后能瀏覽所有患者信息，可對病情給出診斷和建議。服務器可在登錄主頁向醫生推送情況危急等級較高的患者信息，便于及時處理。
家人或患者登錄可瀏覽指定患者信息和醫生的建議。管理人員登錄可以對歷史數據進行刪除等維護操作。
5 結果
傳感器測試電路板制作如圖 5所示，實驗對心電、血氧飽和度、體溫三個參數進行測試。通過采用指夾式探頭采集血氧飽和度，采用電極片采集身體的心電信號，具有低功耗、無創、便攜的特點，便于受試者在家里自行監測。
圖5
生理參數采集模塊
Figure5.
Physiological parameters sampling module
系統使用的手機型號為三星i9500，CPU型號為三星Exynos 5410，CPU頻率1.6 GHz，運行環境為Android4.2。本文選取35例受試者(男20例，女15例)，年齡18~80歲，把他們劃分為A、B、C組，分別為正常健康人(15例)、中度睡眠呼吸暫停患者(10例)和重度睡眠呼吸暫停患者(10例)。
系統對受試者的心電、血氧飽和度、體溫三個生理參數連續監測一個晚上(約7 h)，3組受試者生理參數能正常接收，整夜的異常次數統計如表 4所示。其中呼吸暫停次數統計是按80個RR間期統計一次，即每計算80個RR間期，得出一次呼吸暫停和非呼吸暫停的結果。體溫和血氧飽和度每分鐘統計一次。表中C組的呼吸暫停次數較B組高，其血氧飽和度降低的次數也較B組多，符合血氧飽和度的變化與呼吸暫停指數呈負相關性的理論。手機端對體溫與心電所測波形如圖 6所示。監測到發生呼吸暫停時，系統自動撥號報警。實驗結果表明當系統自動撥號報警時，患者的HRV信號呈現明顯的周期波動(即呼吸暫停時的HRV)，表明本系統能在手機Android平臺上利用心電信號檢測出呼吸暫停。
圖6
Android平臺上的體溫圖(上)與心電圖(下)
Figure6.
Temperature gram (upper) and ECG (lower) on Android
表4
夜間睡眠各參數異常次數統計
Table4.
Statistics of abnormal parameters during the sleep at night
6 結語
本文利用智能手機高性能的數據處理能力，結合單片機、傳感器和移動網絡等技術，給出了生命體征采集與遠程監控系統的整體設計方案，實現了傳感器的生理參數采集、傳輸以及本地智能手機軟件平臺的開發。系統通過手機作為生理參數的接收和中轉平臺，把患者的情況進行分析處理，并上傳到Internet，同時提出了對中心遠程服務器和遠程監控平臺的設計，通過多終端對患者的重要生命體征進行遠程監控，推動了移動醫療的發展。本系統有以下特色：
(1)智能手機客戶端軟件對生理參數進行初步分析，對危急情況進行自動撥號或短信報警。對發生危險的獨居患者具有極其重要的現實意義。
(2)利用手機自帶的GPS模塊定位危急患者位置，便于及時施救，也不用重復購置外圍GPS模塊。
(3)智能手機客戶端對心電信號進行處理，能檢測呼吸暫停狀況，對睡眠呼吸障礙的早期診斷將具有極其重要的意義。
(4)遠程監控平臺對監護人員進行分類管理，除了傳統的Web平臺，還包括智能手機終端監控平臺，便于監護者隨時隨地了解患者的狀況。
