基于ZigBee可穿戴传感器的医疗监护系统设计

　　0 引言

　　随着科学技术的发展，医疗卫生事业也取得了很大的进步，但目前医院的大部分医疗设备仍是基于传统的有线方式，接线繁杂、体积笨重，设备不便于移动，也不利于远程操作。同时，众多附于病人身体的设备探头，会造成病人的紧张情绪和心理负担，使得检测结果与真实情况存在一定偏差，影响病情的准确诊断。针对目前大部分医疗设备接线繁杂、功能单一的问题，本文设计了基于ZigBee 技术的可穿戴传感器监护系统，可穿戴传感器采集病人生理参数后，由ZigBee网络传输至监护中心，供工作人员进行进一步分析。

　　1 ZigBee 简介

　　ZigBee 是一种无线通信技术，其协议基于IEEE802.15.4 标准。该协议的结构从下到上分别为物理层( PHY) 、媒体访问控制层( MAC) 、传输层( TL) 、网络层( NWK) 和应用层( APL) 。目前，比较成熟的短距离无线通信技术，包括红外( IrDA) 、蓝牙( Bluetooth) 、Wi-Fi 等，都有自己的优点和应用领域。但针对医疗监护领域，ZigBee 有着无可代替性，其最大优势在于组网方便，可以实现多个网络节点管理，且网络规模极大，完全能够满足对若干病人进行监护和管理的要求。

　　2 系统结构

　　监护系统采用病区/监护中心两层结构，分布在病区的可穿戴传感器利用敏感元件采集病人生理参数，通过ZigBee 无线网络将数据发送给网络协调器，然后协调器将接收的数据传输至与之相连的上位机，系统架构见图1。

　　图1 系统架构

　　3 系统硬件设计

　　系统硬件主要由无线传感器、网络协调器和上位机三个部分组成。无线传感器负责采集病人生理参数和数据发送； 网络协调器负责数据接收以及与上位机通信； 上位机负责数据显示。

　　3.1 无线传感器

　　如图2 所示，无线传感器主要包括敏感元件、数据处理模块、无线通信模块和电源模块。敏感元件负责采集病人生理参数； 数据处理模块负责对采集信号进行预处理，以符合单片机对输入信号的要求； 无线通信模块由51 单片机和射频芯片组成，负责整个传感器的任务分配与调度、数据整合与传输等。

　　图2 无线传感器结构图

　　3.1.1敏感元件与数据处理模块

　　本系统集成了多种医疗监护传感器，可以测量体温、脉搏、血氧、血压等生理参数。限于篇幅，本文以脉搏为例，阐述整个系统的工作原理和设计方法。脉搏测量的基本原理是： 人体组织( 手指) 的半透明度会随着心脏的搏动而发生周期性的改变。当血液送到人体组织时，组织的半透明度减小； 当血液回流回心脏，组织的半透明度增大。因此，本系统的脉搏采集模块用红外发射二极管产生的红外线照射到手指，然后用另一侧的接收三极管来捕捉通过手指的光信号强度，接收管的反向电流与发射管的光照强度成线性关系，这样可以把光信号转换成电信号( 电流) 。

　　信号采集使用的敏感元件是红外发射二极管IR928－6C 和与之配对的光敏三极管PT928－6C，具有低工作电压、高稳定性、高可靠性等特点。如图3 所示，通过电阻R16 将流过二极管的电流控制在20 mA左右，根据接收的光信号强度转换成电流( mA 级) ，通过负载电阻R17 转换成电压，人体脉搏大概是50 ～200 次/min，对应的频率约为0.83 ～ 3.34 Hz，属于低频信号，电路中采用R17 和C14 来完成滤除高频干扰的任务。

　　图3 信号采集电路

　　由于人体电信号具有阻抗高、信号弱、频率低等特点且处于严重的背景噪声之中，因此需要对采集转化的电信号进行预处理，这既为了保证信号最大程度的保真性，也方便后续进一步的数据处理。

　　如图4 所示，数据处理电路包括信号滤波放大和整形两个环节。

　　图4 数据处理电路

　　滤波放大环节中，首先使用C15、C16 背靠背串联组成的双极性耦合电容构成一个简单的光电隔离电路，实现对于外部干扰光线的隔离并设计了由LM324A、R18、C17 组成的低通滤波器，截止频率约为，可进一步去除高频干扰信号。由于采集转化的脉搏电信号( 电压) 比较小，一般在mV 级，通过R18 和R23 构成的放大器把采集的脉搏信号放大200 倍左右，已达到V 级。

　　整形环节中，信号通过比较器LM324B 将正弦波转换成方波，利用R30 电位器可以实现将比较器的阈值调定在系统工作电压范围内。接下来，从LM324B 的引脚输出的方波信号经C19、R25 构成的微分电路处理成为正负相间的尖脉冲。LM324D 提供参考电压，再经过LM324C 之后就变成系统所需的标准脉搏脉冲信号了。最后将脉冲信号送到无线通信模块。

　3.1.2 无线通信模块

　　无线传输模块采用TI 公司的高集成度的片上系统( System on chip，SOC) 芯片CC2530，其内部集成了1个高性能的ＲF 射频收发器和1 个增强型的低功耗8051 微控制器内核，它具有较远的数据传输距离和较强的抗干扰能力。8051 作为基础芯片，价格低廉，这样就大大降低了产品研发的难度和成本； 同时，可以用C51 程序代码进行软件的开发，这样也就极大地缩短了产品研发的周期。

　　3.1.3 电源模块

　　电源模块为可穿戴传感器提供能量。受体积限制且设备不能频繁更换电池，必须采取一系列有效措施降低能耗，以保证医疗节点具有较强的续航能力。锂电池自放电率低，放电电压平缓的特点符合系统对电源的要求，故采用可充电的锂电池对可穿戴传感器供电。但系统正常工作时，数据处理模块工作电压是3.3 V，传感器工作在5 V，电源需要经过电压转换后才能应用到系统中。在电压转换中，利用MC7805 稳定输出5 V 电压，利用AMS1117 稳定输出3.3 V 电压。如图5所示。

　　图5 电源模块

　　3.2 网络协调器和上位机

　　网络协调器作为整个网络的协调者，向下与无线传感器通信，向上与上位机通信。负责组建网络，接收终端发送的数据，同样以CC2530 为核心设计接收端，CC2530 接收完数据后通过串口将其上传给上位机，使监护中心能够实时监测病人的生理参数，如图6 所示。

　　图6 网络协调器与上位机结构图

　　网络协调器与上位机采用串口方式进行通信。为使单片机与上位机通信电平保持一致，采用MAX232芯片完成单片机与上位机的双向电平转换。MAX232内部有电压倍增电路和转换电路，而且仅需+5 V 电源便可工作，使用十分方便，它与单片机连接时可以采用最简单的方式连接。

　　4 系统软件设计

　　整个系统的软件采用模块化的设计思路，主要由脉搏采集与处理、ZigBee 网络和串口通信三部分组成。

　　4.1 脉搏采集与处理

　　程序由主程序、外部中断服务程序、定时器中断服务程序和数据处理程序组成。从中断口输入的脉搏脉冲信号作为外部中断请求信号，外部中断采用下降沿触发的方式。程序采用测脉冲周期的方法进行测量，即用脉冲来控制计时信号，通过检测10 次脉冲周期求平均，再换算成1 min 脉搏的次数，从中断口每输入10 个脉冲信号刷新1 次脉搏次数。脉搏采集流程如图7 所示。

　　图7 脉搏采集流程图

　　4.2 ZigBee 网络

　　ZigBee 网络支持3 种类型拓扑结构： 星形结构、网状结构和树形状结构，本系统使用星形网络拓扑结构实现多个无线传感器与网络协调器的通信，多个无线传感器进行组网，通过协调器来管理网络，以达到配置和控制无线传感器的目的。在星形网络中，无线传感器只与网络协调器进行点对点的通信，为实现这一功能，协调器必须先组建一个网络，这样无线传感器扫描的时候才可以找到网络，找到网络后无线传感器再进行入网请求。如果协调器响应了入网请求，则无线传感器才可以成功入网，并且发送绑定请求。若协调器发送允许绑定并被终端节点收到，则可以实现终端节点与协调器的通信了。网络协调器将有效数据通过串口上传监护中心，从而实现病人生理参数的采集和分析。无线传感器和网络协调器的工作流程分别如图8和9 所示。

　　图8 无线传感器工作流程图               图9 网络协调器工作流程
 

    5 实验测试

　　根据设计的基于ZigBee 技术的可穿戴传感器监护系统，本文对系统进行初步测试。随机挑选一病人对他的生理参数进行检测，为了测试数据无线传输的有效性，每隔一段时间，通过上位机读取病人的生理参数。同时，为了测试系统采集数据的准确性，将系统测量的结果与传统有线方式的测量结果进行比较。部分生理参数测量情况如表1、表2 所示。

　　表1 体温测量数据

　　表2 脉搏测量数据

　　从表1 体温测量数据可以看出，系统能采集病人生理参数并无线传输，验证了系统无线传输功能的有效性； 同时系统测量的体温数据与体温计的结果基本上一致，说明系统对体温的测量有较高的准确性。从表2 脉搏测量数据可以看出，系统测量的数据与血压计测量的数据存在2% 左右的差距，不会影响医护人员的正确决策，符合实际要求。

　　实验表明，本系统能以较高的精度采集病人生理参数并完成数据的有效传输，较好地完成了对病人的无线监护。

　　6 结论

　　以无线通信模块CC2530为核心，基于ZigBee可穿戴传感器的医疗监护系统，实现了病人生理参数的采集、无线传输和显示。系统采用模块化的设计思想和高集成度的CC2530 小规模通信模块，不仅体积紧凑，而且减少了芯片的使用，保证了系统的微型化。利用ZigBee 协议进行数据的无线传输，从而实现了医疗监护的无线化。系统集成了多种类型的传感器，能完成各种生理参数的测量，功能多。

　　另外，系统预留了多个扩展接口，方便医疗传感器的接入，扩展性强。当然，对监护系统的测量数据进行分析和判断还是依靠医护人员的经验。这还需要依据专家知识和数据挖掘技术对实测数据进行进一步的融合，为医护人后时间。因此如何设计更加优异的制粒机自动控制系统以及更加合理、更加理想的控制算法，有待于进一步的探索与研究。

　　参考文献：

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