一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)。包括至少一可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊，用于采集人體心臟跳動(dòng)頻率及呼吸頻率；至少一臺(tái)智能終端，用于與所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊進(jìn)行通訊，并控制可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的數(shù)據(jù)采集及存儲(chǔ)；至少一個(gè)開(kāi)放式云端處理平臺(tái)，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)分析及特征提取算法對(duì)所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并自動(dòng)生成包含分析結(jié)果報(bào)告，而后自動(dòng)通知用戶。本發(fā)明通過(guò)對(duì)海量人體特征的采集及特征提取，可以有效發(fā)現(xiàn)各種疾病在各個(gè)階段的特征，通過(guò)和用戶日常人體特征的對(duì)比，提示用戶注意自己的身體變化。
【專利說(shuō)明】一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種利用可穿戴前端傳感器采集人體特征信息，并通過(guò)智能設(shè)備將所采集的數(shù)據(jù)傳送到開(kāi)放式云端處理中心進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和特征提取，再將分析的結(jié)果傳送回智能設(shè)備供用戶瀏覽的可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]過(guò)去十年，醫(yī)學(xué)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。人類基因破解項(xiàng)目成功完成。首次成功破解兩萬(wàn)多種人類基因。干細(xì)胞研究人員可以成功地將干細(xì)胞植入脊柱受損的病人和患神經(jīng)系統(tǒng)疾病的病人體內(nèi)，并使病人的病情有了顯著改進(jìn)。高清晰核磁共振和其他醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在穩(wěn)步發(fā)展。越來(lái)越多的電子儀器，傳感器，網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床。盡管有了上述進(jìn)步，對(duì)于我們絕大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，還是停留在每年去醫(yī)院做一倆次體檢的水平。上述的重大科學(xué)技術(shù)進(jìn)步很少用來(lái)監(jiān)控我們的日常健康狀況，更不用說(shuō)針對(duì)每個(gè)人的日常身體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，并提出健康建議或疾病預(yù)警。很多人開(kāi)玩笑說(shuō)，他們對(duì)自己的汽車(chē)比對(duì)自己的身體更了解。事實(shí)上，一部近年生產(chǎn)的汽車(chē)上有近百種不同的傳感器及車(chē)載計(jì)算機(jī)用來(lái)監(jiān)控和記錄汽車(chē)各個(gè)部分的工作情況，并將所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題及時(shí)反映給車(chē)主或汽車(chē)維護(hù)人員。相比之下，用于監(jiān)控我們?nèi)粘＝】档目纱┐魅梭w特征傳感器幾乎是零。沒(méi)有日常人體特征的采集，就更談不上健康建議和疾病預(yù)警。
[0003]從另一方面看，近幾年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)迅猛發(fā)展。這一發(fā)展從很多方面改變了我們的日常生活。智能手機(jī)的小型化，輕便化和多功能化促進(jìn)了半導(dǎo)體工業(yè)，傳感器工業(yè)和無(wú)線通訊行業(yè)的長(zhǎng)足進(jìn)步。這些工業(yè)進(jìn)步將各種半導(dǎo)體芯片，各種傳感器做得越來(lái)越小，越來(lái)越省電，功能越來(lái)越強(qiáng)大，而價(jià)格越來(lái)越便宜，使得越來(lái)越多的普通消費(fèi)者可以在日常生活中廣泛使用。同時(shí)，隨著即時(shí)通訊和社交媒體的普及，越來(lái)越多的人利用云端中心來(lái)存儲(chǔ)和交換信息及數(shù)據(jù)。
[0004]基于這些技術(shù)進(jìn)步和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用，我們研發(fā)并在本專利中公開(kāi)了一個(gè)基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放式云端處理的可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)及其應(yīng)用。該系統(tǒng)利用前端的可穿戴傳感器采集人體特征信息并將其數(shù)字化，通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)傳送到智能設(shè)備，如智能手機(jī)，智能設(shè)備通過(guò)移動(dòng)或非移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)介_(kāi)放式云端處理中心進(jìn)行分析和特征提取，并將結(jié)果自動(dòng)傳送給用戶。上傳的數(shù)據(jù)在云端處理中心分類，歸檔。所謂開(kāi)放式云端處理中心是指數(shù)據(jù)分析和特征提取方法，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘方法可以來(lái)自各種不同國(guó)家，不同研究機(jī)構(gòu)的專家學(xué)者的有償或無(wú)償貢獻(xiàn)，而非僅限于服務(wù)提供商一家的方法。在用戶認(rèn)可的情況下，所采集的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果可以供專業(yè)醫(yī)療人員和醫(yī)療機(jī)構(gòu)作為醫(yī)學(xué)分析及診斷的參考。同時(shí)，基于海量人體特征信息進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘，從而發(fā)現(xiàn)各種疾病在不同階段在人體特征信息中的特征模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)警。
[0005]在過(guò)去的醫(yī)學(xué)研究和發(fā)展過(guò)程中，研發(fā)人員發(fā)明和使用了許多人體特征傳感器。例如美國(guó)專利8328429，Abreu等人發(fā)明了一種特殊的眼鏡。這種眼鏡內(nèi)置多個(gè)傳感器用來(lái)檢測(cè)人腦的溫度。但是這些裝置都是設(shè)計(jì)用在醫(yī)院診室環(huán)境中，設(shè)備體積龐大笨重，操作和使用需要專業(yè)人士進(jìn)行。數(shù)據(jù)處理和分析同樣需要專業(yè)人士手工進(jìn)行。近年來(lái)，研發(fā)人員開(kāi)始利用微處理器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)去采集和數(shù)字化人體特征信息，并把數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程傳輸，供專業(yè)醫(yī)學(xué)人士分析診斷。
[0006]綜合前人的工作，主要存在如下缺陷:許多傳感器，如心電圖儀，需要把多個(gè)探頭放置在人體的不同部位；有些儀器，如超聲波成像儀，需要在人體上涂傳導(dǎo)液。這些儀器適用于診室環(huán)境下，由專業(yè)醫(yī)學(xué)人士來(lái)操作。但對(duì)于普通用戶的日常使用，這些設(shè)備就變得非常不便，甚至無(wú)法使用。另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何將這些傳感器長(zhǎng)時(shí)間放置在人身體上并且不給使用者帶來(lái)不適。理想的設(shè)計(jì)是讓普通用戶佩戴以后，仍可以進(jìn)行正常工作和從事各種活動(dòng)。此外針對(duì)廣大普通用戶的傳感器及其配套的數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)不但要價(jià)格便宜，而且要能讓廣大普通用戶每一到兩年就可以更換。另外，在遠(yuǎn)程服務(wù)器端，前期發(fā)明僅利用其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析主要由專業(yè)人士手工分析解讀。這種方法僅適用于專業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)為有限的病人服務(wù)。但當(dāng)有數(shù)以萬(wàn)計(jì)，甚至數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的用戶把自己的人體特征數(shù)據(jù)定期上傳到服務(wù)器，依靠人工來(lái)分析顯然是不現(xiàn)實(shí)的。整個(gè)數(shù)據(jù)采集，上傳，分析和結(jié)果匯報(bào)都必須實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。雖然也有數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化和專家系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)都是封閉式結(jié)構(gòu)。即只有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者可以更改或添加新的分析方法。但是一個(gè)公司或研究機(jī)構(gòu)的智慧和能力畢竟是有限的。理想的做法是將數(shù)據(jù)分析平臺(tái)開(kāi)放給全球有經(jīng)驗(yàn)和資質(zhì)的專家學(xué)者。鼓勵(lì)他們充分利用這些數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)發(fā)更好的分析和預(yù)測(cè)方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種方便用戶使用，簡(jiǎn)化系統(tǒng)復(fù)雜度的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)。
[0008]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，包括
至少一可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊，用于采集人體心臟跳動(dòng)頻率及呼吸頻率；
至少一臺(tái)智能終端，用于與所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊進(jìn)行通訊，并控制所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的數(shù)據(jù)采集及存儲(chǔ)；
至少一個(gè)開(kāi)放式云端處理平臺(tái)，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)分析及特征提取算法對(duì)所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并自動(dòng)生成包含分析結(jié)果報(bào)告，而后自動(dòng)通知用戶。
[0009]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊通過(guò)貼片粘在人體心臟位置的外側(cè)皮膚處，該模塊包括，
至少一主聲學(xué)傳感器，用于采集人體心臟跳動(dòng)及呼吸聲，所述主聲學(xué)傳感器安置在一聲學(xué)共鳴腔中；
一用于檢測(cè)環(huán)境聲學(xué)背景音的輔聲學(xué)傳感器；
一噪聲消除及增益控制電路，用于消除或減少所述主聲學(xué)傳感器采集聲音信號(hào)的環(huán)境噪聲并增強(qiáng)人體特征信號(hào)的強(qiáng)度；
一移動(dòng)傳感器，用于檢測(cè)因人體的心跳和呼吸引起的人體胸部皮膚的起伏及移動(dòng)，該移動(dòng)傳感器還用于檢測(cè)人體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)； 兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈，通過(guò)結(jié)合所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件來(lái)測(cè)量人體血氧水平，具體為:通過(guò)所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件，控制兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈的開(kāi)閉，并檢測(cè)穿過(guò)人體的LED燈光線強(qiáng)度；通過(guò)對(duì)兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈穿過(guò)人體的光線強(qiáng)度的對(duì)比和校正，可以確定血液中的血氧水平；
若干模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將所述聲學(xué)傳感器及移動(dòng)傳感器輸出的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào);
一為整個(gè)系統(tǒng)供電的可充電電池；
一用于與所述智能終端連接的充電電路，以便于為所述可充電電池的充電；
一本地非易失性存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)結(jié)合時(shí)間戳的數(shù)字化后的人體特征數(shù)據(jù)；
一無(wú)線通訊模塊，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊；
一微處理器，該微處理器與所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器、噪聲消除及增益控制電路、本地非易失性存儲(chǔ)模塊、無(wú)線通訊模塊和可充電電池連接；所述微處理器還通過(guò)一 LED驅(qū)動(dòng)模塊控制所述兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈。
[0010]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述聲學(xué)共鳴腔為類聽(tīng)診器探頭的聲學(xué)共鳴腔；若使用多個(gè)聲學(xué)傳感器，為每個(gè)聲學(xué)傳感器各配置一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔，或?qū)⒍鄠€(gè)聲學(xué)傳感器安置在一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔內(nèi)。
[0011]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述噪聲消除及增益控制電路能夠根據(jù)不同用戶的皮膚狀況、身體姿態(tài)、身體移動(dòng)狀況及環(huán)境噪聲狀況進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)，從而達(dá)到消除或減少環(huán)境噪聲，增強(qiáng)所采集的人體特征信號(hào)強(qiáng)度的作用。
[0012]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述移動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)能夠結(jié)合所述聲學(xué)傳感器所采集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法的計(jì)算來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)的噪聲免疫能力，同時(shí)提供人體姿態(tài)的各種信息；所述各種信息包括人體是否靜止、移動(dòng)、劇烈運(yùn)動(dòng)、是否有強(qiáng)大的背景噪音以及傳感器是否與人體有效接觸的信息。
[0013]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊能夠直接嵌入到智能終端中，在使用時(shí)從智能終端中取出；或附帶在智能終端的保護(hù)套上。
[0014]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)分析及特征提取算法，包括如下步驟，
步驟S71:接收所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)，并剔除無(wú)效數(shù)據(jù)；
步驟S72:對(duì)于所述步驟S82接收數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，通過(guò)噪聲濾波消除人體和環(huán)境噪聲，然后進(jìn)行采集數(shù)據(jù)的特征提?。?br> 步驟S73:將所述特征提取的數(shù)據(jù)與用戶歷史數(shù)據(jù)及各種疾病特征進(jìn)行比對(duì)分析；并利用計(jì)算用心臟模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶人體特征的波形，與實(shí)際所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)特征模型參數(shù)的調(diào)整使計(jì)算后的特征波形與所采集的波形匹配；根據(jù)匹配結(jié)果，生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶。
[0015]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶之前，用戶可根據(jù)匹配結(jié)果，決定是否采用第三方疾病檢測(cè)算法，若是，則通過(guò)第三方疾病檢測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及特征提取，重新生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶；若否，則直接將原總結(jié)報(bào)告告知用戶。
[0016]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述計(jì)算用心臟模型的建立，具體過(guò)程如下，
步驟S91:通過(guò)獲取心臟收縮和舒張以及其中間過(guò)程的連續(xù)細(xì)致的心臟、血管及相關(guān)肌肉的核磁共振影像及CT影像，同時(shí)獲取心臟、血管及其相關(guān)肌肉的精細(xì)結(jié)構(gòu)；
步驟S92:通過(guò)對(duì)心臟收縮和舒張及其中間過(guò)程的連續(xù)影像的分析，確定心臟、血管及其相關(guān)肌肉的彈性系數(shù)及心臟收縮和舒張的強(qiáng)度系數(shù)的模型參數(shù)；并可通過(guò)血樣采集和分析確定血液的粘稠度和可流動(dòng)性參數(shù)；
步驟S93:基于所述步驟S91及步驟S92獲取的參數(shù)為用戶建立起計(jì)算用心臟模型；且用戶可定期重復(fù)上述過(guò)程來(lái)修正自己的計(jì)算用心臟模型；
步驟S94:利用用戶的計(jì)算用來(lái)預(yù)測(cè)用戶的心跳及相關(guān)人體特征波形，并與可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，若兩者不匹配，重新調(diào)整計(jì)算用的參數(shù)，并重新計(jì)算波形，再進(jìn)行匹配，直到兩者匹配一致為止；若經(jīng)過(guò)多次調(diào)整，兩者始終無(wú)法匹配，則通知用戶重新做醫(yī)學(xué)檢查以便建立新的計(jì)算用心臟模型。
[0017]在本發(fā)明實(shí)施例中，所述第三方疾病檢測(cè)算法的驗(yàn)證具體過(guò)程如下，
步驟SlOl:第三方向開(kāi)放式云端處理平臺(tái)提出申請(qǐng)，并由開(kāi)放式云端處理平臺(tái)對(duì)第三方進(jìn)行驗(yàn)證，若驗(yàn)證通過(guò)，則執(zhí)行步驟S102，若驗(yàn)證不通過(guò)，則重新提交申請(qǐng)；
步驟S102:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)發(fā)送的測(cè)試數(shù)據(jù)至第三方，基于上述數(shù)據(jù)，第三方采用其疾病檢測(cè)算法開(kāi)始數(shù)據(jù)分析及特征提取，并提交算法及測(cè)試結(jié)果；
步驟S103:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)判斷第三方提交的疾病檢測(cè)算法及測(cè)試結(jié)果是否通過(guò)審查及檢測(cè)，若是，執(zhí)行下一步驟；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102 ；
步驟S104:第三方疾病檢測(cè)算法投入試運(yùn)行，并判斷其是否通過(guò)審查和檢測(cè)；若是，則第三方疾病檢測(cè)算法投入正式運(yùn)行；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102。
[0018]相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果:本發(fā)明中的人體特征傳感器擺脫笨重的聽(tīng)診頭，實(shí)現(xiàn)了微型化，可長(zhǎng)時(shí)間穿戴，低成本。使得普通用戶可以負(fù)擔(dān)得起，并用它來(lái)隨時(shí)監(jiān)控自己的身體狀況。本發(fā)明同過(guò)對(duì)海量人體特征的采集及特征提取，可以有效發(fā)現(xiàn)各種疾病在各個(gè)階段的特征。通過(guò)和用戶日常人體特征的對(duì)比實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶身體變化的及時(shí)提示。由于整個(gè)過(guò)程是自動(dòng)完成，可以節(jié)省大量人力，同時(shí)避免了人為疏忽或知識(shí)經(jīng)驗(yàn)欠缺所帶來(lái)的錯(cuò)誤。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0019]圖1為基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放式云端處理的可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)和應(yīng)用的框圖。
[0020]圖2為本發(fā)明可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊框圖。
[0021]圖3為本發(fā)明可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊中安置聲學(xué)共鳴腔，聲學(xué)傳感器和LED的三維效果圖。
[0022]圖4為本發(fā)明可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊中另一種安置聲學(xué)共鳴腔，聲學(xué)傳感器和LED的三維效果圖。
[0023]圖5為本發(fā)明在智能設(shè)備中嵌入可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的三維效果圖。
[0024]圖6為本發(fā)明利用可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的LED結(jié)合智能設(shè)備的數(shù)字相機(jī)或光敏器件測(cè)量人體血氧水平和進(jìn)行設(shè)備校準(zhǔn)的示意圖。
[0025]圖7為開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0026]圖8為開(kāi)放式云端處理平臺(tái)所使用的數(shù)據(jù)分析及特征提取算法流程圖。
[0027]圖9為計(jì)算用心臟模型的生成，校準(zhǔn)及使用流程圖。
[0028]圖10為開(kāi)放式云端處理平臺(tái)支持第三方數(shù)據(jù)分析的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0029]下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行具體說(shuō)明。
[0030]本發(fā)明一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，包括
至少一可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊，用于采集人體心臟跳動(dòng)頻率及呼吸頻率，為了便于穿戴，其大小控制在直徑小于30毫米，厚度小于8毫米；
至少一臺(tái)智能終端，用于與所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊進(jìn)行通訊，并控制所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的數(shù)據(jù)采集及存儲(chǔ)；
至少一個(gè)開(kāi)放式云端處理平臺(tái)，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)分析及特征提取算法對(duì)所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并自動(dòng)生成包含分析結(jié)果報(bào)告，而后自動(dòng)通知用戶。
[0031]所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊通過(guò)貼片粘在人體心臟位置的外側(cè)皮膚處，該模塊包括，
至少一主聲學(xué)傳感器，用于采集人體心臟跳動(dòng)及呼吸聲，所述主聲學(xué)傳感器安置在一聲學(xué)共鳴腔中；
一用于檢測(cè)環(huán)境聲學(xué)背景音的輔聲學(xué)傳感器；
一噪聲消除及增益控制電路，用于消除或減少所述主聲學(xué)傳感器采集聲音信號(hào)的環(huán)境噪聲并增強(qiáng)人體特征信號(hào)的強(qiáng)度；
一移動(dòng)傳感器，用于檢測(cè)因人體的心跳和呼吸引起的人體胸部皮膚的起伏及移動(dòng)，該移動(dòng)傳感器還用于檢測(cè)人體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)；
兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈，通過(guò)結(jié)合所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件來(lái)測(cè)量人體血氧水平，具體為:通過(guò)所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件，控制兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈的開(kāi)閉，并檢測(cè)穿過(guò)人體的LED燈光線強(qiáng)度；通過(guò)對(duì)兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈穿過(guò)人體的光線強(qiáng)度的對(duì)比和校正，可以確定血液中的血氧水平；
若干模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將所述聲學(xué)傳感器及移動(dòng)傳感器輸出的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào);
一為整個(gè)系統(tǒng)供電的可充電電池；
一用于與所述智能終端連接的充電電路，以便于為所述可充電電池的充電；
一本地非易失性存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)結(jié)合時(shí)間戳的數(shù)字化后的人體特征數(shù)據(jù)；
一無(wú)線通訊模塊，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊；
一微處理器，該微處理器與所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器、噪聲消除及增益控制電路、本地非易失性存儲(chǔ)模塊、無(wú)線通訊模塊和可充電電池連接；所述微處理器還通過(guò)一 LED驅(qū)動(dòng)模塊控制所述兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈。
[0032]所述聲學(xué)共鳴腔為類聽(tīng)診器探頭的聲學(xué)共鳴腔；若使用多個(gè)聲學(xué)傳感器，為每個(gè)聲學(xué)傳感器各配置一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔，或?qū)⒍鄠€(gè)聲學(xué)傳感器安置在一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔內(nèi)。
[0033]所述噪聲消除及增益控制電路能夠根據(jù)不同用戶的皮膚狀況、身體姿態(tài)、身體移動(dòng)狀況及環(huán)境噪聲狀況進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)(該參數(shù)諸如增益，自適應(yīng)濾波器系數(shù)等)，從而達(dá)到消除或減少環(huán)境噪聲，增強(qiáng)所采集的人體特征信號(hào)強(qiáng)度的作用。
[0034]所述移動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)能夠結(jié)合所述聲學(xué)傳感器所采集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法(自適應(yīng)濾波等)的計(jì)算來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)的噪聲免疫能力，同時(shí)提供人體姿態(tài)的各種信息；所述各種信息包括人體是否靜止、移動(dòng)、劇烈運(yùn)動(dòng)、是否有強(qiáng)大的背景噪音以及傳感器是否與人體有效接觸的信息。
[0035]所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊能夠直接嵌入到智能終端中，在使用時(shí)從智能終端中取出；或附帶在智能終端的保護(hù)套上。
[0036]所述數(shù)據(jù)分析及特征提取算法，包括如下步驟，
步驟S71:接收所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)，并剔除無(wú)效數(shù)據(jù)；
步驟S72:對(duì)于所述步驟S82接收數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，通過(guò)噪聲濾波消除人體和環(huán)境噪聲，然后進(jìn)行采集數(shù)據(jù)的特征提取；
步驟S73:將所述特征提取的數(shù)據(jù)與用戶歷史數(shù)據(jù)及各種疾病特征進(jìn)行比對(duì)分析；并利用計(jì)算用心臟模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶人體特征的波形，與實(shí)際所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)特征模型參數(shù)的調(diào)整使計(jì)算后的特征波形與所采集的波形匹配；根據(jù)匹配結(jié)果，生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶。
[0037]所述生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶之前，用戶可根據(jù)匹配結(jié)果，決定是否采用第三方疾病檢測(cè)算法，若是，則通過(guò)第三方疾病檢測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及特征提取，重新生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶；若否，則直接將原總結(jié)報(bào)告告知用戶。
[0038]所述計(jì)算用心臟模型的建立，具體過(guò)程如下，
步驟S91:通過(guò)獲取心臟收縮和舒張以及其中間過(guò)程的連續(xù)細(xì)致的心臟、血管及相關(guān)肌肉的核磁共振影像及CT影像，同時(shí)獲取心臟、血管及其相關(guān)肌肉的精細(xì)結(jié)構(gòu)；
步驟S92:通過(guò)對(duì)心臟收縮和舒張及其中間過(guò)程的連續(xù)影像的分析，確定心臟、血管及其相關(guān)肌肉的彈性系數(shù)及心臟收縮和舒張的強(qiáng)度系數(shù)的模型參數(shù)；并可通過(guò)血樣采集和分析確定血液的粘稠度和可流動(dòng)性參數(shù)；
步驟S93:基于所述步驟S91及步驟S92獲取的參數(shù)為用戶建立起計(jì)算用心臟模型；且用戶可定期重復(fù)上述過(guò)程來(lái)修正自己的計(jì)算用心臟模型；
步驟S94:利用用戶的計(jì)算用來(lái)預(yù)測(cè)用戶的心跳及相關(guān)人體特征波形，并與可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，若兩者不匹配，重新調(diào)整計(jì)算用的參數(shù)，并重新計(jì)算波形，再進(jìn)行匹配，直到兩者匹配一致為止；若經(jīng)過(guò)多次調(diào)整，兩者始終無(wú)法匹配，則通知用戶重新做醫(yī)學(xué)檢查以便建立新的計(jì)算用心臟模型。
[0039]所述第三方疾病檢測(cè)算法的驗(yàn)證具體過(guò)程如下，
步驟SlOl:第三方向開(kāi)放式云端處理平臺(tái)提出申請(qǐng)，并由開(kāi)放式云端處理平臺(tái)對(duì)第三方進(jìn)行驗(yàn)證，若驗(yàn)證通過(guò)，則執(zhí)行步驟S102，若驗(yàn)證不通過(guò)，則重新提交申請(qǐng)；
步驟S102:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)發(fā)送的測(cè)試數(shù)據(jù)至第三方，基于上述數(shù)據(jù)，第三方采用其疾病檢測(cè)算法開(kāi)始數(shù)據(jù)分析及特征提取，并提交算法及測(cè)試結(jié)果；
步驟S103:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)判斷第三方提交的疾病檢測(cè)算法及測(cè)試結(jié)果是否通過(guò)審查及檢測(cè)，若是，執(zhí)行下一步驟；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102 ；
步驟S104:第三方疾病檢測(cè)算法投入試運(yùn)行，并判斷其是否通過(guò)審查和檢測(cè)；若是，則第三方疾病檢測(cè)算法投入正式運(yùn)行；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102。
[0040]以下為本發(fā)明的具體實(shí)施例。
[0041]圖1描述了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放式云端處理的可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)和應(yīng)用的框圖。整個(gè)系統(tǒng)包含了可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)，局域無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(102)，智能終端或嵌入式本地服務(wù)器(105，110，115)，移動(dòng)或有線因特網(wǎng)(120)，開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)，遠(yuǎn)程終端或萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)供專業(yè)醫(yī)療人士或醫(yī)療機(jī)構(gòu)查看用戶的數(shù)據(jù)及分析記錄(130)，遠(yuǎn)程終端或萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)供第三方進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，分析及數(shù)據(jù)挖掘并提交分析算法(150)。可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)，為了便于穿戴，其大小控制在直徑小于30毫米,厚度小于8毫米；通過(guò)類似邦迪或ScarAway的有一定粘度而又不會(huì)粘傷人體皮膚的貼片將其固定在人體皮膚上。對(duì)于成年女性，特殊設(shè)計(jì)的胸罩也可以用來(lái)幫助固定可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)。對(duì)于從事劇烈運(yùn)動(dòng)的用戶，特殊設(shè)計(jì)的有彈性的胸帶可以用來(lái)幫助固定可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)。它通過(guò)內(nèi)置的聲學(xué)傳感器或傳感器陣列感知人體的聲學(xué)信號(hào)。聲學(xué)傳感器可以是麥克風(fēng)或其他類型的聲電傳感器。可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)同時(shí)內(nèi)置一個(gè)移動(dòng)及加速度傳感器用來(lái)感知人體皮膚的移動(dòng)，從而檢測(cè)出人的呼吸及身體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這個(gè)移動(dòng)及加速度傳感器可以采用智能手機(jī)中廣泛使用的移動(dòng)及加速度傳感器或其他類似的傳感器。可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)中的模數(shù)轉(zhuǎn)換器將傳感器的模擬輸出轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，這些數(shù)字信號(hào)或稱為所采集的數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)到可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的微型本地非易失性存儲(chǔ)模塊，如Micro SD卡，或其他存儲(chǔ)裝置中。可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)既可以利用局域無(wú)線網(wǎng)(102)，如藍(lán)牙，Wifi，與智能設(shè)備(105)，如智能手機(jī)，智能手表，掌上電腦等，進(jìn)行通訊；也可以利用局域無(wú)線網(wǎng)(102)，如藍(lán)牙，Wifi，與筆記本電腦，臺(tái)式電腦(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)進(jìn)行通訊。智能設(shè)備(105)，電腦(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)可以用來(lái)設(shè)置和控制可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)，將采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示，顯示可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)通過(guò)移動(dòng)或有線因特網(wǎng)(120)傳送到開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)。這種傳輸可以是用戶預(yù)制的自動(dòng)傳輸，也可以由用戶手動(dòng)傳輸。智能設(shè)備(105)，電腦(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)可以接收開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)發(fā)來(lái)的分析報(bào)告，健康建議，或疾病預(yù)警，利用其上的應(yīng)用軟件或萬(wàn)維網(wǎng)瀏覽器瀏覽開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)及分析報(bào)告。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)可以從一個(gè)或多個(gè)可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)自動(dòng)存儲(chǔ)，歸檔，自動(dòng)進(jìn)行分析及特征提取。所提取的特征會(huì)自動(dòng)和所獲得的用戶以前的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，也會(huì)和各種疾病的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。另外，開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)可以利用用戶的計(jì)算用心臟模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶的人體特征波形，并自動(dòng)將預(yù)測(cè)波形與實(shí)際采集的波形進(jìn)行比對(duì)，同時(shí)調(diào)整模型的參數(shù)使二這匹配。參數(shù)的調(diào)整可能朝健康方向，也可能朝疾病方向。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)會(huì)自動(dòng)生成分析報(bào)告，并自動(dòng)發(fā)送給用戶。用戶也可以登錄開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)的萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)瀏覽所采集的數(shù)據(jù)及分析結(jié)果。在用戶許可的前提下，所采集的數(shù)據(jù)及分析結(jié)果可以被專業(yè)醫(yī)療人士或機(jī)構(gòu)調(diào)用(140)，作為進(jìn)一步醫(yī)學(xué)檢查或診斷的參考。同樣是在用戶許可的前提下，第三方醫(yī)學(xué)研究，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的專家(150)可以對(duì)數(shù)據(jù)做更深入的分析研究。其研究成果可以應(yīng)用到開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)。用戶可以選擇和定制不同的分析及特征提取算法，并通過(guò)開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)向算法的研發(fā)方支付使用費(fèi)用。
[0042]圖1列舉了本系統(tǒng)用來(lái)采集及分析人體心臟及呼吸的應(yīng)用范例。本系統(tǒng)還可以用來(lái)采集分析人體血氧水平，進(jìn)而對(duì)人體睡眠進(jìn)行自動(dòng)分析及監(jiān)控。本系統(tǒng)也可以用來(lái)采集孕婦及胎兒的心跳及血氧數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)分析及監(jiān)控。利用本系統(tǒng)的原理，稍加改動(dòng)而變生的系統(tǒng)及應(yīng)用都可視為對(duì)本專利的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的侵犯。
[0043]圖2描述了可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的結(jié)構(gòu)框圖。以下簡(jiǎn)稱前端模塊。它包含了可供其連續(xù)使用48小時(shí)的可充電電池(255)。微處理器(235)的功能之一是監(jiān)視電池的電壓，在電力不足時(shí)，關(guān)閉前端模塊。聲學(xué)傳感器(200)可以是一個(gè)簡(jiǎn)單的麥克風(fēng)或其他聲學(xué)傳感器，也可以是多個(gè)麥克風(fēng)或其他多個(gè)聲學(xué)傳感器構(gòu)成的陣列。傳感器陣列可以有更好的噪聲免疫能力和更高的信噪比。人體內(nèi)部的聲音通過(guò)聲學(xué)傳感器感應(yīng)成電信號(hào)。該信號(hào)輸入到噪聲消除及增益控制電路(205)。該電路可以抑制或消除環(huán)境噪聲，提高所采集的信號(hào)強(qiáng)度。微處理器(235)的另一功能是控制這一電路。噪聲消除及增益控制電路(205)的輸出信號(hào)進(jìn)入模數(shù)轉(zhuǎn)換器(210)，將模擬信號(hào)變成數(shù)字信號(hào)，其結(jié)果直接輸入微處理器(235)。移動(dòng)傳感器(215)可以是智能手機(jī)中廣泛使用的位移和加速度傳感器或類似的傳感器。人體的心跳和呼吸會(huì)使人體的胸部皮膚產(chǎn)生起伏和移動(dòng)。移動(dòng)傳感器可以檢測(cè)出這種移動(dòng)，并將其轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。該電信號(hào)經(jīng)過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換(220 )后，輸入到微處理器(235 )中。移動(dòng)傳感器還可以檢測(cè)出人體的姿態(tài)，從而確定用戶是靜止，還是移動(dòng)，還是劇烈運(yùn)動(dòng)。這些信息有助于開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)進(jìn)行更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析及特征提取。兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED (225)結(jié)合智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件(270)用來(lái)測(cè)量人體血氧水平。利用微處理器(235)的數(shù)字輸入輸出來(lái)控制兩個(gè)LED的驅(qū)動(dòng)電路(230)，從而打開(kāi)或關(guān)閉兩個(gè)LED。在測(cè)量血氧的過(guò)程中，用戶可以使用帶有數(shù)字相機(jī)或光敏器件的智能設(shè)備(260)，通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)(265)發(fā)送命令到微處理器(235)，從而打開(kāi)或關(guān)閉兩個(gè)LED。智能設(shè)備的數(shù)字相機(jī)或光敏傳感器(260)用來(lái)檢測(cè)穿過(guò)人體的LED光線強(qiáng)度。兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED穿過(guò)人體的光線強(qiáng)度是不同的。通過(guò)兩個(gè)強(qiáng)度的對(duì)比和校正，可以確定血液中的血氧水平。同時(shí)，發(fā)出可見(jiàn)光的LED還可以用來(lái)顯示前端模塊的狀態(tài)。微處理器(235)連接到非易失性存儲(chǔ)器(240)，如MicroSD卡。所采集的數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí)間戳一并存入前端模塊的非易失性存儲(chǔ)器(240)中。智能設(shè)備(105)，計(jì)算機(jī)(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)可以通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)來(lái)訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，并把這些數(shù)據(jù)上傳到開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)。微處理器(235)連接著一個(gè)局域無(wú)線網(wǎng)通訊模塊(245)。智能設(shè)備(105)，計(jì)算機(jī)(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)可以通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)和微處理器(235)進(jìn)行通訊，從而實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的上傳。局域無(wú)線網(wǎng)可以是藍(lán)牙，Wifi或其他類似的網(wǎng)絡(luò)。微處理器(235)還連接著主機(jī)通訊和充電模塊(250)以便利用主機(jī)為電池(255)充電，并向主機(jī)傳送數(shù)據(jù)。主機(jī)可以是智能設(shè)備(105)，計(jì)算機(jī)(110)或嵌入式本地服務(wù)器(115)。而連接線可以采用USB或其他通訊線路。微處理器(235)利用移動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)結(jié)合聲學(xué)傳感器所采集的數(shù)據(jù)，綜合分析從而增強(qiáng)系統(tǒng)的噪聲免疫能力，并有助于為開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。如人體是否在移動(dòng)，移動(dòng)的速度，環(huán)境噪聲，噪聲強(qiáng)度如何，傳感器是否與人體有效接觸等等。
[0044]特別要指出的是，傳統(tǒng)聽(tīng)診器或數(shù)字聽(tīng)診器依賴笨重的聽(tīng)診頭來(lái)收集人體內(nèi)聲學(xué)信號(hào)。高端的聽(tīng)診頭甚至用貴重的鈦合金來(lái)制作。本發(fā)明使用微型聲學(xué)共鳴腔，擺脫了傳統(tǒng)的笨重的聽(tīng)診頭。實(shí)現(xiàn)了傳感器的微型化，可穿戴和低成本。圖3顯示了如何在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)上裝置聲學(xué)共鳴腔，聲學(xué)傳感器和LED的三維效果圖。圖中一個(gè)聲學(xué)傳感器(301)裝置在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的正面用來(lái)檢測(cè)人體周?chē)沫h(huán)境噪聲。一個(gè)微型聲學(xué)共鳴腔(315)用來(lái)增強(qiáng)人體內(nèi)部的聲學(xué)信號(hào)強(qiáng)度。這個(gè)微型聲學(xué)共鳴腔(315)放置在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的后部。聲學(xué)傳感器(310)裝在微型聲學(xué)共鳴腔(315)的頂端。圖3中，可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)米集及傳輸模塊(100)后端裝了五個(gè)微型聲學(xué)共鳴腔(315)和五個(gè)聲學(xué)傳感器(325)。裝配多少個(gè)微型聲學(xué)共鳴腔和聲學(xué)傳感器取決于傳感器的靈敏度，使用環(huán)境的噪聲強(qiáng)度和可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的價(jià)格。對(duì)于低價(jià)格，使用環(huán)境較安靜的可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)，使用一個(gè)微型聲學(xué)共鳴腔和聲學(xué)傳感器即可。兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED (305)裝在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的正面。兩個(gè)LED結(jié)合智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏傳感器來(lái)檢測(cè)人體的血氧水平。同時(shí)，發(fā)出可見(jiàn)光的LED還可以用來(lái)顯示前端模塊(100)的狀態(tài)。
[0045]圖4顯示了另一種在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)上裝置聲學(xué)共鳴腔，聲學(xué)傳感器和LED的三維效果圖。在這種安裝方法中，一個(gè)聲學(xué)傳感器(401)裝置在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的正面用來(lái)檢測(cè)人體周?chē)沫h(huán)境噪聲。一個(gè)較大的聲學(xué)共鳴腔(410)安裝在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的背面用來(lái)增強(qiáng)人體內(nèi)部聲學(xué)信號(hào)的強(qiáng)度。聲學(xué)傳感器(415)安裝在聲學(xué)共鳴腔(410)上面。圖4中顯示有五個(gè)聲學(xué)傳感器(415)安裝在聲學(xué)共鳴腔(410)上面。兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED(405)裝在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的正面。兩個(gè)LED結(jié)合智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏傳感器來(lái)檢測(cè)人體的血氧水平。同時(shí)，發(fā)出可見(jiàn)光的LED還可以用來(lái)顯示前端模塊(100)的狀態(tài)。裝配多少個(gè)聲學(xué)傳感器取決于傳感器的靈敏度，使用環(huán)境的噪聲強(qiáng)度和可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)的價(jià)格。對(duì)于低價(jià)格，使用環(huán)境較安靜的可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)，使用一個(gè)聲學(xué)傳感器即可。
[0046]可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)可以長(zhǎng)時(shí)間穿戴在人體上。為了便于長(zhǎng)時(shí)間穿戴在人體上，要求可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)必須重量很輕，體積很小，厚度很薄。為了減輕其重量，減少其厚度，內(nèi)部采用柔性印刷電路板替代傳統(tǒng)的硬質(zhì)印刷電路板。為了便于穿戴，其大小控制在直徑小于30毫米，厚度小于8毫米。另一個(gè)要解決的問(wèn)題是如何長(zhǎng)時(shí)間穿戴在人體上而不產(chǎn)生人體皮膚的不適。解決方法之一是用類似邦迪或ScarAway的有一定粘度而又不會(huì)粘傷人體皮膚的貼片將其固定在人體皮膚上。對(duì)于成年女性，特殊設(shè)計(jì)的胸罩也可以用來(lái)幫助固定可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)。對(duì)于從事劇烈運(yùn)動(dòng)的用戶，特殊設(shè)計(jì)的有彈性的胸帶可以用來(lái)幫助固定。由于可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(100)很薄很輕，便于用戶攜帶。用戶可以將其放入錢(qián)包，手機(jī)或其他智能設(shè)備的保護(hù)套中。
[0047]圖5顯示了直接將可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(510)嵌入智能手機(jī)或其他智能設(shè)備的三維效果圖。500是智能手機(jī)或其他智能設(shè)備的數(shù)字相機(jī)鏡頭。505是智能手機(jī)或其他智能設(shè)備的閃光燈?？纱┐鳠o(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(510)可以安裝在智能手機(jī)或其他智能設(shè)備的背面下方。當(dāng)可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(510)嵌入在智能手機(jī)或其他智能設(shè)備中，可以利用智能手機(jī)或其他智能設(shè)備的電源為其充電。
[0048]圖6顯示了利用可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)和其上的兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED (615)結(jié)合智能設(shè)備(600)的數(shù)字相機(jī)或光敏器件(605)測(cè)量人體血氧水平和進(jìn)行設(shè)備校準(zhǔn)的示意圖。用戶將手指放在智能設(shè)備(600)的數(shù)字相機(jī)(605)和可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)及其上的兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED (615)中間。用戶利用智能設(shè)備通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)，如藍(lán)牙，Wifi，發(fā)送命令到可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)打開(kāi)一個(gè)LED，通過(guò)智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)拍攝一張圖像。然后再利用智能設(shè)備通過(guò)局域無(wú)線網(wǎng)，如藍(lán)牙，Wifi，發(fā)送另一命令到可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)打開(kāi)另一個(gè)LED，通過(guò)智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)再拍攝一張圖像。由于兩個(gè)LED的波長(zhǎng)不同，光線穿過(guò)人的手指的光強(qiáng)是不一樣的。通過(guò)兩個(gè)圖像的對(duì)比，結(jié)合出廠前對(duì)設(shè)備的校驗(yàn)值，可以測(cè)量出人體的血氧水平。為了獲得準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，出廠前需要對(duì)智能設(shè)備的數(shù)字相機(jī)及可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)上的兩個(gè)LED進(jìn)行校驗(yàn)?？梢杂枚喾N方法進(jìn)行校驗(yàn)，其中比較簡(jiǎn)單的一種方法是將一個(gè)厚度近似人的手指(625)的中性介質(zhì)，如透明的玻璃或塑料塊放在智能設(shè)備(600)和可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊(610)中間(630)，依次打開(kāi)兩個(gè)LED，并獲取兩幅圖像。將這兩幅圖像存入智能設(shè)備中作為校驗(yàn)基準(zhǔn)。
[0049]智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器可以用來(lái)設(shè)置好控制可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊。也可以用來(lái)實(shí)時(shí)瀏覽所采集的數(shù)據(jù)，或?yàn)g覽記錄在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊上的數(shù)據(jù)。同時(shí)可以將記錄在可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊上的數(shù)據(jù)移存到智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器，并將其通過(guò)移動(dòng)或有線因特網(wǎng)上傳到開(kāi)放式云端處理平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)，歸檔和分析。這一過(guò)程可以是用戶預(yù)置后，全自動(dòng)進(jìn)行，也可以是用戶瀏覽數(shù)據(jù)后手動(dòng)進(jìn)行。智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器可以用來(lái)接受開(kāi)放式云端處理平臺(tái)傳來(lái)的分析報(bào)告，健康提示。用戶可以利用這些設(shè)備登錄開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)瀏覽現(xiàn)在和過(guò)去所采集的數(shù)據(jù)，分析報(bào)告，也可以提出問(wèn)題，要求。
[0050]開(kāi)放式云端處理平臺(tái)允許用戶對(duì)自己的個(gè)人及數(shù)據(jù)隱私進(jìn)行管理。用戶可以通過(guò)智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器來(lái)管理自己的個(gè)人及數(shù)據(jù)隱私。列如決定那些醫(yī)生或醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以訪問(wèn)自己的何種數(shù)據(jù)，決定是否允許及允許那些醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)或數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘機(jī)構(gòu)訪問(wèn)自己的那些數(shù)據(jù)，決定這種訪問(wèn)是無(wú)償?shù)倪€是有償?shù)?。比如，用戶可以選擇允許某個(gè)研究機(jī)構(gòu)無(wú)償使用自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病特征提取算法的研究，但是用戶有權(quán)在一定的期限內(nèi)無(wú)償使用該機(jī)構(gòu)的研究成果。
[0051]圖7顯示了開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的一種體系結(jié)構(gòu)。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)與以太網(wǎng)(700)相連。由萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群(705)，數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)，后端處理器集群(715)構(gòu)成，這些集群通過(guò)高速數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(710)相連。智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器通過(guò)移動(dòng)或有線因特網(wǎng)(700)將可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的數(shù)據(jù)傳送到萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群(705 )，并將其存入數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720 )中。后端處理器集群(715 )從數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720 )中讀取數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分析及特征提取，并將結(jié)果存會(huì)到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720 )中。萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群會(huì)將分析，健康提示，疾病預(yù)警自動(dòng)傳送給用戶。用戶可以通過(guò)智能設(shè)備，計(jì)算機(jī)和專用的嵌入式本地服務(wù)器閱讀分析報(bào)告，瀏覽歷史數(shù)據(jù)，管理自己的歷史數(shù)據(jù)。用戶還可以訂制自己希望的分析及特征提取方法。萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群(705)負(fù)責(zé)隨時(shí)監(jiān)控活躍用戶數(shù)量并將他們合理地分配給數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)和后端處理器集群(715)中的各個(gè)服務(wù)器，從而使各個(gè)服務(wù)器的存儲(chǔ)，計(jì)算及網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷得到均衡。特別要指出的是開(kāi)放式云端處理平臺(tái)并不僅限于這種架構(gòu)，也可采用其他系統(tǒng)架構(gòu)。
[0052]圖8顯示了開(kāi)放式云端處理平臺(tái)所使用的數(shù)據(jù)分析及特征提取算法流程圖。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(800)收到可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的數(shù)據(jù)，將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。一般說(shuō)來(lái)，人體內(nèi)的聲音信號(hào)相對(duì)于外部環(huán)境噪聲是很弱的信號(hào)。環(huán)境噪聲可能是背景音樂(lè)，他人講話，車(chē)輛噪聲，設(shè)備噪聲等等。通過(guò)可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的數(shù)據(jù)很可能含有大量環(huán)境噪聲。另外，可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊由于放置位置不當(dāng)，或未與身體有效接觸，可能導(dǎo)致所信號(hào)非常微弱，甚至是無(wú)效信號(hào)。數(shù)據(jù)處理的下一步是確定所采集的數(shù)據(jù)中的無(wú)效數(shù)據(jù)，并將其剔除(805)。對(duì)于有效數(shù)據(jù)，通過(guò)噪聲濾波(810)消除人體和環(huán)境噪聲。然后進(jìn)行特征提取(815)。對(duì)于心跳的波形，確定每一次心跳的區(qū)間，計(jì)算心率，確定是否有心率不齊，停跳等異常情況。異常的心跳數(shù)據(jù)區(qū)間會(huì)被記錄下來(lái)。分析結(jié)果會(huì)被存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)集群中(720)。可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊上的移動(dòng)傳感器用來(lái)確定人體的姿態(tài)。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)根據(jù)移動(dòng)傳感器的數(shù)據(jù)確定用戶是否處于相對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)，還是在劇烈運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。針對(duì)不同的身體狀態(tài)所采用的分析方法是不同的。列如，在靜止?fàn)顟B(tài)，心率超過(guò)120次每分是不太正常的，但對(duì)于劇烈運(yùn)動(dòng)的人體，這種心率就是正常的。特征分析的結(jié)果將和用戶的以往特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)(820)，并確定現(xiàn)在的特征數(shù)據(jù)是朝著健康方向還是朝著疾病方向發(fā)展。這一分析結(jié)果也將存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。特征分析中的異常數(shù)據(jù)將用來(lái)和各種疾病的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以便確定是否與某些疾病的特征一致或近似(825 )。這一分析結(jié)果也將存入數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。計(jì)算用心臟模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)用戶的人體特征波形。所采集到的有效數(shù)據(jù)將與預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)(830)。如果二者不一致，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)調(diào)整計(jì)算用心臟模型的參數(shù)，重新預(yù)測(cè)及比對(duì)使二者匹配。參數(shù)的調(diào)整可以朝著健康方向也可能朝著疾病方向。后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)把匹配的結(jié)果及參數(shù)調(diào)整的方向自動(dòng)生成報(bào)告并存入數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。如果經(jīng)過(guò)多輪調(diào)整，始終無(wú)法達(dá)到匹配，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)把匹配失敗和失敗的原因存入數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。用戶可以選擇多家第三方提供的分析及特征提取算法(835)。后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)利用第三方提供的分析及特征提取算法來(lái)分析用戶的數(shù)據(jù)(840)并將結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。如果第三方提供的算法是有償服務(wù)，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)自動(dòng)向用戶收取使用費(fèi)用并支付給第三方，并將這一過(guò)程記錄到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720 )中。最后，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)匯總各個(gè)階段的分析及特征提取結(jié)果生成總結(jié)性報(bào)告(845)并通過(guò)萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群(705)通知用戶。通知用戶的方式由用戶來(lái)指定，可以通過(guò)電子郵件，短信，微信或其他方法。用戶也可以登錄開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)來(lái)查詢?yōu)g覽所采集的數(shù)據(jù)及分析報(bào)告。
[0053]圖9顯示來(lái)如何建立計(jì)算用心臟模型和如何利用這一模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶人體特征波形的流程?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究顯示人體的心臟非常類似一個(gè)靠彈性壓縮和舒張來(lái)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械泵。周期性地將血液壓人血管中。其有利證明就是臨床上有病人依靠人造心臟長(zhǎng)時(shí)間生存，也有病人移植他人甚至動(dòng)物心臟而長(zhǎng)時(shí)間生存的記錄。既然人的心臟類似一個(gè)機(jī)械泵，我們完全可以為每個(gè)用戶的心臟建立一個(gè)計(jì)算機(jī)模型來(lái)仿真心臟的機(jī)械運(yùn)動(dòng)。建立開(kāi)始(900)通過(guò)獲取心臟收縮和舒張及其中間過(guò)程的連續(xù)細(xì)致的心臟，血管及相關(guān)肌肉的核磁共振影像及CT影像(905)，我們可以獲得心臟，血管及其相關(guān)肌肉的精細(xì)結(jié)構(gòu)。通過(guò)對(duì)心臟收縮和舒張及其中間過(guò)程的連續(xù)影像的分析，我們可以確定心臟，血管及其相關(guān)肌肉的彈性系數(shù)及心臟收縮和舒張的強(qiáng)度系數(shù)等一系列模型參數(shù)。血樣采集和分析可以確定血液的粘稠度和可流動(dòng)性參數(shù)?；谏鲜龈鞣N參數(shù)我們可以為用戶建立起計(jì)算用心臟模型(910)。用戶可以定期重復(fù)上述過(guò)程來(lái)修正自己的計(jì)算用心臟模型。開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)利用用戶的可計(jì)算心臟模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶的心跳及其他人體特征波形，并和可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的(915)進(jìn)行比對(duì)，看兩者是否匹配(920)。如果他們不匹配，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)調(diào)整模型參數(shù)(925)，重新計(jì)算波形，再進(jìn)行匹配。反復(fù)這一過(guò)程，直到匹配為止。如果經(jīng)過(guò)多次調(diào)整，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)始終無(wú)法匹配用戶的數(shù)據(jù)，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)將這一結(jié)果記錄到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720)中。并通知用戶重新做醫(yī)學(xué)檢查(930)以便建立新的計(jì)算用心臟模型。對(duì)于匹配的情況，后端數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(715)會(huì)總結(jié)所做的調(diào)整，確定調(diào)整的方向是朝著健康方向，還是朝著某種疾病方向，并將這些情況記錄到數(shù)據(jù)庫(kù)集群(720 )中。然后通過(guò)萬(wàn)維網(wǎng)服務(wù)器集群(705)利用電子郵件，短信，微信或其他方法通知用戶(935)。用戶也可以登錄開(kāi)放式云端處理平臺(tái)的萬(wàn)維網(wǎng)頁(yè)(705)來(lái)查詢和瀏覽。
[0054]本專利的一個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新是開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)。它允許第三方利用云端處理中心(130)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)和特征提取。研究成果可以傳化成新的分析和特征提取方法并嵌入到云端處理中心(130)的分析平臺(tái)中為廣大用戶服務(wù)。此外，開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)允許用戶或用戶群向第三方提出針對(duì)某種疾病數(shù)據(jù)進(jìn)行研究及特征分析的請(qǐng)求，從而引導(dǎo)第三方的研究朝著用戶需要的方向發(fā)展。
[0055]圖10顯示了開(kāi)放式云端處理平臺(tái)支持第三方數(shù)據(jù)分析的流程圖。第三方算法驗(yàn)證開(kāi)始(1000)，第一步(1005)是向開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)提出申請(qǐng)和提供第三方自身的身份及資質(zhì)證明。身份及資質(zhì)證明可以是學(xué)歷證明，研究成果，論文，專利和獲獎(jiǎng)證明等。經(jīng)認(rèn)證委員會(huì)的認(rèn)證和推薦(1010)，第三方需要簽訂一組法律文件(1015)，如數(shù)據(jù)和服務(wù)保密協(xié)議，非競(jìng)爭(zhēng)協(xié)議，服務(wù)收費(fèi)協(xié)議等(1015)。之后，第三方會(huì)收到放式云端處理中心發(fā)送的測(cè)試數(shù)據(jù)(1020)。數(shù)據(jù)可能來(lái)自放式云端處理中心(130)匯總的典型數(shù)據(jù)，也可能來(lái)自某個(gè)用戶或用戶群提供的典型數(shù)據(jù)?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，第三方開(kāi)始研究分析及數(shù)據(jù)挖掘，所提供的數(shù)據(jù)也可以用來(lái)檢測(cè)第三方研究的分析算法(1025)。其后，第三方向放式云端處理中心(130)提交其算法和測(cè)試結(jié)果(1030)。由技術(shù)專家，服務(wù)商，用戶或用戶群組成的評(píng)估委員會(huì)對(duì)第三方的算法進(jìn)行測(cè)評(píng)(1040)。如果測(cè)評(píng)失敗，委員會(huì)會(huì)將結(jié)論及失敗原因通知第三方以便其改進(jìn)其算法(1060)。如果測(cè)試成功，開(kāi)放式云端處理平臺(tái)(130)會(huì)將其算法加入到可供用戶選擇的試驗(yàn)性數(shù)據(jù)分析及特征提取方法的菜單中試運(yùn)行(1045)，并將運(yùn)行情況隨時(shí)通知第三方以便其不斷改進(jìn)其算法(1050)。試運(yùn)行成功，第三方算法將被加入到可供用戶選擇的正式數(shù)據(jù)分析及特征提取方法的菜單中投入運(yùn)行(1055)。
[0056]以上是本發(fā)明的較佳實(shí)施例，凡依本發(fā)明技術(shù)方案所作的改變，所產(chǎn)生的功能作用未超出本發(fā)明技術(shù)方案的范圍時(shí)，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:包括 至少一可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊，用于采集人體心臟跳動(dòng)頻率及呼吸頻率； 至少一臺(tái)智能終端，用于與所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊進(jìn)行通訊，并控制所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊的數(shù)據(jù)采集及存儲(chǔ)； 至少一個(gè)開(kāi)放式云端處理平臺(tái)，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)分析及特征提取算法對(duì)所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并自動(dòng)生成包含分析結(jié)果報(bào)告，而后自動(dòng)通知用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊通過(guò)貼片粘在人體心臟位置的外側(cè)皮膚處，該模塊包括， 至少一主聲學(xué)傳感器，用于采集人體心臟跳動(dòng)及呼吸聲，所述主聲學(xué)傳感器安置在一聲學(xué)共鳴腔中； 一用于檢測(cè)環(huán)境聲學(xué)背景音的輔聲學(xué)傳感器； 一噪聲消除及增益控制電路，用于消除或減少所述主聲學(xué)傳感器采集聲音信號(hào)的環(huán)境噪聲并增強(qiáng)人體特征信號(hào)的強(qiáng)度； 一移動(dòng)傳感器，用 于檢測(cè)因人體的心跳和呼吸引起的人體胸部皮膚的起伏及移動(dòng)，該移動(dòng)傳感器還用于檢測(cè)人體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)； 兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈，通過(guò)結(jié)合所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件來(lái)測(cè)量人體血氧水平，具體為:通過(guò)所述智能設(shè)備上的數(shù)字相機(jī)或光敏器件，控制兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈的開(kāi)閉，并檢測(cè)穿過(guò)人體的LED燈光線強(qiáng)度；通過(guò)對(duì)兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈穿過(guò)人體的光線強(qiáng)度的對(duì)比和校正，可以確定血液中的血氧水平； 若干模數(shù)轉(zhuǎn)換器，用于將所述聲學(xué)傳感器及移動(dòng)傳感器輸出的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào); 一為整個(gè)系統(tǒng)供電的可充電電池； 一用于與所述智能終端連接的充電電路，以便于為所述可充電電池的充電； 一本地非易失性存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)結(jié)合時(shí)間戳的數(shù)字化后的人體特征數(shù)據(jù)； 一無(wú)線通訊模塊，用于與所述智能終端進(jìn)行通訊； 一微處理器，該微處理器與所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器、噪聲消除及增益控制電路、本地非易失性存儲(chǔ)模塊、無(wú)線通訊模塊和可充電電池連接；所述微處理器還通過(guò)一 LED驅(qū)動(dòng)模塊控制所述兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED燈。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述聲學(xué)共鳴腔為類聽(tīng)診器探頭的聲學(xué)共鳴腔；若使用多個(gè)聲學(xué)傳感器，為每個(gè)聲學(xué)傳感器各配置一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔，或?qū)⒍鄠€(gè)聲學(xué)傳感器安置在一個(gè)所述聲學(xué)共鳴腔內(nèi)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述噪聲消除及增益控制電路能夠根據(jù)不同用戶的皮膚狀況、身體姿態(tài)、身體移動(dòng)狀況及環(huán)境噪聲狀況進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)，從而達(dá)到消除或減少環(huán)境噪聲，增強(qiáng)所采集的人體特征信號(hào)強(qiáng)度的作用。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述移動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)能夠結(jié)合所述聲學(xué)傳感器所采集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法的計(jì)算來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)的噪聲免疫能力，同時(shí)提供人體姿態(tài)的各種信息；所述各種信息包括人體是否靜止、移動(dòng)、劇烈運(yùn)動(dòng)、是否有強(qiáng)大的背景噪音以及傳感器是否與人體有效接觸的信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊能夠直接嵌入到智能終端中，在使用時(shí)從智能終端中取出；或附帶在智能終端的保護(hù)套上。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述數(shù)據(jù)分析及特征提取算法，包括如下步驟， 步驟S71:接收所述可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊采集的數(shù)據(jù)，并剔除無(wú)效數(shù)據(jù)； 步驟S72:對(duì)于所述步驟S82接收數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，通過(guò)噪聲濾波消除人體和環(huán)境噪聲，然后進(jìn)行采集數(shù)據(jù)的特征提?。? 步驟S73:將所述特征提取的數(shù)據(jù)與用戶歷史數(shù)據(jù)及各種疾病特征進(jìn)行比對(duì)分析；并利用計(jì)算用心臟模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶人體特征的波形，與實(shí)際所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)特征模型參數(shù)的調(diào)整使計(jì)算后的特征波形與所采集的波形匹配；根據(jù)匹配結(jié)果，生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶之前，用戶可根據(jù)匹配結(jié)果，決定是否采用第三方疾病檢測(cè)算法，若是，則通過(guò)第三方疾病檢測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及特征提取，重新生成總結(jié)報(bào)告并通知用戶；若否，則直接將原總結(jié)報(bào)告告知用戶。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述計(jì)算用心臟模型的建立，具體過(guò)程如下， 步驟S91:通過(guò)獲取心臟收縮和舒張以及其中間過(guò)程的連續(xù)細(xì)致的心臟、血管及相關(guān)肌肉的核磁共振影像及CT影像，同時(shí)獲取心臟、血管及其相關(guān)肌肉的精細(xì)結(jié)構(gòu)； 步驟S92:通過(guò)對(duì)心臟收縮和舒張及其中間過(guò)程的連續(xù)影像的分析，確定心臟、血管及其相關(guān)肌肉的彈性系數(shù)及心臟收縮和舒張的強(qiáng)度系數(shù)的模型參數(shù)；并可通過(guò)血樣采集和分析確定血液的粘稠度和可流動(dòng)性參數(shù)； 步驟S93:基于所述步驟S91及步驟S92獲取的參數(shù)為用戶建立起計(jì)算用心臟模型；且用戶可定期重復(fù)上述過(guò)程來(lái)修正自己的計(jì)算用心臟模型； 步驟S94:利用用戶的計(jì)算用來(lái)預(yù)測(cè)用戶的心跳及相關(guān)人體特征波形，并與可穿戴無(wú)線人體特征數(shù)據(jù)采集及傳輸模塊所采集的波形進(jìn)行比對(duì)，若兩者不匹配，重新調(diào)整計(jì)算用的參數(shù)，并重新計(jì)算波形，再進(jìn)行匹配，直到兩者匹配一致為止；若經(jīng)過(guò)多次調(diào)整，兩者始終無(wú)法匹配，則通知用戶重新做醫(yī)學(xué)檢查以便建立新的計(jì)算用心臟模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種可穿戴人體特征信息采集及監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于:所述第三方疾病檢測(cè)算法的驗(yàn)證具體過(guò)程如下， 步驟SlOl:第三方向開(kāi)放式云端處理平臺(tái)提出申請(qǐng)，并由開(kāi)放式云端處理平臺(tái)對(duì)第三方進(jìn)行驗(yàn)證，若驗(yàn)證通過(guò)，則執(zhí)行步驟S102，若驗(yàn)證不通過(guò)，則重新提交申請(qǐng)； 步驟S102:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)發(fā)送的測(cè)試數(shù)據(jù)至第三方，基于上述數(shù)據(jù)，第三方采用其疾病檢測(cè)算法開(kāi)始數(shù)據(jù)分析及特征提取，并提交算法及測(cè)試結(jié)果；步驟S103:開(kāi)放式云端處理平臺(tái)判斷第三方提交的疾病檢測(cè)算法及測(cè)試結(jié)果是否通過(guò)審查及檢測(cè)，若是，執(zhí)行下一步驟；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102 ； 步驟S104:第三方疾病檢測(cè)算法投入試運(yùn)行，并判斷其是否通過(guò)審查和檢測(cè)；若是，則第三方疾病檢 測(cè)算法投入正式運(yùn)行；若否，通知第三方重新執(zhí)行步驟S102。
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK104077495SQ201410340111
【公開(kāi)日】2014年10月1日 申請(qǐng)日期:2014年7月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月17日
【發(fā)明者】杜曉松, 周宇欣 申請(qǐng)人:杜曉松