，，

(貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 貴陽 550025)

面向智能社區(qū)的人體健康系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

姚佳俊，姚凱學(xué)，何勇

(貴州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,貴陽550025)

在目前國內(nèi)新政策形勢下，政府積極倡導(dǎo)綜合運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)、整合信息資源開展健康城市建設(shè)，不斷提升城市健康指數(shù)和生活水平，現(xiàn)針對目前國內(nèi)看病難、看病煩、看病貴等問題，明確系統(tǒng)需求和目標(biāo)，提出一種面向智能社區(qū)的人體健康系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，把嵌入式技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，以SQL Sever數(shù)據(jù)庫作為云服務(wù)器，采用混合體系架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，終端系統(tǒng)通過醫(yī)療傳感設(shè)備將采集到的人體體征數(shù)據(jù)存儲到SQL Sever數(shù)據(jù)庫中，Web端或者手機(jī)端通過Web Service獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和顯示，并運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)庫中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)對用戶健康進(jìn)行指導(dǎo)和建議。

嵌入式；混合架構(gòu)；SQL Sever數(shù)據(jù)庫；終端系統(tǒng)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

隨著國內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生出臺“十二五”規(guī)劃，明確醫(yī)療信息化建設(shè)作為作為，要求利用現(xiàn)代化信息技術(shù)手段，去推動醫(yī)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(wù)[1]。

國內(nèi)的康健服務(wù)平臺正在開始部署、搭建，未來的智慧健康服務(wù)將真正實(shí)現(xiàn)健康信息的互聯(lián)互通[2]。并且預(yù)計(jì)智慧健康服務(wù)將成為一個多級、多層面的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，完成多種信息源的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、組合和預(yù)測，實(shí)現(xiàn)各大系統(tǒng)多元數(shù)據(jù)相關(guān)信息的全面加工和協(xié)同工作，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療健康服務(wù)的融合。

人體健康體檢系統(tǒng)主要用于對社區(qū)用戶身體健康的特征參數(shù)進(jìn)行檢測，用戶通過身份證掃描或賬號登錄使用終端系統(tǒng)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(tǒng)網(wǎng)頁和手機(jī)APP來查看自己的檢測數(shù)據(jù)，在網(wǎng)頁端和手機(jī)端也記錄了用戶歷史檢測數(shù)據(jù)，用戶可以通過網(wǎng)頁端和手機(jī)端獲取健康資訊和健康指導(dǎo)等服務(wù)。

1 系統(tǒng)總體框架及功能設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)整體框架

面向智能社區(qū)的人體健康系統(tǒng)框架如圖1所示，系統(tǒng)主要由終端系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、手機(jī)APP模塊、Web網(wǎng)頁模塊以及數(shù)據(jù)分析平臺模塊構(gòu)成，系統(tǒng)終端模塊通過前端醫(yī)療傳感設(shè)備按規(guī)定數(shù)據(jù)協(xié)議采集用戶的體征數(shù)據(jù)(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(shù)進(jìn)行傳輸給后臺數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫模塊負(fù)責(zé)存儲人體體征數(shù)據(jù)提供給網(wǎng)頁端和手機(jī)端以及數(shù)據(jù)分析平臺使用，Web網(wǎng)頁模塊利用Web Service對后臺數(shù)據(jù)庫進(jìn)行調(diào)用，獲取數(shù)據(jù)庫中的體征數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示、查詢等，同樣手機(jī)端也通過后臺數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)顯示和操作，數(shù)據(jù)分析平臺則運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而通過網(wǎng)頁端或手機(jī)端推送健康指導(dǎo)信息給用戶。

圖1 健康系統(tǒng)框架

1.2 人體體征參數(shù)采集

系統(tǒng)體征參數(shù)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(yī)療傳感器組成由于系統(tǒng)要求具有高精度、高可靠性、高靈敏度，前端醫(yī)療傳感器選擇有線連接，醫(yī)療傳感器直接連接到PC機(jī)的USB擴(kuò)展口上，不同傳感器之間連接采用自制8針擴(kuò)展線并行相連，采用有線傳感器的原因：一是考慮到有線數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、速度快、安全性高[3]，二是考慮到是面向社區(qū)用戶的，終端設(shè)備處于固定狀態(tài)，有線的傳感設(shè)備能更加具有適用性和可靠性[4]。

1.3 數(shù)據(jù)通信

傳感設(shè)備與終端系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信采用串口有線傳輸方式，主要是按照規(guī)定的數(shù)據(jù)協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)幀解析，數(shù)據(jù)傳輸過程包括數(shù)據(jù)封裝、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)解析以及數(shù)據(jù)顯示過程，終端系統(tǒng)與后臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)通信采用TCP/IP數(shù)據(jù)通信方式，利用ADO.NET技術(shù)實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的存儲，Web端和手機(jī)端也采用TCP/IP數(shù)據(jù)通信方式，通過Web Service去調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)交互[5-6]。

1.4 系統(tǒng)架構(gòu)

傳統(tǒng)健康系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)處理能力上不足，HTTP可靠性低，容易造成應(yīng)用故障，其次單一的C/S模式不支持Internet,只適用于局域網(wǎng)，而隨著移動辦公和分布式辦公越來越普及，C/S結(jié)構(gòu)很難滿足這些要求[7]。

本系統(tǒng)采用B/S和C/S混合架構(gòu)是為了結(jié)合他們的優(yōu)點(diǎn)應(yīng)用于該設(shè)計(jì)中，在網(wǎng)頁端采用B/S架構(gòu)，用戶可以在有網(wǎng)絡(luò)的情況下通過瀏覽器查詢自己的健康信息，在終端系統(tǒng)和手機(jī)端采用C/S架構(gòu)，簡化顯示用戶的操作流程和方便用戶操作。

1.5 終端系統(tǒng)

終端系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，首先終端機(jī)器直接擺放在社區(qū)固定位置，直接與檢測用戶接觸，傳感器感知設(shè)備有線連接，終端系統(tǒng)硬件采用普通PC機(jī)，顯示器外接觸屏感應(yīng)設(shè)備，擴(kuò)充多個USB接口，外接無線網(wǎng)卡，系統(tǒng)外觀設(shè)計(jì)成ATM機(jī)型，傳感窗口運(yùn)用單片機(jī)控制電子鎖方式彈開。

終端系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)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(tài)輸入的方式，將輸入信息獲取運(yùn)用ADO.NET數(shù)據(jù)庫技術(shù)插入，掃描登錄方式運(yùn)用RFID射頻識別方式，將集成身份信息的動態(tài)鏈接庫引入程序，調(diào)用API接口獲取掃描信息從而插入數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫存儲信息比對，匹配成功則進(jìn)入系統(tǒng)檢測主界面，系統(tǒng)進(jìn)入檢測界面后，擺放醫(yī)療設(shè)備的電子鎖窗口會自動彈開，用戶即可使用多種感知設(shè)備進(jìn)行檢測自己的體征參數(shù)，檢測界面有數(shù)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(jiān)測人員使用，同時會將用戶檢測到的體征參數(shù)遠(yuǎn)程存儲到后臺數(shù)據(jù)庫，終端系統(tǒng)功能流程圖如下圖2所示

圖2 終端系統(tǒng)功能流程圖

1.6 Web端

系統(tǒng)提供網(wǎng)頁端供用戶進(jìn)行賬號登錄使用Web功能，登錄成功后可在線查詢檢測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的查詢以及健康指導(dǎo)信息和數(shù)據(jù)分析結(jié)果等，用戶使用系統(tǒng)網(wǎng)頁需進(jìn)行賬號登錄，網(wǎng)頁端也提供賬號注冊功能(終端系統(tǒng)和系統(tǒng)網(wǎng)頁以及手機(jī)APP賬號互通)，登錄成功后即可進(jìn)行功能使用。

1.7 手機(jī)客服端

系統(tǒng)APP也提供用戶進(jìn)行在線檢測數(shù)據(jù)查詢和歷史數(shù)據(jù)查詢以及健康數(shù)據(jù)分析結(jié)果等，APP功能設(shè)備基本與網(wǎng)頁端同步，在用戶不方便登錄系統(tǒng)網(wǎng)頁的情況下，使用手機(jī)APP隨時隨地進(jìn)行查看，方便用戶及時查看和使用。

1.8 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

數(shù)據(jù)分析平臺通過建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，RBF(Radical Basis Function，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種三層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示，第一層為輸入層，由信號源節(jié)點(diǎn)輸入，第二層為隱藏層，是中心點(diǎn)徑向?qū)ΨQ且衰減的非負(fù)非線性函數(shù)，第三層為輸出層，對輸入模式作出響應(yīng)。

圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(shù)作為基函數(shù)

(2)

輸出層可通過隱節(jié)點(diǎn)加權(quán)得到?？杀硎緸?/p>

(3)

式中,x為輸入向量，w0為調(diào)整輸出的偏移量，nc為隱節(jié)點(diǎn)的個數(shù)，wi為第i個隱節(jié)點(diǎn)的基函數(shù)與輸出節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值，ci為第i個隱節(jié)點(diǎn)的場中心，σi為第i個隱節(jié)點(diǎn)的場域?qū)挾取?/p>

2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)協(xié)議規(guī)定

終端系統(tǒng)與前端醫(yī)療傳感器通信利用有線串口傳輸數(shù)據(jù)，如心率傳感器采用2 個電極檢測雙手或胸前心電信號，經(jīng)過放大等電路處理，再計(jì)算出心率數(shù)據(jù)按規(guī)定協(xié)議封裝輸出輸出，終端系統(tǒng)通過協(xié)議解析數(shù)據(jù)幀，串口初始化設(shè)置1個起始位，8個數(shù)據(jù)位，1個停止位，無奇偶校驗(yàn)，波特率為：115 200，如表1所示是傳感器通信協(xié)議表格。

表1 串口通信協(xié)議規(guī)則

2.2 終端系統(tǒng)軟件

終端系統(tǒng)軟件整個健康系統(tǒng)框架的核心部分，實(shí)現(xiàn)對人體體征參數(shù)的采集，使健康系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源和后臺應(yīng)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(tǒng)采用Visual Studio 2010平臺提供的MFC類庫實(shí)現(xiàn)，運(yùn)用ActiveX 控件開發(fā)，其中包括靜態(tài)文本顯示(STATIC)，曲線波形顯示插件(TCHAR)，串口實(shí)時通信控件(MSCOMM)等等，利用MFC類庫把復(fù)雜的API面向?qū)ο笤磉壿嫷亟M織起來，使其具有抽象化、封裝化、繼承化、多態(tài)性、模塊化等特點(diǎn)[8]。

系統(tǒng)部分開發(fā)函數(shù)功能有創(chuàng)建Application object對象ZHJKApp(全局對象)；OnInitDialog()函數(shù)實(shí)現(xiàn)文本字體、按鈕圖標(biāo)、數(shù)據(jù)庫連接初始化等；OnCommMscomm()函數(shù)實(shí)現(xiàn)串口實(shí)時通信、數(shù)據(jù)幀解析、曲線、文本顯示等；OnReadcard()函數(shù)實(shí)現(xiàn)用戶登錄、身份證信息獲取、文本顯示等；OnStartBloodOxygen()函數(shù)實(shí)現(xiàn)啟動血氧數(shù)據(jù)采集功能等。

界面之間的切換

2.3 手機(jī)和Web端軟件

在手機(jī)端和Web端都是基于Eclipse平臺開發(fā)，在Web程序設(shè)計(jì)中，健康數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)查詢是通過Web Service從后臺數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)獲取，Web Service使用面向服務(wù)架構(gòu)(Service-Oriented

Architecture，SOA)[9-10]，數(shù)據(jù)的獲取以JSON格式進(jìn)行封裝返回給前端調(diào)用，圖表的顯示運(yùn)用ECharts插件，將傳來的數(shù)據(jù)可視化顯示，根據(jù)用戶體檢得到的不同指標(biāo)的特點(diǎn)，將采用折線圖、條形圖等方式呈現(xiàn)。同樣在手機(jī)端通過Web Service從云服務(wù)器中將數(shù)據(jù)獲取和顯示。SOA架構(gòu)圖如下圖4所示，Service Broker發(fā)布服務(wù)以及提供展示服務(wù)功能，Service Requester通過查詢存儲信息庫調(diào)用需要的接口，Service Provider從Service Requester處請求和遠(yuǎn)程執(zhí)行請求服務(wù)，Service Requester通過查詢Service Broker并按照接口說明使用傳輸協(xié)議與服務(wù)綁定以及執(zhí)行服務(wù)功能等。

圖4 SOA架構(gòu)圖

2.4 后臺數(shù)據(jù)庫建立

檢測數(shù)據(jù)資源集中在后臺數(shù)據(jù)庫中，對后臺數(shù)據(jù)庫的建立采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫SQL SEVER 2012，并且嚴(yán)格按照關(guān)系型數(shù)據(jù)庫規(guī)則建立，包括各表的主鍵、外鍵、數(shù)據(jù)類型以及它們之間的聯(lián)系等，為關(guān)系型數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供更安全可靠的存儲功能，構(gòu)建和管理用于業(yè)務(wù)的高可用和高性能的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序,終端系統(tǒng)把所有檢測數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器存儲，后臺系統(tǒng)獲取服務(wù)器數(shù)據(jù)應(yīng)用，系統(tǒng)各表的信息如表2所示。

表2 系統(tǒng)各表信息

表中的管理員實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的管理和用戶權(quán)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(shè)備表是根據(jù)不同設(shè)備型號設(shè)定的，每個社區(qū)的設(shè)備型號都不同，為后臺數(shù)據(jù)分析平臺做鋪墊，指導(dǎo)建議表是實(shí)現(xiàn)對各用戶的指導(dǎo)建議存放，用戶通過手機(jī)和網(wǎng)頁端即可查詢建議指導(dǎo)，以及后面的各種健康體征數(shù)據(jù)表按醫(yī)療專業(yè)術(shù)語建表。

3 系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析

系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺仿真利用前端終端系統(tǒng)采集的人體體征參數(shù)，從云服務(wù)器獲取采集數(shù)據(jù)，通過對歷史健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而為用戶提供健康指導(dǎo)，預(yù)測分析仿真平臺基于Matlab2015平臺進(jìn)行預(yù)測驗(yàn)證，使用Matlab工具箱中的newrb函數(shù)，輸入層有7個神經(jīng)元輸入，輸出層有2個神經(jīng)元輸出，隱含層由RBF網(wǎng)絡(luò)自動選擇個數(shù)，將影響糖尿病有關(guān)7類體征參數(shù)(年齡、體重、區(qū)域、遺傳史、血糖、血壓、血脂)作為樣本輸入，固定選取100組數(shù)據(jù)作為理想輸入樣本,10組為預(yù)測樣本。

仿真結(jié)果如圖5所示。

通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練曲線分析，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練到400步時，得到其標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)為4.10004e-08，預(yù)測誤差與實(shí)際情況基本越來越穩(wěn)定和接近，分析預(yù)測誤差原因主要是影響糖尿病因子不夠詳細(xì)和訓(xùn)練樣本過少致使存在一定誤差。

4 系統(tǒng)測試

測試根據(jù)某小區(qū)的用戶使用終端系統(tǒng)進(jìn)行健康檢測情況，

圖5 RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線

系統(tǒng)測試如圖6所示.顯示終端系統(tǒng)血氧檢測界面和Web端對用戶近一周血壓數(shù)據(jù)的圖表顯示，通過對系統(tǒng)的測試，驗(yàn)證整個系統(tǒng)的是能夠正常并且穩(wěn)定運(yùn)行的，檢測數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)一致，手機(jī)端數(shù)據(jù)也顯示正常。

圖6 系統(tǒng)測試效果

5 結(jié)語

本文從當(dāng)前社會關(guān)于建設(shè)健康城市的信息進(jìn)行分析，針對目前用戶看病難、看病貴以及醫(yī)療基礎(chǔ)建設(shè)不完善等問題，提出面向智能社區(qū)的人體健康系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)；被監(jiān)護(hù)用戶通過使用小區(qū)健康終端系統(tǒng)上的醫(yī)療傳感設(shè)備檢測自己體征數(shù)據(jù)，檢測數(shù)據(jù)會自動遠(yuǎn)程發(fā)送到云端服務(wù)器存儲，同時用戶可以通過手機(jī)或網(wǎng)頁方式查詢檢測數(shù)據(jù)、歷史信息、健康指導(dǎo)意見以及一些異常報(bào)警信息等，系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究采用分層思想，從前端的人體體征數(shù)據(jù)采集的終端系統(tǒng)到云端服務(wù)器數(shù)據(jù)處理和存儲，再到后臺網(wǎng)頁和手機(jī)端交互應(yīng)用逐步研究和設(shè)計(jì)，對采集到的人體體征數(shù)據(jù)利用人工RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集人體特征參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真和分析，實(shí)現(xiàn)對社區(qū)體檢用戶的健康指導(dǎo)和建議，整個系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)一種面向智能社區(qū)健康系統(tǒng),對健康服務(wù)行業(yè)有著深遠(yuǎn)的應(yīng)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(xué)基金項(xiàng)目(黔科合成轉(zhuǎn)字[2015] 5115); 貴州省自然科學(xué)基金項(xiàng)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(jì)算機(jī)測控、嵌入式方向的研究。

姚凱學(xué)(1961-)，男，貴州貴陽人，教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事計(jì)算機(jī)智能控制、過程控制及嵌入式應(yīng)用系統(tǒng)方向的研究。

何 勇(1974-)，男，貴州貴陽人，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、計(jì)算機(jī)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;

A