基于Android手机的泛在人体健康监护系统数据挖掘程序的研究与设计

摘要

随着医疗事业信息化进程的迅速推进,相关医疗设备虽然实现了基于有线网络的网络化,但是成本高、维护难是一大弊端。为此,具有灵活性和移动性的无线网络方案应运而生。本文则是在无线体域网(WBAN,WirelessBodyAreaNetwork)系统上设计满足要求、人性化的Android应用程序,实现各项生命体征信息的传输、显示,数据挖掘及诊断决策等功能。它充分利用手机等终端设备的移动便携性,可以随时随地的实现有效的个人健康信息监护。然而,WBAN系统中智能终端的资源(包括存储能力、计算能力、无线通信能力和能量等)往往都是受限制的,因此要构造简单易用和低成本的应用系统,就必须考虑内嵌入式轻量级的数据挖掘算法的设计和实现,不仅能让用户对自身健康状况有即时了解,同时避免额外的健康监护设备的开发,既节约了成本,又满足了人们的健康需求,发展前景广阔。
　　传统的数据挖掘算法主要在普通的PC机上使用,算法复杂,所需的运算量较大,通常是在分布式的计算环境下进行,本文将数据挖掘应用到移动终端的环境中,是对数据挖掘研究理论上和现实应用上的创新。为了实现在资源受限设备上对健康状况做出初步诊断,尤其是动态心电图(ECG)信号实时分析的要求,本文给出利用动态ECG信号的二阶差分极小值和一阶差分过零点来实现QRS波精确定位的实时检测算法。通过在Android智能手机上的开发,经过实际的测试验证,QRS波检测的准确率可达95.5％以上,智能诊断的结果也与标准心电仪保持一致,表明该算法切实有效;在此基础上将不包含QRS波信息的无效波段剔除,可以在保证服务器端数据真实有效的情况下,最大限度节省了资源占用,实现了一定意义上的高效传输,为个人健康监护服务的实际发展提供了参考。

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1 绪论

1.1基于WBAN的人体健康监护系统的研究背景

1.2研究目的及意义

1.3国内外研究现状

2 WBAN系统Android客户端的设计

2.1为何选择Android平台

2.2客户端应用程序总体的设计

2.3蓝牙模块

2.4传输模块

2.5数据库模块

2.6主界面及各生命体征信息的子界面

2.7本章小结

3 数据挖掘的相关理论

3.1什么是数据挖掘

3.2数据挖掘的任务

3.3数据挖掘的过程

3.4医学数据挖掘的特殊性

3.6本章小结

4 WBAN系统中各项生命体征的数据挖掘算法设计与实现

4.2血压的挖掘

4.3血氧的挖掘

4.4心电的挖掘

4.6 ECG信号实时诊断算法的测试及分析

4.7本章小结

5 总结与展望

5.1总结

5.2展望

致谢

参考文献