13、基于自动化医疗物联网(IoMT)的医疗保健监测系统

基于自动化医疗物联网(IoMT)的医疗保健监测系统

1. 引言

在当今数字化时代,医疗保健领域正经历着一场深刻的变革。自动化医疗物联网(IoMT)技术的出现,为远程患者监测和医疗决策提供了新的可能性。通过物联网技术,医生和监护人可以随时随地获取患者的健康参数,及时发现异常情况并采取相应的治疗措施。

2. 相关技术概述

2.1 医疗物联网的应用现状

随着物联网技术的不断发展,其在医疗领域的应用越来越广泛。一些常见的应用包括:
- 远程患者监测 :通过传感器实时收集患者的生理数据,如心率、血压、体温等,并将数据传输到远程服务器,医生可以随时查看患者的健康状况。
- 智能医疗设备 :如智能手环、智能手表等,这些设备可以监测用户的运动、睡眠等信息,为用户提供健康建议。
- 医疗数据分析 :通过对大量的医疗数据进行分析,挖掘潜在的健康风险和疾病模式,为医疗决策提供支持。

2.2 无线传感器网络

无线传感器网络(WSN)是一种由大量空间独立的设备组成的远程系统,用于监测物理或环境条件。在医疗领域,WSN 可以用于实时监测患者的生理参数。常见的传感器包括:
- 心跳传感器 :当检测到心跳时,会发出心率信号。将其与手指结合,LED 会随着每次心跳而闪烁。其输出可以直接连接到微控制器,以实时评估心率(BPM)。
- 脉搏血氧仪传感器 :用于测量血红蛋白水平。该传感器使用 MCP6004 血管

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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