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帕金森综合症(Parkinson’s Disease,PD)是最近几年发病率逐渐升高的几大病患之一,诊断该疾病的重要依据是病人在不同姿态下所表现出的体表的震颤频率和幅度。目前研究显示用于PD震颤测量的传统传感器还具有很多缺陷:使用加速度或者陀螺仪的传感器,只是单一测量人体局部震颤,没有考虑姿态影响;表面肌肉电传感器(Surface EMG Sensor,EMGs),不易穿戴,病人可活动范围窄,而且只能用于临床;采用机械机构(比如机械臂)的传感器,往往价格昂贵,重量偏大,加重了病人穿戴负荷。本文针对这些问题,提出了一种专用于监测帕金森震颤信号的可穿戴非接触式PD震颤检测检测方法,并设计了系统的震颤检测装置。PD震颤信号采集方面,在参考了传统的只依靠机械传感器或者生物传感器的基础上,信号采集端使用机械传感器的同时,从光电的角度出发,由微功率的调制脉冲激光照射人体皮肤表面,产生的漫反射脉冲光会通过凸透镜在位置敏感性器件(Position Sensitive Device,PSD)的表面成像,这种被称为“激光三角测量法”的测量方法会将震颤信号转化为光电信号,使得整个采集过程干扰小,采集速度更快,能耗更低;在信号的传输方面,摒弃了传统的有线方法,采用基于ZigBee的星形无线网络结构,将人体多个点的信号采集至集中器,使得病人的可活动空间大(活动半径大于400m),避免了测量时候出现的紧张、不安等不良情绪影响测量结果;信号处理方面,在信号的集中器上使用了嵌入式实时系统μC/OS-Ⅱ2.90和人机交互界面emWin5.12,并使用C#在PC平台搭建了友好的上位机界面。各个节点的数据会以曲线的形式显示并存储在手持设备或者PC上,为帕金森疾病的诊断、监测和护理提供有效的数据化、可视化支持。通过对人体不同部位的五个点进行模拟测试,整个装置能够测得PD震颤数据,并能反映PD病人的姿态变化。实验表明,整个系统能够得出PD病人常规生活状态下的有效数据,并能把震颤信号显示并存储起来。该系统改进了传统“穿戴式”传感器(Wearable Sensors)必须和人体发生直接紧密接触这一单一的模式,克服了现有传感器的诸多缺点,有效避免了病人因穿戴传感器而出现紧张、激动等不良情绪影响测量,保证了数据的有效性。