基于STM32的腦卒中早期癥狀檢測與預警系統

摘 要：隨著我國人口老齡化進程的加劇，老年人腦卒中問題已成為嚴重的公共衛生問題。文章設計了一種基于STM32的腦卒中早期癥狀檢測與預警系統，并通過實驗驗證了其有效性和可行性。在不影響老年人正常生活的情況下，系統通過采集老年人腦卒中相關身體指標和檢測老年人姿態動作，判斷是否有中風發生，并及時地向子女發送警告信息和建立通話渠道，使子女做出較為準確的判斷，為及時送醫爭取時間。

關鍵詞：腦卒中；檢測；預警

中圖分類號：TP311.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2024）13-0186-05

Early Symptom Detection and Warning System for Stroke Based on STM32

FAN Jierun， LIU Yaocong， LIU Weijie， ZHU Yanzhao， XIE Peiquan

（Guangdong Ocean University， Zhanjiang 524088， China）

Abstract： With the intensification of China's aging population， stroke among the elderly has become a serious public health problem. It designs a stroke early symptom detection and warning system based on STM32， and verifies its effectiveness and feasibility through experiments. Without affecting the normal life of the elderly， the system collects physical indicators related to stroke in the elderly and detects their posture and movements to determine whether a stroke has occurred. It promptly sends warning messages and establishes communication channels to children， enabling them to make more accurate judgments and strive for time for timely medical treatment.

Keywords： stroke; detection; early warning

0 引 言

隨著全球人口老齡化趨勢的加劇，老年人腦卒中的發病率逐年上升，成為嚴重的公共衛生問題。腦卒中是一種急性腦血管疾病，具有高致殘率、高死亡率和高復發率等特點，給老年人的身心健康帶來巨大威脅。因此，對老年人腦卒中問題的嚴峻性進行深入探討，提出有效的預防和治療措施，具有重要的現實意義和研究價值。本文的設計用于日常中風癥狀監測與預警判斷，位于入院之前，它與醫院已經建立的腦卒中入院緊急醫療處置流程密切對接，實現日常生活中的腦卒中及時監測、入院后及時處置的閉環[1]。這對于提高我國老年人的生活質量，防止錯過腦卒中黃金救治期，以及增強我國千萬家庭實實在在的幸福感具有重要作用。

1 系統的總體設計

該檢測與預警系統由主控板、陀螺儀模塊、GPS模塊、Wi-Fi模塊、MQTT服務器等部分組成，其中主控板選擇ARM Cortex-M3為內核的STM32F103C8T6單片機，主要負責動作姿態的獲取，地理位置、心率血氧的捕捉，GSM短信通信以及繼電器控制等。使用ESP8266WIF模塊與MQTT服務器進行數據交互；使用MPU6050模塊對老年人動作姿態進行獲取；MAX30102模塊采集心率和血氧，MSP20血壓傳感器采集血壓，三者起到檢測的作用。GPS模塊用來定位老年人的位置以方便及時搶救[2]；GSM模塊與主控芯片進行通信，在預警狀態觸發時發送求救信息；該檢測與預警系統使用12 V的功率電源供電。具體流程如圖1所示。

2 動作姿態的捕捉設計

2.1 MPU6050的連接

MPU6050模塊是一個包含三軸加速度計和三軸陀螺儀的傳感器模塊。它內部包含DMP模塊，可以對傳感器數據進行濾波、融合處理，直接通過IIC接口向主控器輸出姿態解算后的數據，降低主控器的運算量。其姿態解算頻率最高可達200 Hz。在本檢測與預警系統中使用其IIC接口與微控制器或主控板進行通信，并且可以測量物體在x、y、z三個方向上的加速度和角速度。通過以下步驟進行配置：

1）確保MPU6050模塊與主控之間的SDA和SCL數據線連接正確。

2）在主控上，需要通過Keil5軟件去配置MPU6050的IIC通信函數。這包括初始化IIC接口，復位MPU6050并初始化它進入正常工作狀態。

3）設置完這些基本參數和函數后，可以進行進一步的配置，例如調配角速度傳感器和加速度傳感器的最大閾值范圍，以及開關中斷、禁止FIFO等其他參數。

MPU6050具體電路原理如圖2所示。

2.2 MPU6050的卡爾曼濾波

卡爾曼濾波器是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法。而卡爾曼濾波在MPU6050中主要是用于處理MPU6050傳感器輸出的數據，以消除噪聲和干擾，提高數據精度。具體來說，卡爾曼濾波器通過估計MPU6050傳感器的狀態，如加速度、角速度等，并使用這些估計值來更新傳感器的狀態。卡爾曼濾波器使用先前的估計值和當前測量值來計算新的估計值，同時考慮噪聲和干擾的影響[3]。

在MPU6050中，卡爾曼濾波器可以用于以下幾個方面：

1）消除噪聲。MPU6050傳感器輸出的數據可能受到噪聲和干擾的影響，導致數據不準確。卡爾曼濾波器可以通過估計傳感器的狀態并使用這些估計值來更新測量值，從而消除噪聲和干擾的影響。

2）提高數據精度。卡爾曼濾波器可以對MPU6050傳感器輸出的數據進行平滑處理，減少數據的波動和噪聲，提高數據的精度。

3）姿態解算。卡爾曼濾波器可以用于MPU6050的姿態解算，通過融合加速度計和陀螺儀的數據，估計出設備的姿態角。

以下為軟件實踐卡爾曼濾波時使用到的函數命令：

1）kfp->P=kfp->P+kfp->Q，即估算協方差方程：當前估算協方差=上次更新協方差+程噪聲協方差。

2）kfp->G=kfp->P / （kfp->P + kfp->R），即卡爾曼增益方程：當前卡爾曼增益=當前估算協方差/（當前估算協方差+測量噪聲協方差）。

3）kfp->Output=kfp->Output +kfp->G*（input-kfp->Output），即更新最優值方程：當前最優值=當前估算值+卡爾曼增益×（當前測量值-當前估算值）。

4）kfp->P = （1 - kfp->G） * kfp->P，即更新協方差=（1-卡爾曼增益）×當前估算協方差。

5）return kfp->Output，即卡爾曼濾波器輸出值（最優值）。

2.3 MPU6050的數據處理

MPU6050歐拉角就是表述姿態的一個參數。為了獲取老年人的動作姿態，必須要得到一個精確且穩定的歐拉角。僅靠傳感器不能獲得精確且穩定的歐拉角，要獲得精確穩定的歐拉角，需要多個傳感器進行數據融合，這里用上述的卡爾曼濾波來處理數據：

1）初始化和預處理。對姿態角進行初始化處理，比如設置初始值等。

2）定義狀態變量。將姿態角的誤差和角速度的誤差作為狀態變量，用于后續的濾波處理。

3）建立模型。建立姿態角和角速度之間的數學模型，用于描述它們之間的關系。

4）建立測量模型。建立傳感器測量值與姿態角之間的關系，用于描述傳感器測量值的誤差。

5）初始化濾波器。將狀態變量初始化為初始姿態角和角速度的誤差[4]。

6）運行濾波器。將測量值輸入到濾波器中，濾波器根據狀態變量和測量值進行濾波處理，輸出姿態角的估計值。

7）更新估計值。根據濾波器輸出的估計值，更新姿態角的估計值。

主控板處理好數據后，將以上電的瞬間標志為正常情況下的動作姿態，當姿態角數據大幅變動則判斷為危險狀態，系統則進入到預警模式[5]。

3 心率血氧采集功能設計

3.1 MAX30102模塊

MAX30102是一款用于測量血氧飽和度和心率的紅外光電傳感器。它采用了Maxim Integrated的MAX30100芯片，該芯片集成了紅外LED、紅外接收器、綠色LED、綠色接收器、光電二極管、電壓調節器、模擬-數字轉換器和數字信號處理器等模塊。MAX30102模塊還包括一個用于連接到主機微控制器的IIC接口。

MAX30102擁有低功耗的特性，正常工作時MAX30102的功耗低于600 μA。此外，MAX30102還可以進行待機模式，在此狀態下功耗僅為0.7 μA。這種低功耗的模塊非常契合于本檢測與預警系統給老年人使用。MAX30102具體電路原理為圖3所示。

3.2 MAX30102模塊的設計

首先是模塊的硬件連接：將MAX30102模塊通過IIC接口連接到主控板上。重在將模塊的SCL和SDA引腳與主控板上的IIC接口相應引腳進行連接。同時，確保模塊的電源引腳正確連接到電源。

接著初始化模塊，在主控板上編寫代碼來初始化MAX30102模塊。本檢測與預警系統使用IIC協議通信配置：MAX30102模塊通過IIC通信接口與外部設備進行通信。在配置IIC協議時，需要設置合適的通信參數，如波特率、數據長度、停止位、奇偶校驗等。具體的配置值需要根據通信協議和通信需求來確定。

MAX30102模塊在IIC協議總線上有一個唯一的地址。在配置IIC時，需要將模塊的地址設置正確，以便外部設備能夠正確地與其通信[6]。

以下為軟件配置IIC使用到的函數命令：

1）void IIC_Init（void），即初始化IIC。

2）void IIC_Start（void），即產生IIC起始信號。

3）void IIC_Stop（void），即產生IIC停止信號。

4）u8 IIC_Wait_Ack（void），即等待應答信號到來。

5）void IIC_Ack（void），即產生ACK應答。

6）void IIC_NAck（void），即不產生ACK應答。

7）void IIC_Send_Byte（u8 txd），即IIC發送一個字節，返回從機有無應答。

在配置完IIC的基本參數后，就可以開始通過IIC接口傳輸數據了。MAX30102模塊可以將采集到的數據通過IIC接口傳輸到外部設備進行處理和分析。

讀取數據及數據處理：通過IIC接口讀取MAX30102模塊的輸出的心率、血氧飽和度數值。對讀取到的數據進行處理和分析。這使用到濾波、平滑處理、單位轉換等操作：

1）濾波。濾波是一種常用的圖像處理操作，經常用于在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪點進行抑制。在本系統對于MAX30102模塊使用中，濾波操作可以用于IIC協議傳輸的數據減少其中的噪聲和失真，提高數據的準確性和可靠性。

2）平滑處理。平滑處理也稱為模糊處理，是一種簡單且使用頻率很高的圖像處理方法。在本系統對MAX30102模塊的使用中，平滑處理可以用于降低圖像分辨率，減少局部灰度的起伏，使圖像變得比較平滑。平滑處理可以用于提取較大的目標前過濾去除較小的細節或將目標內的小間斷連接起來。

3）單位轉換。MAX30102模塊可以輸出心率、血氧飽和度等數據，這些數據通常以特定的單位表示。在讀取和處理這些數據時，可能需要將數據從一種單位轉換為另一種單位。例如，可以將心率從次/分鐘轉換為次/秒，或將血氧飽和度從百分比轉換為小數形式等。

4 Wi-Fi模塊設計

4.1 Wi-Fi數據上傳

當系統處于檢測狀態時，會將當前處理的老年人的動作姿態數據上傳到互聯網，可以做到對老年人實時監控：物聯網云平臺可以實時監控設備的狀態和數據，及時發現異常情況，從而采取相應的措施進行處理，并且物聯網可以記錄設備的歷史數據，并進行數據分析和歷史和實時查看，幫助子女了解關注老年人的身體指標健康情況，為預防腦卒中疾病提供數據支持。

ESP8266模塊是一款高性能的Wi-Fi串口模塊，其內部高度集成的MCU可以實現與主控板之間串口通信，它主要用于設備之間的無線通信和連接。ESP8266模塊與互聯網連接首先要配置MQTT服務器的用戶屬性，主題的訂閱和信息的發布等。以下為ESP8266與互聯網相連接使用到的AT指令[7]：

1）AT+RST，即重啟模塊。

2）AT+CWMODE=<1/2/3>，即設置Wi-Fi模式。

3）AT+CWSAP= <ssid>，<pwd>，<chl>，<ecn>，即配置AP參數。

4）AT+CWLI，即查看已接入設備的IP。

5）AT+CIFSR，即查詢本地IP地址。

6）AT+CWJAP，即連接AP（路由）。

7）AT+CWQA，即斷開與AP的連接。

8）AT+CIPSTART，即建立TCP連接、UDP傳輸或SSL連接。

9）AT+CIPCLOSE，即斷開TCP連接。

10）AT+CIPMUX，即設置多連接模式。

11）AT+CIPMODE，即設置傳輸模式。

4.2 Wi-Fi接收數據

用戶可以通過登錄互聯網服務器直接與系統通信，手動發送消息回傳給Wi-Fi模塊來改變變量參數設定相關操作等。

互聯網服務器回傳給Wi-Fi模塊的數據格式為：

+MQTTSUBRECV：0，“<1>”，“<2>”，“<3>”

其中，<1>表示為小程序發布的主題，<2>表示為回傳的數據長，<3>表示為設定的心率、血氧、血壓的閾值、動作姿態判斷的幅度閾值等數據[8]。

Wi-Fi模塊接收到數據后，通過串口中斷將其回傳給主控板，主控芯片隨即根據不同的指令而做出改變，例如調整系統的危險情況的判斷閾值來調動預警功能的靈敏性，從而實現用戶對檢測與預警系統的遠程控制。Wi-Fi具體配置流程為圖4所示。

5 預警功能設計

5.1 預警觸發方式

該檢測與預警系統的預警功能觸發方式可以根據老年人的具體情況和需求來確定：

1）感知設備。使用心率、血氧、血壓等身體指標的采集感知設備來監測老年人的生命體征，當出現異常情況時，可以自動觸發報警系統。

2）移動監測設備。移動設備所指的是動作姿態的捕捉環節，采用形式可以如智能手環、智能手表一樣，通過實時監測老年人的動作行為，當系統判斷出現異常情況時，可以自動觸發報警系統。

3）手動觸發。老年人或照顧者可以通過按下報警按鈕或撥打緊急電話等方式手動觸發報警系統。

5.2 預警功能

當系統出觸發預警時會撥通電話并同時將老年人所處的位置用短信的方式發送給子女。

GSM模塊的配置首先需要將GSM模塊的TXD和RXD分別連接到主控板的TXD和RXD引腳上，再PWRKEY引腳連接到主控板的數字引腳上，用于控制GSM模塊的電源，最后將GSM模塊的GND引腳連接到單片機開發板的GND引腳上。接著需要為GSM模塊配置AT指令在程序上建立與主控板的溝通[9]。以下為GSM模塊與主控板相連接使用到的AT指令：

1）AT+CGMM，即獲得模塊標識。

2）AT+CGMR，即獲得改訂的軟件版本。

3）AT+CGSN，即獲得GSM模塊的IMEI（國際移動設備標識）序列號。

4）AT+CSCS，即選擇TE特征設定。

5）AT+CGCS，即設定電話簿狀態。

6）AT+CIMI，即獲得IMSI。

7）AT+CCID，即獲得SIM卡的標識。

8）AT+CMGC，即發出一條短消息命令。

9）AT+CMGD，即刪除SIM卡內存的短消息。

10）AT+CMGF，即選擇短消息信息格式，0：PDU，1：文本。

11）AT+CMGR，即讀短消息。

12）AT+CMGS，即發送短消息。

GSM模塊與主控板連接成功后，主控芯片將通過串口與其通信，在接收到觸發報警功能后，通過AT指令撥通子女電話和發送GPS模塊獲取到的當前的經緯度的短信，成功實現報警功能[10]。具體流程如圖5所示。

6 系統實現

基于上述各模塊功能的介紹，我們成功搭建該檢測與預警系統。其中，我們遵循了以下步驟：

1）需求分析。首先明確系統的功能，包括檢測目標、精度要求、實時性需求等需求，確保系統能夠滿足老年人實際檢測的需要。

2）軟件開發與實現。基于上述選定的硬件，進行軟件的開發和實現，包括數據采集、處理、分析和顯示等功能模塊。先進行單元測試，對系統的各個模塊進行單獨測試，確保每個模塊的功能正常。再進行集成測試，將所有模塊集成在一起進行測試，驗證模塊之間的交互是否正常。最后再系統測試，模擬實際生活場景，對整個系統和云平臺的實時傳輸進行全面測試，確保系統在各種情況下都能穩定運行。關于云平臺檢測終端界面如圖6所示。

3）測試情況。將硬件和軟件集成在一起，進行系統的調試和優化，確保系統正常運行。系統運行穩定，各身體指標檢測速度快，精度高，能夠滿足實際中檢測老年人的需求。穩定性方面，經過長時間運行測試，系統未出現故障，在現實生活環境條件中，系統均能保持高精度和高穩定性的檢測結果。

7 結 論

本文提出了一種新型的老年人腦卒中產品設計方案。該方案結合了物聯網、嵌入式、模塊采集等技術，實現了對老年人生命體征的實時監測、異常預警和快速報警等功能。該產品的設計充分考慮了老年人的生理和心理特點，操作簡單、易于攜帶，旨在為老年人提供更加便捷、高效的腦卒中預防和治療服務。結果表明該產品能夠有效監測老年人的生命體征變化，及時發現異常情況并報警，得到了老年人和醫護人員的好評，具有較高的實用價值和推廣意義。

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[9] 陳翰林，蘇亞偉，石春花.基于GSM通信技術的老人跌倒報警系統 [J].山西電子技術，2022（5）：32-34+38.

[10] 劉明碩，何丹丹，李帥.基于STM32的老年群體居家智能藥盒系統設計與實現 [J].電子設計工程，2023，31（21）：161-165.

作者簡介：范潔潤（2003—），女，漢族，廣東汕頭人，本科在讀，研究方向：硬件設計；劉耀聰（2003—），男，漢族，廣東東莞人，本科在讀，研究方向：硬件設計；通訊作者：劉煒杰（2000—），男，漢族，廣東江門人，本科，研究方向：硬件設計；朱彥兆（2003—），男，漢族，江西贛州人，本科在讀，研究方向：嵌入式系統；謝培權（2002—），男，漢族，廣東汕頭人，本科在讀，研究方向：電路設計。