一、一种远程动态心电监护系统的软件设计（论文文献综述）
刘楚清[1]（2021）在《可穿戴设备健康数据服务平台的设计与实现》文中认为心血管疾病是一种能够对人们身体造成严重危害的疾病,此类疾病患病后在日常生活中难以察觉,又极易突然发病,且致死率较高,病情发作后的最佳救治时间十分有限。若依赖于传统方式,前往医院使用特定的医疗器械进行一段时间的监测后,再对数据进行人工诊断与分析,实时性差且成本较高。当前可穿戴设备能够为人们提供近乎无感的生理数据采集服务,互联网技术的进步推动了远距离人体健康监护系统的不断发展,研发能够满足生理参数远程实时监测的健康数据服务平台具有重要的意义。本文研究了国内外健康数据服务平台领域的发展现状,针对目前健康数据服务平台的实际需求,研究了针对海量健康数据的存储方案,完成了平台所包含的健康数据管理系统以及移动客户端的开发测试及部署工作。论文的主要工作和成果如下:1.研究了健康数据服务平台的系统架构,设计了健康数据服务系统的主要功能模块及其实现架构。本文采用B/S模式搭建健康数据服务管理系统,基于需求分析设计并实现了用户管理、权限控制、活动管理、设备数据、设备地图、设备告警、日志监测等多个系统模块,实现了登录鉴权、数据范围设置、健康数据的可视化、健康状况异常告警等功能,方便对于用户的生理指标进行集中监护,能够及时地对于用户的异常健康状态进行告警和及时处置。2.研究了海量数据存储技术,设计了关系型数据库与时序数据库混合存储方案。针对健康数据服务平台具有系统处理实时性要求高、用户规模庞大等特点,本文将海量健康数据存储至时序数据库中,使可穿戴设备采集到的数据得到妥善存储,提高了健康数据的实时存储、检索能力,使系统的健康数据实时处理得以实现。3.研究了实时消息推送技术,实现了实时的数据采集和传输。研究了可穿戴设备的数据传输协议,基于跨平台技术进行移动客户端部分的开发,利用蓝牙对设备采集到的数据进行实时获取,并通过HTTP传输至服务器端,实现了数据从短距离到远程的中继传输。4.完成了可穿戴设备的健康数据服务平台的开发,并对系统进行了测试优化和部署。本文搭建的基于可穿戴设备的健康数据服务平台能够为多个场景下的日常监测及健康保健需求提供技术支撑。经测试,健康数据服务平台具有功能完备、可靠性高、安全性强、时延低、故障率低、平台无关性等优良的性能。
周葛[2]（2021）在《用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究》文中研究说明心律失常是指心跳的频率或节律出现异常,严重的心律失常可危及生命。心电图（Electrocardiogram,ECG）是一种记录心脏每个心动周期产生的电活动变化图形的技术。临床上医生能根据病人的ECG图形并结合相关病史和临床表现而得出心律失常的诊断。但异常ECG或许是偶然出现,人工分析不仅费时费力并难免带入主观片面性,且先记录后分析诊断模式多耗时较长也难以应对突发风险。随着技术的发展,在心电采集领域和心律失常分类算法领域,国内外的研究取得了不错的进展。然而,将“心电采集+心电诊断+远程管理”一体化研究的比较少。因此,研究适用于个人、家庭、社区以及医院的使用方便且具有心律失常自动诊断和远程数据管理功能的动态心电监测系统非常有意义。一方面可以帮助用户预防突发风险,另一方面能帮助有效的节约医疗资源。本文主要研究用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统,主要内容如下:1、设计开发了动态心电数据采集器。该采集器以STM32F405RG为核心,采用24位集成模拟前端ADS1291设计信号调理模块,可实时获取使用者的心电信号,将其以无线方式传输至心电监测客户端,或保存至TF存储卡中。该采集器具有低功耗、小型化及可穿戴的技术特点。2、设计开发了心电监测客户端软件和心电数据远程记录管理系统。心电监测客户端软件基于Python的Py QT5界面库开发,具有心电预处理、心律失常诊断、可视化等功能和部署灵活的特点。心电数据远程记录管理系统在Django框架下开发,提供RESTful接口上传客户端数据,并设计了数据管理web后台。3、研究了基于深度神经网络的实时心律失常诊断方法。首先设计实时QRS波群检测的前向反馈神经网络模型,通过R波位置提取到ECG时域特征,以此构建用于实时心律失常诊断的一维卷积神经网络模型。最后利用MIT-BIH心律失常数据库对模型进行训练并对诊断算法进行了测试。结果表明,该算法对于跨病人的QRS波群位置检测查全率为98.0%、查准率为99.5%以及整体正确率为97.6%,对于5分类的心律失常检测正确率为91.5%。论文最后对本研究的动态心电监测系统的功能进行了验证,结果表明,本文研究的用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统,具有心电实时采集、无线传输、实时QRS波群检测以及远程心电数据管理的功能,满足设计要求。
赵毅飞[3]（2021）在《基于Android可穿戴生理参数检测系统的设计与实现》文中提出心血管疾病是造成人类病残和死亡的最常见疾病,全球每年死于心血管疾病的人数占总死亡数的百分之三十以上,对此类疾病的检测和预防变得越来越重要。医院中现有的监护设备大多体积庞大、操作复杂,不适合个人及家庭使用;并且对于心血管类疾病需要长期、动态的监护才能反映出心血管健康状况。在此背景下,本系统结合医用传感器技术、可穿戴技术、无线通信技术以及移动互联网技术,设计了以Android为平台的可穿戴式人体生理参数检测系统,实现心电、呼吸、脉搏、血压及运动状态等信号的实时动态监护,具有很高的应用价值以及社会效益。本系统分为三大部分:可穿戴生理参数采集单元、中央控制单元、Android客户端人机交互单元。本系统使用模拟前端芯片ADS1292R采集心电和呼吸信号,使用指夹式脉搏传感器采集脉搏信号,使用MPU6050六轴运动传感器检测运动状态信号。系统使用STM32F407ZGT6芯片作为中央控制器,对各模块采集到的参数进行分析和处理;心电信号在采集时会引入基线漂移和肌电干扰噪声,使用6尺度小波分解,结合阈值去噪实现肌电干扰的滤除,采用无相移IIR高通滤波器实现对心电和呼吸信号的基线漂移去除;系统根据心电信号峰值和脉搏信号峰值传导时间差（PWTT）算法计算出无创血压;系统设计跌倒算法判断用户是否跌倒。最终微处理器将分析和处理后的结果通过蓝牙模块发送至Android手机端。在Android端使用Java语言编写了“健康监护管家”手机APP,为用户提供一系列智能化服务。一是使用SQLite数据库将蓝牙接收到的下位机生理参数数据进行存储,以及存储用户的基本信息。二是绘制心电、呼吸、脉搏三种信号波形,并显示心率、呼吸率、脉率及血压值,并进行阈值报警及跌倒提示。三是将实际检测的数据与正常生理数据进行对比分析,实现用户检测结果的健康综合分析,并提供相关医疗信息查询及相关医生在线咨询等功能。四是在新浪云平台创建数据仓储,实现了各生理参数的云存储,为专业医师诊疗及云医疗奠定了基础。本系统实现了生理参数的可穿戴检测,具有准确实时、动态监测、操作简单且智能的优点,可以同时检测心电、呼吸、脉搏、血压、运动状态等生理参数,实现对心血管等慢性疾病患者健康状况的长期实时监测。系统的参数检测误差分别为:心率≤±2次/分,呼吸率≤±2次/分,脉率≤±2次/分,血压≤±5mm Hg。
李龙基[4]（2021）在《面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现》文中研究说明近年来,我国老龄化程度日益加剧,人民生活压力逐渐增大,导致慢性病患病率不断提升,患病者基数不断扩大,而我国的医疗资源相对匮乏,且分配不均,使得很多患者无法得到及时、有效地治疗,以心血管疾病为代表的慢性病已成为危害国民健康的一大杀手,引起了社会的高度重视。如今随着物联网、可穿戴、网络通信与人工智能技术的快速发展,为家庭监护与远程医疗这种新兴健康医疗监护模式带来了契机。因此开发一套易于使用、检测全面、可长期监护的家庭健康监护系统对预防和治疗心血管疾病具有着重要意义。本文的具体工作与研究内容如下:（1）对国内外远程医疗、家庭监护技术进行了详细的分析。对比当前具有代表性的家庭监护系统的优点与不足,凭借着我校医工结合的优势,利用本实验室多节点可穿戴健康监护设备,确定家庭服务式医疗监护系统的需求,并提出系统的总体设计方案,完成系统开发平台的搭建。（2）设计并实现了基于Tornado与Web Socketd的异步非阻塞Web服务平台。采用MVVM模式进行前后端分离开发,利用Boot Strap框架进行前端UI设计,通过Echarts图标库进行数据可视化;通过构建系统用例图、动态时序图、静态类图完成家庭监护、远程诊断、系统管理三个模块的设计。按照系统设计进行系统软件流程图的构建以及代码的编写。（3）开发一款智能多模网关设备,专门用来实现穿戴设备多节点数据的蓝牙接收汇聚与无线网络传输。该网关一方面作为蓝牙主机,可以发现并连接多个生理信号采集节点,进行多生理信号参数的汇聚功能;另一方面作为TCP客户端可以向云端服务器发起连接请求,通过Wi Fi将生理数据传输到云端服务器进行分析与存储。（4）进行系统的整体测试,验证系统的功能与性能,确保系统可以为居家用户提供长期有效地健康监护服务,并将最终工程部署到阿里云服务器,开启服务。凭借该系统,用户无需昂贵的医疗设备,也不必亲身前往医院就医,只需在舒适的家庭环境中,便可以随时进行心电与体温等健康参数的实时监测,完成常规心电图与健康综合指标检测并获得全面的检测报告,自动生成心率、HRV时频域特征参数与心率失常分类结果,评估心脏健康状况,建立个人医疗档案。
程云飞[5]（2021）在《可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究》文中进行了进一步梳理随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴健康监护也越来越受到更多人的关注,但是这也给生理信号的采集、处理和分析带来了一些新的挑战。首先,在目前应用最为广泛的可穿戴运动心率监测中,运动状态下采集腕部PPG信号极易受到运动伪影干扰,运动伪影由于其频率范围与PPG信号的频率范围高度重叠而很难去除;其次,在基于压缩感知采样的可穿戴健康监护中,由于现有压缩感知重构算法计算复杂度较高,很难满足实时监护的要求;最后,在对基于压缩感知采样的心电片段进行实时分析和诊断时,现有的基于心拍的心律失常自动诊断方法很容易出现漏诊或者误诊。为了应对这些挑战,本论文在项目组所研制的可穿戴远程健康监护系统的基础上分别针对运动伪影的去除问题、心电信号的重构问题和压缩心电的分类问题提出了一系列算法,主要研究内容与创新点包括以下几个方面:（1）针对腕部PPG信号中混入的强运动伪影难以去除从而导致心率估计准确性差的问题,分别提出了适用于两种不同应用场景的运动伪影去除及心率估计算法:①对于远程服务器端,本文提出了一种基于皮尔逊相关二元决策的混合去噪方法,充分利用非线性自适应滤波和奇异谱分析去噪优势,实验结果表明该算法可以有效去除PPG信号中混入的运动伪影干扰,从而提高了心率估计的准确度,并且所采用的去噪算法不依赖于个体数据,具有良好的通用性,适合于在计算资源充足的服务器端对大量不同用户的数据进行统一处理和分析;②对于可穿戴智能设备（如智能手表）,本文提出了一种基于条件生成对抗网络的运动伪影去除算法,实验结果表明,相对于现有的运动伪影去除及心率估计算法,其速度可以提升约一个数量级,并且训练好的运动伪影去除模型计算复杂度很低,可以很容易地嵌入到计算资源受限的可穿戴智能设备中。（2）针对现有的现有非稀疏心电信号重构算法计算复杂度高、实时性差的问题,分别提出了适用于两种不同应用场景的非稀疏心电信号重构算法:①对于远程服务器端,本文基于传统的块稀疏贝叶斯学习框架,利用交替方向乘子法优化其迭代流程,实验结果表明,该算法有效加快了重构算法的收敛速度,在保证信号重构精度的同时提高了信号重构的实时性,并且该算法不依赖于特定数据集,具有良好的通用性,适合于在计算资源充足的服务器端对大量不同用户的数据进行统一处理和分析;②对于可穿戴智能设备,传统的迭代式压缩感知重构算法计算复杂度偏高,因此本文提出了一种基于扩张残差网络的心电信号重构算法,实验结果表明,基于特定数据集训练好的信号重构模型相对于传统迭代式压缩感知重构算法不仅有着更好的重构精度,实时性也有着巨大的提升,其重构速度可以提升约两到三个数量级,因此很容易嵌入到计算资源受限的可穿戴智能设备中。（3）针对现有的分类算法对压缩的心电片段进行心律失常自动诊断时容易发生漏诊和误诊的问题,提出两种心律失常自动诊断算法:①对于心律失常自动诊断分类,与传统的基于心拍的心律失常自动诊断算法不同,本文提出了一种多标签分类算法对同一心电片段中可能存在的多种心律失常进行分类,实验结果表明,提出的算法可以对同一心电片段中存在多种心律失常的情况进行准确分类,从而减少漏诊或者误诊的发生;②对于房颤检测,本文利用测量矩阵的先验信息对深度模型的第一层进行初始化并进行微调,从而充分利用已有的信息来提高模型的分类性能,实验结果表明,该算法有效提高了基于压缩心电的房颤检测准确率,尤其是在较高的压缩率下可以有效减少漏诊或者误诊的发生。
胡振原[6]（2020）在《面向动态环境下的可穿戴心电监护系统》文中进行了进一步梳理随着社会经济的发展及生活水平的不断提高,国民生活方式发生了深刻的变化,人们在享受着较高的物质生活水平的同时,承担着巨大的工作强度和生活压力,导致心血管疾病的发病率持续升高,需要社会医疗逐渐从以疾病治疗为中心向以预防为主、早诊断、早治疗的模式转变。传统的、不可以移动的大型医疗护理设备,也逐渐向能满足一般人群的家用的小型便携式健康监护设备进行转变,实现可穿戴式的心电智能监护。而目前的一些便携式心电监护系统抗干扰能力较差,存在动态环境下运动伪迹噪声过大,导致心电信号基线偏移,甚至失真的问题,并且运动伪迹噪声的频率和心电信号频率重叠,使得不能通过简单的滤波电路和数字滤波算法对其进行消除。针对这一普遍存在的问题,本文设计了一套适用于家庭的面向动态环境下的可穿戴心电监护系统,在不影响使用者日常活动的前提下,通过自适应消除运动伪迹的方式实现人体在动态环境下的心电信号实时监测。首先针对常见的心电监测技术,以及目前市场上穿戴式心电监测的不足之处,明确了以使用者的心电信号、电极-皮肤阻抗变化信号作为系统的监测信号。分别分析了心电信号和电极-皮肤阻抗变化信号的产生机理并提出了监测方案,在同时满足动态环境、穿戴式、方便性、舒适性等要求下,设计了面向动态环境下的心电信号监测方案。然后完成了信号节点的软硬件设计。其中信号节点主要集成了心电信号采集模块、电极-皮肤阻抗变化信号采集模块、蓝牙模块、以及微控制器模块,并设计了USB接口供电的充放电电路;通过嵌入式软件设计实现信号节点对各模块的数据采集和控制;结合3D打印技术设计了信号节点的外壳,最终实现了整个系统硬件平台的构建。最后完成了客户端监护软件的设计以及系统功能验证。基于Qt平台设计了PC端的监护程序,实现了与信号节点的数据传输、信号的实时显示和数据存储等功能,并通过多线程的软件设计方式对心电信号进行实时心率计算,将实时心率通过图表进行实时展示和显示平均心率。然后对系统功能性进行了验证,首先分别对电极RA和电极LA施加应力作用,将采集到的心电信号和电极-皮肤阻抗信号分别作为输入信号和参考信号,然后通过自适应滤波算法滤除了运动伪迹,得到了基线稳定的心电信号,测试验证了系统的功能性。最后将本系统在实际动态环境中（扩胸运动下、下蹲运动下和抬手运动下）进行了测试,验证结果表明本系统可以有效的消除实际心电信号中的运动伪迹,得到基线稳定、信号清晰的心电信号。
兰洁莹[7]（2020）在《数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现》文中研究说明随着科学技术的不断提高,数字化病区建设已成为数字化医疗的重要环节。目前医院病区监护设备分散在各个病房,需要医护人员人工采集监护数据,存在医疗服务响应不及时的问题。作为数字化病区建设的重要组成部分,数字化病区多参数远程监护系统是“以病人为中心”的软件系统,其在心电监护的基础上添加多项生理参数实现远程监护,使医护人员随时监控各个病床上医疗监护设备运行状态以及患者的身体状况,有效地解决目前医院病区医疗监护设备分散导致无法实时集中监护的问题。数字化病区多参数远程监护系统取代传统监护模式下医护人员烦琐的人工操作,打破传统病区心电监护设备的单机管理模式,对于加快医院的数字化转型,革新医疗服务模式,提高医院医疗服务能力具有重要意义。本文基于医院病区的实际需求,针对医疗监护数据的采集、数据处理、数据转发以及集中监测等问题,提出了一套面向数字化病区的远程监护解决方案。首先,在对某三甲医院实际调研的基础上,本文结合系统的用户需求,从系统功能需求、性能需求以及可行性分析等三个方面确定了系统开发目标,并设计了系统的整体架构。其次,以医疗信息通信要求为标准,基于Netty的高并发通信框架,以JSON为网络数据传输格式,设计了系统的网络通信协议,实现了系统服务器对数据的采集、解析、转发等功能。依据系统设计目标,采用MVVM软件设计框架并基于.Net平台开发客户端,实现客户端信息实时共享和远程监护功能。此外,基于长短时记忆神经网络（LSTM）技术,设计并实现两种心电辅助诊断算法,对患者常见心律失常疾病进行初步诊断。最后,对本文所设计系统的功能、性能以及心电辅助诊断算法进行测试,并给出测试结果。系统支持病区内多台监护设备数据的采集、传输、实时显示和集中监护等功能,具有高并发、实时性、可扩展性和运行稳定的特点,满足预期要求,具有一定临床医疗服务价值。
牛龙飞[8]（2020）在《基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统》文中进行了进一步梳理近年来,我国人口老龄化程度越发严峻。高龄人群具有慢性病患病率高,致死率大的特点。在医护资源分配不均衡的条件下,监测该群体往往存在监测不及时、专业人员成本高、多参数监测难度大等问题。因此结合我国相对发达的互联网技术,研发一种能够满足老年人全天候的多生理参数实时监测系统具有重要的意义。本文在充分考虑个域网（Bluetooth）和移动通信网的接入方式后,提出将传统的C/S和B/S网络异构融合的方案,实现数据无缝衔接,最终研发了一套多生理参数远程实时监测系统。该系统兼顾响应速度快和共享性强的特点,不仅能够解决老年群体日常监测和健康保健等问题,缓解我国医护资源压力,还可以应用于家庭社区养老服务场景,为社区智慧养老模式提供技术支撑。本文首先研究并分析了生理信号的特点,通过参数融合,设计用于实时传输的多生理参数数据协议。之后采用数据分流与自动重连的策略设计了蓝牙转TCP中继软件,实现了数据从短距离到远程的中继传输。接着基于Node.js可开发高性能Web服务的特点和MongoDB数据库高性能和易部署的特点,提出一种服务器异构融合方案,即TCP服务器用来实现数据实时获取与存储,通过数据库共享,HTTP服务器用来支撑用户与数据交互的业务逻辑。之后基于前端组件化思想采用React框架和Ant Design开发了 Web用户交互系统,并结合HTML5技术实现了多生理参数的可视化、分页、导出等功能。本文最后还研究了实时心电预处理算法,优化心电波形,使其可植入系统中,易在JavaScript语言中实现。经测试,系统运行在1核2G,带宽1Mbps的阿里云服务器条件下,实时动态数据显示延迟稳定在4s左右,并且能够同时满足对5名用户的多参数实时监测。该软件系统具有可追踪性强、完备性好、一致性好、安全性高、健硕性强、故障率低、模块化程度高、简单性、平台无关性和可扩充性等优良的性能。
倪婕（Jenny Ni）[9]（2020）在《基于移动医疗的远程动态心电监测系统研发》文中研究指明心血管疾病是人类死亡的首因。心血管疾病的监测及诊断大都在医院,但由于该类疾病具有突发性特点,存在抢救不及时导致患者猝死的情况发生。若能对患者实现心电信号的远程动态监测,对心血管疾病的早预防、早治疗、减少死亡率具有十分重要意义,尤其对偏远地区患者意义巨大。随着移动端的普及以及互联网技术的不断发展,移动医疗的概念受到广泛关注,移动医疗使疾病动态监测、远程诊断成为现实,而移动医疗的关键技术已成为科研人员的研究热点。本文针对远程动态心电监测的需求,研究了基于可穿戴心电采集终端的手机监测端APP的设计方法及相关云处理技术,并对心电信号进行分析,将自适应R波检测算法嵌入系统中,最终开发完成一套基于移动医疗的远程动态心电监测系统。1.针对系统采集端-移动端-服务端的数据传输特点,设计了系统传输协议及接口协议,即可穿戴心电采集端与移动端间数据的无线传输协议,移动端与云服务端数据交互接口协议。2.采用模块化思想搭建系统移动端功能架构,包括患者端、医护端两部分。患者端通过绑定患者佩戴的心电信号采集设备,实时获取患者的心电数据,进行用户测量;心电数据可通过xUtils框架向云服务端上传,也可实现数据本地存储;利用Gson解析云服务端响应的数据并显示患者档案信息,显示测量记录。医护端通过xUtils框架和Volley框架根据云服务端接口协议向云服务端上传参数进行网络异步请求和图片加载;利用Gson将获取到的云服务端数据进行解析并显示;医护端通过登录验证实现医护认证,通过各种协议实现患者认证、用户管理、区域查询、用户查询等;通过筛选时间和异常记录及时显示患者的预警信息和已处理时间,实现预警信息功能。3.采用模型-视图-逻辑的架构设计云服务端,实现患者与医护移动端数据交互。移动端通过url地址向服务端传参请求数据,JDBC作为连接服务端与数据库的桥梁,将用户传参的请求与持久层表或者对象进行对应匹配并通过数据访问层从数据库中进行读取和保存操作,将响应结果通过JSON格式返回给移动端进行显示。为保证数据传输的安全性和有效性,移动端与云服务端间的数据传输采用结合动态令牌和DES加密算法对数据进行验证和加解密操作。4.根据用户需求,系统植入了自适应R波检测算法,为实现实时心电监测,本文提出了一种基于自适应差分阈值和双重阈值设定中位数进行选择排序的RR间期计算方法,实现快速心电信号R波检测,算法计算量小、实时性高,适用于移动医疗终端。本文算法准确度在静态情况下为99.75%,自适应耗时5.8s,在动态情况下达到93.22%,自适应耗时7.3s,静态条件下心率误差±2次/分。本系统进行了不同版本的测试,测试结果表明,系统适配不同屏幕分辨率、不同品牌的主流手机,均未出现功能异常,数据传输稳定,代码可靠安全。在实际操作中,移动终端保持每帧低于16ms标准线,未出现卡顿现象和过度绘制现象。
蒋坤坤[10]（2020）在《基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究》文中进行了进一步梳理动态心电可以长时间监测人体心电信号,对心律失常等疾病检测具有重大价值。目前被广泛应用的动态心电监测仪仅有记录事后分析功能,难以满足心电信号实时分析的需求,限制了心电分析系统的广泛应用。因此,开发一种具有实时分析功能的动态心电软硬件系统具有重要意义,该系统应具有适用复杂心电检测算法的能力,同时满足低功耗、便携式、高可靠性等需求。论文基于载人航天型号任务需求,研究内容包括:①研制高可靠性、高性能硬件电路:采用基于Cortex-M3内核的具有高达120M主频、512KB Flash程序存储器、96KB SRAM数据存储器的ARM芯片,24bit高精度采样前端解决方案进行硬件电路设计;②研究心电实时分析算法:算法具有准确度高、运算复杂度低的特点,可适用于嵌入式环境;③研究具有心电信号采集、实时分析、存储与传输等功能的嵌入式软件。对系统的测试结果表明,仪器具有低噪声（峰值噪声<4 μ V）、高精度（24bit）、低功耗（工作电流<80mA,两节5号电池可支持32小时连续工作）、便携（体≯积120*80*31.5mm3、重量≯0.41kg）、算法准确度高（QRS波群检测准确率96.89%,室性早搏检测准确率86.55%）、可靠性高（静电接触放电8kV）等特点。可同时满足医疗仪器和航天型号任务的性能、可靠性、EMC等要求。本论文所设计的样机已通过中国航天员中心性能与可靠性测试,有望在不久将来应用于我国重大载人航天活动,关键技术可解决当前远程心电监测诊断领域的痛点问题,具有广泛应用价值。
二、一种远程动态心电监护系统的软件设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种远程动态心电监护系统的软件设计（论文提纲范文）
（1）可穿戴设备健康数据服务平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第二章 健康数据服务平台概述 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统功能模型设计 |
| 2.2.1 系统基本功能 |
| 2.2.2 信息管理功能 |
| 2.2.3 设备数据详情功能 |
| 2.3 技术设计分析 |
| 2.3.1 系统构建技术 |
| 2.3.2 数据存储技术 |
| 2.3.3 实时消息传输技术 |
| 2.3.4 跨平台技术 |
| 2.4 非功能性需求分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 健康数据服务管理系统的设计与实现 |
| 3.1 健康数据服务平台整体设计 |
| 3.2 管理系统的方案设计 |
| 3.3 数据模型设计 |
| 3.3.1 系统基本功能数据模型设计 |
| 3.3.2 核心业务功能数据模型设计 |
| 3.3.3 时序数据库设计 |
| 3.4 系统基本功能设计与实现 |
| 3.4.1 系统权限功能设计与实现 |
| 3.4.2 系统其他基本功能设计与实现 |
| 3.5 信息管理功能设计与实现 |
| 3.5.1 集体管理功能设计与实现 |
| 3.5.2 活动管理功能设计与实现 |
| 3.6 健康数据管理功能设计与实现 |
| 3.6.1 设备数据功能设计与实现 |
| 3.6.2 设备告警功能设计与实现 |
| 3.6.3 设备地图功能设计与实现 |
| 3.6.4 设备日志功能设计与实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 移动客户端设计与实现 |
| 4.1 移动客户端整体结构 |
| 4.2 可穿戴设备概述 |
| 4.2.1 可穿戴设备使用方法 |
| 4.2.2 数据传输协议 |
| 4.3 核心功能的设计与实现 |
| 4.3.1 设备绑定功能设计与实现 |
| 4.3.2 设备测量功能设计与实现 |
| 4.3.3 健康数据近距离传输设计与实现 |
| 4.3.4 健康数据远程通信传输 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统部署与测试 |
| 5.1 系统部署 |
| 5.2 测试结果与分析 |
| 5.2.1 测试方案 |
| 5.2.2 管理系统功能测试 |
| 5.2.3 移动客户端功能测试 |
| 5.2.4 系统性能评估 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后期工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间内成果目录 |
| 附录 |
（2）用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构和安排 |
| 第2章 心律失常相关理论与系统整体设计 |
| 2.1 心电与心律失常相关理论 |
| 2.1.1 心电图基础 |
| 2.1.2 心律失常的产生与分类 |
| 2.2 系统需求分析与整体设计 |
| 2.2.1 系统需求分析 |
| 2.2.2 系统整体结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 动态心电数据采集器设计 |
| 3.1 动态心电数据采集方案 |
| 3.2 心电数据采集器硬件电路 |
| 3.2.1 整体硬件设计 |
| 3.2.3 核心板电路设计 |
| 3.2.4 功能板电路设计 |
| 3.3 传输协议设计 |
| 3.4 心电数据采集器软件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 心电监测客户端及数据管理系统设计 |
| 4.1 整体设计 |
| 4.2 心电数据管理系统设计 |
| 4.2.1 Django框架介绍 |
| 4.2.2 数据库设计 |
| 4.2.3 RESTful API接口设计 |
| 4.2.4 web后台管理系统设计 |
| 4.3 心电监测客户端软件设计 |
| 4.3.1 整体设计 |
| 4.3.2 Py Qt5 介绍 |
| 4.3.3 数据网关模块 |
| 4.3.4 数据处理模块 |
| 4.3.5 串口转Socket模块 |
| 4.3.6 数据回放模块 |
| 4.3.7 心电诊断模块 |
| 4.3.8 数据上传模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于深度神经网络的心律失常诊断方法 |
| 5.1 深度神经网络相关理论 |
| 5.2 整体算法设计 |
| 5.3 深度神经网络模型设计 |
| 5.4 MIT-BIH数据库 |
| 5.5 模型训练 |
| 5.5.1 数据集准备 |
| 5.5.2 算法模型的训练 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 整体测试与验证 |
| 6.1 心律失常诊断算法性能测试与分析 |
| 6.2 心电数据采集功能测试 |
| 6.2.1 硬件电路实物 |
| 6.2.2 无线连接配置 |
| 6.2.3 心电数据采集器测试 |
| 6.3 心电监测与远程数据管理功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于Android可穿戴生理参数检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 可穿戴生理参数检测系统总体设计方案 |
| 2.1 生理参数检测原理研究 |
| 2.1.1 心电信号检测原理 |
| 2.1.2 呼吸信号检测原理 |
| 2.1.3 脉搏信号检测原理 |
| 2.1.4 运动状态信号检测原理 |
| 2.2 可穿戴生理参数检测系统的设计原则和功能需求 |
| 2.2.1 系统的设计原则 |
| 2.2.2 系统的功能需求 |
| 2.3 生理参数采集系统穿戴式设计 |
| 2.3.1 织物电极与织物导线设计 |
| 2.3.2 系统PCB节点外壳设计 |
| 2.4 生理参数检测系统整体设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 生理参数检测系统硬件电路设计 |
| 3.1 心电呼吸信号采集模块设计 |
| 3.1.1 ADS1292R芯片简介 |
| 3.1.2 心电呼吸信号采集电路设计 |
| 3.2 脉搏信号采集模块设计 |
| 3.3 运动状态采集模块设计 |
| 3.3.1 MPU6050 传感器简介 |
| 3.3.2 运动状态采集电路设计 |
| 3.4 蓝牙通信模块设计 |
| 3.5 电源管理电路设计 |
| 3.6 主控芯片介绍 |
| 3.6.1 主控芯片选择 |
| 3.6.2 芯片引脚分配 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 生理参数检测系统软件程序设计 |
| 4.1 系统软件总体功能 |
| 4.2 生理信号采集模块软件程序设计 |
| 4.2.1 心电呼吸信号采集软件程序设计 |
| 4.2.2 脉搏信号采集软件程序设计 |
| 4.2.3 运动状态信号采集软件程序设计 |
| 4.3 生理信号处理程序设计 |
| 4.3.1 心电信号处理 |
| 4.3.2 呼吸信号处理 |
| 4.3.3 脉搏信号处理 |
| 4.3.4 运动状态信号处理 |
| 4.4 血压的计算 |
| 4.4.1 动脉收缩压拟合算法 |
| 4.4.2 动脉舒张压拟合算法 |
| 4.5 通信模块软件设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 Android手机APP软件程序设计 |
| 5.1 Android操作系统平台简介 |
| 5.2 开发环境与编译工具介绍 |
| 5.2.1 Java开发库和Android软件开发库 |
| 5.2.2 集成开发环境 |
| 5.3 Android平台蓝牙介绍 |
| 5.4 APP软件设计与实现 |
| 5.4.1 APP功能介绍 |
| 5.4.2 SQLite数据库存储程序设计 |
| 5.4.3 用户注册与登录程序设计 |
| 5.4.4 主菜单UI布局设计 |
| 5.4.5 手机蓝牙通信 |
| 5.4.6 波形显示程序设计 |
| 5.4.7 历史查询 |
| 5.4.8 健康分析 |
| 5.4.9 医疗服务 |
| 5.4.10 在线咨询 |
| 5.5 云端存储设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 系统调试与结果分析 |
| 6.1 检测系统实物图 |
| 6.2 系统整体测试 |
| 6.2.1 系统性能测试 |
| 6.2.2 系统功耗测试 |
| 6.3 生理信号采集测试 |
| 6.3.1 心电信号采集测试 |
| 6.3.2 呼吸信号采集测试 |
| 6.3.3 脉搏信号采集测试 |
| 6.3.4 血压测试 |
| 6.3.5 运动状态采集测试 |
| 6.3.6 误差分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间获得的成果 |
| 致谢 |
（4）面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 系统的需求分析 |
| 2.1.1 用户需求分析 |
| 2.1.2 功能需求分析 |
| 2.1.3 性能需求分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统设计原则与设计思想 |
| 2.2.2 系统总体结构设计 |
| 2.2.3 系统开发平台构建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统开发相关技术与理论概述 |
| 3.1 应用交互层相关技术 |
| 3.1.1 系统软件架构 |
| 3.1.2 建模方法 |
| 3.1.3 系统后台技术简介 |
| 3.1.4 系统前端技术简介 |
| 3.2 传输层无线通信相关技术 |
| 3.3 可穿戴设备简述 |
| 3.4 心电信号简介 |
| 3.5 小波变换 |
| 3.6 支持向量机SVM |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 健康监护系统设计 |
| 4.1 应用交互层功能设计 |
| 4.1.1 用户认证模块设计 |
| 4.1.2 家庭监护模块设计 |
| 4.1.3 远程诊断模块设计 |
| 4.1.4 系统管理模块设计 |
| 4.1.5 微信小程序设计 |
| 4.2 数据服务层功能设计 |
| 4.2.1 设备服务功能设计 |
| 4.2.2 数据库存储结构设计 |
| 4.3 多模网关功能设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 健康监护系统实现 |
| 5.1 应用交互层的实现 |
| 5.1.1 用户认证模块实现 |
| 5.1.2 家庭监护模块实现 |
| 5.1.3 远程诊断模块实现 |
| 5.1.4 系统管理模块实现 |
| 5.2 数据服务层功能实现 |
| 5.3 智能多模网关的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试与结果分析 |
| 6.1 智能多模网关测试 |
| 6.2 家庭健康监护系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.3 小程序测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 论文相关理论及方法介绍 |
| 2.1 光电容积脉搏波与心率监测 |
| 2.2 心电信号与心律失常 |
| 2.3 压缩感知理论 |
| 2.4 深度学习与卷积神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 强运动伪影下的PPG信号运动伪影去除及心率估计算法 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 基于皮尔逊相关二元决策的运动伪影去除及心率估计 |
| 3.2.1 RLS Volterra非线性自适应滤波 |
| 3.2.2 皮尔逊相关二元决策 |
| 3.2.3 奇异谱分析去噪 |
| 3.2.4 谱峰追踪 |
| 3.2.5 实验结果与分析 |
| 3.3 基于条件生成对抗网络的运动伪影去除及心率估计 |
| 3.3.1 生成对抗网络 |
| 3.3.2 基于条件生成对抗网络的运动伪影去除 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于压缩感知的非稀疏心电信号快速重构算法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于交替方向乘子法的心电信号重构算法 |
| 4.2.1 心电信号重构的块稀疏贝叶斯学习框架 |
| 4.2.2 基于交替向量乘子法的块稀疏贝叶斯学习 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 基于扩张残差网络的心电信号重构算法 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 基于扩张残差网络的心电信号重构模型 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的心律失常自动诊断算法 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 针对压缩心电的多标签心律失常分类算法 |
| 5.2.1 针对压缩心电的多标签分类模型 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 基于测量矩阵先验的压缩心电房颤检测算法 |
| 5.3.1 针对压缩心电的房颤检测模型 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）面向动态环境下的可穿戴心电监护系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 心电采集设备和心电的运动伪迹抑制方法研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及安排 |
| 第二章 面向动态环境下的可穿戴心电监护系统总体设计 |
| 2.1 心电检测基础 |
| 2.1.1 心电信号特征 |
| 2.1.2 心电图导联系统与心电信号采集原理 |
| 2.1.3 心电信号常见噪声 |
| 2.2 运动伪迹信号产生机理及其检测基础 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.4 系统总体结构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向动态环境下的可穿戴心电监护系统硬件设计 |
| 3.1 心电信号采集模块设计 |
| 3.1.1 一级放大电路和右腿驱动电路设计 |
| 3.1.2 有源低通滤波电路设计 |
| 3.1.3 工频滤波电路设计 |
| 3.1.4 无源高通滤波器设计 |
| 3.1.5 二级放大电路设计 |
| 3.2 电极-皮肤阻抗变化信号采集模块设计 |
| 3.2.1 脉冲激励发生电路设计 |
| 3.2.2 一级放大电路设计 |
| 3.2.3 半波检波电路设计 |
| 3.2.4 滤波电路设计 |
| 3.2.5 二级放大电路设计 |
| 3.3 主控制器核心电路设计 |
| 3.3.1 系统时钟电路设计 |
| 3.3.2 系统复位电路设计 |
| 3.3.3 BSL下载电路设计 |
| 3.3.4 外设I/O接口电路 |
| 3.4 蓝牙模块 |
| 3.5 电源控制模块设计 |
| 3.6 系统PCB设计 |
| 3.7 3D打印外壳设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 面向动态环境下的可穿戴心电监护系统软件设计 |
| 4.1 下位机系统软件总体设计方案 |
| 4.1.1 系统软件初始化 |
| 4.1.2 心电信号和电极皮肤阻抗变化信号采集软件设计 |
| 4.1.3 蓝牙发送模块和接收模块软件设计 |
| 4.1.4 移动平均滤波算法实现 |
| 4.1.5 数字低通滤波器实现 |
| 4.2 基于QT的客户端软件设计 |
| 4.2.1 QT开发平台介绍 |
| 4.2.2 QT开发平台搭建 |
| 4.2.3 客户端软件总体设计 |
| 4.2.4 串口通信 |
| 4.2.5 波形显示 |
| 4.2.6 实时心率计算 |
| 第五章 系统测试与验证分析 |
| 5.1 系统实物展示 |
| 5.2 信号采集测试 |
| 5.3 系统功能性测试 |
| 5.3.1 相关性分析 |
| 5.3.2 运动伪迹的自适应滤除 |
| 5.4 系统实际应用效果 |
| 5.4.1 扩胸运动下的动态环境测试 |
| 5.4.2 下蹲运动下的动态环境测试 |
| 5.4.3 抬手运动下的动态环境测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间成果 |
| 致谢 |
（7）数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统分析 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2 系统性能需求分析 |
| 2.3 系统可行性研究 |
| 2.3.1 系统技术可行性 |
| 2.3.2 系统操作可行性 |
| 2.3.3 系统社会可行性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 系统框架 |
| 3.2.1 Netty服务器框架 |
| 3.2.2 MVVM框架 |
| 3.3 Netty服务器设计 |
| 3.3.1 通信模块设计 |
| 3.3.2 数据解析模块设计 |
| 3.3.3 数据转发模块设计 |
| 3.4 客户端设计 |
| 3.4.1 实时监控模块 |
| 3.4.2 数据管理模块 |
| 3.4.3 系统设置模块 |
| 3.5 心电辅助诊断算法设计 |
| 3.5.1 心电信号预处理 |
| 3.5.2 长短时记忆神经网络模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 服务器实现 |
| 4.1.1 通信功能的实现 |
| 4.1.2 数据解析功能的实现 |
| 4.1.3 数据传输功能的实现 |
| 4.2 客户端实现 |
| 4.2.1 登录功能 |
| 4.2.2 网络连接功能 |
| 4.2.3 实时监控功能 |
| 4.2.4 患者管理功能。 |
| 4.3 心电辅助诊断算法实现 |
| 4.3.1 心电信号滤波实现 |
| 4.3.2 心拍分割实现 |
| 4.3.3 长短时记忆神经网络实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.2 系统性能测试 |
| 5.3 心电辅助诊断算法测试 |
| 5.3.1 心拍分割结果评价 |
| 5.3.2 分类算法性能评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外生理参数监测研究现状 |
| 1.2.2 国内生理参数监测研究现状 |
| 1.2.3 现状分析与发展趋势 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 多生理参数实时监测系统概述 |
| 2.1 总体设计方案 |
| 2.2 可穿戴监护终端 |
| 2.2.1 生理参数监测衣 |
| 2.2.2 生理信号分析 |
| 2.2.3 数据协议 |
| 2.3 无线通信技术协议 |
| 2.3.1 低功耗蓝牙技术 |
| 2.3.2 TCP/IP协议 |
| 2.3.3 HTTP协议 |
| 2.4 多生理参数监护平台软件系统 |
| 2.4.1 数据采集系统 |
| 2.4.2 Web用户交互系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 软件系统设计 |
| 3.1 蓝牙转TCP中继软件设计 |
| 3.1.1 理论基础和关键技术 |
| 3.1.2 程序中继流程 |
| 3.1.3 部分关键代码 |
| 3.1.4 中继软件调试 |
| 3.2 C/S架构数据采集系统 |
| 3.2.1 理论基础和关键技术 |
| 3.2.2 数据库设计 |
| 3.2.3 数据接收程序流程 |
| 3.2.4 部分关键代码 |
| 3.2.5 服务器调试 |
| 3.3 B/S架构用户交互系统 |
| 3.3.1 系统建设目标和特点 |
| 3.3.2 理论基础和关键技术 |
| 3.3.3 系统总体设计 |
| 3.3.4 数据库设计 |
| 3.3.5 数据可视化流程 |
| 3.3.6 部分关键代码 |
| 3.3.7 动态生理参数实时性调试 |
| 3.4 前端心电预处理算法研究 |
| 3.4.1 形态学滤波去基线 |
| 3.4.2 差分方程陷波器 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 软件测试与性能评估 |
| 4.1 C/S架构子系统测试 |
| 4.1.1 中继软件测试 |
| 4.1.2 TCP服务器测试 |
| 4.2 B/S架构子系统测试 |
| 4.2.1 用户登录模块测试 |
| 4.2.2 个人主页 |
| 4.2.3 管理员模块测试 |
| 4.2.4 一对多监护 |
| 4.2.5 多生理参数监测实验 |
| 4.3 系统性能评估 |
| 4.3.1 功能性评估 |
| 4.3.2 可靠性评估 |
| 4.3.3 可移植性评估 |
| 4.4 系统实景演示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于移动医疗的远程动态心电监测系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外移动医疗技术应用现状 |
| 1.2.2 国内外心电检测算法研究 |
| 1.3 研究内容及特点 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 远程动态心电监测系统框架设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 系统组成分析 |
| 2.1.2 系统角色分析 |
| 2.1.3 系统功能分析 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.2.1 系统框架设计 |
| 2.2.2 软件架构设计 |
| 2.2.3 系统开发环境 |
| 2.3 系统技术分析 |
| 2.3.1 BLE通信技术 |
| 2.3.2 自定义控件 |
| 2.3.3 “轮子” |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 远程动态心电监测系统软件设计 |
| 3.1 数据传输协议设计 |
| 3.1.1 无线传输协议设计 |
| 3.1.2 数据交互接口设计 |
| 3.2 患者移动端软件设计 |
| 3.2.1 用户测量模块 |
| 3.2.2 数据存储模块 |
| 3.2.3 测量记录模块 |
| 3.3 医护移动端软件设计 |
| 3.3.1 人员认证模块 |
| 3.3.2 用户管理模块 |
| 3.3.3 用户查询模块 |
| 3.3.4 预警信息模块 |
| 3.4 系统通信设计 |
| 3.4.1 云服务端设计 |
| 3.4.2 数据加密设计 |
| 3.4.3 系统联调显示 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 远程动态心电信号处理与分析算法 |
| 4.1 心电信号基础 |
| 4.1.1 心电图原理 |
| 4.1.2 心电信号特点 |
| 4.1.3 心电信号噪声来源 |
| 4.2 心电信号处理方案 |
| 4.2.1 心电信号预处理 |
| 4.2.2 自适应R波识别 |
| 4.2.3 心率值计算 |
| 4.3 测试结果与分析 |
| 4.3.1 自适应R波识别测试 |
| 4.3.2 心率结果测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 软件测试与性能优化 |
| 5.1 软件测试 |
| 5.1.1 屏幕适配 |
| 5.1.2 功能测试 |
| 5.1.3 安全测试 |
| 5.2 性能优化 |
| 5.2.1 内存优化 |
| 5.2.2 绘制优化 |
| 5.2.3 布局优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间学术成果汇总和参与科研情况 |
| 缩略语对照表 |
| 致谢 |
（10）基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电图及导联基础 |
| 1.2.2 心电分析算法 |
| 1.2.3 动态心电检测仪器 |
| 1.3 课题研究目标与内容 |
| 1.3.1 课题研究目标 |
| 1.3.2 课题研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 系统设计需求 |
| 2.2 系统整体设计 |
| 2.3 系统硬件电路设计 |
| 2.3.1 电源管理电路设计 |
| 2.3.2 前端采样电路设计 |
| 2.3.3 MCU控制电路设计 |
| 2.3.4 可靠性设计 |
| 2.4 系统软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 心电实时分析算法设计 |
| 3.1 心电实时分析算法需求分析 |
| 3.2 滤波 |
| 3.3 QRS波群检测 |
| 3.4 心电信号分类 |
| 3.4.1 心拍和心电信号特征 |
| 3.4.2 心拍匹配 |
| 3.4.3 主导心拍选择 |
| 3.4.4 主导心律 |
| 3.4.5 心拍分类 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 嵌入式软件设计 |
| 4.1 嵌入式软件需求分析 |
| 4.2 嵌入式软件设计概述 |
| 4.3 多任务管理 |
| 4.4 数据采集 |
| 4.5 USB通讯 |
| 4.6 SD卡存储 |
| 4.7 人机交互设计 |
| 4.8 可靠性、稳定性 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 功耗测试 |
| 5.2 多任务管理测试 |
| 5.2.1 数据采样 |
| 5.2.2 心电信号采样频率 |
| 5.2.3 心电实时分析 |
| 5.2.4 心电实时分析算法测试 |
| 5.3 系统整体测试与试验情况 |
| 5.4 动态心电监测仪研制总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务及主要成果 |
四、一种远程动态心电监护系统的软件设计（论文参考文献）
- [1]可穿戴设备健康数据服务平台的设计与实现[D]. 刘楚清. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究[D]. 周葛. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于Android可穿戴生理参数检测系统的设计与实现[D]. 赵毅飞. 长春理工大学, 2021(02)
- [4]面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现[D]. 李龙基. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究[D]. 程云飞. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]面向动态环境下的可穿戴心电监护系统[D]. 胡振原. 东南大学, 2020(01)
- [7]数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现[D]. 兰洁莹. 中南民族大学, 2020(07)
- [8]基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统[D]. 牛龙飞. 苏州大学, 2020(02)
- [9]基于移动医疗的远程动态心电监测系统研发[D]. 倪婕（Jenny Ni）. 苏州大学, 2020(02)
- [10]基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究[D]. 蒋坤坤. 浙江大学, 2020(02)