呼吸、體溫、脈搏、血壓信息是生命的基本特征，經(jīng)常被作為人體健康狀態(tài)的基本判斷條件。這些基本生命特征的變化往往是身體病變的前兆，能夠?qū)崟r地獲取這些基本的生命特征信息對老年人和慢性病患者的監(jiān)護尤為重要[1-2]。無線體域網(wǎng) WBAN(Wireless Body Area Network)將醫(yī)學傳感器技術和無線傳感器網(wǎng)絡技術相結(jié)合，應用在實時人體特征信息監(jiān)測中，可以極大提高醫(yī)療監(jiān)護水平[3-4]。體域網(wǎng)的應用可以改變傳統(tǒng)患者被動監(jiān)測的方式，主動實時獲取患者的基本生命特征信息，為醫(yī)生和患者實時了解身體狀態(tài)提供了便利。結(jié)合數(shù)據(jù)預測、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、專家系統(tǒng)等技術還可以主動發(fā)現(xiàn)一些潛在的健康問題。
    隨著體域網(wǎng)相關理論的研究逐漸深入，許多國內(nèi)外的組織開始著手基于體域網(wǎng)的健康監(jiān)護系統(tǒng)的設計與研發(fā)。例如，麻省理工大學的SMART項目組研制了用于監(jiān)測急診室等候區(qū)患者生命特征信息的信息采集、報警聯(lián)動系統(tǒng)[5]；范德堡大學的CareNet小組研制了遠程健康監(jiān)護系統(tǒng)，可以利用移動網(wǎng)絡將實時采集的ECG信息轉(zhuǎn)發(fā)到服務中心[6]；喬治亞理工學院的Daniela Staiculescu設計了可以采集心電信號的可移動傳感器系統(tǒng)等[7]。國內(nèi)的許多高校也開始進行體域網(wǎng)相關系統(tǒng)的研發(fā)，一些大型的醫(yī)院和研究中心也加入到了研發(fā)的隊伍中。
    本文結(jié)合生命特征傳感器技術、無線傳感器網(wǎng)絡技術、物聯(lián)網(wǎng)技術，設計了能夠?qū)崟r獲取人體生命基本特征信息呼吸、脈搏、體溫、血壓信息的實時遠程監(jiān)護系統(tǒng)。首先完成監(jiān)護系統(tǒng)總體設計，然后給出了體域網(wǎng)中信息采集節(jié)點的軟、硬件設計，最后給出了系統(tǒng)的測試效果和性能分析。
1 系統(tǒng)總體設計
    系統(tǒng)主要由感知節(jié)點、中繼節(jié)點、網(wǎng)關節(jié)點、數(shù)據(jù)處理服務平臺、監(jiān)控軟件和手持終端等幾個部分構(gòu)成，系統(tǒng)整體框架如圖1所示。感知節(jié)點、中繼節(jié)點、網(wǎng)關節(jié)點構(gòu)成了WBAN，ZigBee技術是無線傳感器網(wǎng)絡中常用的技術標準，結(jié)合現(xiàn)有的網(wǎng)絡設施，選用ZigBee網(wǎng)絡作為WBAN的無線網(wǎng)絡，通過網(wǎng)關節(jié)點接入到現(xiàn)有以太網(wǎng)。感知節(jié)點實時采集人體的特征信息，并將這些特征信息通過無線方式直接或通過中繼節(jié)點發(fā)送給智能網(wǎng)關節(jié)點。智能網(wǎng)關節(jié)點對收到的數(shù)據(jù)進行一些可配置的預處理工作，然后將預處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理服務平臺。由數(shù)據(jù)服務平臺對這些人體特征相關數(shù)據(jù)做進一步處理，進行有效數(shù)據(jù)的抽取、融合、分析和預測并向不同的監(jiān)控端推送相關的數(shù)據(jù)。各監(jiān)控端也可以主動向數(shù)據(jù)處理服務平臺申請獲取相關信息，從而可以實時了解被監(jiān)護人的身體健康狀態(tài)。

2 感知節(jié)點硬件設計
    人體特征信息感知節(jié)點由心率、體溫、血壓等人體特征傳感器前端以及傳感器驅(qū)動模塊、主處理模塊等幾個部分組成，節(jié)點的硬件框架如圖2所示。節(jié)點主處理模塊中選用TI公司的集成了2.4 GHz IEEE802.15.4/ZigBee RF收發(fā)機和增強型51MCU的CC2530作為主處理器[8]。傳感器前端采集的信號經(jīng)過驅(qū)動模塊處理后，轉(zhuǎn)換成CC2530可以采集的模擬或數(shù)字信號。CC2530完成數(shù)據(jù)的采集并利用自身的ZigBee RF收發(fā)機將數(shù)據(jù)發(fā)送出去，也可以響應按鍵事件，進行人體特征數(shù)據(jù)的本地顯示。為了降低功耗，CC2530控制系統(tǒng)大部分時間工作在休眠狀態(tài)下，定時開啟各驅(qū)動模塊完成人體特征信息的采集和發(fā)送工作后，再次進入休眠。

2.1 心電信號采集模塊設計
    伴隨著血液循環(huán)，由于心臟肌肉有一個去極化和復極化的過程，心臟會有一系列的電活動，心電圖就是這些電活動的直觀表示。心電圖反應了每一個心跳周期各個階段心臟的電活動情況，一個心跳周期主要包括心房收縮期、心室收縮期和舒張期。
    心電信號序列的峰峰值只有幾百微伏，這種信號的幅值低而且受到各種噪聲信號的干擾[9]。為了獲取CC2530可以采集的ECG電壓序列，需要由放大電路和濾波電路構(gòu)成驅(qū)動電路完成原始信號的放大和濾波。ECG采集驅(qū)動電路結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示，采集人體心電信號的外部電極輸出的電信號連接到儀表放大器完成心電信號的前端放大工作。接著利用0.5 Hz～150 Hz的帶通濾波器過濾由呼吸和肌肉收縮產(chǎn)生的低頻噪聲信號以及高頻線路信號引起的高頻噪聲信號[10]。然后信號進入第二級放大電路，放大后的信號經(jīng)低通濾波器進入50 Hz的陷波濾波器，以濾除50 Hz交流電源的干擾噪聲。為了獲取更高的電壓放大倍數(shù)，信號進入后端放大電路，最終經(jīng)濾波和放大后的電壓信號輸出到CC2530，CC2530利用自身的12 bit A/D轉(zhuǎn)換器對電壓信號進行采樣，并對心電信號序列進行描述。

2.2 血壓信號采集模塊設計
    本文采用震蕩法來測量人體血壓信號，這種測量方法利用了血壓測量過程中壓力信號的搏動性。對袖帶氣囊充氣，使其達到預先設定的壓力值，然后打開放氣閥門開始放氣，袖帶對胳膊的壓力開始減小，在袖帶壓力值大于收縮壓時就開始出現(xiàn)壓力信號的搏動現(xiàn)象，搏動脈沖的峰峰值(PULSE)體現(xiàn)了搏動的強烈程度，PUSLE的變化是一個先增大后減小的過程。實驗表明，當PUSLE達到最大時，采集到的壓力值為血壓的平均值MAP[11-12]?？梢愿鶕?jù)PULSE的變化來獲取收縮壓和舒張壓的值，壓力減小的過程中，在出現(xiàn)MAP之前且PULSE增加到MAP的PULSE值的70%時，采集到的壓力值為收縮壓SBP；在出現(xiàn)MAP之后，當PULSE減小到PULSE值的50%時，采集到的壓力值為舒張壓DBP。
    血壓采集模塊的硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。CC2530通過GPIO口來控制氣泵和氣閥完成對袖帶氣囊的充氣和放氣，壓力傳感器采集氣囊的壓力信號。壓力傳感器采集的壓力信號首先經(jīng)過低通濾波器過濾掉高頻噪聲，然后經(jīng)過放大器的放大，放大后的信號可供CC2530內(nèi)置A/D模塊采樣[13]。為了獲得壓力信號搏動情況，接著信號要通過高通濾波器濾除掉直流分量，由于壓力信息的搏動幅度比較小，再經(jīng)過放大器對搏動信號進行放大，使其成為可供CC2530內(nèi)置A/D模塊采樣的信號。通過對搏動信號的存儲和分析，可以獲取SBP、MAP、DBP的時間點，從存儲的壓力值中得到對應的SBP、MAP、DBP值。
2.3 體溫采集模塊設計
    本文選用LM92作為節(jié)點的溫度傳感器，LM92是美國TI公司的一款高精度數(shù)字溫度傳感器，其工作電壓為2.7 V～5.5 V，測量溫度范圍為-55 ℃～+150 ℃，內(nèi)含有I2C控制器和A/D轉(zhuǎn)換器，測量精度可達±0.33 ℃，刷新時間為500 ms，能夠滿足系統(tǒng)需求。
3 感知節(jié)點軟件設計
    選用ZigBee技術作為感知層網(wǎng)絡的組網(wǎng)方式，Zstack是TI公司為支持不斷升級和完善的802.15.4協(xié)議產(chǎn)品和平臺而設計的ZigBee兼容協(xié)議棧[14]。感知節(jié)點在Zstack2007-Pro的基礎上設計應用程序，以完成人體特征信息采集和傳輸功能。感知節(jié)點的工作流程如圖5所示。首先執(zhí)行硬件初始化，實現(xiàn)A/D、定時器等模塊的初始化；然后進行協(xié)議棧初始化；執(zhí)行協(xié)議棧的入口函數(shù)以及硬件配置函數(shù)；根據(jù)配置文件選擇要加入的網(wǎng)絡；執(zhí)行人體特征信息采集程序。為了降低節(jié)點的能耗，采集節(jié)點周期性地采集人體特征數(shù)據(jù)，然后進入休眠狀態(tài)，也可以通過定時、按鍵等事件喚醒系統(tǒng)完成信息采集任務。

4 系統(tǒng)測試結(jié)果
    在120 m2的家庭環(huán)境中對系統(tǒng)進行測試，整個測試環(huán)境中部署1個網(wǎng)關節(jié)點、2個中繼節(jié)點、1套人體特征感知節(jié)點。首先對無線網(wǎng)絡進行測試，感知節(jié)點向網(wǎng)關節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)關節(jié)點成功接收到的數(shù)據(jù)包的數(shù)量分析網(wǎng)絡狀態(tài)。在沒有中繼節(jié)點的條件下，穿透一堵墻傳輸數(shù)據(jù)的丟包率為3%，穿透兩堵墻的丟包率為11%，因此合理地布置中繼節(jié)點可以提高數(shù)據(jù)包接收成功率，提高網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。測試人員攜帶感知節(jié)點在室內(nèi)活動，節(jié)點定時采集人體特征數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)給網(wǎng)關節(jié)點，網(wǎng)關節(jié)點將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務器，服務器向監(jiān)控終端推送信息，監(jiān)控終端實時顯示系統(tǒng)采集到的人體生命特征信息。
    基于體域網(wǎng)的遠程健康監(jiān)護系統(tǒng)結(jié)合生命體征傳感技術、ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡以及現(xiàn)有基礎網(wǎng)絡，實現(xiàn)了對人體生命特征信息實時采集、轉(zhuǎn)發(fā)和遠程顯示的功能。下一步工作是研究如何減小感知節(jié)點的體積，降低節(jié)點功耗，提高系統(tǒng)的易用性，同時將結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術，研究如何根據(jù)采集到的海量人體生命特征數(shù)據(jù)對被監(jiān)測人的身體健康狀態(tài)進行分析和預測。
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