专家揭秘:人体传感网络知多少?

MEMS/传感技术

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  人体传感网络的产生背景

  随着“预防为主”的观念深入人心,对健康信息的远程采集和处理是早发现、早诊断和早干预的必备手段;其次,为实现不影响人正常生理活动情况下的连续监测,传统的有线逐步趋向无线化;再者,随着监测设备向微尺度和长时间跨度发展,创新的传感方法与手段必不可少。鉴于此,人体传感网络在物联网背景下应运而生,成为医疗物联网及泛在网(注:广泛存在的网络)的“末梢”,助力解决健康与信息化.

  什么是人体传感网络?

  人体传感网络:body sensor network,简称BSN。BSN以身体为中心,并集成生物传感器、医学电子学、多传感器分析与数据融合、人工智能、普适传感、无线通信和其他创新应用等多学科知识。BSN充分发挥无线化、网络化、信息化优势,实现健康全过程的跟踪与服务,是低成本健康的发展方向之一。BSN主要特色是采集与互联互通。

  

  图 BSN组成部分

  谁在研究BSN?

  在2013年深圳医疗电子技术大会上,中科院深圳先进技术研究院深圳低成本健康重点实验室王磊先生为我们介绍到,欧美走在BSN研究的前列。

  UC Berkeley较早从事BSN研究,设计了专用平台以及针对BSN的TinyOS操作系统;MIT的Media Lab、英国帝国理工大学研制、德国亚琛工业大学和欧洲IMEC在BSN研究上均有其各自的造诣。而国内有中科院深圳先进技术研究院、香港中文大学、清华大学微电子所等在与BSN相关的传感器和系统应用方面进行了深入的研究。据王磊先生介绍,中科院深圳先进技术研究院设计了用于BSN的“三低”医学芯片,开发了改进型的BSN平台,并使用BSN平台在运动能量评估和生物反馈调节方面开展了工作,同时对BSN新型通信方式“人体通信”进行深入探究。

  研究热点和最新发展趋势

  围绕BSN的研究热点,业界开展了相应的科研和产业化工作,总体上来说,体现在以下几个方面:

  (1)传感器方面,研发电子织物和非接触电极等新型传感技术;

  (2)在能量收获,即利用人体自身的机械运动能或是温度梯度能给BSN节点供能等方面开始了尝试性的工作;

  (3)针对BSN语义学模型开展研究,集中在STSOM、贝叶斯网络等数学工具的运用上;

  (4)采用单晶集成的方式,研制适用于BSN的低频率低噪声低功耗的医学集成电路芯片;

  (5)无线通信方面,集中在利用人体通信的传输模式的机理探讨和技术开发;

  BSN涉及的通信协议和关键技术

  王磊先生以中科院深圳先进技术研究院自主研制的三代人体传感器网络开发平台为例,为我们展述了BSN涉及的重要组成部分和关键技术。

  模块组成

  (1)微型天线、基站板、无线充电等功能模块;

  (2)呼吸、心电、血氧、脉率等生理参数测量节点;

  (3)集成加速度、角速度、磁力计的九自由度惯性测量节点;

  总体而言,硬件系统具有小型化、低功耗、低成本的特点。

  人体传感器网络软件开发台(SDK)包括:开发板软件、无线通信协议、基带设计和数据接口定义。主要技术指标:无线传输数据50kbps;数据收发率为10kbPs;互联互通协议。BSN通信协议如图所示:

  人体传感网络

  图 BSN通信协议

  关键技术分析

  BSN涉及到医学集成电路芯片、IP模块和人体通信等关键技术。王磊先生对此进行详细的解答。

  关键技术(1):医学集成电路芯片和IP模块

  集成电路设计具有全集成、低功耗、低成本、高性能、可配置以及微型化医学集成电路芯片等突破性技术优势。

  三代人体传感器网络开发平台采用低频率、低噪声、低功耗(“三低”)设计方法,单晶集成多生命体征信号放大、滤波、处理、电源管理功能。三代人体传感器网络开发平台展示如下图所示:

 人体传感网络 

  图 三代人体传感器网络开发平台展示

  关键技术(2):人体通信

  传统通信理论将人体作为一个干扰源,在BSN中,为实现低负荷高可靠性的生命信息提取,需要将人体作为一个传输媒介,研究人体通道的信息传输机理;

  在“真实浮地”环境下进行了大量在体实验和数值仿真,阐明了载波频率(30MHz)、调制方式和数据率(BPSK、1-10MSps)、能耗参数(1nJ/bit)、传输距离与安全性(Capacitive Coupling,1m)、组织与信道关系、运动与信道关系、体征参数与信道的相互作用等因素,为下一代BSN的通信机制研究提供理论基础。

  人体传感网络

  图 “真实浮地”环境下的人体信道衰减与传输距离关系

  王磊先生表示,针对人体通信的动态传播信道进行详尽的在体实验研究,表明人体通信对运动的不敏感性,这个重大发现为目前运动中BSN通信链路不稳定的问题提供了一种有效的解决方案。

  以心脑血管事件评估为例,王磊先生再次强调BSN是人体生命信息动态检测最直接和最可靠的手段之一。

  针对心脑血管事件发生发展机理的研究需要影像、生化、基因、生命体征等多模态健康信息,其中生命信息动态检测与心脑血管功能的评估尤为密切,表现在:

  (1)血压动态变化是导致易损斑块脱落的重要诱导因子;

  (2)ST-T段心电图异常是早期冠心病诊断的重要指标;

  (3)心率变异性是预测心律失常发生和持续的重要因素;

  (4)夜间呼吸率异常是COPD等事件的重要风险因子;

  (5)日间运动信息是评估中风导致偏瘫预后的重要手段。

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