面向智能社區的人體健康系統設計與實現

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(貴州大學 計算機科學與技術學院, 貴陽 550025)

面向智能社區的人體健康系統設計與實現

姚佳俊，姚凱學，何勇

(貴州大學計算機科學與技術學院,貴陽550025)

在目前國內新政策形勢下，政府積極倡導綜合運用現代科學技術、整合信息資源開展健康城市建設，不斷提升城市健康指數和生活水平，現針對目前國內看病難、看病煩、看病貴等問題，明確系統需求和目標，提出一種面向智能社區的人體健康系統設計方法，把嵌入式技術、數據庫技術、計算機技術相結合，以SQL Sever數據庫作為云服務器，采用混合體系架構設計模式，終端系統通過醫療傳感設備將采集到的人體體征數據存儲到SQL Sever數據庫中，Web端或者手機端通過Web Service獲取數據進行操作和顯示，并運用RBF神經網絡對數據庫中的特征數據進行分析和預測，從而實現對用戶健康進行指導和建議。

嵌入式；混合架構；SQL Sever數據庫；終端系統；RBF神經網絡

0 引言

隨著國內醫療衛生出臺“十二五”規劃，明確醫療信息化建設作為作為，要求利用現代化信息技術手段，去推動醫療健康體制改革，為百姓提供一種安全、有效、方便、價廉的健康服務[1]。

國內的康健服務平臺正在開始部署、搭建，未來的智慧健康服務將真正實現健康信息的互聯互通[2]。并且預計智慧健康服務將成為一個多級、多層面的數據服務平臺，完成多種信息源的數據關聯、組合和預測，實現各大系統多元數據相關信息的全面加工和協同工作，最終實現醫療健康服務的融合。

人體健康體檢系統主要用于對社區用戶身體健康的特征參數進行檢測，用戶通過身份證掃描或賬號登錄使用終端系統來檢測自身身體健康情況，檢測情況可以在線打印方式查看或者通過登錄健康系統網頁和手機APP來查看自己的檢測數據，在網頁端和手機端也記錄了用戶歷史檢測數據，用戶可以通過網頁端和手機端獲取健康資訊和健康指導等服務。

1 系統總體框架及功能設計

1.1 系統整體框架

面向智能社區的人體健康系統框架如圖1所示，系統主要由終端系統模塊、數據庫模塊、手機APP模塊、Web網頁模塊以及數據分析平臺模塊構成，系統終端模塊通過前端醫療傳感設備按規定數據協議采集用戶的體征數據(體溫、身高、體重、血氧、血壓、心率、心電、脈搏、血糖等)，將采集的體征參數進行傳輸給后臺數據庫，數據庫模塊負責存儲人體體征數據提供給網頁端和手機端以及數據分析平臺使用，Web網頁模塊利用Web Service對后臺數據庫進行調用，獲取數據庫中的體征數據進行顯示、查詢等，同樣手機端也通過后臺數據庫獲取數據顯示和操作，數據分析平臺則運用RBF神經網絡模型對人體特征數據進行分析從而通過網頁端或手機端推送健康指導信息給用戶。

圖1 健康系統框架

1.2 人體體征參數采集

系統體征參數采集主要人體體溫、身高、體重、血氧飽和度、血壓、心率、心電等醫療傳感器組成由于系統要求具有高精度、高可靠性、高靈敏度，前端醫療傳感器選擇有線連接，醫療傳感器直接連接到PC機的USB擴展口上，不同傳感器之間連接采用自制8針擴展線并行相連，采用有線傳感器的原因：一是考慮到有線數據傳輸穩定、速度快、安全性高[3]，二是考慮到是面向社區用戶的，終端設備處于固定狀態，有線的傳感設備能更加具有適用性和可靠性[4]。

1.3 數據通信

傳感設備與終端系統數據通信采用串口有線傳輸方式，主要是按照規定的數據協議進行數據幀解析，數據傳輸過程包括數據封裝、數據傳輸、數據解析以及數據顯示過程，終端系統與后臺數據庫數據通信采用TCP/IP數據通信方式，利用ADO.NET技術實現采集數據的存儲，Web端和手機端也采用TCP/IP數據通信方式，通過Web Service去調用數據庫中的數據實現交互[5-6]。

1.4 系統架構

傳統健康系統設計大多都采用單一的B/S(Brower/Server)或者C/S(Client/Server)模式，首先單一的B/S在數據處理能力上不足，HTTP可靠性低，容易造成應用故障，其次單一的C/S模式不支持Internet,只適用于局域網，而隨著移動辦公和分布式辦公越來越普及，C/S結構很難滿足這些要求[7]。

本系統采用B/S和C/S混合架構是為了結合他們的優點應用于該設計中，在網頁端采用B/S架構，用戶可以在有網絡的情況下通過瀏覽器查詢自己的健康信息，在終端系統和手機端采用C/S架構，簡化顯示用戶的操作流程和方便用戶操作。

1.5 終端系統

終端系統的硬件設計，首先終端機器直接擺放在社區固定位置，直接與檢測用戶接觸，傳感器感知設備有線連接，終端系統硬件采用普通PC機，顯示器外接觸屏感應設備，擴充多個USB接口，外接無線網卡，系統外觀設計成ATM機型，傳感窗口運用單片機控制電子鎖方式彈開。

終端系統的功能設計包括新用戶在使用之前先注冊，注冊方式有手動填寫注冊和身份證掃描注冊兩類，手動注冊是以MFC編輯框動態輸入的方式，將輸入信息獲取運用ADO.NET數據庫技術插入，掃描登錄方式運用RFID射頻識別方式，將集成身份信息的動態鏈接庫引入程序，調用API接口獲取掃描信息從而插入數據庫，登錄界面也提供賬號登錄和身份證掃描登錄兩種方式，賬號登錄和身份證登錄都是與數據庫存儲信息比對，匹配成功則進入系統檢測主界面，系統進入檢測界面后，擺放醫療設備的電子鎖窗口會自動彈開，用戶即可使用多種感知設備進行檢測自己的體征參數，檢測界面有數值顯示和曲線波形顯示等功能，功能界面簡潔操作簡單方便監測人員使用，同時會將用戶檢測到的體征參數遠程存儲到后臺數據庫，終端系統功能流程圖如下圖2所示

圖2 終端系統功能流程圖

1.6 Web端

系統提供網頁端供用戶進行賬號登錄使用Web功能，登錄成功后可在線查詢檢測數據和歷史數據的查詢以及健康指導信息和數據分析結果等，用戶使用系統網頁需進行賬號登錄，網頁端也提供賬號注冊功能(終端系統和系統網頁以及手機APP賬號互通)，登錄成功后即可進行功能使用。

1.7 手機客服端

系統APP也提供用戶進行在線檢測數據查詢和歷史數據查詢以及健康數據分析結果等，APP功能設備基本與網頁端同步，在用戶不方便登錄系統網頁的情況下，使用手機APP隨時隨地進行查看，方便用戶及時查看和使用。

1.8 RBF神經網絡模型

數據分析平臺通過建立RBF神經網絡模型對健康數據進行分析和預測，RBF(Radical Basis Function，徑向基神經網絡)是一種三層的前向神經網絡，神經網絡結構圖如圖3所示，第一層為輸入層，由信號源節點輸入，第二層為隱藏層，是中心點徑向對稱且衰減的非負非線性函數，第三層為輸出層，對輸入模式作出響應。

圖3 RBF神經網絡網絡結構

RBF神經網絡網絡訓練過程：

將輸入層的采集樣本歸一化處理

(1)

隱含層采用高斯核函數作為基函數

(2)

輸出層可通過隱節點加權得到。可表示為

(3)

式中,x為輸入向量，w0為調整輸出的偏移量，nc為隱節點的個數，wi為第i個隱節點的基函數與輸出節點的連接權值，ci為第i個隱節點的場中心，σi為第i個隱節點的場域寬度。

2 系統的實現

2.1 數據協議規定

終端系統與前端醫療傳感器通信利用有線串口傳輸數據，如心率傳感器采用2 個電極檢測雙手或胸前心電信號，經過放大等電路處理，再計算出心率數據按規定協議封裝輸出輸出，終端系統通過協議解析數據幀，串口初始化設置1個起始位，8個數據位，1個停止位，無奇偶校驗，波特率為：115 200，如表1所示是傳感器通信協議表格。

表1 串口通信協議規則

2.2 終端系統軟件

終端系統軟件整個健康系統框架的核心部分，實現對人體體征參數的采集，使健康系統的數據來源和后臺應用必要前提，終端界面有登錄功能界面、注冊功能界面、檢測功能界面3個不同功能界面。

終端系統采用Visual Studio 2010平臺提供的MFC類庫實現，運用ActiveX 控件開發，其中包括靜態文本顯示(STATIC)，曲線波形顯示插件(TCHAR)，串口實時通信控件(MSCOMM)等等，利用MFC類庫把復雜的API面向對象原理邏輯地組織起來，使其具有抽象化、封裝化、繼承化、多態性、模塊化等特點[8]。

系統部分開發函數功能有創建Application object對象ZHJKApp(全局對象)；OnInitDialog()函數實現文本字體、按鈕圖標、數據庫連接初始化等；OnCommMscomm()函數實現串口實時通信、數據幀解析、曲線、文本顯示等；OnReadcard()函數實現用戶登錄、身份證信息獲取、文本顯示等；OnStartBloodOxygen()函數實現啟動血氧數據采集功能等。

界面之間的切換

2.3 手機和Web端軟件

在手機端和Web端都是基于Eclipse平臺開發，在Web程序設計中，健康數據的歷史數據查詢是通過Web Service從后臺數據庫中將數據獲取，Web Service使用面向服務架構(Service-Oriented

Architecture，SOA)[9-10]，數據的獲取以JSON格式進行封裝返回給前端調用，圖表的顯示運用ECharts插件，將傳來的數據可視化顯示，根據用戶體檢得到的不同指標的特點，將采用折線圖、條形圖等方式呈現。同樣在手機端通過Web Service從云服務器中將數據獲取和顯示。SOA架構圖如下圖4所示，Service Broker發布服務以及提供展示服務功能，Service Requester通過查詢存儲信息庫調用需要的接口，Service Provider從Service Requester處請求和遠程執行請求服務，Service Requester通過查詢Service Broker并按照接口說明使用傳輸協議與服務綁定以及執行服務功能等。

圖4 SOA架構圖

2.4 后臺數據庫建立

檢測數據資源集中在后臺數據庫中，對后臺數據庫的建立采用關系型數據庫SQL SEVER 2012，并且嚴格按照關系型數據庫規則建立，包括各表的主鍵、外鍵、數據類型以及它們之間的聯系等，為關系型數據和結構化數據提供更安全可靠的存儲功能，構建和管理用于業務的高可用和高性能的數據應用程序,終端系統把所有檢測數據發送到服務器存儲，后臺系統獲取服務器數據應用，系統各表的信息如表2所示。

表2 系統各表信息

表中的管理員實現對數據庫數據的管理和用戶權限的分配功能，用戶信息表存儲各個用戶的個人注冊信息，設備表是根據不同設備型號設定的，每個社區的設備型號都不同，為后臺數據分析平臺做鋪墊，指導建議表是實現對各用戶的指導建議存放，用戶通過手機和網頁端即可查詢建議指導，以及后面的各種健康體征數據表按醫療專業術語建表。

3 系統仿真及結果分析

系統數據分析平臺仿真利用前端終端系統采集的人體體征參數，從云服務器獲取采集數據，通過對歷史健康數據進行分析，從而為用戶提供健康指導，預測分析仿真平臺基于Matlab2015平臺進行預測驗證，使用Matlab工具箱中的newrb函數，輸入層有7個神經元輸入，輸出層有2個神經元輸出，隱含層由RBF網絡自動選擇個數，將影響糖尿病有關7類體征參數(年齡、體重、區域、遺傳史、血糖、血壓、血脂)作為樣本輸入，固定選取100組數據作為理想輸入樣本,10組為預測樣本。

仿真結果如圖5所示。

通過網絡學習訓練曲線分析，當網絡訓練到400步時，得到其標準化常數為4.10004e-08，預測誤差與實際情況基本越來越穩定和接近，分析預測誤差原因主要是影響糖尿病因子不夠詳細和訓練樣本過少致使存在一定誤差。

4 系統測試

測試根據某小區的用戶使用終端系統進行健康檢測情況，

圖5 RBF網絡訓練曲線

系統測試如圖6所示.顯示終端系統血氧檢測界面和Web端對用戶近一周血壓數據的圖表顯示，通過對系統的測試，驗證整個系統的是能夠正常并且穩定運行的，檢測數據與標準數據一致，手機端數據也顯示正常。

圖6 系統測試效果

5 結語

本文從當前社會關于建設健康城市的信息進行分析，針對目前用戶看病難、看病貴以及醫療基礎建設不完善等問題，提出面向智能社區的人體健康系統研究與設計；被監護用戶通過使用小區健康終端系統上的醫療傳感設備檢測自己體征數據，檢測數據會自動遠程發送到云端服務器存儲，同時用戶可以通過手機或網頁方式查詢檢測數據、歷史信息、健康指導意見以及一些異常報警信息等，系統設計研究采用分層思想，從前端的人體體征數據采集的終端系統到云端服務器數據處理和存儲，再到后臺網頁和手機端交互應用逐步研究和設計，對采集到的人體體征數據利用人工RBF神經網絡對采集人體特征參數進行實驗仿真和分析，實現對社區體檢用戶的健康指導和建議，整個系統實現一種面向智能社區健康系統,對健康服務行業有著深遠的應用價值。

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DesignandImplementationofHumanHealthSystemforIntelligentCommunity

Yao Jiajun， Yao Kaixue， He Yong

(College of Computer Science and Technology , Guizhou University, Guiyang 550025,China)

In the current domestic new policy situation, the government actively promote the comprehensive use of modern science and technology, the integration of information resources to carry out healthy urban construction, and continuously improve the urban health index and living standards,Now for domestic medical treatment is difficult, tired, expensive and other issues, clear system requirements and objectives, put forward a smart community-oriented human health system design method, the embedded technology, database technology, computer technology, SQL Sever database as a cloud server, using a hybrid architecture design model, the terminal system through the medical The sensor device stores the collected body data into the SQL Sever database, and the Web end or the mobile terminal obtains the data through the Web Service to operate and displays it, and uses the RBF neural network to analyze and forecast the characteristic data in the database to realize guidance and advice on user health.

embedded; mixed architecture; sever database;terminal system; RBF neural network

2017-05-05；

2017-05-23。

貴州省自然科學基金項目(黔科合成轉字[2015] 5115); 貴州省自然科學基金項目(黔科合LH字[2014] 7638)。

姚佳俊(1991-)，男，貴州玉屏人，碩士研究生，主要從事計算機測控、嵌入式方向的研究。

姚凱學(1961-)，男，貴州貴陽人，教授，碩士研究生導師，主要從事計算機智能控制、過程控制及嵌入式應用系統方向的研究。

何 勇(1974-)，男，貴州貴陽人，副教授，碩士研究生導師，主要從事物聯網數據采集、計算機通信方向的研究。

1671-4598(2017)11-0205-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.11.052

TP391.9;TP311;

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