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摘 要：家居医疗系统由体征检测子系统、智能预警子系统、远程监控子系统、家电控制子系统等部分构成。本系统工作时，由体征检测子系统采集各类体征数据，并进行数据软计算，当检测到数据正常，则通过远程监控子系统将结果显示给佩戴者、家人和医生，实现实时查看，并将数据上传到云端进行存储；若检测到数据异常，启动智能预警子系统向家人和医生发送预警信息，同时也上传带"危险"标志的体征数据到云端。同时家居控制子系统实现对佩戴者体征数据的综合分析，进而控制家电，给佩戴者提供更适宜的环境。
关键词：医疗系统、智能家居、老年人养护、随身医疗、可穿戴
一、引论
老年人因为身体机能的衰弱，大多存在有疾病的隐患，需要定期到医院进行身体检查或长期住院诊疗，这期间加大了医院的压力，也造成了医疗资源的紧张。然而目前市场上还没出现一款能很好解决以上现象的医疗设备，普遍的医疗设备存在着体积大、使用复杂、不能实现数据交互等缺点。如何妥善处理老年人的养老护理，提供及时的医疗保障，是我们在新时期亟待解决的问题。
二、正论
目前市场上出现的可穿戴医疗设备主要包括具有医疗监护价值和物理治疗型的智能设备，如头盔式交变电场脑瘤治疗仪、BodyTel家庭诊断系统等。市场上现有的健康监护设备大多是体积大、携带不方便，并且要求病人在特定地点进行检测，对老年人来说，使用极不方便；市面的可穿戴医疗设备所测量的数据大多仅仅做简单的采集处理，没有进行综合的分析和整合，数据的准确性和数据分析的可靠性都比较低；所检测数据仅仅停留在移动端显示，没有用于医疗分析，收集的数据成了摆设，缺乏远程监控能力；当出现突发情况时，没有相应的突发响应机制，出现危险情况而不能及时得到处理，缺少必要的智能预警措施，这些都大大地制约着可穿戴智能医疗设备的推广和使用。老人容易跌倒，且跌倒后如果不能及时给予处理，后果极其严重，在这种背景下，跌倒检测极为必要，也是本手环的一个亮点。
因此，研制出一款专门针对老年人和慢性病患者使用的具有体积小、随身携带、远程监控、智能预警、智能控制家电功能的家居医疗系统是本项目的主要目标。
1.研究内容及技术路线
本可穿戴家居医疗系统由体征检测子系统（即手环）、智能预警子系统、远程监控子系统及家居控制子系统等部分构成。其中，手环由CPU、温度传感器、心率传感器、加速度/陀螺仪传感器、OLED显示模块、电源管理模块等组成；智能预警子系统由手机自动拨打电话、家居设备预警等组成；远程监控子系统由手机APP、网页等组成。
其系统结构组成框图如图1所示。
本系統工作时，由手环采集各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据），并进行软计算，当手环所检测数据处于正常状态，则通过远程监控子系统将结果显示给佩戴者及其家人，实现实时查看，并将各类体征数据上传到云端进行存储；若检测数据处于异常状态，则启动预警功能，向佩戴者及其家人发出预警信息，同时也上传带“危险”标志的体征数据到云端，最终与佩戴者平常的数据进行比对并进行云计算，先判断是否为误操作，若为误操作，则将数据存储到云端。若判断为异常数据，则启动预警系统，及时通知家人及医生。
1.1体征检测子系统
测量心率数据时，心率传感器通过手环中CPU自带的输入捕获通道，先由硬件滤波对一次脉冲波形进行滤波，再捕获脉冲周期，然后通过数字滤波算法对采集的N次脉冲周期进行滤波，最后将处理后的脉冲周期进行计算得出每分钟的心率。
手环拥有两个温度传感器，其中一个用于采集环境温度，另一个用于采集体表温度。测量体表温度时，通过手环底部的温度传感器采集人体体表温度，此时的体表温度是受环境因素影响而采集到的数据，同时也通过手环顶部的温度传感器采集环境温度，然后由Matlab将采集到的体表温度与环境温度进行数据拟合，获得相应的修正补偿算法，该修正补偿算法通过手环的中央处理器，对受环境因素影响的体表温度进行修正补偿，使之更接近体表温度的真实温度值.
加速度/陀螺仪传感器检测老人的运动状态。通过加速度/陀螺仪传感器测量xyz轴的加速度与角速度，通过相关算法进行处理，从而判断此时老人的运动状态，即步数、睡眠时间，跌倒状态。
在步数算法中，传统的处理算法是利用XYZ轴的加速度，进行数据融合处理而得到步数。但此算法存在不足，如在吃饭或者抖腿时，系统会进行计步的误操作。而本项目克服传统算法的不足，采用加速度+角速度并进行数据融合处理，提高了计步的精准，得到更为准确的步数。
在跌倒检测中，采用了以硬件为主，软件为副的检测方式，利用MPU6050硬件自带的失重、撞击、静止相关中断来判断是否发生了跌倒现象。优势在于实时性强，减少CPU负荷。
1.2智能预警子系统
手环采集到各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据），并进行处理。当手环检测到异常数据时，将异常数据发送给手机APP，再由手机APP发送给云端，并通过智能预警子系统的手机自动拨打电话或以家居设备预警的形式，通知手环佩戴者的家人。
1.1.3远程监控子系统
由手环检测到佩戴者的体征数据正常时，则通过远程监控子系统将各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据）显示给佩戴者、家属及医生，实现实时查看，并将各类体征数据上传到云端进行存储。
1.1.4家居控制子系统
家居醫疗手环的家居控制功能，实现了真正意义上的家居智能化。当佩戴者体温出现异常时，手环判断佩戴者此刻是否处于适宜的环境，若否，对空调等进行控制，无需人工手动控制，来使环境达到最佳效果，使佩戴者处于最适宜的休养环境中，减缓佩戴者身体上的不适，达到辅助医疗的效果。
三、结论
本项目是为老年人以及慢性病患者服务的方便实用的医疗手环设备。它具有体积小，不限制佩戴者自由，可随身携带的特点，匹配有多传感器检测人体体征数据，能检测老人是否跌倒。将多传感器采集的实时数据进行处理后，再将数据通过互联网上传到APP及网页。当手环所检测数据处于正常状态时，手环将结果传送给用户手机APP及医生端的网页，供用户和医生随时查看。若检测数据处于异常状态，该设备将通过多种方式向佩戴者及家人发出预警信息（如老人跌倒后，及时通知家人），以便及时做出相应处理，降低风险。
作者简介：
林国汉、杨林城、温晓烽 广州大学华软软件学院 电子信息工专业本科在读；林建庭、杨志恒 广州大学华软软件学院 软件工程专业本科在读。
关键词：医疗系统、智能家居、老年人养护、随身医疗、可穿戴
一、引论
老年人因为身体机能的衰弱，大多存在有疾病的隐患，需要定期到医院进行身体检查或长期住院诊疗，这期间加大了医院的压力，也造成了医疗资源的紧张。然而目前市场上还没出现一款能很好解决以上现象的医疗设备，普遍的医疗设备存在着体积大、使用复杂、不能实现数据交互等缺点。如何妥善处理老年人的养老护理，提供及时的医疗保障，是我们在新时期亟待解决的问题。
二、正论
目前市场上出现的可穿戴医疗设备主要包括具有医疗监护价值和物理治疗型的智能设备，如头盔式交变电场脑瘤治疗仪、BodyTel家庭诊断系统等。市场上现有的健康监护设备大多是体积大、携带不方便，并且要求病人在特定地点进行检测，对老年人来说，使用极不方便；市面的可穿戴医疗设备所测量的数据大多仅仅做简单的采集处理，没有进行综合的分析和整合，数据的准确性和数据分析的可靠性都比较低；所检测数据仅仅停留在移动端显示，没有用于医疗分析，收集的数据成了摆设，缺乏远程监控能力；当出现突发情况时，没有相应的突发响应机制，出现危险情况而不能及时得到处理，缺少必要的智能预警措施，这些都大大地制约着可穿戴智能医疗设备的推广和使用。老人容易跌倒，且跌倒后如果不能及时给予处理，后果极其严重，在这种背景下，跌倒检测极为必要，也是本手环的一个亮点。
因此，研制出一款专门针对老年人和慢性病患者使用的具有体积小、随身携带、远程监控、智能预警、智能控制家电功能的家居医疗系统是本项目的主要目标。
1.研究内容及技术路线
本可穿戴家居医疗系统由体征检测子系统（即手环）、智能预警子系统、远程监控子系统及家居控制子系统等部分构成。其中，手环由CPU、温度传感器、心率传感器、加速度/陀螺仪传感器、OLED显示模块、电源管理模块等组成；智能预警子系统由手机自动拨打电话、家居设备预警等组成；远程监控子系统由手机APP、网页等组成。
其系统结构组成框图如图1所示。
本系統工作时，由手环采集各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据），并进行软计算，当手环所检测数据处于正常状态，则通过远程监控子系统将结果显示给佩戴者及其家人，实现实时查看，并将各类体征数据上传到云端进行存储；若检测数据处于异常状态，则启动预警功能，向佩戴者及其家人发出预警信息，同时也上传带“危险”标志的体征数据到云端，最终与佩戴者平常的数据进行比对并进行云计算，先判断是否为误操作，若为误操作，则将数据存储到云端。若判断为异常数据，则启动预警系统，及时通知家人及医生。
1.1体征检测子系统
测量心率数据时，心率传感器通过手环中CPU自带的输入捕获通道，先由硬件滤波对一次脉冲波形进行滤波，再捕获脉冲周期，然后通过数字滤波算法对采集的N次脉冲周期进行滤波，最后将处理后的脉冲周期进行计算得出每分钟的心率。
手环拥有两个温度传感器，其中一个用于采集环境温度，另一个用于采集体表温度。测量体表温度时，通过手环底部的温度传感器采集人体体表温度，此时的体表温度是受环境因素影响而采集到的数据，同时也通过手环顶部的温度传感器采集环境温度，然后由Matlab将采集到的体表温度与环境温度进行数据拟合，获得相应的修正补偿算法，该修正补偿算法通过手环的中央处理器，对受环境因素影响的体表温度进行修正补偿，使之更接近体表温度的真实温度值.
加速度/陀螺仪传感器检测老人的运动状态。通过加速度/陀螺仪传感器测量xyz轴的加速度与角速度，通过相关算法进行处理，从而判断此时老人的运动状态，即步数、睡眠时间，跌倒状态。
在步数算法中，传统的处理算法是利用XYZ轴的加速度，进行数据融合处理而得到步数。但此算法存在不足，如在吃饭或者抖腿时，系统会进行计步的误操作。而本项目克服传统算法的不足，采用加速度+角速度并进行数据融合处理，提高了计步的精准，得到更为准确的步数。
在跌倒检测中，采用了以硬件为主，软件为副的检测方式，利用MPU6050硬件自带的失重、撞击、静止相关中断来判断是否发生了跌倒现象。优势在于实时性强，减少CPU负荷。
1.2智能预警子系统
手环采集到各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据），并进行处理。当手环检测到异常数据时，将异常数据发送给手机APP，再由手机APP发送给云端，并通过智能预警子系统的手机自动拨打电话或以家居设备预警的形式，通知手环佩戴者的家人。
1.1.3远程监控子系统
由手环检测到佩戴者的体征数据正常时，则通过远程监控子系统将各类体征数据（体表温度、心率、加速度/陀螺仪等数据）显示给佩戴者、家属及医生，实现实时查看，并将各类体征数据上传到云端进行存储。
1.1.4家居控制子系统
家居醫疗手环的家居控制功能，实现了真正意义上的家居智能化。当佩戴者体温出现异常时，手环判断佩戴者此刻是否处于适宜的环境，若否，对空调等进行控制，无需人工手动控制，来使环境达到最佳效果，使佩戴者处于最适宜的休养环境中，减缓佩戴者身体上的不适，达到辅助医疗的效果。
三、结论
本项目是为老年人以及慢性病患者服务的方便实用的医疗手环设备。它具有体积小，不限制佩戴者自由，可随身携带的特点，匹配有多传感器检测人体体征数据，能检测老人是否跌倒。将多传感器采集的实时数据进行处理后，再将数据通过互联网上传到APP及网页。当手环所检测数据处于正常状态时，手环将结果传送给用户手机APP及医生端的网页，供用户和医生随时查看。若检测数据处于异常状态，该设备将通过多种方式向佩戴者及家人发出预警信息（如老人跌倒后，及时通知家人），以便及时做出相应处理，降低风险。
作者简介：
林国汉、杨林城、温晓烽 广州大学华软软件学院 电子信息工专业本科在读；林建庭、杨志恒 广州大学华软软件学院 软件工程专业本科在读。