智能医疗系统课件.pptx

1、基于物联网技术的成员：王培成 1202304020 刘宇晨 1202304013智能医疗系统u前言u系统简介u系统构成u拓扑结构设计u智能医疗系统面临的挑战u智能医疗系统展望智能医疗系统无线传感器网络(WSN) 无线传感器网络(WSN) 是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。 无线传感器网络(WSN)是一项综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等多种领域技术的新兴技术，该技术具有广泛的应用场景。 返回无线传感网与医疗

2、随着科学技术的发展，无线传感器网络相关技术逐渐进入医疗领域，它作为传感器技术、电子技术、网络技术以及无线通信技术相结合的新兴产物，能够实现对病人多种生理参数的远程、实时检测，帮助医院医护人员及时高效地对病人进行远程监护与诊断。 我们主要研究无线传感器网络医疗监护系统的体系结构以及监护节点设计方面。返回智能医疗的概念u智能医疗结合无线网技术、射频识别技术（Radio Frequency Identification）即RFID技术、物联网技术、移动计算技术、数据融合技术等，实现监护等许多方面工作的无线化、智能化，全面改变和解决现代化数字医疗模式、智能医疗及健康管理、医院信息系统等的问题和困难.u

3、智能医疗通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。返回智能医疗的发展现状u当前无线医疗主要采用的是无线局域网的技术，即通过无线局域网+RFID的模式实现各种医疗应用，终端方面则是采用了具备医疗定制服务功能的PDA等。u同时当前智能医疗并没有实现真正的智能化，只是通过设备提高了就诊的便利性，智能医疗还待进一步的研究和提高。返回智能医院系统 智能医院系统是一个基于无线传感网技术、通过各样的传感器和路由器实现的智能化管理系统。包括以下部分：智能病房智能手术室智能导航对有特殊需要的患者建立远程监测关系，及时了解患者病情，

4、并随时提供医疗帮助指示返回智能医院系统返回 u在病房部署完全覆盖的传感器网络，用来监测呼吸、血压、心率等重要生理指标，在实时监测的同时还保证了患者适当的活动空间，了医院的人力资源成本；u医院根据患者病情需要配置相应的智能诊疗设备，实时监测重症患者心率、血压、脉搏等情况；u病房内使用智能药瓶，智能提醒输液患者输液进程和提醒患者用药同时提供用药常识。智能病房返回智能病房返回智能病房返回智能诊疗设备 智能诊疗设备其实还在为了实时监测患者健康状况，只是可穿戴设备更方便、更有效地实现了监测的实时性。 在智能诊疗设备的设计上，是将传感器设计在可穿戴设备中，通过传感器发送患者的体征至医院。具体信息传递见智能

5、导航实现部分。返回智能诊疗设备返回智能手术室 智能手术室结合了机器人系统、人类工程学设计以及先进的通讯技术。 机器人系统可根据医生的声音进行相应的操作并只执行其指令，机器人内窥定位系统可以提供非常清晰和全面的手术视野,使医生可以精确进行手术。手术室还配备有4台电视监控器,可以随时与外界保持直接的交流。外科医生可以在荧光屏上看到病理切片的结果,病理学家也可以在手术室外逼真的观察到病人的器官组织情况。这种手术室系统最终将可使远距离或超国界操作手术成为现实。 返回智能手术室返回智能导航 智能导航建立在动态监测的基础上，包括终端、基站、触发器、服务器和多媒体设备。 终端实时上传并接收定位对象数据，基站

6、接收终端上传的定位对象数据并传送，触发器将采集到的对象数据进行发送，服务器接收、存储和处理定位对象数据及触发器采集的对象数据以实现定位，多媒体设备则用来将导航信息反馈到定位对象。返回智能导航返回区域卫生系统u区域卫生系统是一个收集、处理、传输人员活动密集的区域的重要信息的卫生平台，主要由布置在公共区域的传感器节点和每个区域的分站点组成。传感器节点负责信息的采集，分站点负责信息的初步处理、发送、预警等功能。u主要应对一些人员密集的公共场所的突发状况的发生。返回区域卫生系统返回家庭健康系统智能远程健康监测系统；智能提示指导系统；智能呼救定位系统。返回智能远程监测系统u 主要是通过在患者家中部署传感

7、器网络来覆盖患者的活动区域。患者根据病情状况和身体健康状况等佩戴可以提供必要生理指标（如心率、呼吸、血压等）监测的无线传感器节点，通过这些节点可以对患者的重要生理指标进行实时监测。随后在本地简单地处理传感器节点所获取的数据，其后把整理出的数据通过移动通信网络或互联网传送到为患者提供远程健康监测服务的医院。返回智能远程健康监测系统返回智能提示指导系统u 与医院方面建立了智能远程监测关系的患者，医院方面将根据收到的被监测患者的生理指标进行相关分析，来诊断患者的健康状况，并根据诊断结果指导是否需要送至医院救治，如果只是常见疾病，就提供用药常识和用药建议。返回智能提示指导系统返回智能呼救定位系统u 智

8、能呼救定位系统是建立在远程监测的基础上的，通过患者随身携带的无线传感设备，使用GPS定位技术。医院方面使用GPS信号机接受监测目标的卫星信号，经信号处理而获得用户位置，最终实现利用GPS进行导航和定位的目的。返回GPS定位实例返回拓扑结构设计 拓扑结构设计是系统设计中最重要的一部分，没有系统的拓扑设计，更谈不上别的了。对于我们的智能医疗系统来讲，由于是由三个子系统构成，所以也由三部分的拓扑设计构成：u区域卫生系统的拓扑设计；u家庭健康系统的拓扑设计。返回区域卫生系统u 对于区域卫生系统来说，由于管理的距离相对较远，并且考虑到可拓展方面，我们选定用树型拓扑结构进行区域传感器网络的结构。拓扑树结构

9、具有成本低、扩充方便灵活、寻找链路路径方便、易于网络维护等优点，特别适合大型区域传感网络的布置。如下图：返回区域卫生系统返回家庭健康系统 对于家庭健康系统来说，根据范围的不同分为内部拓扑结构和外部拓扑结构两个方面进行设计。对于外部拓扑结构来讲，由于家庭数量比较多，并考虑到基本上每家每户都有路由器，所以决定采用蜂窝型拓扑结构；对于内部拓扑结构来讲，采用星型拓扑结构。如下图：返回家庭健康系统返回外部拓扑结构家庭健康系统返回内部拓扑结构物理层物理层是无线传感器网络的重要组成部分。u物理层采用DSSS(直接序列扩频)技术,可提供27个信道用于数据收发。u使用ZigBee通信协议，ZigBee具有低功耗

10、、低成本、短时延、高容量、高安全等特点，并且有基于2.4 GHz频段的“短距离”和868/915 MHz频段的“长距离”两个频段，适合整个系统的使用。 数据链路层u由于数据的传输是在广播无线信道上，所以WSN的介质访问（MAC）协议设计至关重要。u本系统选用的是基于竞争的MAC协议中的CC-MAC协议。该协议适用于高密度网络，这也是本系统所需要的。网络层u网络层是WSN协议栈中研究最多的部分。在这部分，主要是解决路由选择问题。u使用链路状态路由协议中的最短路径优先（OSPF） 协议作为路由协议。传输层u由于不能使用TCP和UDP协议，所以本系统采用了IFRC 协议和BCR协议。uIFRC 能着

11、重保证信道带宽能更公平地被相邻多个节点所分享，用在传感器的通信上；uBGR 能在地理路由中增加方向偏离范围，以此来扩大转发路径的可选范围，用在路由器之间的通信上。应用层u在应用层，主要是数据的压缩和传输的技术。u本系统运用了S-LZW（以节点为中心的压缩机制）协议实现数据压缩，包括了S-LZW-MC-BWT（用于图像、声音、文本的预处理压缩）协议和S-LZW-MC-ST（基于监测数据的内部数据结构）协议。u使用COUGAR协议进行数据融合。u通过MANNA方案进行分布式网络管理。跨层解决方案u由于无线传感器网络的资源十分有限，而且采用分层的体系结构，各层的设计相互独立且具有一定局限性，因而各层

12、的优化设计并不能保证整个网络的设计最优。u跨层设计的目标就是实现逻辑上并不相邻的协议层次间的设计互动与性能平衡，支持网络能量管理的优化，提高网络的实用性和可行性。u在传感器网络中，采用自适应的跨层优化协议，可以在能量受限的情况下，有效节省能量， 延长网络的生存期，满足应用的高吞吐量、低延迟等要求。定位u相比较很多的系统而言，定位技术是不可避免的一项。由于不可能给每个传感器节点都安装一个GPS，所以无法使用GPS定位系统，所以定位技术的重要性可想而知。u本系统使用的是APIT（近似三角形内点）协议进行定位的。该方法复杂度较低，与其他的定位方法相比，系统开销小，很适合大规模的无线传感网系统使用。智

13、能医疗系统面临的挑战u优先的通信服务的挑战：传感器网络属于自组织形式，且节点的能源和计算能力是有限的。在实际运用中，为了为有效地降低耗能，节点必须要保障连接的健壮性且尽量减少传输耗能，并最大限度地避免网络干扰。此外，网络必须能够优先关键数据的传输。但是目前的无线网络在提供了良好的服务质量的同时却并没有明确提供优先的通信服务，而优先的通信这一点却恰恰是此技术应用在医疗领域中的关键。u动态组网与大规模网络中节点移动性管理：当监返回智能医疗系统面临的挑战随着系统扩展范围越来越大，网络规模变得非常巨大，并且许多的监护节点与基站都具有的运动性。拓扑管理方面面临着很大的挑战性。数据安全性：无线传感器网络节点采用自组织方式组网，容易受到攻击，此外，病人的信息需要保密。然而，传感器节点计算能力相当有限，传统的安全和加密技术都不适用。因此，安全问题也是一大重点。返回智能医疗系统面临的挑战u数据完整性与数据压缩：许多节点需要24小时无间断的监测人体参数，节点所采集到的数据量大，而节点的存储容量小，传统数据的压缩算法开销太大不适合传感器节点。另外，压缩算法不能损坏原始数据，否则会造成对病人的错误诊断。这是在数据压缩方面的挑战。返回