摘要：随着电子信息技术的发展和基于互联网慢性疾病预警监护需求的日益增加,设计一款集人体生理参数监测、摔倒检测、位置定位及异常情况报警于一体的手环,对慢性病人、家属及社区医院无疑是及其重要的。系统以单片机为核心,辅以血氧浓度采集模块、倾角传感器、定位与GSM数据信息发送模块,可以实现慢性病人生理与生活状态的实时监测和异常情况报警功能。

摘要：为实现人体血氧的实时便携性监测,设计研究了一种新型便携式低功耗血氧检测装置。STM32单片机为主控芯片及数据处理单元,MAX30101血氧传感芯片为数据采集传感芯片。STM32单片机通过软件编程控制MAX30101传感器、OLED显示电路、蓝牙传输电路以及USB调试电路,对人体血氧浓度进行实时动态监测。实验样机测试结果表明,该设计具有良好的准确性及稳定性,为智能移动医疗领域提供了一种血氧检测的新思路。

摘要：大脑疲劳的症状体现在认知能力的下降,认知功能主要由前额叶皮层(PFC)调控。功能性近红外脑成像技术(fNIRS)能够测量一段时间内的大脑血氧浓度变化,从而间接反映大脑皮层的激活程度。设计了一款具有10通道且可覆盖前额叶区域的可穿戴fNIRS头带,并使用该头带对受试者大脑进行检测,观察受试者是否进入疲劳状态。设备采用780 nm和850 nm的激光二极管和光电二极管作为光源和光电探测器,光源采用频分复用的调制方法来区分两种波长以及屏蔽环境光的干扰,并且采用时分复用的方法驱动光源以获得较高的探测效率。fNIRS头带制作完成后将其应用于间隔认知测试,结果发现氧合血红蛋白(HbO)和脱氧血红蛋白(Hb)的浓度均存在间隔性变化,证实了fNIRS头带的可行性。随后招募受试者参与模拟驾驶实验,并在模拟前后测量认知能力。fNIRS成像结果均能观察到在实验后期背外侧前额叶(DLPFC)皮层HbO浓度的下降,且认知任务结果显示认知能力下降,表明实验后期受试者大脑开始疲劳,由此验证了f NIRS头带检测疲劳的可行性。

摘要：为探究fNIRS在飞行员脑力负荷测量领域的适用性,本研究概述了其应用现状,并基于模拟飞行场景应用该技术进行模拟飞行实验。招募18名航线飞行员作为被试,通过在A320模拟驾驶舱设计并实施低能见环境下的模拟飞行任务,应用f NIRS设备记录被试前额叶皮层下含氧血红蛋白浓度、脱氧血红蛋白浓度及总体血红蛋白浓度,PPG传感器记录心率和心率变异性指标。结果表明低能见环境出现后,飞行员含氧血红蛋白浓度增加,脱氧血红蛋白浓度降低;HR和HRV指标未体现出相应变化。可见fNIRS技术作为一项前沿技术,在反映脑力负荷及相关认知活动方面表现出敏感性,可应用于飞行安全与人因研究,包括开展模拟飞行场景的飞行员选拔、训练以及未来驾驶舱设计研究。

摘要：针对传统呼吸阀式口罩容易引起呼吸不畅等问题,设计了一种由手环和口罩组成的新型智能口罩系统。手环集成了控制中心、血氧检测、信息显示等功能,口罩集成了气压及温度测量、微型电扇控制等功能。当手环接收到气压温度或血氧浓度异常信息时,能够通过无线信号启动微型电扇调节空气质量,同时进行蜂鸣报警。最后通过电路制作和软件编程,验证了新型智能口罩系统的自动呼吸调节功能。

摘要：目的本课题通过近红外光谱成像(f NIRS)理解手指协调运动状态中枢神经系统与外周肌肉之间相互作用,为机器人辅助康复领域等提供理论依据和技术手段。方法纳入21名右利手受试者,要求他们在平面上完成单指和双指在同相(IP)和反相(AP)方向上的圆周运动。利用f NIRS的同步血氧浓度数据,覆盖了6个大脑区域,包括前额叶皮层、运动皮层和枕叶。首先对外周运动轨迹误差,速度与角速度误差与中枢脑激活和网络连接进行相关分析。随后本设计了一种新的时间引导自适应图学习网络,命名为TAGL,用于识别协调运动。考虑到大脑网络对不对称结构的偏好,开发了一个自适应边学习模块,结合多头注意力机制,以获得节点之间的定向边连接,增强节点关系的表征。结果f NIRS结果显示,在单指运动时,对侧脑区被激活;在IP运动中,优势运动区被激活;而在AP运动中,两个运动区同时被激活。通过可视化不同运动动作的大脑连接矩阵,证实了采用自适应边学习模块的可解释性。与最先进的方法进行比较实验,揭示了TAGL方法出色的性能,展示了其在有效解读协调运动方面的潜力。结论本研究借助f NIRS参数和TAGL这一创新的网络学习结构,能够准确捕捉不同大脑区域之间复杂的相互作用,为运动解码和机器人辅助控制提供了有力支持。