袁明　須文波

摘 要：目前，物聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展已經(jīng)沖擊了社會的方方面面，人們的生活方式也在隨之改變，很多傳統(tǒng)的方法和技術都需要引入物聯(lián)網(wǎng)等新科技來提升其存在的價值，從而實現(xiàn)行業(yè)的整體進步。研究就傳統(tǒng)血壓監(jiān)護系統(tǒng)的諸多弊端，提出利用基于KEIB-Stack協(xié)議棧的通信技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞，并提出一種基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法的血壓數(shù)據(jù)分析技術，解決了基于傳統(tǒng)血壓監(jiān)護設備的數(shù)據(jù)傳遞和處理的問題，大大提高了健康護理的實時性和準確性，可以實際應用于個人健康監(jiān)護、個人健康預警、醫(yī)院臨床診斷等領域。

關鍵詞：血壓監(jiān)護；健康護理；KEIB-Stack協(xié)議；QPSO算法

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2015）02-00-03

0 引 言

人體血壓是一個動態(tài)的生理指標，為了得到較為準確的血壓測量結果并及時進行健康預警，需要對血壓數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，尤其是對于血壓不夠穩(wěn)定的特殊人群。傳統(tǒng)的血壓監(jiān)護主要有兩種方式，一種是僅測定一次，即在一次測量結束后直接顯示出測量結果，此時得到較準確測量結果的概率很低；另一種方式是預先設定某個大于1的數(shù)值為本次測量的測量次數(shù)，并按設定的次數(shù)進行測量，所有測量都結束后再按預先設定的算法（如求平均值等簡單算法）計算出測量結果，由于這種測量方法的測量次數(shù)已預先設定，浪費了血壓較為穩(wěn)定的測量者的測量時間，同時血壓波動大的測量者又可能需要在預設值的基礎上再增加相應的測量次數(shù)，從而找到更準確的測量結果，而且血壓儀本身的數(shù)據(jù)處理能力受限，無法進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，在結果處理上也存在不完善之處。因此，為了得到更全面準確的血壓分析處理數(shù)據(jù)以提供臨床診斷，本研究在傳統(tǒng)的血壓監(jiān)護系統(tǒng)中引入物聯(lián)網(wǎng)技術，采用無線通信技術將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_進行大規(guī)模分析處理。

本研究的內(nèi)容主要涉及兩個方面，即血壓數(shù)據(jù)的傳輸和處理。在數(shù)據(jù)傳輸方面，采用了具有自主知識產(chǎn)權的KEIB-Stack協(xié)議棧為無線通信協(xié)議，實現(xiàn)血壓數(shù)據(jù)從血壓采集設備到系統(tǒng)后臺的實時傳輸；在數(shù)據(jù)處理方面，采用了具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO），對大量連續(xù)的血壓數(shù)據(jù)進行大規(guī)模分析，實時輸出處理結果，給予個人健康預警和醫(yī)生臨床診斷參考。

1 基于KEIB-Stack協(xié)議棧的數(shù)據(jù)通信

KEIB-Stack協(xié)議棧是無線通信領域的一種創(chuàng)新性開發(fā)，在KEIB-Stack系統(tǒng)中，總線接法是區(qū)域總線下接主干線，主干線下接總線，系統(tǒng)允許有15個區(qū)域，即有15條區(qū)域總線，每條區(qū)域總線或者主干線允許連接多達15條總線，而每條總線最多允許連接64臺設備，這主要取決于電源供應和設備功耗。每一條區(qū)域總線、主干線或總線，都需要一個變壓器來供電，每一條總線之間通過隔離器來區(qū)分。在整個系統(tǒng)中，所有的傳感器都通過數(shù)據(jù)線與制動器連接，而制動器則通過控制電源電路來控制電器。所有器件都通過同一條總線進行數(shù)據(jù)通信，傳感器發(fā)送命令數(shù)據(jù)，相應地址上的制動器就執(zhí)行相應的功能。此外，整個系統(tǒng)還可以通過預先設置控制參數(shù)來實現(xiàn)相應的系統(tǒng)功能，如組命令，邏輯順序，控制的調節(jié)任務等。同時所有的信號在總線上都是以串行異步傳輸（廣播）的形式進行傳播，也就是說在任何時候，所有的總線設備總是同時接收到總線上的信息，只要總線上不再傳輸信息時，總線設備即可獨立決定將報文發(fā)送到總線上。KEIB-Stack電纜由一對雙絞線組成，其中一條雙絞線用于數(shù)據(jù)傳輸（紅色為CE+ 黑色為CE-），另一條雙絞線給電子器件提供電源。KEIB-Stack協(xié)議棧有三種結構：線形、樹形和星形。

本研究涉及的基于KEIB-Stack協(xié)議棧的設備支持該傳輸介質使用無線電信號來傳輸數(shù)據(jù)和控制信號。信號傳輸頻寬為868 MHz（短波設備），最大發(fā)射能量為25 mW，比特率為16.384 KB/s。KEIB-Stack RF介質可以離開機架組件進行開發(fā)，它允許單向和雙向工作，特點是低耗能和小型及中型裝置僅需要在特殊情況時重傳，大大提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。

2 基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO）的數(shù)據(jù)處理模型

基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（Quantum Particle Swarm Optimization）是近年來Jun Sun等人把量子理論應用于PSO算法而提出的改進的粒子群優(yōu)化算法，較PSO算法更加簡單，易實現(xiàn)，且求解速度更優(yōu)。QPSO 算法不僅參數(shù)個數(shù)少，隨機性強，并且能覆蓋所有解空間，保證算法的全局收斂性。應用基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法進行數(shù)據(jù)分析的具體實現(xiàn)過程如下：

（1）研究分析對象，確定適應值函數(shù)，對分析對象進行插裝；

（2）設定粒子數(shù)M，維數(shù)Dimension，最大允許迭代次數(shù)MAXTIER，φ1，φ1和β，初始化種群中每個粒子的位置向量；

（3）設定循環(huán)處理最大迭代次數(shù)；

（4）使用量子粒子群中的每個粒子來執(zhí)行對象插裝后的程序，根據(jù)粒子運行結果評定粒子的適應度：

If （ F（xi） < F（pi） ） then pi = xi

pg = min（ pi ）

（5）for i=1 to種群規(guī)模M，計算mbest 的值；

（6）for d=1 to種群維數(shù)D，按照（4）計算P；

（7）u=rand（0，1），當u>0.5，xid= P-β *|mbest-X （t） |* ln（1/u），當u≤0.5，xid= P + β * |mbest-X （t）| * ln（1/u），直到搜索到最佳數(shù)據(jù)或t=MAXTIER。

其中pi為第i個粒子的最優(yōu)適應值，pg為量子粒子群的最優(yōu)適應值。x= （x1，x2，…，xn），xi是第i個粒子的位置向量，QPSO算法中唯一的參數(shù)β隨迭代次數(shù)線性遞減。

QPSO算法能提供大量數(shù)據(jù)的快速收斂，在得到數(shù)據(jù)最優(yōu)值的同時保證數(shù)據(jù)處理結果輸出的實時性。

3 一種物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的血壓監(jiān)護系統(tǒng)的具體實施

本研究設計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的血壓監(jiān)護系統(tǒng)，其工作原理為：利用傳統(tǒng)的血壓采集裝置（如水銀血壓計、電子血壓儀等）對人體血壓數(shù)據(jù)進行實時的連續(xù)采集，通過在采集裝置中植入ARM芯片使之具備獲取血壓值及無線通信的功能，并利用自主開發(fā)的KEIB-STACK協(xié)議將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至系統(tǒng)后臺，在服務器上采用QPSO（量子行為的粒子群優(yōu)化算法）進行數(shù)據(jù)監(jiān)控、分析和處理，及時給出分析結果及健康預警。系統(tǒng)模型如圖1所示（圖中的編號為模塊編號）。

圖1 一種物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的血壓監(jiān)護系統(tǒng)模型

圖1中，基于KEIB-Stack協(xié)議棧的血壓監(jiān)護系統(tǒng)由3個部分組成，分別為傳統(tǒng)血壓采集裝置1、ARM芯片2及后臺數(shù)據(jù)處理模塊3。其中ARM芯片2由中央處理器5、傳感器數(shù)據(jù)獲取接口4、ROM存儲器6及無線通信接口7組成。

傳統(tǒng)血壓采集裝置1的作用是采集人體血壓數(shù)據(jù)；ARM芯片2的作用是獲取血壓數(shù)據(jù)信息并進行簡單處理后傳輸給后臺數(shù)據(jù)處理模塊3；其中中央處理器5負責向傳統(tǒng)血壓采集裝置1發(fā)送血壓采集指令，判斷丟棄采集的數(shù)據(jù)信息中的異常數(shù)據(jù)，并控制數(shù)據(jù)向后臺數(shù)據(jù)處理模塊3的傳輸；傳感器數(shù)據(jù)獲取接口4負責從傳統(tǒng)血壓采集裝置1中實時獲取血壓數(shù)據(jù)并傳送給中央處理器5；ROM存儲器6負責暫時存儲從傳感器數(shù)據(jù)獲取接口4獲取到的數(shù)據(jù)；無線通信接口7負責將經(jīng)中央處理器5處理后的數(shù)據(jù)使用Keib-Stack協(xié)議傳輸至后臺數(shù)據(jù)處理模塊3；后臺數(shù)據(jù)處理模塊3的作用是使用QPSO算法分析傳輸來的數(shù)據(jù)信息，并給出處理結果或健康預警信息。系統(tǒng)具體實施過程如下：

（1）在傳統(tǒng)的血壓采集裝置（如電子血壓儀等）中植入ARM芯片，該芯片具有中央處理器模塊，用于發(fā)送信號給傳統(tǒng)血壓采集裝置，控制其采集數(shù)據(jù)，并判斷獲取的數(shù)據(jù)是否為異常數(shù)據(jù)（如與相鄰次測量的值相差超過10的數(shù)據(jù)采取丟棄策略）；具有傳感器模塊，用于獲取傳統(tǒng)血壓采集裝置采集的數(shù)據(jù)；具有ROM，用于暫時存儲采集的數(shù)據(jù)，用于中央處理器的簡單分析；具有無線通信模塊，提供基于Keib-Stack協(xié)議棧的無線通信接口，用于將數(shù)據(jù)傳輸至后臺處理設備。

（2）測量開始后，傳統(tǒng)血壓采集裝置根據(jù)ARM芯片的指令采集人體血壓，并把采集的數(shù)據(jù)通過傳感器接口傳遞給ARM芯片，ARM芯片對獲取的數(shù)據(jù)暫存在ROM模塊中。

（3）ARM芯片把多次測量后的數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)進行丟棄，其余數(shù)據(jù)通過無線通信模塊使用Keib-Stack協(xié)議傳輸給后臺處理設備。

（4）后臺處理設備對收到的數(shù)據(jù)采用QPSO算法進行數(shù)據(jù)分析和處理，得到一組當前狀態(tài)下的連續(xù)的最佳血壓值參數(shù)，與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的值進行比較分析，給出臨床診斷的參考意見（如健康狀態(tài)、冠心病傾向等）。

4 實驗過程與結果討論

為了證明本系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和數(shù)據(jù)處理的準確性方面的優(yōu)勢，本研究選取了目前市面上認為比較成熟兩款血壓監(jiān)護設備進行了對比實驗，實驗隨機選取了30名人員做為被測對象。

（1）被測對象基本情況

被測的30名人員按性別、年齡和血壓情況分成3組（命名為組1、組2和組3），分別佩戴三種血壓監(jiān)護設備（對應命名為設備1、設備2和設備3），每組的10名人員基本情況大體相同：男女性別比為1：1；年齡分布為18-20歲2名，20-30歲4名，31-40歲2名，60歲以上2名；平時血壓情況為6名正常，2名高血壓，2名低血壓；

（2）參與測試的血壓監(jiān)護設備基本情況

參與測試的設備1為國內(nèi)某知名品牌的血壓測試儀，腕表形式，需手動操作進行血壓測量，測量數(shù)據(jù)存儲在血壓儀內(nèi)；設備2為血壓監(jiān)護儀，腕表形式，可以間隔固定時間自動測量血壓，并通過移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡將測試數(shù)據(jù)發(fā)送到指定服務器；設備3為本研究設計的血壓監(jiān)護系統(tǒng)，也為腕表形式，可以自動測量連續(xù)血壓，在被測者血壓不穩(wěn)定的情況下系統(tǒng)會自動縮短測量間隔時間，每次測量的數(shù)據(jù)通過KEIB-Stack協(xié)議傳輸?shù)椒掌鬟M行處理。

（3）實驗過程

早上8時左右，被測人員佩戴好血壓測試腕表并測試到第1次血壓數(shù)據(jù)時實驗開始，共持續(xù)16小時。在此期間，被測人員分別進行了吃飯、慢走、快走、慢跑、快跑、看書、看體育比賽、交談、睡覺等活動。使用系統(tǒng)1的組1被測人員在從事每項活動時手動進行血壓測量，組2和組3被測人員無需對血壓儀進行任何操作。實驗結束后，組1的測試數(shù)據(jù)通過血壓儀逐條讀取，組2和組3的數(shù)據(jù)通過后臺服務器直接讀取。

（4）實驗結果分析

設備1由于不具備網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ?，其無論在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性還是數(shù)據(jù)處理的準確性方面都沒有任何優(yōu)勢，限于篇幅，本文不再討論其數(shù)據(jù)結果（引入設備1的主要目的是對數(shù)據(jù)的準確性進行比較），下面將重點對比分析設備2和設備3在實驗過程中的各項指標，如表1所示（本表中的數(shù)據(jù)為1組10人的平均值）。

從表1可以看出，本研究設計的設備3能根據(jù)使用人員的具體情況動態(tài)調整血壓測試頻率，并在KEIB-Stack信號覆蓋區(qū)域內(nèi)以幾乎可以忽略的延時將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌?，其無論在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性方面，還是在數(shù)據(jù)采集、處理的準確性方面，相比目前市面上流行的設備2都有較大優(yōu)勢。另外，盡管設備3的測量次數(shù)更多、算法也更復雜，但其ARM芯片在耗電量上的表現(xiàn)卻毫不遜色，這主要得益于KEIB-Stack協(xié)議的低耗能性，另一項耗電性實驗表明，同樣容量的電池在設備2和設備3上的使用時間幾乎沒有區(qū)別。

從實驗數(shù)據(jù)及現(xiàn)實情況來看，目前本研究設計的系統(tǒng)的最大缺點在于KEIB-Stack信號覆蓋范圍較小，在無KEIB-Stack信號覆蓋的區(qū)域仍只能通過移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡等其它方式進行數(shù)據(jù)傳輸，對于實時性方面的影響較大。當然，隨著KEIB-Stack協(xié)議的普及，這個問題就迎刃而解了。

5 結 語

綜上所述，本研究設計了一種人體血壓監(jiān)護的軟硬件系統(tǒng)，主要涉及物聯(lián)網(wǎng)及計算機應用領域，所述系統(tǒng)在測量連續(xù)穩(wěn)定血壓的基礎上，提出了一種基于KEIB-STACK協(xié)議棧的數(shù)據(jù)傳輸方法和一種使用量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO）的數(shù)據(jù)處理方法，體現(xiàn)了血壓監(jiān)護的實時性，并能對連續(xù)多個血壓值進行詳細分析，對于與人體血壓值相關的疾病的提前預判有一定參考價值。當然，由于本系統(tǒng)尚未得到廣泛推廣應用，數(shù)據(jù)傳輸使用的KEIB-Stack信號的覆蓋范圍十分有限，且后臺數(shù)據(jù)庫可用的數(shù)據(jù)量不大，因此還需要在推廣過程中結合臨床診斷的數(shù)據(jù)不斷建設和完善。今后，本研究將在此基礎上展開進一步實驗，針對人體血氧、血糖、心率等健康指標設計一系列模塊，并最終整合為基于物聯(lián)網(wǎng)的健康監(jiān)護系統(tǒng)。

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