由于人们越来越重视自身的健康,而且智能服装具有探测人体生理参数的极大潜能,因此智能服装在健康监护领域的研究应用也成了近年的重点。本文将简要介绍智能服装在健康监护领域的研究。
1 设计核心问题
智能服装在设计过程中主要受到各种数字传感设备以及人体工程学的限制和引导。设计者首先必须认识到它们与一般医疗器械的不同:
(1)智能服装需要被病人穿戴在身上;
(2)它们往往需要与穿着者发生作用才可以进行各种操作;
(3)它们常常在变化的环境中工作,而且该环境体系很难得到控制。
但这些差异也为智能服装的研究提供了现实的意义,并促使研究者进一步考虑实际应用中存在的各种问题。
(1)生理信息的获取—传感器
传感器可以用来监护生理环境及其变化。健康监护用智能服装主要使用了医学传感器和周边传感器。
医学传感器可以监护生理状态和过程,而且也可以参与记录生理和运动机能的各种参数。周边传感器用来监控外部环境,将信息反馈到主系统中使其相应的改变自身功能,以提高主系统的情境感知能力,使其正确评估医学传感器的工作。它包括温度计、二氧化碳探测器、麦克风甚至数码相机等,可以用来检测气温、湿度、空气质量、音量等环境指标;也可以辅助导航,如GPS、数码指南针等导航传感器。
健康监护用智能服装还广泛使用无线传感技术,不仅解决了传感器工作的一系列问题,还使使用者获得很大的自由和舒适。它们的设计集成了无线发射机和自发备电系统。无线智能传感器可以进行数据采集及人体和区域网络的有限信号处理。它一方面可以降低可穿戴处理器的工作负载,一方面也可以提高评价的速度,因此在实时应用中作用突出。
如图1所示智能服装中所用的医学传感器主要用来检测各种生理信号,如:检测心电、肌电、脑电和眼电等信号的体表电极,检测体温的热敏电阻,检测皮肤电导的皮电反应传感器、检测脉搏心率的压电传感器,用光体积测量法检测血压、血氧饱和度和心率的红外发射接收系统。有的传感器系统还包括运动生理学传感器,如检测运动速度的加速度器、检测关节夹角的电子量角器、检测障碍物的近距离传感器和接触传感器等等。医学上,它们也可以用来检测一些与临床病理相关的运动,如步态异常、颤抖、帕金森氏病等,并能引导视力损伤病人的行走,使他们避开障碍物。
以上大都是物理传感器,近来也有研究将重点放在了检测人体PH值等参数的化学传感器上。ShirleyCoyle等介绍了一种可以检测人体汗液PH值的化学传感器(图2)的工作原理。比色法是该种传感器的主要检测方法。研究者将在对PH值灵敏的染料溴百里酚蓝固定在织物基底,使染料直接与汗液接触。同时发光二极管用作光源,并使用光电二极管作探测器。利用该染料对PH值在6.0至7.6范围内有不同的吸光特性,可以通过光电二极管检测到染料放出光的波长,从而确定其PH值。
总之,物理传感器和化学传感器目前都在智能衣服的研究中的到了不同程度的应用,如下表所示:
(2)信号处理系统
生理信息处理是监护健康用智能服装的核心功能之一,它包括有用生理信号的筛选和处理以及信息的反馈等方面,如图3所示。下文将结合几种最新研究结果来介绍生理信息处理的过程。
信号处理过程需要使用信息处理单元,其本质是低版本的计算机,其中掌上电脑和个人数字助理(PDA)是两种最流行的信号处理器,如图4所示。微型化处理芯片的广泛使用大大提高了信号处理的效率,存储芯片的使用可以提高信号处理的准确性和可靠性。也有研究致力于开发新的电源,以提高电源的供电效率,包括在衣服上安装太阳电池,在鞋子里内嵌压电陶瓷以及利用体热、呼吸等人类生理活动供能等。
同时也有研究对获得信号的无线远程传输进行了探讨,其根本目标就是使传感器检测到的生理信号统一输入一个信息网络,这样一方面可以使医生远程监护病人,及时地了解到康复中病人的健康状况,并做出准确地判断;还能解决病人使用PDA进行信号处理单元的不便之处。如图5所示,生理参数的无线传播方式主要有射频电磁波、红外光和声波三种,其中射频电磁波最常用。基于射频电波的无线数据传播主要分为广域网和局域网。广域网采用卫星通信、GSM、CDMA等,而局域网多采用蓝牙、超宽带、IEEE802.11/a/b/g等。目前比较具有代表性的无线传输系统有哈佛大学的CodeBlue系统,法国CENS研究机构的MARSIAN项目,NASA阿莫斯实验室和斯坦福大学联合开发的LifeGuard系统等等。
信号处理过程的第一步是将传感器获得的模拟信号转化为数字信号,整个过程需要符合采样定理,而且实时测量需要时间标记和测量同步,以满足A/D转换器不同采样率的要求。第二个阶段是信息转换或预处理阶段,在该阶段多余无用的信息被过滤掉,而有用的信息被提取和保留,如噪声过滤和失真校正等。第三个阶段是参数选择或特征抽取阶段,在这个阶段,信号某些特性,如识别、预测和推断生理状态的辨别能力,将会得到评价。特征值的提取能提供重要的生理信息如呼吸频率、心律等等。最后是分类阶段,获得的信号参数可以用来指导信号分类,以判断各种症状的类型及康复的程度等等。我国台湾的研究者开发了一种多功能生理参数检测系统e-Texture,可以用来检测心电、体温、以及穿着者是否摔倒等情况。在心电信号处理过程中,系统先抽取了所检测信号的特征,与此同时,正常ECG和被检测ECG波形的相关系数被用来评价被测者心跳是否正常。如果检测的心跳波形与心室早期收缩(PVC)相似度高,则系统就判断为PVC;如果检测的心跳波形与正常心跳波形相似,则系统会初步判断是正常或者心房早期收缩(APC),这是因为APC与正常波形相似,所以系统还需进一步分析RR间期的时间是否正常。如果时间正常,则系统就会判断心跳正常,否则就判断为APC。每隔5s,系统将取一次样,然后重复该算法,如图6所示。
2 智能织物(smart/intelligenttextile)的研究
健康监护用智能服装最终要解决采集处理生理信号的传感器及其他相关设备与衣服的织物结合的问题。衣服可以给这些设备提供支持,以有效减少直接穿戴它们的不适之处;也能够提供一些工作环境上的保护,使这些设备在合适的温度、湿度或光照等条件下工作;还可以适当调节生理反应,如排汗、运动等,使所获得的信号更加可靠。在汗液pH值传感器的研究中,织物就在采集样本这一过程起到了重要的作用。
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