一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统技术方案

本发明专利技术提供基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，涉及可穿戴健康医疗监测技术领域。该系统包括佩戴装置、多生理信号采集装置、传输装置、智能终端设备和云端服务器；多生理信号采集装置和传输装置均设置在佩戴装置上；多生理信号采集装置采集被检测者的生理信号并通过传输装置将采集的生理信号数据传输到智能终端设备；智能终端设备内置程序，判断被检测者是否有心血管疾病风险，并将处理的生理信号传送至云端服务器；所述云端服务器内置程序，对佩戴者的多生理信号进行疾病分类和诊断，并反馈给智能终端；本发明专利技术提供的基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，为心脏功能的评估和心脏疾病的诊断提供更加准确的参考。

An Early Warning System for Cardiovascular Diseases Based on Deep Fusion of Multiple Physiological Signals

The invention provides a cardiovascular disease early warning system based on deep fusion of multiple physiological signals, and relates to the technical field of wearable health medical monitoring. The system includes wearing device, multi-physiological signal acquisition device, transmission device, intelligent terminal device and cloud server; multi-physiological signal acquisition device and transmission device are all installed on the wearing device; multi-physiological signal acquisition device collects physiological signals of the detected person and transmits the collected physiological signals to the intelligent terminal device through transmission device; The built-in program of the cloud server can classify and diagnose the diseases of the wearer's multiple physiological signals and feed back to the intelligent terminal. The cardiovascular disease early warning system based on the deep fusion of multiple physiological signals is provided to evaluate the cardiac function. And the diagnosis of heart disease to provide more accurate reference.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统
本专利技术涉及可穿戴健康医疗监测
，尤其涉及一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统。
技术介绍
心血管疾病已经成为一种非常普遍的疾病，严重威胁着人类的健康。然而，在我国医疗资源相对匮乏、老龄化加剧的大背景下，智能化、个性化的医疗诊断方式拥有巨大的发展前景。未来，能够融合多生理参数的可穿戴健康监护设备将成为数字化移动医疗的主力军。在众多生理信号中，心电信号是检测心脏疾病的重要手段，尤其是具有突发性和随机性的心血管疾病。而脉搏波呈现出的形态、强度和速率等方面的信息，反映人体心血管系统的重要生理病理信息。心电和脉搏信号属于微弱信号，幅值低，频率低，所以在提取心脉信号的过程中，极易受到各种干扰。专利号为201710169969.5的专利技术专利提出了一种基于电子表皮的心电监测装置，检测心率、心电，并进行信号处理和传输。上述专利皆从测量心电、心率参数入手提供健身、医疗参考方案。然而，在获得准确心电信号的前提下，没有实现多路生理信号联合监测和参考，以及根据不同患者的多生理参数检测和心电信号分析，进行深度融合，从而对疾病的进行再起筛查诊断和个性化心血管疾病风险预警；专利号为201510873447.4的专利技术专利提出了一种基于多通道柔性融合的生理信号检测系统，解决了多通道二元检测存在的冲突性信息融合问题，以及专利号为201680078461.8的专利技术专利提出了一种生理参数信号融合处理方法、装置及系统，解决了多种生理参数间的联合判断机制，这两项专利主要是针对医生在多生理信号联合诊断的过程中，为医生诊断提供辅助决策方案，但是没有提供实时的疾病诊断和预警结果。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，实现对心血管疾病风险进行预警。一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，包括佩戴装置、多生理信号采集装置、传输装置、智能终端设备和云端服务器；所述佩戴装置佩戴在被检测者手腕部，所述多生理信号采集装置和传输装置均设置在佩戴装置上；所述多生理信号采集装置用于采集被检测者的生理信号；所述传输装置用于将多生理信号采集装置采集的生理信号数据传输到智能终端设备；所述智能终端设备内置程序，用于将被检测者的生理信号进行处理，判断该被检测者是否有心血管疾病风险，进行疾病风险预警，辅助医生诊断，并将处理的生理信号传送至云端服务器；所述云端服务器内置程序，基于深度学习的疾病智能分类方法，根据已经训练过的疾病种类对佩戴者的多生理信号进行疾病分类和诊断，并将结果反馈给智能终端；所述智能终端内置的程序包括信号智能预处理单元、特征提取单元和参数计算与分析单元和风险预警单元；所述信号智能预处理单元实现对多生理信号采集装置采集的多生理信号进行预处理，并将预处理的多生理信号传输到云端服务器；所述特征提取单元对经过预处理的人体多种生理信号波形进行特征点提取；所述参数计算与分析单元包括时域参数计算与分析模块和频域参数计算与分析模块；所述时域参数计算与分析模块根据多生理信号特征提取结果，进行各生理信号的时域参数计算与分析；所述频域参数计算与分析模块根据多生理信号的时频分析结果进行频域参数计算与分析，求其傅里叶变换后的幅频特性；所述风险预警单元根据多种生理信号参数的实时时频域分析结果及云端服务器的反馈结果，进行心血管疾病风险预警，辅助医生诊断；所述云端服务器内置的程序包括多通路时频分析单元和多生理信号融合的深度分析计算单元；所述多通路时频分析单元包括时域分析模块和频域分析模块；所述时域分析模块对采集到的多生理信号数据分别进行恒等映射和下采样变换，获得恒等映射后的多生理信号数据，使用下采样变换来生成不同时间尺度的时间序列草图，由此获得多个不同下采样率的输入时间序列；所述频域分析模块对采集到的多生理信号数据采用具有多个平滑度的低频滤波器去除高频干扰和随机噪声，根据不同平滑度利用不同窗口的移动平均，获得多频率的输入时间序列；所述多生理信号融合的深度分析计算单元将多通路时频分析单元获得的结果输入到卷积神经网络中进行卷积运算；在全连接层或其他分类器中进行信息汇总，获得分类结果；最后，将佩戴者的多生理信号测量数据与训练得到的不同心血管疾病的特征比对，得到心血管疾病风险分类结果，并将结果反馈给智能终端。优选地，所述佩戴装置包括弹性腕带、外壳和表盘；所述弹性腕带由柔软质地的材料制成，弹性腕带外侧中间位置为两个纽扣；弹性腕带的外侧安装表盘，弹性腕带两端为用于固定弹性腕带的魔术贴；所述外壳安装于表盘外部，形成表盘结构，用于封装硬件电路；所述表盘的背面安装金属扣，金属扣与弹性腕带上的纽扣连接固定，连接弹性腕带和表盘；所述多生理信号采集装置固定在弹性腕带上。优选地，所述多生理信号采集装置包括心电采集装置和脉搏采集装置；所述心电采集装置包括金属电极和两个导电织物电极，两个导电织物电极与金属电极构成心电信号采集的三个电极；所述两个导电织物电极分别嵌入弹性腕带内侧，所述金属电极安装在表盘的背面；所述脉搏采集装置镶嵌于外壳表面，采用光电脉搏血氧传感器，分别接收红光和红外光两束光经过受试者手指的反射光强度，采用光电容积法进行脉搏波的采集，得到两路不同的脉搏波波形；所述心电采集装置和脉搏采集装置的输出端均连接传输装置。优选地，所述信号智能预处理单元包括第一处理模块和第二处理模块；所述第一处理模块去除多生理信号中的低质量不可信信号；所述第二处理模块对多生理信号中的高质量可信信号进行信号处理；所述第二处理模块，包括去基线漂移模块、去工频干扰模块和去高频干扰模块；所述去基线漂移模块，对多生理信号中的高质量可信信号去除基线漂移，得到去除基线漂移的生理信号；所述去工频干扰模块，对去除基线漂移的多生理信号去除工频干扰，得到去除工频干扰的信号；所述去高频干扰模块，对去除工频干扰的多生理信号去除高频噪声干扰，得到去除高频噪声干扰的信号，作为进行特征提取的输入信号。优选地，所述传输装置采用无线收发模块与智能终端设备连接，实现多生理信号采集装置与智能终端设备的实时通讯。优选地，所述基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统还包括均设置在表盘内的滤波装置和AD转换装置；所述滤波装置和AD转换装置均与多生理信号采集装置的输出端相连，为多生理采集装置的输出信号进行滤波和AD转换，AD转换后的多生理信号经无线收发模块传输到智能终端设备。优选地，所述基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统还包括为滤波装置以及AD转换装置提供参考电压的电源管理模块；所述电源管理模块包括电源管理电路和电池；电源管理电路采用电源管理芯片实现锂电池安全充放电，并提供+3V稳定电压，稳压芯片将+3V电压转换成+2.5V电压，为滤波装置以及AD转换装置供电并提供稳定的参考电压。优选地，所述基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统还包括存储模块；所述存储模块选用大容量的存储介质，保证连续存储24小时以上数据，用于存储AD转换后的多生理信号原始信号、计算所得多生理信号参数以及多生理信号的时频域分析结果。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术提供的一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，可调整腕带绑带松紧，设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，其特征在于：包括佩戴装置、多生理信号采集装置、传输装置、智能终端设备和云端服务器；所述佩戴装置佩戴在被检测者手腕部，所述多生理信号采集装置和传输装置均设置在佩戴装置上；所述多生理信号采集装置用于采集被检测者的生理信号；所述传输装置用于将多生理信号采集装置采集的生理信号数据传输到智能终端设备；所述智能终端设备内置程序，用于将被检测者的生理信号进行处理，判断该被检测者是否有心血管疾病风险，进行疾病风险预警，辅助医生诊断，并将处理的生理信号传送至云端服务器；所述云端服务器内置程序，基于深度学习的疾病智能分类方法，根据已经训练过的疾病种类对佩戴者的多生理信号进行疾病分类和诊断，并将结果反馈给智能终端；所述智能终端内置的程序包括信号智能预处理单元、特征提取单元和参数计算与分析单元和风险预警单元；所述信号智能预处理单元实现对多生理信号采集装置采集的多生理信号进行预处理，并将预处理的多生理信号传输到云端服务器；所述特征提取单元对经过预处理的人体多种生理信号波形进行特征点提取；所述参数计算与分析单元包括时域参数计算与分析模块和频域参数计算与分析模块；所述时域参数计算与分析模块根据多生理信号特征提取结果，进行各生理信号的时域参数计算与分析；所述频域参数计算与分析模块根据多生理信号的时频分析结果进行频域参数计算与分析，求其傅里叶变换后的幅频特性；所述风险预警单元根据多种生理信号参数的实时时频域分析结果及云端服务器的反馈结果，进行疾病风险预警，辅助医生诊断；所述云端服务器内置的程序包括多通路时频分析单元和多生理信号融合的深度分析计算单元；所述多通路时频分析单元包括时域分析模块和频域分析模块；所述时域分析模块对采集到的多生理信号数据分别进行恒等映射和下采样变换，获得恒等映射后的多生理信号数据，使用下采样变换来生成不同时间尺度的时间序列草图，由此获得多个不同下采样率的输入时间序列；所述频域分析模块对采集到的多生理信号数据采用具有多个平滑度的低频滤波器去除高频干扰和随机噪声，根据不同平滑度利用不同窗口的移动平均，获得多频率的输入时间序列；所述多生理信号融合的深度分析计算单元将多通路时频分析单元获得的结果输入到卷积神经网络中进行卷积运算；在全连接层或其他分类器中进行信息汇总，获得分类结果；最后，将佩戴者的多生理信号测量数据与训练得到的不同心血管疾病的特征比对，得到心血管疾病风险分类结果，并将结果反馈给智能终端。...

【技术特征摘要】
1.一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，其特征在于：包括佩戴装置、多生理信号采集装置、传输装置、智能终端设备和云端服务器；所述佩戴装置佩戴在被检测者手腕部，所述多生理信号采集装置和传输装置均设置在佩戴装置上；所述多生理信号采集装置用于采集被检测者的生理信号；所述传输装置用于将多生理信号采集装置采集的生理信号数据传输到智能终端设备；所述智能终端设备内置程序，用于将被检测者的生理信号进行处理，判断该被检测者是否有心血管疾病风险，进行疾病风险预警，辅助医生诊断，并将处理的生理信号传送至云端服务器；所述云端服务器内置程序，基于深度学习的疾病智能分类方法，根据已经训练过的疾病种类对佩戴者的多生理信号进行疾病分类和诊断，并将结果反馈给智能终端；所述智能终端内置的程序包括信号智能预处理单元、特征提取单元和参数计算与分析单元和风险预警单元；所述信号智能预处理单元实现对多生理信号采集装置采集的多生理信号进行预处理，并将预处理的多生理信号传输到云端服务器；所述特征提取单元对经过预处理的人体多种生理信号波形进行特征点提取；所述参数计算与分析单元包括时域参数计算与分析模块和频域参数计算与分析模块；所述时域参数计算与分析模块根据多生理信号特征提取结果，进行各生理信号的时域参数计算与分析；所述频域参数计算与分析模块根据多生理信号的时频分析结果进行频域参数计算与分析，求其傅里叶变换后的幅频特性；所述风险预警单元根据多种生理信号参数的实时时频域分析结果及云端服务器的反馈结果，进行疾病风险预警，辅助医生诊断；所述云端服务器内置的程序包括多通路时频分析单元和多生理信号融合的深度分析计算单元；所述多通路时频分析单元包括时域分析模块和频域分析模块；所述时域分析模块对采集到的多生理信号数据分别进行恒等映射和下采样变换，获得恒等映射后的多生理信号数据，使用下采样变换来生成不同时间尺度的时间序列草图，由此获得多个不同下采样率的输入时间序列；所述频域分析模块对采集到的多生理信号数据采用具有多个平滑度的低频滤波器去除高频干扰和随机噪声，根据不同平滑度利用不同窗口的移动平均，获得多频率的输入时间序列；所述多生理信号融合的深度分析计算单元将多通路时频分析单元获得的结果输入到卷积神经网络中进行卷积运算；在全连接层或其他分类器中进行信息汇总，获得分类结果；最后，将佩戴者的多生理信号测量数据与训练得到的不同心血管疾病的特征比对，得到心血管疾病风险分类结果，并将结果反馈给智能终端。2.根据权利要求1所述的一种基于多生理信号深度融合的心血管疾病预警系统，其特征在于：所述佩戴装置包括弹性腕带、外壳和表盘；所述弹性腕带由柔软质地的材料制成，弹性腕带外侧中间位置为两个纽扣；弹性腕带的外侧安装表盘，弹性腕带两端为用于固定弹性腕带的魔术贴；所述外壳安装于表盘外部，形成表盘结构，用于封装硬件电路；所述表盘的背面安装金属扣，金属扣与弹性腕带上的纽扣连接固...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐礼胜，杨壹程，王红菊，朱超，齐林，郝丽玲，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21