申请/专利权人：北京科技大学

申请日：2020-04-10

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN111513687B

主分类号：A61B5/02

分类号：A61B5/02;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2020.09.04#实质审查的生效;2020.08.11#公开

摘要：本发明提供一种人体低氧伤害监测预警手环及人体低氧伤害监测预警方法，该人体低氧伤害监测预警手环包括主机模块、腕带和传感器模块；其中，主机模块和传感器模块分别固定在腕带上，传感器模块与主机模块电连接；传感器模块用于采集佩戴者腕部桡动脉的脉搏信号，并将采集的脉搏信号传输给主机模块，主机模块用于根据传感器模块采集的脉搏信号，评估佩戴者的低氧伤害。本发明可实现在不影响人员正常工作的前提下，基于特殊作业环境内工作人员个体特征，进行实时监测、评估与预警，减少疲劳作业，保障作业安全。

主权项：1.一种人体低氧伤害监测预警手环，其特征在于，所述人体低氧伤害监测预警手环包括主机模块、腕带和传感器模块；其中，所述主机模块和所述传感器模块分别固定在所述腕带上，所述传感器模块与所述主机模块电连接；所述传感器模块用于采集佩戴者腕部内侧桡动脉的脉搏信号，并将采集到的所述脉搏信号传输给所述主机模块，所述主机模块用于根据所述传感器模块采集的所述脉搏信号，评估所述佩戴者的低氧伤害；所述主机模块包括壳体、显示屏、蓝牙模块、电池模块和控制器模块；其中，所述壳体包括屏幕外壳体和器件外壳体；所述电池模块、蓝牙模块、控制器模块和显示屏均设置在所述器件外壳体内，所述屏幕外壳体设置在所述显示屏外侧，并与所述器件外壳体扣合，用于保护所述显示屏免受外部物理伤害；所述电池模块包括可充电电池和充电接口，所述充电接口与所述可充电电池电连接，所述器件外壳体上对应所述充电接口的位置开设有插孔；所述显示屏、蓝牙模块、传感器模块和电池模块分别与所述控制器模块电连接；所述电池模块用于为所述控制器模块、传感器模块、蓝牙模块和显示屏供电；所述控制器模块用于根据所述传感器模块采集的所述脉搏信号，评估所述佩戴者的低氧伤害；所述显示屏用于显示所述佩戴者的低氧伤害评估结果，显示屏还用于显示经过处理的佩戴者腕部内侧桡动脉的脉搏信号，以便受测者获悉自身健康状况；显示屏还以电量格或颜色预警的方式直观地显示受测者自身健康状况；其中，红色表示健康状况很差，绿色表示健康状况良好；显示屏下方连接LED，如果测试结果的氧气浓度在18.5％-23％范围内，则在显示屏下方的LED正常显示；如果测试结果的氧气浓度在15.5％以下，则显示屏下方的LED闪烁，以示警示；所述蓝牙模块用于向预设的远程设备传输所述佩戴者的低氧伤害评估结果；所述显示屏与所述控制器模块集成为一体；控制模块采用STM32F103芯片，并且设计以下外围电路：稳压电路、复位电路、启动模式选择电路、晶振电路、LED指示电路、下载电路和电源电路；其中，稳压电路是指在输入电压、负载、环境温度或电路参数发生变化时仍能保持输出电压恒定的电路；复位电路采用上电复位法，上电时候振荡器开始工作并提供系统时钟，系统正常工作，保证每次接通电源后，系统重新开始工作；启动模式选择电路通过BOOT0BOOT1引脚选择三种不同启动模式；LED指示电路使得当电源接通第一LED灯亮起，表示电路正常工作，当传感器接通第二LED灯亮起，表示传感器开始采集PPG数据；所述腕带包括第一腕带、第二腕带和第三腕带；其中，所述第一腕带包括弹性部和固定部，所述弹性部和所述固定部均为半环形，所述弹性部的两端分别固定连接到所述固定部的两端，二者拼接成圆环形；所述器件外壳体固定设置在所述弹性部的外表面，所述固定部上与所述弹性部设置有所述器件外壳体的位置相对应的位置处设置有第一凹腔；所述第二腕带的形状与所述固定部的形状相同，所述第二腕带贴合设置在所述固定部的外表面，且所述第二腕带的内表面上与所述固定部设置有所述第一凹腔的位置相对应的位置处设置有第二凹腔，所述第一凹腔和所述第二凹腔共同形成容纳空间，所述传感器模块嵌设在所述容纳空间内；所述第三腕带为四分之一圆环形，所述第三腕带的一端与所述弹性部一起固定连接到所述固定部的一端，且还连接到所述第二腕带的一端；所述第三腕带的另一端与所述弹性部一起固定连接到所述器件外壳体；所述第一腕带、第二腕带和第三腕带上分别沿着各自的纵向设置有“S”形线槽；其中，所述传感器模块和所述主机模块之间的连线在所述“S”形线槽内走线；第一腕带的内侧表面上的“S”型线槽的深度是0.2mm，而第三腕带的内侧表面上的“S”型线槽的深度是0.8mm；所述主机模块评估所述佩戴者的低氧伤害的步骤，包括：利用除干扰波处理和平滑处理对所述传感器模块采集的佩戴者腕部的原始人体光电容积脉搏波信号进行处理；将处理后的人体光电容积脉搏波信号输入已经训练好的网络模型，与已经训练好的网络模型中的人体光电容积脉搏波信号进行匹配；网络模型训练步骤包括：采集部分佩戴人员的低氧和正常氧浓度和相应的人体光电容积脉搏波信号，将数据输入进入神经网络进行训练，当训练集、验证集、测试集的AUC均大于0.9且接近于1.0，认为该神经网络模型训练好，可用于对人体光电容积脉搏波信号进行分类匹配；在所述主机模块上输出匹配结果；若匹配结果在预设的正常范围内，则所述主机模块显示正常；若匹配结果在预设的低氧范围内，则所述主机模块发出警示；所述主机模块将匹配结果传输到远程设备，以进行数据存储或进一步处理；所述传感器模块为反射式光电传感器，并集成有低噪声电子电路和330倍的放大器；所述第一腕带上对应所述第一凹腔周缘的位置处设置有凸起结构，所述凸起结构的外部覆盖有玻璃；传感器模块的最佳测量位置通过以下步骤确定：第一，选取人体手腕桡骨茎突下端处的6个位置进行PPG信号最佳采集位置实验；第二，设计并进行相关实验通过手动识别的方法，完成原始PPG信号中不包含完整脉搏波信息的饱和波形以及不具有脉搏波波形特征的干扰波形；第三，通过Savitzky-Golay平滑滤波法进行信号的去噪处理，改善信号质量；第四，确定信号评估指标获得各个测量位置的信号评估结果，并且考虑设备定位需要和人体穿戴的舒适度要求，确定传感器模块的最佳测量位置；其中，所述信号评估指标包括基线漂移量、周期变异量和主频能量比三个评估指标；所述第一腕带、第二腕带和第三腕带之间通过粘合剂固定连接；其中，所述固定部由硬塑料制成，所述弹性部和所述第三腕带由弹性材料制成。

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