人體生命體征自動研判系統研究

王雅懿

【摘 要】人體生命體征是用來分析人的病情輕重和危急程度的重要指征，主要由血壓、心率、呼吸指標等組成。人體生命體征自動研判系統為服務病人或者生產人員，采集及錄入人的生命體征數據，并把采集數據回傳給終端服務器和管理者，對相關信息自動判別，自動識別病人和生產人員狀態，從而對當今的監控有較強適應性，具有良好的臨床意義與社會效益、經濟效益。

【關鍵詞】生命體征；自動研判；BP算法

一、引言

人體生命體征是用來判斷人的病情輕重和危急程度的重要指征，主要由血壓、心率、呼吸指標等組成。當人體功能不正常時，心率和脈搏會明顯變快或變慢，呼吸也會加速或者衰竭，這些為研判人體生命狀況提供了具體可行指標。目前，隨著經濟社會的發展，時代的進步，人的價值不斷凸顯，人體生命體征自動研判研究不斷受到重視。

傳統的人體生命體征檢測機器采用的是銀/氯化銀黏貼電極，粘貼在人體的特征部位；通過通信電纜連接到各硬件設備、各個操作設備和平臺之間，在傳統的醫學使用很多；但對于大規模安全生產作業的管理人員素質要求高，不利于多作業面、大規模生產人員的生命體征監控，不利于及時發現危情和施救。

本文作者在2017年暑假參加了深圳華大基因公司的夏令營，研究了相關方面課題，研究了一種基于BP算法的人體生命體征研判系統，形成了自己的觀點，可以采集現場作業人員心跳率、呼吸率等數據指標，并將采集數據回傳服務器，自動判別采集來的信息，自動識別人員狀態，這種方法可以大規律推廣使用，具有較高的經濟價值和社會效益。

二、生命體征數據采集設計

生命體征探測，就是指利用某種機械或電子裝置，采用一定方法檢測到人體生命的生理信息，這些信息經過各種數據轉換，成為人體生命活動的電信信號。主要常用方法，是通過電極或傳感器接觸人體部位，特別是接觸人體的胸部或四肢，再通過模擬信號處理、放大人體生命信號，傳送給監控中心、醫院和監護人員（如圖一）。如心電圖將微弱的心電信號前置放大、濾波，以心電波形式展現出來。

目前的人體生命檢測設備主要有接觸式檢測和非接觸檢測兩個類別，各有利弊。接觸式檢測優點在于檢測方法成熟、簡單，容易實現；儀器成本較低，且便于移動。缺點是檢測設備接觸人體待測部位，容易對人有刺激，會影響檢測精準度；傳感器有測量偽跡，影響真實性；會被被測者人身安全有威脅，需要防護。

而非接觸檢測優點是不需要任何設備接觸人體，實現無創性檢測人體生命體征；可以在一定范圍內、穿過單層磚墻等隔離物，對人體的生理信號動態檢測；缺點是非接觸檢測方法不太成熟，人體生命特征信號有可能被動淹沒，誤差較大，還需不斷深入探索，針對接觸式檢測方法的這些局限性，本文提出和討論了一種新方法來彌補以上缺點。

三、以BP為基礎的生命體征檢測法

BP（Back Propagation）神經網絡指一種多層前饋神經網絡，主要通過信號數據正向傳遞來實現檢測。如果未得到期望輸出，則通過反向傳播過程并根據預測誤差對神經網絡權值和閾值進行調整，從而使得BP神經網絡預測輸出的數據逼近于期望輸出。在體征數據前向傳遞中，輸入信號由輸入層輸入，數據逐層處理后將信號輸出至輸出層。

在人體生命體征檢測中，檢測設備產生的電磁波照射人體后，其反射波中必然加載有生命信息，人體微動與回波幅度、相位等之間具有相關性，而人體生命運動（如呼吸）會引起指標微動。對該信號進行濾波、數字信號分析等處理，可以得到人體的生命信息數據。發射信號與接收信號混頻后得到一反映了人體生命特征的調相信號。

BP神經網絡可用于復雜的模式識別、自適應控制等系統中。BP神經網絡是一種反向傳遞信息，可多層映射網絡，可有效收斂均方差，同時使用高度非線性映射。在BP神經網絡中，算法的核心在于隱層節點數目和隱層數。具體數法流程和方法如圖2所示。

BP神經網絡掃描信號經混頻后得到人體生理變化數據指標，如呼吸、心跳導致人體胸壁顫動。信號的中心頻率，也就是載波頻率，反映人體生命體征信息。對BP神經網絡進行訓練后，分別提取病人或者生產人員環境異常、正常數據進行判別，結果表明此方法的識別成功率在90%以上。產生誤判的主要原因是人員身體素質存在差異造成的。

四、結語

本文設計并實現生命體征自動研判系統不僅功耗低、體積小，可以實時人員心率、呼吸等生命體征信息。設備具備遠程系統狀態判別能力，可以主動報警，為人員提供安全保障。信息系統及生命體征自動研判有效地優化了傳統的體征采集與錄入流程，一定程度上達到了優化目的，當然還需要共同努力，實現流程的持續改進，并在更大范圍內予以推廣。

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