面向智能社区的人体健康系统设计与实现

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(贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵阳 550025)

面向智能社区的人体健康系统设计与实现

姚佳俊，姚凯学，何勇

(贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025)

在目前国内新政策形势下，政府积极倡导综合运用现代科学技术、整合信息资源开展健康城市建设，不断提升城市健康指数和生活水平，现针对目前国内看病难、看病烦、看病贵等问题，明确系统需求和目标，提出一种面向智能社区的人体健康系统设计方法，把嵌入式技术、数据库技术、计算机技术相结合，以SQL Sever数据库作为云服务器，采用混合体系架构设计模式，终端系统通过医疗传感设备将采集到的人体体征数据存储到SQL Sever数据库中，Web端或者手机端通过Web Service获取数据进行操作和显示，并运用RBF神经网络对数据库中的特征数据进行分析和预测，从而实现对用户健康进行指导和建议。

嵌入式；混合架构；SQL Sever数据库；终端系统；RBF神经网络

0 引言

随着国内医疗卫生出台“十二五”规划，明确医疗信息化建设作为作为，要求利用现代化信息技术手段，去推动医疗健康体制改革，为百姓提供一种安全、有效、方便、价廉的健康服务[1]。

国内的康健服务平台正在开始部署、搭建，未来的智慧健康服务将真正实现健康信息的互联互通[2]。并且预计智慧健康服务将成为一个多级、多层面的数据服务平台，完成多种信息源的数据关联、组合和预测，实现各大系统多元数据相关信息的全面加工和协同工作，最终实现医疗健康服务的融合。

人体健康体检系统主要用于对社区用户身体健康的特征参数进行检测，用户通过身份证扫描或账号登录使用终端系统来检测自身身体健康情况，检测情况可以在线打印方式查看或者通过登录健康系统网页和手机APP来查看自己的检测数据，在网页端和手机端也记录了用户历史检测数据，用户可以通过网页端和手机端获取健康资讯和健康指导等服务。

1 系统总体框架及功能设计

1.1 系统整体框架

面向智能社区的人体健康系统框架如图1所示，系统主要由终端系统模块、数据库模块、手机APP模块、Web网页模块以及数据分析平台模块构成，系统终端模块通过前端医疗传感设备按规定数据协议采集用户的体征数据(体温、身高、体重、血氧、血压、心率、心电、脉搏、血糖等)，将采集的体征参数进行传输给后台数据库，数据库模块负责存储人体体征数据提供给网页端和手机端以及数据分析平台使用，Web网页模块利用Web Service对后台数据库进行调用，获取数据库中的体征数据进行显示、查询等，同样手机端也通过后台数据库获取数据显示和操作，数据分析平台则运用RBF神经网络模型对人体特征数据进行分析从而通过网页端或手机端推送健康指导信息给用户。

图1 健康系统框架

1.2 人体体征参数采集

系统体征参数采集主要人体体温、身高、体重、血氧饱和度、血压、心率、心电等医疗传感器组成由于系统要求具有高精度、高可靠性、高灵敏度，前端医疗传感器选择有线连接，医疗传感器直接连接到PC机的USB扩展口上，不同传感器之间连接采用自制8针扩展线并行相连，采用有线传感器的原因：一是考虑到有线数据传输稳定、速度快、安全性高[3]，二是考虑到是面向社区用户的，终端设备处于固定状态，有线的传感设备能更加具有适用性和可靠性[4]。

1.3 数据通信

传感设备与终端系统数据通信采用串口有线传输方式，主要是按照规定的数据协议进行数据帧解析，数据传输过程包括数据封装、数据传输、数据解析以及数据显示过程，终端系统与后台数据库数据通信采用TCP/IP数据通信方式，利用ADO.NET技术实现采集数据的存储，Web端和手机端也采用TCP/IP数据通信方式，通过Web Service去调用数据库中的数据实现交互[5-6]。

1.4 系统架构

传统健康系统设计大多都采用单一的B/S(Brower/Server)或者C/S(Client/Server)模式，首先单一的B/S在数据处理能力上不足，HTTP可靠性低，容易造成应用故障，其次单一的C/S模式不支持Internet,只适用于局域网，而随着移动办公和分布式办公越来越普及，C/S结构很难满足这些要求[7]。

本系统采用B/S和C/S混合架构是为了结合他们的优点应用于该设计中，在网页端采用B/S架构，用户可以在有网络的情况下通过浏览器查询自己的健康信息，在终端系统和手机端采用C/S架构，简化显示用户的操作流程和方便用户操作。

1.5 终端系统

终端系统的硬件设计，首先终端机器直接摆放在社区固定位置，直接与检测用户接触，传感器感知设备有线连接，终端系统硬件采用普通PC机，显示器外接触屏感应设备，扩充多个USB接口，外接无线网卡，系统外观设计成ATM机型，传感窗口运用单片机控制电子锁方式弹开。

终端系统的功能设计包括新用户在使用之前先注册，注册方式有手动填写注册和身份证扫描注册两类，手动注册是以MFC编辑框动态输入的方式，将输入信息获取运用ADO.NET数据库技术插入，扫描登录方式运用RFID射频识别方式，将集成身份信息的动态链接库引入程序，调用API接口获取扫描信息从而插入数据库，登录界面也提供账号登录和身份证扫描登录两种方式，账号登录和身份证登录都是与数据库存储信息比对，匹配成功则进入系统检测主界面，系统进入检测界面后，摆放医疗设备的电子锁窗口会自动弹开，用户即可使用多种感知设备进行检测自己的体征参数，检测界面有数值显示和曲线波形显示等功能，功能界面简洁操作简单方便监测人员使用，同时会将用户检测到的体征参数远程存储到后台数据库，终端系统功能流程图如下图2所示

图2 终端系统功能流程图

1.6 Web端

系统提供网页端供用户进行账号登录使用Web功能，登录成功后可在线查询检测数据和历史数据的查询以及健康指导信息和数据分析结果等，用户使用系统网页需进行账号登录，网页端也提供账号注册功能(终端系统和系统网页以及手机APP账号互通)，登录成功后即可进行功能使用。

1.7 手机客服端

系统APP也提供用户进行在线检测数据查询和历史数据查询以及健康数据分析结果等，APP功能设备基本与网页端同步，在用户不方便登录系统网页的情况下，使用手机APP随时随地进行查看，方便用户及时查看和使用。

1.8 RBF神经网络模型

数据分析平台通过建立RBF神经网络模型对健康数据进行分析和预测，RBF(Radical Basis Function，径向基神经网络)是一种三层的前向神经网络，神经网络结构图如图3所示，第一层为输入层，由信号源节点输入，第二层为隐藏层，是中心点径向对称且衰减的非负非线性函数，第三层为输出层，对输入模式作出响应。

图3 RBF神经网络网络结构

RBF神经网络网络训练过程：

将输入层的采集样本归一化处理

(1)

隐含层采用高斯核函数作为基函数

(2)

输出层可通过隐节点加权得到。可表示为

(3)

式中,x为输入向量，w0为调整输出的偏移量，nc为隐节点的个数，wi为第i个隐节点的基函数与输出节点的连接权值，ci为第i个隐节点的场中心，σi为第i个隐节点的场域宽度。

2 系统的实现

2.1 数据协议规定

终端系统与前端医疗传感器通信利用有线串口传输数据，如心率传感器采用2 个电极检测双手或胸前心电信号，经过放大等电路处理，再计算出心率数据按规定协议封装输出输出，终端系统通过协议解析数据帧，串口初始化设置1个起始位，8个数据位，1个停止位，无奇偶校验，波特率为：115 200，如表1所示是传感器通信协议表格。

表1 串口通信协议规则

2.2 终端系统软件

终端系统软件整个健康系统框架的核心部分，实现对人体体征参数的采集，使健康系统的数据来源和后台应用必要前提，终端界面有登录功能界面、注册功能界面、检测功能界面3个不同功能界面。

终端系统采用Visual Studio 2010平台提供的MFC类库实现，运用ActiveX 控件开发，其中包括静态文本显示(STATIC)，曲线波形显示插件(TCHAR)，串口实时通信控件(MSCOMM)等等，利用MFC类库把复杂的API面向对象原理逻辑地组织起来，使其具有抽象化、封装化、继承化、多态性、模块化等特点[8]。

系统部分开发函数功能有创建Application object对象ZHJKApp(全局对象)；OnInitDialog()函数实现文本字体、按钮图标、数据库连接初始化等；OnCommMscomm()函数实现串口实时通信、数据帧解析、曲线、文本显示等；OnReadcard()函数实现用户登录、身份证信息获取、文本显示等；OnStartBloodOxygen()函数实现启动血氧数据采集功能等。

界面之间的切换

2.3 手机和Web端软件

在手机端和Web端都是基于Eclipse平台开发，在Web程序设计中，健康数据的历史数据查询是通过Web Service从后台数据库中将数据获取，Web Service使用面向服务架构(Service-Oriented

Architecture，SOA)[9-10]，数据的获取以JSON格式进行封装返回给前端调用，图表的显示运用ECharts插件，将传来的数据可视化显示，根据用户体检得到的不同指标的特点，将采用折线图、条形图等方式呈现。同样在手机端通过Web Service从云服务器中将数据获取和显示。SOA架构图如下图4所示，Service Broker发布服务以及提供展示服务功能，Service Requester通过查询存储信息库调用需要的接口，Service Provider从Service Requester处请求和远程执行请求服务，Service Requester通过查询Service Broker并按照接口说明使用传输协议与服务绑定以及执行服务功能等。

图4 SOA架构图

2.4 后台数据库建立

检测数据资源集中在后台数据库中，对后台数据库的建立采用关系型数据库SQL SEVER 2012，并且严格按照关系型数据库规则建立，包括各表的主键、外键、数据类型以及它们之间的联系等，为关系型数据和结构化数据提供更安全可靠的存储功能，构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序,终端系统把所有检测数据发送到服务器存储，后台系统获取服务器数据应用，系统各表的信息如表2所示。

表2 系统各表信息

表中的管理员实现对数据库数据的管理和用户权限的分配功能，用户信息表存储各个用户的个人注册信息，设备表是根据不同设备型号设定的，每个社区的设备型号都不同，为后台数据分析平台做铺垫，指导建议表是实现对各用户的指导建议存放，用户通过手机和网页端即可查询建议指导，以及后面的各种健康体征数据表按医疗专业术语建表。

3 系统仿真及结果分析

系统数据分析平台仿真利用前端终端系统采集的人体体征参数，从云服务器获取采集数据，通过对历史健康数据进行分析，从而为用户提供健康指导，预测分析仿真平台基于Matlab2015平台进行预测验证，使用Matlab工具箱中的newrb函数，输入层有7个神经元输入，输出层有2个神经元输出，隐含层由RBF网络自动选择个数，将影响糖尿病有关7类体征参数(年龄、体重、区域、遗传史、血糖、血压、血脂)作为样本输入，固定选取100组数据作为理想输入样本,10组为预测样本。

仿真结果如图5所示。

通过网络学习训练曲线分析，当网络训练到400步时，得到其标准化常数为4.10004e-08，预测误差与实际情况基本越来越稳定和接近，分析预测误差原因主要是影响糖尿病因子不够详细和训练样本过少致使存在一定误差。

4 系统测试

测试根据某小区的用户使用终端系统进行健康检测情况，

图5 RBF网络训练曲线

系统测试如图6所示.显示终端系统血氧检测界面和Web端对用户近一周血压数据的图表显示，通过对系统的测试，验证整个系统的是能够正常并且稳定运行的，检测数据与标准数据一致，手机端数据也显示正常。

图6 系统测试效果

5 结语

本文从当前社会关于建设健康城市的信息进行分析，针对目前用户看病难、看病贵以及医疗基础建设不完善等问题，提出面向智能社区的人体健康系统研究与设计；被监护用户通过使用小区健康终端系统上的医疗传感设备检测自己体征数据，检测数据会自动远程发送到云端服务器存储，同时用户可以通过手机或网页方式查询检测数据、历史信息、健康指导意见以及一些异常报警信息等，系统设计研究采用分层思想，从前端的人体体征数据采集的终端系统到云端服务器数据处理和存储，再到后台网页和手机端交互应用逐步研究和设计，对采集到的人体体征数据利用人工RBF神经网络对采集人体特征参数进行实验仿真和分析，实现对社区体检用户的健康指导和建议，整个系统实现一种面向智能社区健康系统,对健康服务行业有着深远的应用价值。

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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。

贵州省自然科学基金项目(黔科合成转字[2015] 5115); 贵州省自然科学基金项目(黔科合LH字[2014] 7638)。

姚佳俊(1991-)，男，贵州玉屏人，硕士研究生，主要从事计算机测控、嵌入式方向的研究。

姚凯学(1961-)，男，贵州贵阳人，教授，硕士研究生导师，主要从事计算机智能控制、过程控制及嵌入式应用系统方向的研究。

何 勇(1974-)，男，贵州贵阳人，副教授，硕士研究生导师，主要从事物联网数据采集、计算机通信方向的研究。

1671-4598(2017)11-0205-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.11.052

TP391.9;TP311;

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