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1、尊敬的各位老师，上午/下午好。我的毕业设计题目是“基于ARM处理器的疾病检测 仪平台设计”下面我将从背景介绍、系统功能、目标机设计、上位机设计、总结与展望五 个部分汇报我的毕业设计成果，恳请各位老师批评指正。帕金森病是最为常见的神经退行性疾病之一，主要症状表现为静止性震颤、强直、冻结 步态等。其中，冻结步态症状患者占晚期患者的50%。消除冻结步态症状已成为近年来帕 森金病治疗的主要研究方向。随着体域网技术的发展，越来越多的医疗领域研究采用这种技 术实现对病情的精确监控与定量分析评价，其中便包括帕金森病。作为无线传感网的一个分 支，体域网的体系结构可划分数据采集部分、网络通信部分和应用与服务部分
2、。我所设计的 疾病监测仪平台便是基于这样一种结构，它能够通过计算步态周期，步长等参数来检测患者 在行走过程中出现的冻结步态症状。该平台的系统功能主要包括数据接收功能、波形绘制功能、步态检测功能和病历查看功 能。数据接收功能可以收集各传感器采集到的信号，并对信号进行滤波处理；波形绘制功能 可以直观展示各节点信号的波形曲线，并支持放大和坐标查看操作；步态检测功能可以实时 计算出患者步态参数，并识别冻结步态症状；病历查看功能可以查看以往的检测记录，并以 波形的形式将步态参数的变化曲线展现出来。接下来将介绍平台的系统设计。系统设计可划分为目标机设计和上位机设计。目标机设 计主要包括传感器节点、基站和无
3、线网络通信设计三方面。传感器节点采用stm32处理器， nRF24L01无线收发器，L3G4200D陀螺仪作为主要器件，用于采集腿部运动的角速率，并 将数据无线发送给基站。基站用于接收数据并将数据经串口传送给上位机模块。为了保证多 节点的数据采集，目标机模块采用令牌环协议实现节点按顺序发送数据，其网络拓扑结构如 图所示。上位机程序采用C#语言编写，可根据功能划分为数据接收模块、波形绘制模块、步态 检测模块和病历查看模块。系统层次结构如图所示。数据接收模块为波形绘制和步态检测模 块提供处理后的可用数据；步态检测模块利用这些数据计算出步态参数，识别冻结步态，并 将步态参数提供给病历查看模块使用。上
4、位机算法主要包括：滤波算法，特征提取算法和步 态识别算法。下面将对这些算法进行介绍。从原始信号的频谱分析中可以看出，信号的主要幅值分布在220Hz之间，其他频段存 在的幅值可视为噪声，这些噪声会影响检测结果准确率。我采用FIR带通滤波器，通带截 止频率设置为1.525Hz,滤波器阶数为110阶，在保证信号的线性相位的前提下，有效滤 除了该频段以外的噪声，其幅频特性曲线如图所示。特征提取算法用于提取小腿波形的特征值。该图展示了正常步态下小腿的波形，波峰称 作Mid-swing，表示一个步态周期内腿部摆动速度最快的时刻。它之前的第一个波谷称为 Terminal-Contact，表示脚尖离地的时刻，
5、它之后的第一个波谷称为Initial-Contact，表示脚 跟落地的时刻。这些特征值为一组便可以表示单腿的一个步态周期。我所设计的特征提取算 法基于装配线的原理，开启两个线程作为生产线，分别用于提取波峰和波谷，一个线程作为 装配线，用于识别TC,IC，并与Mid-swing组装成步态特征值。三个线程同时运行，便实现 了实时的特征提取。图中为特征提取算法的验证结果。步态识别算法以特征提取为基础。从步态周期时间模型可以看出双腿特征值的时间排列 关系，由此可根据左右腿的步态特征值推算出步态周期、单脚站立时间等时间步态参数。空 间步态参数可根据步态周期双腿摆动模型求出，步长为dl+d2+d3，步速为
6、步长除以步态周 期，dl，d2, d3的计算公式在这里已经给出。公式中的角度可根据角速度积分获得。为了检测冻结步态，识别算法仿照看门狗原理，若计算出步态参数，就喂狗一次。当冻 结步态发生时，患者停止动作，程序无法提取特征值并计算步态参数，因而无法喂狗。若 2s内不喂狗，则表示冻结步态发生，进而触发冻结步态记录和反馈功能。至此，该平台的设计介绍完毕，总结如下：本次设计完成了无线令牌环协议、动态波形 绘制、较为准确的步态参数计算和实时的冻结步态诊断等功能的设计，较为完整地实现了体 域网架构和预期软硬件功能。该平台只是一个初步模型，在低能耗、网络安全性、多症状检 测、远程监控等方面还有待完善，此外可借助模式识设计识别算法，进而提高检测结果的准 确性和识别算法的鲁棒性。下面请看视频演示。毕业设计介绍完毕，谢谢大家！
