資料介紹
隨著醫(yī)療事業(yè)信息化進程的迅速推進,相關醫(yī)療設備雖然實現了基于有線網絡的網絡化,但是成本高、維護難是一大弊端。為此,具有靈活性和移動性的無線網絡方案應運而生。本文則是在無線體域網(WBAN,Wireless Body Area Network)系統(tǒng)上設計滿足要求、人性化的 Android 應用程序,實現各項生命體征信息的傳輸、顯示,數據挖掘及診斷決策等功能。它充分利用手機等終端設備的移動便攜性,可以隨時隨地的實現有效的個人健康信息監(jiān)護。然而,WBAN 系統(tǒng)中智能終端的資源(包括存儲能力、計算能力、無線通信能力和能量等)往往都是受限制的,因此要構造簡單易用和低成本的應用系統(tǒng),就必須考慮內嵌入式輕量級的數據挖掘算法的設計和實現,不僅能讓用戶對自身健康狀況有即時了解,同時避免額外的健康監(jiān)護設備的開發(fā),既節(jié)約了成本,又滿足了人們的健康需求,發(fā)展前景廣闊。傳統(tǒng)的數據挖掘算法主要在普通的 PC 機上使用,算法復雜,所需的運算量較大,通常是在分布式的計算環(huán)境下進行,本文將數據挖掘應用到移動終端的環(huán)境中,是對數據挖掘研究理論上和現實應用上的創(chuàng)新。為了實現在資源受限設備上對健康狀況做出初步診斷,尤其是動態(tài)心電圖(ECG)信號實時分析的要求,本文給出利用動態(tài)ECG信號的二階差分極小值和一階差分過零點來實現QRS波精確定位的實時檢測算法。通過在 Android 智能手機上的開發(fā),經過實際的測試驗證,QRS 波檢測的準確率可達 95.5%以上,智能診斷的結果也與標準心電儀保持一致,表明該算法切實有效;在此基礎上將不包含 QRS 波信息的無效波段剔除,可以在保證服務器端數據真實有效的情況下,最大限度節(jié)省了資源占用,實現了一定意義上的高效傳輸,為個人健康監(jiān)護服務的實際發(fā)展提供了參考。
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