基于機(jī)器學(xué)習(xí)的心律異常智能可穿戴預(yù)警系統(tǒng)

陳小杰+曹國華

摘要：當(dāng)今社會個人健康保健需求日益增長，而心律狀況則是反映人身體健康狀況的主要指標(biāo)，為此設(shè)計(jì)開發(fā)出一款新穎實(shí)用便攜的心律異常智能預(yù)警可穿戴系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供了從硬件到軟件APP的整套解決方案，可以充當(dāng)用戶的“私人小醫(yī)生”。該作品基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法對光電反射傳感器采集的心率大數(shù)據(jù)，針對于該用戶進(jìn)行自適應(yīng)的個性化心律曲線分析，并針對該用戶建立相匹配的心律狀況評價函數(shù)，同時根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時修正和反饋。而且該機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有一定的容錯性以及剔除外界干擾因素的能力，從而能夠?qū)崟r分析出用戶心律狀況，并進(jìn)行心律異常狀況預(yù)測和預(yù)警。硬件電路采用綠光動態(tài)心率傳感器進(jìn)行心率數(shù)據(jù)實(shí)時采集，通過ARM核的藍(lán)牙發(fā)射芯片與上位機(jī)Android APP進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)交互。通過APP進(jìn)行實(shí)時的機(jī)器學(xué)習(xí)以分析用戶的心律狀況從而達(dá)到心律異常預(yù)警機(jī)的作用。同時基于Android開發(fā)平臺將機(jī)器學(xué)習(xí)算法內(nèi)嵌于APP中。該APP可完成實(shí)時數(shù)據(jù)交互，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)對該用戶心律數(shù)據(jù)建立心律狀況評價函數(shù)，并根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷修正反饋。該產(chǎn)品的獨(dú)創(chuàng)性在于將機(jī)器學(xué)習(xí)用于心率數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)長時間采集的心率大數(shù)據(jù)建立該用戶的心律狀況評價函數(shù)，同時實(shí)時進(jìn)行動態(tài)反饋和修正，解決了從采集到的心率大數(shù)據(jù)中到心律狀況動態(tài)函數(shù)這一復(fù)雜多變量、強(qiáng)耦合、動態(tài)實(shí)時變化的偽隨機(jī)擬合問題。

【關(guān)鍵詞】心率信號處理 機(jī)器學(xué)習(xí) 可穿戴預(yù)警系統(tǒng)

1 前言

該作品主要是實(shí)現(xiàn)對用戶的心律狀況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)護(hù)，當(dāng)心律有異常的征兆時便對用戶發(fā)出警告，并給出相應(yīng)的異常信息，從而起到實(shí)時預(yù)警的作用。該作品難點(diǎn)之一就是如何從采集到的心率大數(shù)據(jù)中，得到該用戶的心律狀況動態(tài)函數(shù)，從數(shù)值分析的角度看顯然這是一個非線性、多因素、強(qiáng)耦合的擬合問題。而從統(tǒng)計(jì)的角度分析，這是一個復(fù)雜多變量、強(qiáng)耦合、動態(tài)實(shí)時變化的偽隨機(jī)事件。人的心律狀況是由多種身體內(nèi)部、外部因素共同決定，同時也在動態(tài)實(shí)時變化，表而上可以理解為隨機(jī)事件，可由于長期的進(jìn)化，人體己經(jīng)發(fā)展成為一個高度協(xié)調(diào)的有機(jī)體，當(dāng)內(nèi)部、外部因素發(fā)生變化時，人的身體狀況并不會發(fā)生瞬問變化、而是一個動態(tài)緩慢漸變的過程，并在一定程度上具有自平衡性。人體這一固有生理特性便論證了人的心律狀況并非隨機(jī)事件，而是偽隨機(jī)事件。稱為偽隨機(jī)事件的原因在于人體的高度復(fù)雜性和外部環(huán)境的復(fù)雜性，正因于此導(dǎo)致了心律狀況動態(tài)函數(shù)的復(fù)雜性、非線性、強(qiáng)耦合性以及實(shí)時性。綜上所述人體心律狀況本質(zhì)上是可以進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警的。難點(diǎn)之二是用戶作為一個動態(tài)有機(jī)體，其身體性能指標(biāo)實(shí)時在變化，如何根據(jù)用戶身體當(dāng)前狀況實(shí)現(xiàn)對該心律狀況動態(tài)函數(shù)的實(shí)時修正，以確保該算法的有效性和實(shí)時性。難點(diǎn)二便在于如何對心律狀況這一復(fù)雜多變量函數(shù)進(jìn)行實(shí)時修正和反饋。

難點(diǎn)分析：首先分析難點(diǎn)一：從采集到的用戶心率數(shù)據(jù)得到該用戶心律狀況動態(tài)函數(shù)，這本質(zhì)上是一個非線性、動態(tài)、強(qiáng)耦合的偽隨機(jī)擬合問題，或者稱為動態(tài)非線性映射。該問題從算法上分析，傳統(tǒng)的經(jīng)典算法對該類問題已經(jīng)無能為力。而目前基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效的解決這一問題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。另一個難點(diǎn)是該心律狀況動態(tài)函數(shù)的實(shí)時性與自修正反饋性，通過當(dāng)前數(shù)據(jù)覆蓋掉設(shè)定時問段之問的數(shù)據(jù)，便可以實(shí)時更新該用戶的心律狀況函數(shù)從而達(dá)到實(shí)時預(yù)警的目的。

傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)產(chǎn)品診斷過程由于各種技術(shù)經(jīng)濟(jì)原因本質(zhì)上是一維靜態(tài)的，從輸入流人體到輸出流診斷結(jié)果，這一過程只是一對一的單數(shù)據(jù)單結(jié)果分析，診斷結(jié)果體現(xiàn)的是人體前段時問的一個累計(jì)結(jié)果。這其實(shí)與人體高度復(fù)雜性動態(tài)實(shí)時性這一本質(zhì)相違背，所以時常會出現(xiàn)誤診和錯診的情況。而本產(chǎn)品創(chuàng)新性的提出動態(tài)實(shí)時診斷這一思路，并將機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于從采集到的心率數(shù)據(jù)到心律狀況函數(shù)這一非線性、強(qiáng)耦合、動態(tài)的偽隨機(jī)擬合問題。從而達(dá)到了實(shí)時預(yù)警的作用。并且該產(chǎn)品易于攜帶同時成本經(jīng)濟(jì)。

2 總體方案論證與設(shè)計(jì)

本產(chǎn)品的主要功能是實(shí)現(xiàn)對心率數(shù)據(jù)的實(shí)時采集并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時后處理得到心律健康狀態(tài)評價函數(shù)并進(jìn)行實(shí)時反饋。并在必要時能夠給出預(yù)警提醒功能。

產(chǎn)品采取模塊化設(shè)計(jì)的思路，將產(chǎn)品分為硬件、軟件系統(tǒng)兩部分。硬件主要完成物理采集過程，軟件主要完成基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的后續(xù)運(yùn)算處理過程。在進(jìn)行方案設(shè)計(jì)時，對于運(yùn)算處理模塊通常有兩種思路，一種是將其嵌入MC，U中即依賴于MCU自帶的運(yùn)算處理功能；一種是設(shè)計(jì)單獨(dú)運(yùn)算處理模塊進(jìn)行運(yùn)算，這在圖像、視頻中處理中是一種常見的解決方案。考慮到本文需滿足便攜性，而運(yùn)算能力與體積本身便是一對矛盾，所以本產(chǎn)品將機(jī)器學(xué)習(xí)后處理算法移至APP中，硬件部分只需完成相應(yīng)的采集、驅(qū)動、傳輸功能即可。本產(chǎn)品的總體架構(gòu)圖如圖1所示。

如圖1所示，首先由心率傳感器將心率數(shù)據(jù)采集并通過自帶的濾波模塊進(jìn)行濾波，然后將數(shù)據(jù)傳輸給藍(lán)牙發(fā)射模塊。藍(lán)牙發(fā)射模塊與Andriod APP進(jìn)行實(shí)時通信，藍(lán)牙發(fā)射模塊將心率數(shù)據(jù)傳給APP，而APP則將一些輔助信息傳回給可穿戴預(yù)警系統(tǒng)完成相應(yīng)的功能。對于APP而言，主要完成心率數(shù)據(jù)的后處理即基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析從而得到該用戶的心律狀況動態(tài)函數(shù)，并根據(jù)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)和設(shè)定的閩值完成實(shí)時反饋修正。當(dāng)心律出現(xiàn)異常的征兆時，從而能夠起到預(yù)警的作用。endprint