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智能檢傷分類(lèi)系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā).caj（85頁(yè)）

• 資料介紹

  智能檢傷分類(lèi)系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)

  摘要：目的:重大自然災(zāi)害和戰(zhàn)爭(zhēng)行動(dòng)的發(fā)生,會(huì)導(dǎo)致大批量傷員的涌現(xiàn).然而災(zāi)難和戰(zhàn)爭(zhēng)現(xiàn)場(chǎng)醫(yī)療資源極其有限.檢傷分類(lèi)作為災(zāi)害醫(yī)學(xué)的重要組成部分,是開(kāi)展應(yīng)急醫(yī)療救援的首要環(huán)節(jié).檢傷分類(lèi)的意義在于對(duì)傷員傷情進(jìn)行有效分類(lèi),合理整合急救資源,依照傷員傷情開(kāi)展針對(duì)性的急救處置,提高傷員的救治效率.傳統(tǒng)的檢傷分類(lèi)方法通常為人工辨識(shí),如:呼吸頻率的測(cè)量就是通過(guò)一看,二聽(tīng),三感的方式測(cè)量,大概耗時(shí)1~2min,分檢整個(gè)過(guò)程大約需要5min.此種方式的不足之處在于:耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確性差,缺乏量化指標(biāo).為了提高檢傷分類(lèi)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,擬開(kāi)展智能自動(dòng)檢傷分類(lèi)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究,其目的在于研發(fā)一款智能化的檢傷分類(lèi)系統(tǒng),實(shí)時(shí)檢測(cè)傷員呼吸,心電,血壓等決定傷情狀態(tài)的關(guān)鍵生理信號(hào),整合神志狀態(tài),自動(dòng)對(duì)傷情程度進(jìn)行量化分級(jí),并給出處置意見(jiàn),快速,準(zhǔn)確,高效地對(duì)傷員傷情進(jìn)行分類(lèi)辨識(shí),縮短處置時(shí)間,提高分檢效率,提升現(xiàn)場(chǎng)救治水平.此外,該系統(tǒng)可使得傳統(tǒng)復(fù)雜耗時(shí)的檢傷分類(lèi)技術(shù)自動(dòng)化,非專(zhuān)業(yè)人員即可完成高質(zhì)量分檢,可大幅減少專(zhuān)業(yè)急救人力資源的消耗,提高現(xiàn)場(chǎng)緊急救治人員的使用效率.方法:針對(duì)傳統(tǒng)檢傷分類(lèi)方法的時(shí)效性和準(zhǔn)確性較差這一問(wèn)題,綜合利用生理信號(hào)實(shí)時(shí)采集技術(shù),智能量化分級(jí)算法和一體化集成技術(shù),設(shè)計(jì)自動(dòng)檢傷分類(lèi)算法程序,搭建基于軍用PAD的分檢平臺(tái),研發(fā)智能自動(dòng)檢傷分類(lèi)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)傷員傷情快速,準(zhǔn)確的自動(dòng)量化分級(jí),并給出優(yōu)化的急救處置建議.利用一個(gè)信號(hào)采集控制器整合傷員身份信息和生理信息傳輸給上位機(jī)進(jìn)行處理,根據(jù)分檢算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理得出分類(lèi)結(jié)果,并加入了心電信號(hào)和呼吸信號(hào)的濾波算法,可以更加準(zhǔn)確地觀(guān)察傷員傷情,提高分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性.基于C Sharp軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分檢算法,生理信號(hào)處理算法以及最終結(jié)果顯示.最終,設(shè)計(jì)了心電濾波算法驗(yàn)證試驗(yàn),呼吸信號(hào)濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)以及分檢實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性.內(nèi)容:本文主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:①.系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).利用生理信號(hào)采集卡和手持PAD終端搭建智能自動(dòng)檢傷平臺(tái),整套系統(tǒng)具有"射頻身份識(shí)別","血壓","呼吸"和"心電"信號(hào)自動(dòng)采集功能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能,并能夠根據(jù)監(jiān)護(hù)終端的要求,將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)傳輸給監(jiān)護(hù)終端.硬件平臺(tái)搭建包括各個(gè)硬件部件選型,通訊協(xié)議設(shè)計(jì)和信號(hào)采集控制器設(shè)計(jì).整個(gè)硬件系統(tǒng)包括身份信息存儲(chǔ)模塊,身份信息采集模塊,生理信息采集模塊,信號(hào)采集控制器以及手持終端顯示模塊.其中采用S50手環(huán)存儲(chǔ)傷員身份信息,并設(shè)計(jì)射頻槍掃描IC手環(huán)實(shí)現(xiàn)傷員身份信息的采集,利用PM6750生理信號(hào)采集卡獲取傷員的生理信息.最終,設(shè)計(jì)一個(gè)信號(hào)采集控制器,其目的是為了節(jié)省I/O口資源,提高手持終端的使用效率,采用了多進(jìn)單出的分時(shí)復(fù)用方式,用一個(gè)信號(hào)采集控制器將各個(gè)生理信號(hào)以及射頻識(shí)別信號(hào)整合起來(lái)經(jīng)過(guò)一個(gè)串口將數(shù)據(jù)傳輸給上位機(jī).使用山東浪潮的巧金剛TB3223平板計(jì)算機(jī)接收信號(hào)采集控制器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行處理顯示.②.系統(tǒng)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).本文總共實(shí)現(xiàn)了三個(gè)算法的設(shè)計(jì),即心電信號(hào)濾波算法,呼吸信號(hào)濾波算法以及分檢算法.其中心電信號(hào)濾波算法與呼吸信號(hào)濾波算法同為e LMS濾波算法,但作用對(duì)象不同,分檢算法采用了簡(jiǎn)易戰(zhàn)傷計(jì)分法,通過(guò)對(duì)傷員的血壓,呼吸以及神志狀況進(jìn)行打分計(jì)算對(duì)傷員進(jìn)行傷情分級(jí).而e LMS算法是為了濾除在檢傷分類(lèi)期間因胸外按壓等急救措施引起的干擾,使分檢人員可以更加準(zhǔn)確,直觀(guān)的進(jìn)行分類(lèi).利用C sharp軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集,處理以及顯示界面的編寫(xiě),并編寫(xiě)了相關(guān)算法,使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)濾波和顯示,并能根據(jù)分檢算法自動(dòng)利用測(cè)得參數(shù)得到傷員的傷情等級(jí).③.人機(jī)交互軟件系統(tǒng)的搭建.人機(jī)交互軟件系統(tǒng)大體分成三個(gè)個(gè)子系統(tǒng),分別是參數(shù)顯示子系統(tǒng),參數(shù)設(shè)置子系統(tǒng)以及記錄回顧子系統(tǒng).每個(gè)子系統(tǒng)之下又分有一個(gè)或多個(gè)模塊區(qū)域.整個(gè)系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了對(duì)傷員身份和生理信號(hào)的接收,顯示,處理,存儲(chǔ)等功能,并且也結(jié)合了分檢算法和生理信號(hào)抗干擾算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.使用Visual Studio2010作為軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境,C Sharp語(yǔ)言進(jìn)行系統(tǒng)界面的編寫(xiě),通過(guò)界面以及部分按鍵實(shí)現(xiàn)上述功能,最終打包成安裝文件裝載到PAD上進(jìn)行使用.④.系統(tǒng)可靠性及反饋監(jiān)測(cè)效率評(píng)估實(shí)驗(yàn).為了驗(yàn)證系統(tǒng)及其算法的可靠性,設(shè)計(jì)了三個(gè)實(shí)驗(yàn),即心電濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),呼吸濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)以及分檢系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn).其中心電濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)是通過(guò)濾波后的心電節(jié)律辨識(shí)結(jié)果的敏感性,特異性以及準(zhǔn)確率來(lái)說(shuō)明算法的可靠性;而呼吸信號(hào)濾波算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)則是通過(guò)對(duì)比濾波前后計(jì)算的呼吸頻率的準(zhǔn)確性來(lái)進(jìn)行論斷;分檢實(shí)驗(yàn)是通過(guò)臨床患者進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),同時(shí)使用傳統(tǒng)分類(lèi)方法以及本文所述智能分類(lèi)系統(tǒng)進(jìn)行分類(lèi)計(jì)算,對(duì)比分類(lèi)耗時(shí)長(zhǎng)短以及分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性驗(yàn)證系統(tǒng)可靠性.成果:研究了一種智能化的檢傷分類(lèi)裝置,該裝置可自動(dòng)采集測(cè)量血壓,心電,呼吸等決定傷情狀態(tài)的生理信號(hào),記錄傷員神志狀態(tài),基于簡(jiǎn)易戰(zhàn)傷計(jì)分法實(shí)現(xiàn)傷勢(shì)的快速智能量化分級(jí)和處置意見(jiàn)優(yōu)化提示.并整合了生理信號(hào)抗干擾處理算法,最終研制了一種智能檢傷分類(lèi)裝置,并申報(bào)了國(guó)家專(zhuān)利專(zhuān)利號(hào):ZL201520217734.5,搭建了分檢平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)傷員相關(guān)信息的采集,處理以及顯示,并能實(shí)時(shí)對(duì)心電和呼吸信號(hào)進(jìn)行濾波處理.結(jié)論:通過(guò)本研究為國(guó)內(nèi)檢傷分類(lèi)提供了一個(gè)新的途徑,可有效克服傳統(tǒng)人工分類(lèi)方法準(zhǔn)確率低,時(shí)效性差等缺點(diǎn),提高傷員在分檢環(huán)節(jié)的救治效率和救治水平.研制的智能檢傷分類(lèi)裝置操作簡(jiǎn)單易行,可降低對(duì)分檢人員的專(zhuān)業(yè)要求,可以更好的避免因?qū)I(yè)水平問(wèn)題導(dǎo)致的錯(cuò)誤分類(lèi).收起

  關(guān)鍵詞：檢傷分類(lèi)；系統(tǒng)集成技術(shù)；抗干擾處理；智能優(yōu)化

   

• 資料大小：
  4155.92KB
• 所屬類(lèi)別：
  科研開(kāi)發(fā)
• 更新日期：
  2021-05-14
• 適用行業(yè)：
  電子電氣；醫(yī)療器械
• 上傳人：
  barton
• 標(biāo) 簽：

  人工智能

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