基于STM32的智能医疗监护系统
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1. 引言
随着远程医疗的发展，实时监测患者生命体征的需求日益迫切。本文设计了一款基于STM32的智能医疗监护系统，可实时采集心电信号、血氧饱和度、体温等关键生理参数，支持异常预警与云端数据同步，适用于家庭监护、术后康复等场景，为医疗决策提供可靠依据。
2. 系统设计
2.1 硬件设计
主控芯片 ：STM32L476（低功耗Cortex-M4，80MHz）
生物传感器 ：
AD8232心电模块（采样率250Hz）
MAX30102血氧与心率模块
DS18B20高精度体温传感器
通信模块 ：BLE 5.0（CC2640R2F）
电源管理 ：锂电池+TPS62740电源芯片（待机电流<2μA）
交互模块 ：1.54寸电子墨水屏+三色LED报警灯
存储模块 ：MicroSD卡（存储24小时原始数据）
2.2 软件架构
┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ 信号采集层 │ --> │ 医疗分析引擎 │
│ - ECG信号处理 │ │ - 心率变异性 │
│ - 血氧计算 │ │ - 异常检测 │
└───────────────┘ └───────────────┘
↓ ↓
┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ 本地报警层 │ │ 云端医疗平台 │
│ - 声光报警 │ │ - 数据可视化 │
│ - 数据存储 │ │ - 医生端推送 │
└───────────────┘ └───────────────┘
3. 核心功能模块
3.1 生命体征监测
实时心电波形显示（滤波后信号）
血氧饱和度动态监测（70%-100%精度）
体温异常预警（>38℃持续10分钟）
3.2 医疗级报警
心律失常自动分类（室性早搏识别）
血氧低于90%触发三级报警
数据异常时自动备份原始信号
3.3 低功耗设计
动态电源管理（传感器按需唤醒）
电子墨水屏仅在数据更新时刷新
3.4 数据安全
BLE传输AES-128加密
SD卡数据循环覆盖（最长72小时记录）
4. 关键算法实现
4.1 心电信号滤波
// 带阻滤波消除工频干扰
#define NOTCH_FREQ 50 // 工频频率
float notch_filter(float sample) {
static float prev[2] = {0};
float output = 0.996*prev[0] - 0.996*prev[1] + sample;
prev[1] = prev[0];
prev[0] = output;
return output;
}
4.2 心率变异性分析
void calculate_HRV(uint32_t rr_intervals[], uint8_t count) {
float sum = 0;
for(uint8_t i=0; i<count; i++) sum += rr_intervals[i];
float mean = sum / count;
float sdnn = 0; // 标准差
for(uint8_t i=0; i<count; i++)
sdnn += pow(rr_intervals[i]-mean, 2);
return sqrt(sdnn/(count-1));
}
4.3 多级报警逻辑
void check_emergency(float spo2, float hr) {
if(spo2 < 85 || hr > 120) {
set_led(RED);
BLE_Send("CRITICAL");
} else if(spo2 < 90) {
set_led(YELLOW);
BLE_Send("WARNING");
}
}
5. 系统实现
5.1 心电信号采集
void acquire_ecg() {
HAL_ADC_Start(&hadc1);
uint16_t raw = HAL_ADC_GetValue(&hadc1);
float filtered = notch_filter(raw * 3.3/4096);
plot_wave(filtered);
}
5.2 数据加密传输
void send_encrypted(uint8_t *data) {
uint8_t encrypted[16];
mbedtls_aes_crypt_ecb(&aes, MBEDTLS_AES_ENCRYPT, data, encrypted);
BLE_Write(encrypted, 16);
}
6. 系统测试
| 测试项目 | 指标 |
|---|---|
| 心电采样精度 | ±5μV |
| 血氧检测误差 | ±2% |
| 报警响应延迟 | <500ms |
| 连续工作时长 | 72小时（2000mAh电池） |
7. 结论与展望
本系统实现了医疗级生命体征监测功能，满足家庭监护场景需求。未来扩展方向：
AI辅助诊断 ：部署轻量化心律失常分类模型
多设备组网 ：支持病房多床位集中监护
跌倒检测 ：集成加速度传感器实现附加功能
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