非接触式生理信号监测装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术属于生理信号检测技术领域，具体为一种非接触式生理信号监测装置。本实用新型专利技术包括生理信号检测装置、人脸检测装置、追踪定位结构、上位机；生理信号检测装置包括激光发射模块、光信号检测转换模块；人脸检测装置包括一个红外摄像头；追踪定位结构包括滑轨和用舵机搭建的云台；激光发射模块、光信号检测转换模块、红外摄像头部署在云台上；通过红外摄像头对人脸进行实时追踪，微处理器控制云台调整激光发射角度，对准人脑前额进行照射，光信号检测处理模块检测反射光，微处理器根据检测到的反射光信号，通过调用部署的算法解算出脑部血氧、心率、脑血管张力等；通过蓝牙将数据传输到上位机。传输到上位机。传输到上位机。

【技术实现步骤摘要】
非接触式生理信号监测装置


[0001]本技术属于生理信号检测
，具体为一种非接触式生理信号监测装置。

技术介绍

[0002]随着经济的不断发展，人口老龄化的问题日益突出。在社会发展的大潮中，年轻一代的生活方式也慢慢发生改变。这些因素导致脑血管疾病的发病率持续上升，且呈现年轻化的趋势。若没有有效的检测和防治措施，不仅严重威胁患者的生命和健康，还给患者的家庭，乃至社会带来沉重的经济和社会负担[1
‑
2]。因此，对大脑内部机理的不断探索，对脑科学研究中面临的难点持续攻关，并在此基础上寻求脑部疾病的早发现早治疗，具有重大的医学意义和经济社会效益。人的一生大约有三分之一的时间在睡眠中度过。脑部疾病在夜间发作的概率非常大。为了提高人民的生活质量，在夜间进行睡眠监测是一件十分有意义的事。脑血氧、心率、脑部血管张力与脑部疾病的发作息息相关。对这三个生理信号进行监测可以对疾病进行评估和预警。
[0003]近年来,随着传感器技术、监测技术和现代影像技术的不断发展,脑功能监测的手段越来越多,例如有：
[0004]1、脑电图...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非接触式生理信号监测装置，其特征在于，包括：生理信号检测装置、人脸检测装置、微处理器、用于追踪定位的机械结构、用于数据显示的上位机；其中：（一）所述生理信号检测装置，包括：激光发射模块、光信号检测转换模块；其中：所述激光发射模块，是一激光发射器，用于发射激光；所述光信号检测转换模块，包括光电转换电路、自动增益电路、锁相放大电路、可编程滤波电路；其中：（1）所述光电转换电路，主要针对 0uA 至5.43uA 的光电二极管电流产生 0.1V 至 4.9V的输出电压；（2）所述自动增益电路，采用PGA281芯片，用于提供最低为0.125倍增益，最高可达176倍；（3）所述锁相放大电路，是一种可以从干扰极大的环境中分离出特定载波频率信号的放大器；（4）所述可编程滤波电路，采用MAX262构建的滤波器；MAX262内部有两个独立的程控滤波器；其中，低通、高通、带通、带阻、全通，以及中心频率和Q值都可以通过处理器调节；所述两个可编程滤波电路中，一个可编程滤波电路设计为截止频率为0.2HZ的低通滤波电路，与AD630芯片构成锁相放大器，用于提取脑血氧信号；另一个可编程滤波电路设计为频率范围为0.2HZ
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2HZ的带通滤波器，用于提取心率信号和脑血管张力信号；（二）所述人脸检测装置，包括红外摄像头，红外摄像头用于夜间捕捉、采集人脸信息；（三）所述微处理器，采用STM32F4，部署信号处理算法以及人脸检测算法；微处理器调用人脸检测算法，进行人脸判别，并控制滑轨和云台，调整激光发射角度，对准人脑前额进行照射；微处理器采集到原始信号后，调用信号处理算法进行计算，再通过蓝牙将计算值发送至上位机；（三）所述微处理器，采用STM32F4，微处理器根据红外摄像头捕捉、采集到的人脸信息，判别人脸位置和朝向，并控制滑轨和云台，调整激光发射角度，对准人脑前额进行照射；微处理器采集到原始信号，并进行后续的生理参数计算，包括：脑血氧饱和度、心率、脑部血管张力等常见生理参数的计算；这些算法原先部署在微处理器中，计算时调用这些算法；再通过蓝牙将计算值发送至上位机；（四）所述用于追踪定位的机械结构，包括：用舵机搭建的云台、弧形滑轨、电动机；弧形滑轨的两端固定在对应于人头部位置的床铺的两侧，弧形轨道环绕人头部位置，云台可沿着弧形轨道移动；云台通过电机驱动，并控制在弧形滑轨上移动；所述激光发射模块、光信号检测转换模块和红外摄像头部署在云台上；部署在云台上的红外摄像头，获取人脸信息后，微处理器驱动电机，将部署在云台上的激光发射器发射激光的照射位置锁定在被试者的额头；这样即使被试者头部移动，激光也能精准地照射在相关部位，进行精确地测量；（五）所述上位机，通过蓝牙与微处理器进行数据交互；上位...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄旭德，陈炜，陈晨，王在浩，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：新型
国别省市：