面向智能服裝的多信息融合醫(yī)學(xué)輔助診斷的應(yīng)用研究.pdf

1、可穿戴的電子智能服裝是多學(xué)科交叉技術(shù)的融合,在服裝設(shè)計(jì)理念上是一次大膽的創(chuàng)新,它是在計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)不斷發(fā)展,各種高集成、超微型的元器件的不斷出現(xiàn)以及新的計(jì)算機(jī)理論與技術(shù)的不斷成熟的背景下應(yīng)運(yùn)而生的。另一方面,隨著健康越來越受到人們的關(guān)注,基于多源信息融合的醫(yī)學(xué)輔助診斷的研究越來越受到人們的重視,這些研究工作主要可以分為兩大類,一類是簡單的基于規(guī)則的生理特征決策系統(tǒng),另一類是現(xiàn)代多信息融合方法,如貝葉斯決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。本文將智能服裝和多

2、源信息融合的醫(yī)學(xué)輔助診斷這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)相結(jié)合,在已有研究成果的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向智能服裝的多信息融合醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)。首先,本文實(shí)現(xiàn)了算法上的優(yōu)化。一方面,研究了一般醫(yī)學(xué)診斷所使用的多源信息融合算法,對這些融合算法進(jìn)行比較,選取可靠性和識別率相對較高的,重點(diǎn)研究了小波支持向量機(jī)在多生理信息融合的醫(yī)學(xué)輔助診斷中的應(yīng)用。另一方面,為了提高訓(xùn)練的效率,又研究了基于序列最小最優(yōu)化的并行支持向量機(jī)訓(xùn)練算法,并結(jié)合LabVIEW在并行計(jì)算上的先天

3、優(yōu)勢,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于LabVIEW的并行SMO算法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了通過并行算法的實(shí)施使支持向量機(jī)的訓(xùn)練效率隨著處理器的增加得到明顯提高。其次,介紹了面向醫(yī)學(xué)診斷的智能服裝的體系結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)分為信號采集、信號處理、信號反饋三層。通過前端傳感器采集人體生理信息,由無線設(shè)備傳至后臺,后臺的監(jiān)控軟件對信息進(jìn)行相應(yīng)處理,得到診斷結(jié)果后反饋給用戶。監(jiān)控軟件基于Windows平臺,采用C＃語言實(shí)現(xiàn),也是該系統(tǒng)自主研發(fā)的一部分。最后,論文給出了兩個(gè)在

4、智能服裝上進(jìn)行醫(yī)療輔助診斷的應(yīng)用:重癥監(jiān)護(hù)和心肌缺血診斷,通過對權(quán)威數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試論證了本文方法的可行性,并在后臺監(jiān)控軟件上實(shí)現(xiàn)了這兩個(gè)應(yīng)用的人機(jī)交互界面。同時(shí),又對本系統(tǒng)所采用的小波支持向量機(jī)做了性能分析,證明本方法的收斂性能和分類正確率優(yōu)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯和支持向量機(jī)。綜上,面向醫(yī)學(xué)輔助診斷的智能服裝綜合運(yùn)用了傳感器、可穿戴計(jì)算、數(shù)字信號處理、嵌入式系統(tǒng)等技術(shù),將醫(yī)學(xué)診斷功能嵌入到服裝內(nèi),以實(shí)現(xiàn)在線醫(yī)療診斷。這種診斷方