基于眼睛生物参数测量仪的远程控制系统研究

万斌 肖红军 曾亚光

收稿日期：2023-11-20

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.05.008

摘  要：医疗资源的分配不平衡导致在农村和偏远地区，眼科医生的数量和质量都难以满足当地居民需求，大量眼科疾病的延误诊断使得居民健康防治开展极为困难。为了解决上述问题，基于现有的生物测量仪，开发了一套远程控制系统。该系统以C/S架构为基础，结合UDP穿透技术，实现报文的直接发送到对应客户端的NAT网关。通过该系统可以确保检测过程中音视频传输的低时延和高质量，从而专业的眼科医生可以克服地域限制，为偏远地区的患者提供及时、准确的诊断服务。

关键词：健康防治；远程控制；C/S架构；低时延和高质量

中图分类号：TP311  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2024）05-0036-05

Research on Remote Control System Based on Eye Biological Parameter Measurement Instrument

WAN Bin1， XIAO Hongjun1， ZENG Yaguang2

（1.School of Mechatronic Engineering and Automation， Foshan University， Foshan  528225， China;

2.School of Physics and Optoelectronic Engineering， Foshan University， Foshan  528225， China）

Abstract： The imbalanced allocation of medical resources has led to a situation where the quantity and quality of ophthalmologists in rural and remote areas are unable to meet the needs of local residents， resulting in a significant number of delayed diagnoses of ophthalmic diseases and thereby posing substantial challenges to the implementation of residents' health prevention and treatment. To address the aforementioned issues， a remote control system has been developed based on existing biological instruments. The system is based on C/S （Client/Server） architecture and integrated with UDP （User Datagram Protocol） hole punching technology， realizes the direct transmission of messages to the NAT （Network Address Translation） gateway of the corresponding client. Through this system， low-latency and high-quality audio and video transmission during the detection process can be ensured， thereby enabling professional ophthalmologists to overcome geographical constraints and provide timely and accurate diagnostic services to patients in remote areas.

Keywords： health prevention and treatment; remote control; C/S architecture; low-latency and high-quality

0  引  言

眼睛作为人类接触外界信息最主要的感知器官，具有复杂的层级结构，包括角膜、前房、晶状体、玻璃体和视网膜等。这些微妙的结构使眼睛容易受到不良使用习惯的影响，从而导致白内障、青光眼、硅油眼、视网膜脱落和黄斑变性等疾病[1，2]。为了及时侦察到此类疾病的产生并制止其进一步恶化，定期的眼部检查显得尤为重要。而生物测量仪提供了一种简便的检测手段，能够在10秒内测量眼球的屈光参数、视轴参数和角膜参数等，通过对眼球参数的精准测量进行眼科疾病的预防和诊断[3]。然而，眼部参数的复杂性需求经验丰富的眼科医生进行解读，偏远地区由于医疗资源的匮乏，很少有对应领域的专业医生，而普通医生又容易面临误诊的风险，提高了患者的时间和经济成本。

近年来，随着5G互联网技术的兴起和其服务监督体系的日臻完善，各行各业都开始与其进行深度融合。此背景下，远程控制技术的应用逐漸显现出其解决行业痛点的巨大潜力[4，5]。通过借助5G高带宽，高可靠性，大连接等特性和远程桌面协议（Remote Desktop Protocol， RDP）在图形渲染和多通道数据传输方面卓越表现，保障了医学图像和检测数据的实时传输[6]。从而居民可以在眼镜店、视光中心或任何部署生物测量仪的场所进行日常检查。当检测到存在异常的检查结果时，远程控制系统中的数据中心将向值守的专业医生发送通知，由医生进行远程控制连接和诊断，进而提供相应的医疗建议和处理方案。

本远程控制系统以RDP协议为基础，通过帧比较算法的差异传输，结合LZ77数据压缩进一步消除数据中的冗余，降低网络传输负担，确保医学图像和检测数据的实时传输和高质量展示。数据传输过程中采取AES-256位加密和RSA公钥加密技术确保医疗信息的安全性[7-12]。此外，经由数据中心结果监测、任务分配，在客户端获得控制权限后，系统采用服务端与客户端直接相连的策略，减轻了数据中心的运行负荷，从而提升了整体系统的稳定性和运行效率。在这一架构下，即便在网络环境复杂的情况下，远程控制系统也能保持稳定的运行性能和高效的数据处理能力，保障了远程医疗诊断服务顺利进行。

1  远程控制系统的整体设计方案

远程控制系统主要由三部分构成：设备服务端、云端数据中心以及医生客户端。这三者之间的关系如图1所示。设备服务端的核心职责是对测量仪所检测的图像进行压缩和加密处理，随后将其传递给客户端，同时调用设备的API以实现对设备的精准控制。云端数据中心则主要承担数据的监测任务，并负责控制权限的转接。而医生客户端的主要功能是实时接收并显示检测图像，并向设备发送控制命令。

图1  系统组成关系

本系统的应用层采用C/S架构，而非当前较为流行的B/S架构，主要出于对医疗数据安全性的考虑。二者区别如表1所示。尽管基于浏览器的B/S设计允许在任何设备上迅速部署，并不受操作系统的限制，使医生能在任何联网设备上进行操作，但浏览器依赖于HTTP/HTTPS协议，虽然HTTPS是安全的，但在缺乏严格的传输层安全（Transport Layer Security， TLS）配置下，该协议可能暴露于漏洞之中从而导致数据的泄露或篡改。C/S架构的数据传输通常依赖于如TCP/IP、UDP或RPC等协议，这些协议为应用提供了更大的灵活性和定制性。允许更深入的数据加密、优化的网络通信协议和更高效的资源管理，从而降低潜在的安全风险。此外，B/S架构的轻量化特点意味着服务器需要承担更多的职责，导致在数据实时刷新时，其处理能力可能不足。而C/S架构可以实现持久的TCP连接，通过设备点对点通信避免了HTTP的额外开销，提供了更高的数据处理效率以及更低的延迟。

表1  C/S与B/S架构对比

工作原理 C/S B/S

服务端客户端点对点通信 Web服务器与数据中心多对多通信

依赖协议 TCP/IP、UDP、RPC等 HTTP/HTTPS

响应速度 依赖于通信协议 与访问数量有关

安全性 更深入的安全措施和定制化 主要依赖于HTTPS

开发速度 前、后端与数据中心界限混杂，需开发人员协调进度 前端和数据中心分离彻底，开发进程相互独立

维护重心 全系统 集中数据中心

部署难度 需根据操作系统专门部署 只需装有浏览器

界面交互 个性化、灵活度高 依赖已有的样式

为了增强系统的灵活性、可维护性和扩展性，同时降低开发难度并提高开发效率，选择MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式，如图2所示。在此模式中，ViewModel层起到了桥梁的作用，将View（视图）与Model（数据模型）进行了分离。这种设计以数据驱动为核心，前端专注于界面显示和用户交互，而后端则处理业务逻辑和数据处理。这不仅确保了数据模型作为独立的实体，而且保证了它们、视图和视图模型可以灵活地复用。

图2  MVVM模式框架

在该远程控制系统中，各部分均为独立的子系统。为提高服务的高可用性、扩展性以及系统的可靠性和运维效率，采用了多模块处理和容器化技术。系统的整体框架如图3所示。总共分为三个子系统和一个公共模块。

图3  系统整体框架

服务端一共分为五大模块。电机控制模块，负责控制生物参数测量仪的移动，通过对测量仪电机的直接控制实现每一步的精准移动；数据筛选模块，负责将测量仪获取的所有结果和当前的网络环境参数进行选择性的保存，在合适的时机进行上传。光功率控制模块，用于控制测量仪的光源功率，在自动测量的时候，为了避免高功率对角膜厚度较低检测者产生的灼烧感，从而将功率保持在最低限度，但是当出现异常结果时，针对检测者已有結果进行合适的调节功率可以实现更精准获取二次测量结果，从而为医生提供更多信息；屏幕控制模块，负责获取测量仪程序的整体控制权，实现其他功能的统一调度。

数据中心分为三大模块，其中数据处理模块用于将接收的数据进行分析对比，然后判断是否存在异常。如果存在异常，则启动任务分配模块；任务分配模块主要用于根据职守医生的工作状态来分配远程诊断任务，通知医生并授予其控制权限。

客户端主要分为四个模块，视频显示模块用于接受实时诊断图像，并将其显示在客户端。文件操作模块用于获取该用户的上一次的测量结果，和过往的所有测量结果，为医生提供参考。指令发送模块用于发送控制指令到服务端，从而实现对设备的完整控制。

公共模块一共为三大部分，数据加解密部分，数据压缩和解压缩部分以及各种类型文件的传输。其中由于医疗的图像的保密，因此三个子系统都需要数据加解密模块，而数据的压缩和解压缩模块主要检测者检测过程中的音视频传输过程，为了保证传输的实时性，需要尽量压缩数据大小。医学图像传输模块一般由服务端和数据中心调用，实现测量结果的上传和发送到医生客户端。文本文件传输模块主要为医生提交的意见文件，通过该模块可以发送到客户端从而转发到数据中心，在这个过程中，客户端只是做一个单纯诊断软件，无法直接查询检测的信息，从而保证了检测者信息的隐秘性。

2  远程控制的具体实现

2.1  业务流程

生物测量仪检测过程中的远程控制具体业务流程如图4所示。在设备启动的时候，被控程序作为一后台进程，随测量仪的启动而自动激活，通常保持在静默模式。当无人值守模式下，检查者提交检查申请，通过设备人脸识别检查者，然后进行自动测量，测量结束后由服务端程序将测量结果上传至数据中心。数据中心对上传的数据进行分析处理。若未检测到数据异常，则通知检查者结束测量，具体结果会由数据中心分发到对应小程序由其自行查看。若发现检测异常则消息广播到所有空闲职守医生的客户端，医生接取远程诊断任务后，则通过客户端进行控制连接，数据中心会对客户端做权限匹配，从而医生可以控制到任务接取目标测量仪。与此同时，客户端也会拉取由数据中心提供的该用户的本次和历史检测记录供医生查看。远程控制过程中，客户端和服务端直接相连，服务端通过不同的模块实现对测量仪精准控制和将音视频压缩加密传输到客户端。在人工测量结束后，医生做出诊断结果，客户端将结果保存到数据中心并由服务端传递到生物测量仪告知检查者本次二次诊断结果。

用户检测过程和远程控制画面对比如图5所示，检测者提交检测申请后，用户信息会显示在设备端触摸屏界面上，之后将下巴置于额托开始检测，检测结果出现异常，则由专业医生远程控制进行调整再次测量。

（a）检测时图片

（b）远程控制画面

图5  检测画面与控制画面对比

2.2  设备数据采集和音视频传输实现

为了保障音频、视频及文件等多种数据类型的顺畅传输和图形渲染性能，设备数据采集和音视频传输环节采用了基于RDP的技术策略。鉴于RDP协议在数据安全性方面的潜在不足，进一步整合了LZ77压缩算法与Huffman编码，以优化数据传输的效率和实时性。同时，为强化数据的完整性和机密性保障，采用了AES-256位加密和RSA公钥加密技术。此外，本系统通过实施NAT穿透技术，实现了在复杂网络环境中客户端与服务端的直接相连，从而在一定程度上优化了整体的通信效率和稳定性。

2.3  云端数据处理和任务分配实现

在云端数据处理与任务分配的实现领域，本系统构建了一种较传统远程控制系统更为智能化和效率化的策略。传统模型常受制于固定化的网络拓扑和人工干预，不可避免地导致了带宽的过度消耗和在实时性要求场景下的手动配置带来的连接效率抑制。相对而言，本系统通过数据中心实现了客户端至服务端的控制权限的自动化匹配管理。具体实施中，仅当检测者的数据经过初步的异常检测算法（Anomaly Detection Algorithm）识别出潜在的异常点时，数据中心的任务分配算法（Task Allocation Algorithm）将被激活。继而，接取到诊断任务的医生发起控制申请，数据中心在验证其权限后，允许其控制需进行二次检测的设备。此机制不仅显著减轻了系统的通信负担，降低了冗余的带宽消耗，而且确保了在关键时刻能够实现快速、精确的任务分配和数据处理。

2.4  客户端画面显示和控制实现

在远程控制系统的客户端画面显示和控制实现方面，采用.NET MAUI作为核心的图形用户界面（GUI）设计和实现工具，确保了在多平台（包括Windows、Android、MacOS和iOS）上的应用一致性和高性能表现。通过.NET MAUI的强大数据绑定和图形渲染能力，实现了远程桌面的实时、高清显示，同时利用其异步编程模型确保了用户交互的流畅性。在控制数据的传输方面，综合运用了TCP/IP和UDP协议，以满足数据的结构化传输和解析。具体而言，TCP/IP协议通过其可靠的连接确保了控制指令的完整性和准确性，而UDP协议则通过其无连接、低延迟的特性，保证了音视频数据的实时传输。

3  结  论

本文提出了一套远程控制系统，搭配佛山灵觉科技有限公司生产的LUS-1000Plus生物测量仪进行使用。通过该系统，使得部署的每一台测量仪与任意地理位置的值守医生形成互联互通，由数据中心的人工智能算法对检查者的测量结果进行初步异常判断，决定是否通知专业医生进行二次测量诊断。极大程度上提高了检查者进行眼科疾病检测的效率，节约了检查者时间和经济成本。同时，无人职守的检测模式降低了生物测量仪的部署成本，实现了医疗资源的优化分配，有助于缩小不同地域之间在眼科医疗服务上的差距。

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作者简介：万斌（1998—），男，汉族，江西上饶人，

在读硕士研究生，研究方向：智能检测与智能控制研究；肖红军（1979—），男，汉族，湖南益阳人，副教授，博士，研究生方向：智能检测与智能控制；曾亚光（1975—），男，汉族，湖南湘潭人，教授，博士，研究方向：光电检测、光学成像、图像处理及算法。