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电子发烧友网>电子资料下载>电子资料>从传感器收集的数据来分析心脏状况

从传感器收集的数据来分析心脏状况

2023-02-09 | zip | 0.46 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

描述

更年期心悸并未被如此广泛地谈论,并且可能使许多更年期妇女感到意外。它们可能因经期、怀孕和更年期期间的激素变化而发生,并且通常是暂时的。但反复的心悸会导致心脏病发作和其他心血管疾病。

什么是心悸?

心悸也称为不规则心跳或心律失常。这些心跳突然比常规心跳更明显。在心悸期间,心脏可能会跳动、扑动、竞速或不规则地跳动。心悸通常是短暂的,仅持续几秒钟,或者更糟的是几分钟。心悸也称为不规则心跳或心律失常。这些心跳突然比常规心跳更明显。在心悸期间,心脏可能会跳动、扑动、竞速或不规则地跳动。心悸通常是短暂的,只持续几秒钟,或者更糟的是几分钟。

更年期心悸的原因

有时感到心跳加速或心跳停止的女性可能患有更年期心悸。这是围绝经期的常见症状。围绝经期是指绝经前的时间,也就是女性有 12 个月没有来月经的时间。之后,据说女性处于绝经后阶段。

心悸是女性荷尔蒙雌激素水平较低的直接结果,雌激素水平会导致心脏过度刺激。这种荷尔蒙产生的下降可能与心率和心悸频率的增加以及非威胁性心律失常有关.

 

但在研究人员开发的回归神经网络系统的帮助下,这个数字在未来可以被压低很多。研究人员创建了一种新的 AI 驱动的神经网络,可以通过分析一次心跳以 100% 的准确度检测可能的心力衰竭。

研究人员使用卷积神经网络 (CNN),这是一种分层神经网络,在识别应用数据集中形成的模式和结构方面非常有效。

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我们使用从传感器收集的数据来分析心脏状况并检测心脏骤停的可能性。

硬件

1. 树莓派 3B

众所周知,Raspberry Pi 是一系列小型单板计算机,Raspberry Pi 3B+ 是该家族的最新版本之一。我之所以选择它,是因为它运行速度快且易于操作,而且 Ada 内置了对 Raspberry Pi 的支持。

pYYBAGPjUWiAYtoqAAYfnvcYp5k490.jpg
 

2. BH1790GLC

BH1790GLC 是一款用于心率监测器 IC光学传感器,其中集成了 LED 驱动器和绿光检测光电二极管该设备驱动 LED 并提供从身体反射的光强度。LED亮度可以通过LED驱动电流和发光周期进行调节。该光电二极管对绿光的灵敏度高,波长选择性好,电路特性好,可实现准确的脉搏波检测。

pYYBAGPjUWyAKn2eAABNl_U829E050.jpg
 

这是一张图表,显示了它的实际工作原理

poYBAGPjUXCANvp8AACQzTsdiYY646.jpg
 

软件

1.小昆虫

GNAT 是 Ada 编程语言的免费软件编译器,它是 GNU Compiler Collection 的一部分。它支持该语言的所有版本,即 Ada 2012、Ada 2005、Ada 95 和 Ada 83。

要在 Raspberry Pi 中安装 GNAT 编译器,请在终端中输入以下命令。

sudo apt-get install gnat

2. ADA代码

由于 ADA 中没有提供 I2C 支持的 RPI 库,我们决定从头开始为 BH1790GLC 构建一个库。

我使用一些 bash 命令与 I2C 模块通信,并能够从模块中读取数据。

i2c检测

我用这个命令来搜索连接的 I2C 模块

pYYBAGPjUXWALWJ_AAGWS6dTCqY104.png
 

i2cget

我使用此命令读取存储在传感器中的数据。

poYBAGPjUXuAB1ouAAGfUMFlPWk612.png
 

我收到的数据是十六进制的。我使用 bash 命令将它转换为十进制。我开始寻找可以执行 bash 命令的 Ada 模块,然后我找到了Interfaces.C模块。

使用这段代码,我能够在终端中执行命令

function System (Cmd : String) return Integer is
function C_System (S : Interfaces.C.char_array) return Integer;
pragma Import (C, C_System, "system");
begin
return C_System (Interfaces.C.To_C (Cmd));
end System;

然后我开始将命令合并到 Ada 代码中。

在职的

现在是检查工作的时候了。下载代码并执行以下命令以查看它们的工作情况。

gprbuild -d hb.gpr -XPrivate_Warnings=FALSE -XModule=MOD_RPI hb.adb

然后你可以在bin文件夹中找到一个可执行文件。使用以下命令执行它

sudo ./hb

它会给你这样的结果

poYBAGPjUX-AYePuAAGOm0GfMC0148.png
 

现在我们的心率监测器已准备就绪。我们现在将从心率监测器收集的数据提供给 CNN 进行分析,因此我们将能够预测可能的心脏骤停。

有关更详细的文档,请访问GitHub 存储库


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