一種面向群體及個體的異常呼吸監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計＊

王 波，周穎玥，2，夏茂秘，劉力裴

（1.西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院，四川 綿陽 621010；2.西南科技大學(xué)特殊環(huán)境機(jī)器人技術(shù)四川省重點實驗室，四川 綿陽 621010）

呼吸是人體與外界進(jìn)行氣體交換以保證正常機(jī)體功能運(yùn)轉(zhuǎn)的最基本的生理活動，通過呼吸人體的新陳代謝才能正常進(jìn)行。單位時間內(nèi)機(jī)體的呼吸次數(shù)被稱為呼吸頻率，呼吸頻率是呼吸生理方面的一個主要參數(shù)，同時也是急性功能性呼吸障礙的重要監(jiān)測指標(biāo)[1]。目前，人體4大生命體征中體溫、脈搏、血壓的檢測技術(shù)都已經(jīng)十分成熟，但唯有呼吸頻率的測量缺乏實時有效的便攜式檢測設(shè)備，通常在日常監(jiān)護(hù)中只能靠人為估算得到相關(guān)數(shù)據(jù)。國內(nèi)外專家針對此也進(jìn)行了許多嘗試，2015年王旋等[2]提出了一種生物雷達(dá)檢測技術(shù)，將一個小磁體置于被測者胸腹部表面，通過磁阻傳感器來檢測小磁體的磁場信號，對信號處理后得到位置變化程度，從而間接測出呼吸頻率，但目前這種方法依然不夠完善，存在雷達(dá)采樣速度不夠快、環(huán)境中有其他磁場干擾等問題；2018年王艷等[3]采用基于雙目視覺的呼吸測量方法進(jìn)行測量，測量準(zhǔn)確率較高，但需要測試者脫掉上衣，并且在胸腹部做好標(biāo)記，故不適用于有衣物覆蓋時的日常檢測；2018年霍亮等[4]基于相位處理視頻并利用最大似然估計法估計呼吸率，但該方法需要根據(jù)人體比例獲取胸腹區(qū)域，對胸腹區(qū)域定位不夠準(zhǔn)確，且實時性較差。

通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，近10年以來該領(lǐng)域的研究成果沒有將呼吸狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備小型化，呼吸頻率檢測精度有限，檢測效果受環(huán)境影響較大。另外，目前尚缺乏監(jiān)測群體異常呼吸狀態(tài)的有效技術(shù)手段[5]。在此背景下，本文嘗試設(shè)計一種集成度高、低功耗、高精度的具有實際應(yīng)用價值的面向群體及個體的異常呼吸監(jiān)測系統(tǒng)，旨在為便攜式呼吸狀態(tài)監(jiān)測儀的落地應(yīng)用提供一定的技術(shù)支持。

1 總體設(shè)計

本文所設(shè)計的面向群體及個體的異常呼吸監(jiān)測系統(tǒng)整體框架如圖1所示。系統(tǒng)工作流程為：用呼吸阻抗采集電路采集人體的呼吸阻抗變化，并通過模數(shù)轉(zhuǎn)化將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號并發(fā)送到下位機(jī)；下位機(jī)經(jīng)過數(shù)字信號濾波去除信號中的環(huán)境干擾后，再使用動態(tài)閾值差分算法計算出人體的呼吸頻率，并判斷出用戶現(xiàn)在的呼吸狀態(tài)；最后將數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)，上位機(jī)展示界面顯示人體呼吸狀態(tài)的基本信息，并對用戶的異常呼吸狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警。在多個呼吸監(jiān)測系統(tǒng)同時工作的情況下，系統(tǒng)間通過LoRa無線通信模塊實現(xiàn)組網(wǎng)通信，將多位用戶的呼吸狀態(tài)匯總到上位機(jī)客戶端，客戶端對出現(xiàn)的群體呼吸異常發(fā)出預(yù)警。

圖1 呼吸狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)總體框圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 MCU外圍電路設(shè)計

鑒于STM32系列微控制器（Microcontroller Unit，MCU）具有易開發(fā)、功耗低、性能高、兼容性好等特點，本系統(tǒng)基于STM32F103RET6進(jìn)行控制電路設(shè)計。其外圍電路包括退耦電路、復(fù)位電路、晶振電路、下載電路和隔離電路等。為減小單片機(jī)4路供電引腳所帶來的電容耦合干擾，設(shè)計中分配了多個退耦電容于PCB板的各個部位；采用0 Ω電阻隔離模擬信號與數(shù)字信號的GND（Content Delivery Network），以降低數(shù)字信號對于采集信號的干擾。

2.2 呼吸阻抗采集電路

為準(zhǔn)確提取人體的呼吸阻抗信號，本設(shè)計中巧妙地借助了ADS1292R芯片來設(shè)計呼吸阻抗采集電路。ADS1292R是一款專門用于生物電測量的高精度、低功耗、雙通道的模擬前端芯片，其內(nèi)部集成有內(nèi)置右腿驅(qū)動電路，擁有24位高分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換通道，高速可編程ADC最高轉(zhuǎn)換速度可達(dá)8 kSPS，并且具有較高的共模抑制比（-100 dB），非常適用于便攜式低功耗生理信號采集系統(tǒng)。

2.3 LoRa無線通信模塊

由于系統(tǒng)需要對多個個體的呼吸狀態(tài)進(jìn)行組網(wǎng)通信，因此采用LoRa無線通信模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。該模塊的核心部件為一塊集成SX1268系列的遠(yuǎn)距離、低功耗的Sub-GHz無線收發(fā)器，SX1268集成了低噪聲放大器及功率放大器從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離、大容量無線傳輸。LoRa無線通信模塊在配電方式上采用低壓差穩(wěn)壓器及高效率降壓DC-DC轉(zhuǎn)換器，接收電流最低可達(dá)4.2 mA，達(dá)到了低功耗的要求。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 呼吸阻抗信號的濾波處理

由于所設(shè)計的呼吸阻抗信號采集電路使用雙極胸導(dǎo)聯(lián)方式采集信號，因此采集到的信號會受到高頻噪聲干擾、50 Hz工頻干擾、基線漂移及肌電干擾，而呼吸信號本身頻率較低且幅值較大，因此可以采用截止頻率為0.43 Hz的RC數(shù)字低通濾波器去除信號中的高頻噪聲，并用中值濾波去除基線漂移[6]。

3.2 基于動態(tài)差分閾值法的呼吸頻率檢測算法

受脈搏信號峰值檢測方法[7]的啟發(fā)，選用動態(tài)差分閾值法來檢測呼吸阻抗波的頻率。具體算法流程如下：①開始測量前，先取一定長度的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行分析，獲取初始差分閾值th1及初始幅度閾值上下限值th2和th3。②利用初始閾值開始查詢第一個呼吸波的峰值點，設(shè)點ni、ni+1、ni+2的幅值分別為Ai、Ai+1、Ai+2，如果滿足，則點應(yīng)ni+1為呼吸信號上升段的一點。從點ni+1后開始尋找符合條件的點，即可能為對應(yīng)呼吸信號的一個峰值點，設(shè)點ni+1后任意相鄰的4個點為nk、nk+1、nk+2、nk+3，幅值分別為Ak、Ak+1、Ak+2、Ak+3，如果滿足則nk+2可能為一個呼吸波的波峰，其幅度記為Anew，若Anew滿足th3＜Anew＜th2，則確定nk+2為一個峰值點，否則繼續(xù)檢測。③在呼吸信號時間序列中檢測到新的峰值點后開始更新閾值，并依據(jù)過程②中的算法檢測下一個新的呼吸波信號峰值點。④最后，依據(jù)一定時間內(nèi)檢測出的峰值點的個數(shù)計算呼吸頻率。

3.3 異常呼吸狀態(tài)檢測算法

根據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計規(guī)律，成人平靜時的呼吸頻率為12～20次/min，當(dāng)呼吸頻率高于24次/min可以判斷為呼吸過速，常見于發(fā)熱、疼痛、貧血、甲狀腺功能亢進(jìn)及心力衰竭等患者；當(dāng)呼吸頻率低于12次/min可以判斷為呼吸緩慢，常見于麻醉劑或鎮(zhèn)靜劑過量和顱內(nèi)壓增高等患者；當(dāng)呼吸頻率逐漸降低以至停止和呼吸頻率逐漸加快兩者交替出現(xiàn)，即呼吸狀態(tài)由呼吸正常轉(zhuǎn)變?yōu)楹粑徛?，再由呼吸緩慢轉(zhuǎn)變?yōu)楹粑２粩嘌h(huán)，則為潮式呼吸，多見于中樞神經(jīng)疾病、腦循環(huán)障礙和中毒等患者。

3.4 群體呼吸異常檢測算法

除了個體的呼吸異常檢測之外，本系統(tǒng)還考慮了群體呼吸異常狀態(tài)的檢測。在多個呼吸監(jiān)測系統(tǒng)同時工作的情況下，系統(tǒng)間通過LoRa模塊組網(wǎng)通信，并將多位用戶的呼吸狀態(tài)匯總到下位機(jī)主機(jī)，主機(jī)將數(shù)據(jù)整合后發(fā)送到上位機(jī)客戶端；客戶端在接收到主機(jī)發(fā)送的數(shù)據(jù)后進(jìn)入中斷對數(shù)據(jù)幀進(jìn)行解碼；之后用戶界面根據(jù)解碼得到的數(shù)據(jù)顯示個體呼吸頻率并繪制呼吸阻抗波形；當(dāng)有多個從機(jī)的呼吸狀態(tài)為異常時則通過客戶端發(fā)出群體呼吸異常預(yù)警，然后等待接收主機(jī)發(fā)送的下一幀數(shù)據(jù)。

3.5 上位機(jī)界面設(shè)計

系統(tǒng)的上位機(jī)界面如圖2所示，界面右側(cè)部分在接收到下位機(jī)發(fā)送的數(shù)據(jù)后實時繪制用戶呼吸阻抗及標(biāo)定信號的波形，為醫(yī)務(wù)人員提供更加詳細(xì)的呼吸狀態(tài)信息；采集到的用戶呼吸頻率顯示于文本框內(nèi)；對用戶出現(xiàn)的呼吸急促、呼吸過緩、潮式呼吸3種異常呼吸狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警提示，界面會亮起相應(yīng)的指示燈；當(dāng)有多個呼吸監(jiān)測系統(tǒng)同時工作時，界面左下方會顯示在線設(shè)備數(shù)量并開啟群體呼吸異常監(jiān)測模式，當(dāng)有群體呼吸異常事件發(fā)生時，客戶端會發(fā)出提示音進(jìn)行預(yù)警。

圖2 上位機(jī)顯示界面

4 系統(tǒng)測試

為了測試本系統(tǒng)對人體呼吸頻率的檢測精度，采取以下方式進(jìn)行實驗?？刂迫梭w呼吸頻率和模擬呼吸信號發(fā)生器的頻率一致，令系統(tǒng)分別采集4組不同的呼吸頻率，每組進(jìn)行50次測試，再對系統(tǒng)檢測誤差頻率小于2次/min的檢測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，其測試結(jié)果如表1所示。實驗結(jié)果顯示，系統(tǒng)對于模擬呼吸信號發(fā)生器所發(fā)出的呼吸阻抗波形的頻率檢測精度達(dá)到了98.67%；而對于人體呼吸產(chǎn)生的呼吸阻抗波的頻率檢測精度也可達(dá)到95.00%，可以滿足實際應(yīng)用要求。

表1 呼吸頻率檢測精度測試表

5 小結(jié)

經(jīng)多方面測試，證明所設(shè)計的系統(tǒng)實現(xiàn)了對個體呼吸波形、呼吸頻率、呼吸狀態(tài)等主要呼吸數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測并預(yù)警的功能，還能對群體的異常呼吸狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警。整體系統(tǒng)體積小、質(zhì)量輕，實現(xiàn)了較高的功耗比，待機(jī)時間較長，并且擁有較高的檢測精度，保證了設(shè)備的便攜性和實用性。利用該系統(tǒng)可監(jiān)測呼吸頻率，從而對某些呼吸疾病的早期診斷有一定的輔助作用。另外，在某些疾病的傳播監(jiān)控上也有一定的應(yīng)用。