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无线传感器网络技术在医疗监护中的应用
董大鹏,唐晓英,刘伟峰,孟 旭
摘要:提出了一种基于ZigBee无线通信协议的无线传感器网络技术的医疗监护系统解决方案,同时以测量人体血氧饱和度为例,详细介绍了该方案。本方案将测量到的人体血氧饱和度数据通过无线传感器网络传输到基站,基站对这些生理参数进一步处理,并以此评价人体健康状况。
Abstract:
Key words :
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摘 要:提出了一种基于ZigBee无线通信协议的无线传感器网络技术的医疗监护系统解决方案,同时以测量人体血氧饱和度为例,详细介绍了该方案。本方案将测量到的人体血氧饱和度数据通过无线传感器网络传输到基站,基站对这些生理参数进一步处理,并以此评价人体健康状况。


关键词:血氧饱和度;WSNs;ZigBee

  医疗监护是对人体生理和病理状态进行检测和监视,它能够实时、连续、长时间地监测病人的重要生命特征参数,并将这些生理参数传送给医生,医生根据检测结果对病人进行相应的诊疗。它在危重病人的监护、伤病人员的抢救、慢性病患者和老年患者的监护以及运动员身体活动的检测等领域发挥着重要的作用。
  目前,医院监护系统大多使用固定的医疗监护设备,通过传感器采集人体生理参数,通过线缆将数据传输到监护中心。建立在线缆连接基础上的传统监护系统往往体积大、功耗大、不便于携带,限制了病人和医护人员的行动,增加了他们的负担和风险,已经越来越不能满足当今实时、连续、长时间地监测病人的重要生命特征参数的医疗监护需求。同时这种传统的医疗监护方法容易增加病人心理压力和紧张情绪,进而影响病人身体状况,使诊断数据与病人真实的生理状况产生一定差距,影响对病情的正确诊断。为了使经常需要测量生理参数的患者(如慢性病人或者老年患者等)能够在随意运动的状态下接受监护,无线医疗监护技术已越来越受关注。
  本文以测量人体血氧饱和度为例,提出了一种基于ZigBee无线通信协议的无线传感器网络技术的医疗监护系统解决方案。该方案可以测量血氧饱和度参数,并将测量数据通过无线传感器网络传输到监控中心,监控中心对这些生理参数进行处理,并以此评价人体健康状况。
  本设计的关注点是如何实现传感器数据的无线传输,因此传感器采用市场上现有的人体血氧饱和度传感器。该系统可以集成多种传感器,使之具备应用在不同应用领域的不同功能,因此,本系统的应用领域很广,移植性很强,医疗监护领域的大部分检测传感器(如体温、脉搏、血压等)都可以集成到本系统上。
1 无线传感器网络技术
  无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的概念起源于美国国防先进技术研究计划署中的一个研究项目,由于无线感测网络结合了感测、运算以及网络连接的能力,不同传感器在其感测范围之内监控与侦测周围环境与特定目标的状态,并透过无线网络将这些状态回传到主机,系统管理者在收到这些信息时,就能据此做出适当的处理。
  无线传感器网络要求节点具备无线通信能力,目前有多种主流无线通信协议(见表1),这些传输协议都有各自的优势和特点。但就总体比较而言,目前无线传感器网络技术主要使用ZigBee协议。

  ZigBee是一种新兴的近距离、低复杂度、低功耗、低成本的无线网络技术,主要用于近距离无线连接。它依据IEEE802.15.4标准,在数千个微小的传感器之间相互协调实现通信。这些传感器只需要很少的能量,以接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器,其通信效率很高。相对于现有的各种无线通信技术,ZigBee技术将是最低功耗和成本的技术。ZigBee的出发点就是实现一种易实现的低成本无线网络,同时它的低功耗性能可以使采用电池供电的产品维持6个月到数年的工作时间。其低数据速率和通信范围较小的特点,决定了ZigBee技术适合于承载数据流量较小的业务。通过ZigBee可以简单地实现各种器件的连网。作为一个全球标准,ZigBee为实现无所不在的网络创造了条件。
2 系统硬件设计
  系统硬件分为人体血氧饱和度无线传感器节点和网关节点。
2.1 无线传感器节点系统硬件总体设计
  系统由三大部分组成:血氧饱和度传感器、信号处理电路以及无线通信电路,如图1所示。


  血氧饱和度传感器采用透射式人体血氧传感器探头,输出4mA~20mA电流模拟信号。信号处理电路以TI公司的MSP43FG437为控制核心,无线通信电路以能够支持IEEE 802.15.4 ZigBee通信协议的Chipcon公司的CC2430-F128射频芯片为无线通信电路核心。值得注意的是为了实现真正意义上的“无线传感器”,系统硬件设计要求小型化、紧凑化,而且为了便于以后该系统在应用领域的可移植性,系统电源部分设计为两节干电池供电,这样既能够发挥ZigBee通信协议的优势,又能够很好地实现无线传感器的“无线”、“便携”特点。
2.2 信号处理电路硬件设计
  信号处理电路是本系统的核心部分,其作用是驱动人体血氧传感器工作,采集人体血氧饱和度传感器的模拟量信号,处理血氧饱和度信号,并将经过处理的信号通过片上串口通信方式传送给无线通信电路。
  信号处理电路以TI公司的MSP430FG437为控制核心。MSP430系列单片机是美国德州仪器公司生产的高集成度、高精度的单芯片系统(SoC),是目前工业界中性价比高、功耗低的Flash 16位RSIC微控制器,具有丰富的片内外设。MSP430单片机集中体现了现代单片机先进的低功耗设计理念,其时钟系统提供了丰富的软硬件组合形式。它包括一个片内DCO和两个晶体振荡器,可以产生三种系统适用的时钟信号,支持六种工作方式,有五种低功耗模式,可以通过软件对内部时钟系统的不同设置来控制芯片,使它处于不同工作方式,从而使整个系统达到最低功耗并发挥最优性能。值得一提的是MSP430单片机的超低功耗特点。MSP430系列单片机在1MHz的时钟条件下运行时,芯片的电流会在 200μA~400μA之间,时钟关断模式的最低功耗只有0.1?滋A。正因为如此,MSP430更适合应用于使用电池供电的仪器、仪表类产品中。
2.3 人体血氧饱和度传感器驱动电路设计
  根据人体血氧饱和度的测量方法定义,本设计采用的透射式人体血氧饱和度传感器(如图2所示)。由两个能够发射不同波长的发光二极管构成。两个发光二极管需要按照一定频率交替发光,本设计采用H桥电路解决两个发光二极管交替发光的问题。


2.4 无线通信电路设计
  本设计采用的CC2430芯片是Chipcon公司生产的首款符合ZigBee技术的2.4GHz射频系统单芯片,片上集成高性能8051内核、ADC、USART等。结合Chipcon公司全球先进的ZigBee协议栈、工具包和参考设计,展示了领先的ZigBee解决方案。它适用于各种ZigBee或类似ZigBee的无线网络节点,包括调谐器、路由器和终端设备。值得一提的是CC2430芯片的超低功耗特点,它工作时的电流损耗为27mA,在接收和发射模式下,电流损耗分别低于27mA或25mA。CC2430的休眠模式和转换到主动模式的超短时间特性,在休眠模式时仅0.9μA的流耗,外部中断或RTC能唤醒系统;在待机模式时少于0.6μA的流耗,外部的中断能唤醒系统,特别适合要求电池寿命非常长的应用。
2.5 网关节点系统硬件设计
  本系统中人体血氧饱和度传感器节点为数据发送端。为了实现数据两点间通信,除了要具备发送端,还要具备接收端。以CC2430射频芯片为核心设计接收端。CC2430芯片接收到数据后,将数据通过串口通信方式传送给PC机,由此网关节点实现数据的接收和显示,如图3所示。


3 系统软件设计
  本系统软件分为四部分:信号采集、信号处理、信号传输、信号接收。其中信号采集、信号处理代码是在发送端(即血氧饱和度传感器节点)中运行,如图4所示。信号接收代码在接收端(即网关节点)运行,如图5所示。


  信号采集程序主要完成两个功能:(1)驱动透射式人体血氧饱和度传感器工作,主要是驱动H桥电路按照一定频率切换电流传输方向;(2)通过MSP430单片机AD端口采集血氧饱和度数据。这部分代码程序在MSP430芯片中运行。
  信号处理程序的主要功能是滤波,这部分代码程序在MSP430芯片中运行。
  信号传输程序的主要功能是将由MSP430芯片处理好的数据通过ZigBee无线通信协议栈传输到另一个无线传感器节点,这部分代码在CC2430射频芯片内的8051内核中运行。
  信号接收程序的主要功能有两个:(1)接收其他传感器节点数据并通过串口将数据传送到PC机,这部分代码在CC2430射频芯片内的8051内核中运行;(2)PC机对数据进行处理,包括波形显示、数据保存,这部分代码在PC机中运行。
  当无限传感器节点和网关节点建立好之后,就要依靠ZigBee协议栈来实现点对点通信。本设计采用1.4.2版本的ZigBee协议栈API函数来实现。
  本设计对ZigBee无线通信协议在医疗监护领域中的应用进行了尝试性的实践,实现了一个人体血氧饱和传感器节点和一个网关节点之间的数据传输。现今无线传感器网络技术领域还有许多热点问题需要去研究,如安全传输问题、容错机制问题、自组织组网问题等。但是,无线传感器网络的灵活性、容错性、高感知能力、低费用以及快速布局等特点决定了它的应用领域必将极为广泛,也必然会对医疗监护事业产生巨大而深远的影响。

参考文献
[1] 邵鹏.无线传感器网络的研究与以数据为中心的应用系统的实现.复旦大学硕士学位论文,2003.
[2] 库勇.嵌入式处理技术在无线远程监控系统中的研究与应用.北京邮电大学硕士学位论文,2004.
[3] HEINZELMAN W,CHANDRAKASAN A,BALAKRISHNAN H.Energy efficient communication protocol for wireless microsensor networks.In:Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences.Maui:IEEE Computer Society,2000.
[4] 徐金星.无线传感器网络研究与设计.浙江大学硕士毕业论文,2005.
[5] 严壮志,张静,施俊,等.无线医疗监护技术综述.中国医疗器械杂志,2006,30(5).

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