基于Android智能终端的心电与呼吸监测系统设计

丁仲祥，庞宇，米俊英

（重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室，重庆400065）

基于Android智能终端的心电与呼吸监测系统设计

丁仲祥*，庞宇，米俊英

（重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室，重庆400065）

随着移动医疗监护设备正逐步趋向于个性化、智能化和网络化发展，本文设计了一种基于Android平台的心电与呼吸监测系统。该系统由采集装置、Android智能终端、远程服务中心组成，采集装置经导联线连接心电电极获取心电与呼吸信号，Android智能终端通过OTG接口与采集设备建立连接，实时接收心电与呼吸数据，完成数据处理、分析、显示与存储，并通过移动网络上传数据文件，以实现与远程服务中心的信息交互。整个系统小巧、便携、功耗低，有效提高了监测系统的智能性和移动性，运行结果表明：该系统性能稳定，达到了系统设计要求。

心电信号；呼吸信号；OTG接口；Android智能终端

引言

随着人口老龄化的加剧，心血管疾病、慢性呼吸疾病等慢性疾病患病率及死亡率处于上升阶段，占疾病死亡总人数的40%以上，为我国居民的首位死因［1］。目前移动互联网技术的快速发展以及智能终端的普及，使得智能终端在移动医疗监护中得到广泛应用。利用智能手机实现对人体心电与呼吸的实时监测和分析，能够及时预防心血管疾病等慢性疾病［2，3］。同时，借助无线网络推送数据至远程服务中心，辅助医护人员或医疗机构进行远程诊断［4-6］。

当前广泛使用的监护设备主要用于体征参数的采集与简单分析，不能进行智能检测与异常预警，功能结构单一、价格昂贵、可移动性差，且与远程监控中心的融合较少。

针对以上问题，本文基于Android智能终端，设计了一种面向家庭的、便携式的心电与呼吸监测系统。本系统对人体的心电与呼吸进行实时监测和异常预警，利用远程监护平台评估监护者的健康状况，使慢性病患者和亚健康状态人群在家居环境下得到良好的监护。

1　系统总体结构设计

系统主要由以下三个部分构成：采集装置、Android智能终端以及远程服务中心。其中采集装置负责从人体表面采集心电和呼吸数据，通过OTG线将数据传输至Android智能终端，完成数据的实时接收、处理、分析与存储，实时显示心电波形与分析结果，并通过移动网络上传数据文件。远程服务中心对用户上传的数据文件进行HRV（心率变异性）分析后，存储相关数据至数据库，并及时发送诊断报告至Android智能终端，同时提供记录查询服务。系统总体结构框图如图1所示。

图1　系统总体结构框图Fig.1 The overall block diagram of the system

2　系统硬件设计

系统基于Android智能终端采集呼吸与心电信号，因此硬件的选型要满足体积小、功耗低、便携式等要求。硬件装置主要由前端采集电路、主控制器电路、数据传输电路及电源管理电路组成，硬件总体框架如图2所示。心电与呼吸信号经电极提取后，通过双极胸导联线进入采集芯片，然后经SPI总线传输至主控制器。主控制器通过UART串口将数字化的信号传输给USB转串口芯片，利用OTG线将数据传输至Android智能终端。

图2　硬件电路结构框图Fig.2 The structural block diagrams of hardware circuits

2.1信号采集电路

采集电路采用专门的心电与呼吸信号采集芯片ADS1292R。心电和呼吸使用相同的两个电极LA（正极）和RA（负极），信号的采集采用差分方式［7］。ADS1292R的两通道同时采集两路信号，其中通道一为呼吸信号，通道二为心电信号。信号经过前置放大、A/D转换（采样率为500Hz）后，通过SPI总线传输至主控制器。

2.2主控制器电路

主控制器负责控制数据的传输、数字化和编码。基于低功耗、运算能力的要求，选用TI公司推出的MSP430系列的MSP430G2203芯片。芯片采用SPI通信模式获取采集芯片采集的数据，通过UART串口将数字化的数据传输至USB转串口芯片。电路原理图如图3所示。

图3　主控器电路图Fig.3 The circuit diagram of host controller

2.3数据传输电路

数据传输电路采用芯片FT232BQ，该芯片具有并行FIFO双向通信功能，兼容USB2.0标准。USB转串口模块采用UART串口与主控制器进行数据传输；通过OTG线与智能手机连接，进行数据交互、控制和供电。

为了保证数据传输的可靠性与完整性，设计的串口数据包格式如图4所示。一个数据包有9个字节，其中帧头为0xC0、0x00、0x00三个字节，中间3个字节为呼吸数据，最后3个字节为心电数据。

图4　数据包格式Fig.4 The data-packet format

2.4电源管理电路

采集装置由智能终端通过USB供电，由于USB提供的是+5V电压，须经电压转换芯片TLV70033DCK转换为3.3V后为整个电路供电。电源电路如图5所示。

图5　电源电路图Fig.5 The circuit diagram of power

3　系统软件设计

Android软件系统主要由串口通信模块、信号处理模块、数据分析模块、实时显示模块、数据存储模块和无线网络传输模块组成，通过串口连接采集装置获取实时心电与呼吸数据，经数据分析与处理后，实时显示心电波形与分析结果，并通过无线移动网络上传数据文件至远程服务中心，获取远程诊断报告。软件总体设计框图如图6所示。

图6　基于Android系统的软件设计框图Fig.6 The software diagram based on Android system

3.1串口通信模块

图7　串口通信流程图Fig.7 The flow chart of serial communication

Android软件采用FTDI公司的D2XX串口驱动开发包，在工程创建之后，将D2xx.jar第三方工具包导入libs文件夹。当USB设备连接手机时，Android系统发出广播通知，程序调用相关函数完成设备识别、认证与连接后，开启数据读取线程，实时接收心电与呼吸数据，串口通信流程图如图7所示。

3.2心电信号处理

3.2.1心电信号滤波

心电信号在采集过程中主要受到高频噪声、工频干扰和基线漂移等［8］。为了减小后续分析诊断的误差，需要对其进行去噪处理。基于当前Android手机终端的性能，滤波算法需要满足运算量小、实时性强等要求。因此，针对心电信号主要受到的高频干扰与基线漂移，分别采用FIR低通滤波和形态学滤波［9］。

3.2.2心电检测

本文采用基于斜率突变的判断方法检测心电QRS波群［10，11］，结合动态窗函数和差分阈值法［12］，识别心电R波。由于心电信号QRS波群中的R波上升或者下降时的斜率变化明显，其中一阶导数过零点位置即为R波的位置。因此，对去噪后的心电信号计算一阶差分，再结合时间窗口和幅度阈值，就能准确识别心电R波。图8为心电信号在Android手机上的滤波及R波检测结果。

图8　心电信号滤波与检测结果Fig.8 The filtering and detection results of ECG

心率是指心脏每分钟搏动的次数，通过计算相邻R波的时间间隔得到瞬时心率，计算公式为：HR=60/t（次/min）

式中，t表示该段时间内的平均RR间期。当HR>120次/min时，判定为心跳过速，实时显示的心率值变为红色；HR＜40次/min时，判定为心跳过缓，心率值变为灰色；RR间期>平均间期的1.5倍时，判定为漏搏［13］。

3.3呼吸信号处理

针对呼吸信号主要收到的高频干扰与基线漂移，本文采用FIR低通滤波、形态学滤波及平滑滤波去除噪声。然后，根据差分阈值法检测呼吸信号的波峰，通过计算相邻波峰的时间间隔得到呼吸率［14］，计算公式为：BR=60/T（次/min）

式中，T表示该时间段内平均波峰间期，当波峰间期超过10s时，判定为呼吸暂停［15］，并进行异常预警。呼吸信号滤波及检测结果如图9所示。

图9　呼吸信号滤波与检测结果Fig.9 The filtering and detection results of respiration signal

3.4数据存储

在Android手机上，采用File存储模式保存心电与呼吸数据。程序开启串口通信线程，将读取的数据存储至字节数组缓存中，将每个字节转换为16进制字符，经解析分离后得到心电与呼吸整形数据。待监测结束后，开启数据存储线程，将心电与呼吸数据以TXT文本格式保存至手机SD卡。同时在手机端SQLite数据库中添加文件和用户的相关信息，数据表如表1所示。

表1　“data_info”数据表Table.1 The data table named “data_info”

3.5Android智能终端与服务端的数据交互

远程服务器采用Tomcat8.0容器和MySQL5.5数据库搭建在阿里云上，手机客户端与服务端的数据交互基于HTTP协议，交互过程包括用户登录验证、文件上传和记录查询。程序调用开源框架AsyncHttpClient实现与服务端的异步通信，手机端以post方法发起网络请求。登录验证后进入监测界面，待监测结束，保存数据至手机SD卡，并通知网络传输线程上传数据文件，服务端对数据进行分析后，及时将分析结果推送至手机端。手机客户端与服务器的数据交互流程如图所示。

图10　手机客户端与服务器的数据交互流程图Fig.10 The flow chart of data alternation between client and sever

4　系统测试

本文设计的心电与呼吸监测系统，实现在Android手机上对心电与呼吸信号进行处理与分析，实时显示心电波形，每10秒计算一次实时呼吸率与心率，并进行异常检测。同时，将数据推送至服务器，获取分析报告。系统客户端界面如图11所示。

图11　系统客户端界面Fig.11 The UI of system client

5　总结

该系统利用Android智能终端集成的丰富功能，实现在日常情况下对监护者的心电与呼吸生理变化的实时监测，为用户提供更加便携的、低成本的、智能的医疗服务，对面向家庭、社区的新型家用医疗设备的发展具有重大的促进作用。软件系统实现将生理数据发送至远程服务器，为医疗信息系统的整合作出贡献。

［1］ 陈伟伟，高润霖，刘力生，等. 中国心血管病报告2014概要［J］.中国循环杂志，2014，30（7）: 617-621.

［2］ FAHIM M，FATIMA I，LEE S Y，et al. Daily Life activity tracking application for smart homes using Android smartphone［C］//2012 14th International Conference on Advanced Communication Technology（ICACT）. PyeongChang: 2012: 241-245.

［3］ LATHIA N. Using idle moments to record your health via mobile applications［C］//Proceedings of the 1st ACM Workshop on Mobile System for Computational Social Science. New York: 2012: 22-27.

［4］ CHALLA S，GEETHAKUMARI G，PRASAD C S N. Patient data viewer: an Android application for healthcare［C］//2011 Annual IEEE India Conference（INDICON）. Hyderabad: 2011: 1-4.

［5］ 孟濬，朱天宇. 一种基于智能手机的新移动医疗系统模式［J］.计算机应用研究，2013，30（7）: 2055-2059.

［6］ 温川雪，周洪建，张俊飞. 基于智能手机和移动网络的远程生命体征检测系统的设计［J］. 生物医学工程学杂志，2015，32（1）: 86-91.

［7］ 陈建锋，孙朋，林金朝，等. 一种便携式心电和呼吸信号采集装置的设计［J］. 生命科学仪器，2015，13（6）: 31-35.

［8］ 候静. 生物医学信号的检测与处理［J］. 中国高新技术企业，2007，90（14）: 102-105.

［9］ 庞宇，邓璐，林金朝，等. 基于形态滤波的心电信号去除基线漂移方法［J］. 物理学报，2014，63（9）: 1-5.

［10］ 胡晓，王佳庆，张霓. 用三角形检测QRS复合波起止点［J］. 应用科学学报，2011，29（3）: 289-293.

［11］ 吴建，李康，庞宇，等. 基于斜率突变的QRS波检测［J］. 重庆邮电大学学报，2015，27（2）: 241-244.

［12］ 赵文哲，方滨，沈毅，等. 心电信号中R波检测方法的比较研究［J］. 生物医学工程学杂志，2009，26（1）: 55-58.

［13］ Kristoforus Hermawan. Development of ECG signal interpretation software on android2.2［C］//2nd International Conference on Instrumentation，Communications，Information Technology，and Biomedical Engineering，2011: 259-264.

［14］ 叶继伦，邓云，黄燕. 病人监测的呼吸测量方法及其有效性的评价［J］. 2011，35（2）: 94-96.

［15］ Alqassim S，Ganesh M，Khoja S，et al. Sleep apnea monitoring using mobile phones［C］//e-Health Networking，Applications and Services（Healthcom），2012 IEEE 14th International Conference on IEEE，2012: 443-446.

Design of ECG and Respiratory Monitoring System based on Android Intelligent Terminal

Ding Zhongxiang*，Pang Yu，Mi Junying
（Optical sensing information Chongqing Key Laboratory and transmission technology CQUPT，Chongqing400065）

As mobile medical of monitoring equipment gradually tends to be personalized，intelligent and networked，this paper designs an ECG and respiration monitoring system based on Android platform. The system consists of acquisition device，the Android intelligent terminal and remote service center. The ECG and respiration signals are collected through ECG electrodes. Then the Android intelligent terminal，connected with acquisition device by OTG interface，receives real-time signals for further processing，analysis，display and storage. Finally，the files of data will be upload through mobile network for information interaction with remote service center. The whole system is compact，portable and low power consumption，which improves the intelligence and mobility of monitoring system. And the application results show that the system has stable performances and achieve the require of system design.

ECG； respiration signal； OTG interface； Android intelligent terminal

TP274［Document Code］ A

10.11967/2016140409

TP274

ADOI: 10.11967/ 2016140409

国家自然科学基金（61471075）。

作者：丁仲祥（1991-），男，湖南株洲人，硕士研究生。主要研究方向为生命体征信号处理与分析。

通讯地址：重庆市南岸区崇文路2号。

电话：13032363768。

E-mail：dingzhongxiang001@126.com。