自制医学检测仪

当我在键盘上打下第一个字时，连我自己都感到惊讶。这种东西我能做吗？但另一个声音在我耳畔悄悄的说，不试试怎么知道？也是，现在全球有十亿人缺乏医疗保健系统；每年有36000000人死于非传染性疾病造成的，如心血管疾病，癌症，糖尿病和慢性肺疾病；超过7500000个的5岁以下儿童死于营养不良和一些常见的可预防的疾病。每年死于肺结核的人数超过1700000。另外有1600000人死于肺炎球菌疾病，其中一半以上的受害者是儿童。疟疾每年造成780000多人死亡。33400000艾滋病毒感染者…

我们需要获得最基本的医疗保障，而不是仅仅依赖于医生或护士。

医学手持便携式检测仪是一种可以由患者进行自我诊断的医疗设备，只需要几秒钟便可以得出一些初步的诊断。该设备的主要功能包括：传感，计算和记录。

作为人类会有3个基本生命体征，即体温、脉搏和呼吸速率。我们将处理数据，并将记录数据在SD卡上。

这个医疗检测仪的使用不需要诸如互联网、智能手机或者电脑的辅助，因为有些需要使用它的地方可能并没有这些辅助设备。

一、直接诊断疾病： 

有些疾病是可以通过以上三项基本生命特征直接进行诊断的。

1. 核心体温诊断的判断标准

1. 不同年龄段的心率标准：

1. 不同年龄段的呼吸速率标准：

二、朴素贝叶斯分类器：

以下高能，慎入。若不想看可直接略过此章节。

朴素贝叶斯分类器经常在自动医学诊断中的应用。这里有很多关于朴素贝叶斯分类的教程，所以我把它放在这里。当然能不想了解的话可以跳过。

三、普通感冒和流感的分类：

贝叶斯定律：h:假设

d:数据

P(h):基于数据d的假设h的概率

P(h/d):假设h成立的概率

数据可以通过以下公式得到：

一般来说，我们希望得到最有可能的假设数据，通过以下公式得到：

H：假设集合

当然，我们可以简化这个公式为：

如果我们的数据有几个属性，那可以用ï朴素贝叶斯假设。属性描述数据可以有条件独立分类：

一般按年龄来分每个人每年会感冒3-15次。平均一年9次。总的算来，大约每年会有5000000人得感冒。以下公式可以计算得到：

这个该概率的公式，我们也可以通过查表得到相关的概率：

因此：

没有感冒的概率：

取对数，得到：

所以可以 计算出相关的概率：

相关的程序以出来了：

void setup() {
Serial.begin(9600);
}

void loop() {
flu_cold_classifier();
}

void diagnosis(boolean fatigue, boolean fever, boolean chills, boolean sore_throat, boolean cough, boolean headache, boolean muscle_pain, boolean sneezing) {
// probability-look-up table
float Prob[] = {0.00008, 0.99992};
float P_fatigue[] = {0.8, 0.225};
float P_fever[] = {0.9, 0.005};
float P_chills[] = {0.9, 0.1};
float P_sore_throat[] = {0.55, 0.5};
float P_cough[] = {0.9, 0.4};
float P_headache[] = {0.85, 0.25};
float P_muscle_pain[] = {0.675, 0.1};
float P_sneezing[] = {0.25, 0.9};
// P(¬A) = 1 – P(A)
for(byte i = 0; i < 2; i ++) {
if(fatigue == false) P_fatigue[i] = 1.0 – P_fatigue[i];
if(fever == false) P_fever[i] = 1.0 – P_fever[i];
if(chills == false) P_chills[i] = 1.0 – P_chills[i];
if(sore_throat == false) P_sore_throat[i] = 1.0 – P_sore_throat[i];
if(cough == false) P_cough[i] = 1.0 – P_cough[i];
if(headache == false) P_headache[i] = 1.0 – P_headache[i];
if(muscle_pain == false) P_muscle_pain[i] = 1.0 – P_muscle_pain[i];
if(sneezing == false) P_sneezing[i] = 1.0 – P_sneezing[i];
}
// computing arg max
float P_flu = log(Prob[0]) + log(P_fatigue[0]) + log(P_fever[0]) + log(P_chills[0]) +
log(P_sore_throat[0]) + log(P_cough[0]) + log(P_headache[0])+ log(P_muscle_pain[0]) +
log(P_sneezing[0]);
float P_cold = log(Prob[1]) + log(P_fatigue[1]) + log(P_fever[1]) + log(P_chills[1]) +
log(P_sore_throat[1]) + log(P_cough[1]) + log(P_headache[1])+ log(P_muscle_pain[1]) +
log(P_sneezing[1]);
/* If we want to know the exact probability we can normalize these values by computing base-e exponential1s and having them sum to 1: */
float P_flu_percentage = (exp(P_flu) / (exp(P_flu) + exp(P_cold))) * 100.0;
float P_cold_percentage = (exp(P_cold) / (exp(P_flu) + exp(P_cold))) * 100.0;
if(P_flu > P_cold) {
Serial.print(“Diagnosis: Flu (Confidence: “);
Serial.print(P_flu_percentage);
Serial.println(“%)”);
}
if(P_cold > P_flu) {
Serial.print(“Diagnosis: Common cold (Confidence: “);
Serial.print(P_cold_percentage);
Serial.println(“%)”);
}
Serial.println(“”);
}

void flu_cold_classifier() {
Serial.println(“If you have flu/cold like symptoms, answer following questions”);
Serial.println(“Enter ‘y’ for ‘yes’ and ‘n’ for ‘no'”);
Serial.println(“”);
char *symptoms[] ={“Fatigue?”, “Fever?”, “Chills?”, “Sore throat?”, “Cough?”, “Headache?”, “Muscle pain?”, “Sneezing?”};
boolean answ[8];
for(byte i = 0; i < 8; i ++) {
Serial.println(symptoms[i]);
while(1) {
char ch;
if(Serial.available()){
delay(100);
while( Serial.available()) {
ch = Serial.read();
}
if(ch == ‘y’) {
Serial.println(“Your answer: yes”);
Serial.println(“”);
answ[i] = true;
break;
}
if(ch == ‘n’) {
Serial.println(“Your answer: no”);
Serial.println(“”);
answ[i] = false;
break;
}
}
}
}
diagnosis(answ[0], answ[1], answ[2], answ[3], answ[4], answ[5], answ[6], answ[7]);
}

四、体温检测：

通常我们在发烧的时候会通过额头来检测体温。所以会有很多红外感应的非接触体温计。然后额头温度往往和人体的核心体温又所不同。所以通过接触式的体温计会比较准。

所以，核心温度一般我们会通过以下公式得到：

q=每单位换热的时间

h=对流换热系数

A=皮肤的传热面积

TS=皮肤温度

TA=环境温度

这个转换公式我们也能这样表示：

w=血流量

c=血容量

TC=人体核心温度

通过公式一和公式二能得到：

通过一系列变换，我们最后得到公式：

身体核心温度将由一个非接触式温度测量的红外温度计MLX90614监测。

相关原理图：

五、心跳监测

心跳监测使用的原理框图。

耳垂脉搏传感器hrm-2511b是从kyto电子购买。R1和R2偏置LED和红外耳叶传感器，通过3.5mm的手机连接器连接到光电晶体管。安全电阻R6和二极管D1和D2构成了一个参考电压发生器。参考电压的二极管的正向电压的两倍（约0.7 V的硅二极管）连接到GND。C6和C8 / R10 R9/R7构成一阶高通滤波器（HPF）。给出了截止频率

使用低通滤波器之后截止频率为：

运算放大器级输出的模拟信号传递到Arduino模拟引脚进行进一步处理，去除高频噪声阈值电压。噪声低于阈值是不容忽视的，通过反馈输出锁存器状态直到对方超过阈值。比较器的输出通过一个LED显示的心跳和Arduino数字引脚。

关于心跳得算法有一个叫做Poincare plot ，我们可以使用这个算法。

在一般情况下，可以测量两个心跳之间的时间确定心跳。庞加莱曲线的形状可用于可视化的心率变异（HRV）。在本文中，庞加莱图能显示健康人和病人的不同。

主要算法：

for(byte i = 1; i < sample_size – 1; i ++) {
unsigned int delta_x = time[i + 1] – time[i];
unsigned int delta_y = time[i + 2] – time[i + 1]; // compute measurement as a function of previous one
unsigned int pixel_x = map(delta_x, 0, 2000, 0, 63); // map elapsed time in ms into pixel x coordinate
unsigned int pixel_y = map(delta_y, 0, 2000, 63, 0); // map elapsed time in ms into pixel y coordinate
display.drawPixel(pixel_x, pixel_y, WHITE); // print pixel
display.display();
}

六、呼吸速率检测

基本的设备包括一次性防护口罩-半面罩，三维打印的连接接头，一块硅胶管和压力传感器MPXV4006GP。这种设置的优点是，在活动时，也能对呼出气体的呼吸速率通过气体传感器进行分析。下面的效果图说明

以下是3D打印接的实物：

成品是这样的：

呼气时产生的压力是很小的，所以需要将放大器的信号进性放大，原理图：

相关代码：

unsigned long resp_delta[2];
unsigned int resp_counter = 0;
byte led = 13;
byte resp_sense = A0;

void setup() {
Serial.begin(9600);
pinMode(led, OUTPUT);
}

void loop() {
boolean resp_state = 0;
if(analogRead(resp_sense) > 650) {
resp_state = 1;
while(analogRead(resp_sense) > 630) {
digitalWrite(led, HIGH);
delay(300);
}
}
if(resp_state == 1) {
resp_counter ++;
if(resp_counter == 1) {
resp_delta[0] = millis();
}
if(resp_counter == 11) {
resp_delta[1] = millis();
unsigned int respiratory_rate = 600000 / (resp_delta[1] – resp_delta[0]);
Serial.print(“Respiratory rate: “);
Serial.print(respiratory_rate);
Serial.println(” bpm”);
resp_counter = 0;
}
resp_state = 0;
}
digitalWrite(led, LOW);
}

七、用户接口设置：

用户界面有5个按键，一个OLED。

使用一个HEF4050芯片做SD卡的接口：

DS1307 芯片是一个RTC芯片：

还有一个蜂鸣器：

八、硬件设计：

下面是硬件图和实物图：

九、一些辅助工作：

下面是结构设计

以上是所有的设计。

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優態客（Yourtechnic）的联系方式：postmaster@yourtechnic.com

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