本文是医学论文，本章对全文的研究工作进行系统的总结，首先，对本论文的研究内容进行概述性总结陈述，其次对论文的主要创新工作和创新点进行概括，最后，针对面向穿戴式心肺慢病管理的生理参数监测中的关键感知技术进行展望，并规划下一阶段拟开展的研究工作。在面向心肺慢病管理的穿戴式生理参数监测感知技术研究工作中，本文重点围绕感知环节中的三个关键技术进行研究：（1）柔性心率、脉搏传感器技术；（2）穿戴式心肺慢病生理参数信号采集感知系统；（3）具体的研究包含以下内容：（1）POM/2DGNs柔性穿戴式脉搏、心率传感器感知电极材料制备及传感性能测试。论文以穿戴式心肺慢病监测系统的感知层为研究切入点，详细的研究内容包括：重点制备了两种类型的石墨烯基脉搏、心电信号采集柔性传感器（电极），并对其电化学性能和传感特性进行表征。设计了三导联心电信号和血氧饱和度采集系统，与制备的柔性石墨烯基电极融合，实现柔性电极的穿戴式心肺慢病监测系统生理参数信号的有效采集。
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第一章绪论
随着新型医疗模式的改革和公共卫生服务体系的转型升级，具备个性化、便携化、智能化、舒适化的穿戴式医疗系统迅速成为关注的焦点和研究的热门领域之一。穿戴式医疗用户可以根据个人的健康需求在需要的时间点采集数据，不受时间和地点的影响和限制，对于及早有效地预防和监测心脏疾病、降低发病患者的死亡率、挽救患者生命具有十分重要的意义。同时，心血管疾病因其发病急、危害大等特点，因此对医务人员的诊断水平和实时性的要求较高。若能研发设计医疗级的可穿戴健康监护系统，收集个人的生理参数，并通过云平台的数据分析，提取有效信息存储用于疾病后的医学诊断依据，将为个性化精准医学的发展和个性化疾病的诊断和治疗取得至关重要的作用。组合模型的心律失常信号分类技术研究。
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第二章穿戴式心肺慢病生理参数监测的生理学基础
2.1心脏的电生理学
心脏传导系统与每一心动周期顺序心电变化密切相关。窦房结形成起搏后，迅速将冲动通过传导系统传至心脏各部形成心肌整体的电活动，兴奋心室进而使心肌形成机械性收缩。这些心脏活动的过程传导人体体表即体现为心电图，心电图是利用体表心电图机或心电监护仪等设备提取到的记录心脏搏动每一个周期所产生的心脏电生理活动变化的曲线，是心脏疾病和日常心肺慢病监测最为关键和重要的指标。本文针对穿戴式医疗监测系统感知技术领域存在的问题，以心肺慢病监测为例，开展了面向心肺慢病生理参数监测的感知技术研究，具体包括穿戴式系统信号采集电极传感器的制备与性能测试、集3导联心电和血氧采集为一体的心肺慢病穿戴式系统设计和基于深度学习
2.2心电图各波段含义及临床意义
简单地说，脉搏是指人体表面可以触摸感知到的动脉搏动。心脏、血管、血液组成人体的循环系统，血液由心脏的左心室收缩后挤压进入主动脉，之后又传输到全身的动脉。动脉是由肌肉和结缔组织所组成的。当传送到的血液进入动脉时，动脉血管感知到的压力会增大，从而导致管径的扩张，这时，体表较浅处动脉就可以感受得到这个扩张，这个脉动就是临床上定义的脉搏信号。脉搏的形成机制与心脏的搏动及动脉管壁的扩张有关，正常情况下，心脏的每一次搏动都会带来动脉血管壁的扩张。不同年龄段的人群，脉搏的跳动会有差异，婴儿期的脉搏较快，成人之后脉搏搏动会慢下来，大约每分钟跳动60-100次，会随着人体不同的状态发生变化，如剧烈运动会导致脉搏加快，充分休息平静后脉搏可恢复到正常水平。脉搏在中医问诊中有着十分重要的作用，对于很多疾病，中医可以根据脉搏的跳动推断出来，主要机制是因为脉搏在很大程度上反应心脏的水平，基于心脏跳动的频率可以排查和诊断一些相关疾病。实现对脉率的准确实时监测对于心脏疾病的预防和诊断具有重要的临床意义。
第三章POM/2DGNs柔性穿戴式脉搏传感器制备及传感特性..............................29
3.1多金属氧酸盐概述.........................................................................................29
3.2石墨烯和氧化石墨烯概述............................................................................30
3.3石墨烯基复合材料在柔性传感器中的应用.................................................32
3.4实验部分........................................................................................................33
第四章2DGNs/ZnS:Mn2+/POM柔性心率传感器制备及传感特性.........................44
4.1力致发光材料及其在健康监测领域的应用................................................44
4.2实验部分........................................................................................................46
4.3仪器与材料表征方法.....................................................................................47
4.4结果与讨论.....................................................................................................48
第五章心肺慢病穿戴式生理参数监测系统............................................................59
5.1心肺慢病穿戴式生理参数监测系统设计.....................................................59
5.2心电信号采集监测模块设计........................................................................62
5.3血氧饱和度监测模块设计.............................................................................64
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第七章基于CLSTMA组合模型的智能心律失常分类识别算法
7.1CLSTMA组合模型心电分类基本原理
本文第六章中已经对提出的深度卷积神经网络模型进行实验验证，实验结果证明该模型对四种类型的心拍分类智能识别算法取得了较好的效果。但由于每种深度学习算法都具有其独特的特征提取方式，深度卷积神经网络通过卷积核来提取输入ECG信号的相关系列特征，但基于滤波器尺寸的限制，深度卷积神经网络模型仍然存在不能很好地体现心电信号序列中时序信号前后的依赖关系的特点，模型算法的综合性能和模型的泛化性还可以进行改进和提升。为解决心电时序信号中能体现前后依赖关系的问题，优化模型的综合性能，本章将提出一种改进的卷积神经网络（CNN）+长短期记忆网络（LSTM）+注意力机制（Attention）的组合模型，简称CLSTMA算法。引进长短时记忆网络和注意力机制算法模型，实现对4种类型的心拍类型进行智能分类算法研究。本文第六章中已经对卷积神经网络做了详细的介绍，本章将对长短时记忆网络和注意力机制的心电分类基本原理做简要介绍，并通过CLSTMA组合模型对ECG信号进行心拍分类算法验证。
7.2ECG时序信号预测分类算法
本文根据ECG具备时序信号的特征，本文提出的CLSTMA组合模型输入信号为前端穿戴式ECG信号采集设备输出的待预测分类心电信号序列。利用CLSTMA组合模型生成的标准化模型结构参数，实现对拟处理心电信号标准化处理，生成目标信号，再用目标信号输入到预训练的时序信号预测分类模型进行ECG信号的心拍分类，根据分类结果对异常信号进行告警。ECG时序信号的分类原理如图7.4所示。针对时序信号ECG分类算法流程如图7.5所示，具体流程为：首先确定训练集、验证集、测试集数据库来源，其中，要求训练集、验证集、测试集的数量需满足算法模型的预设比例。然后将训练集、验证集的ECG目标序列样本作为训练样本，对待训练的ECG时序信号预测分类模型进行训练，生成ECG时序信号预测分类模型，最后，利用测试集中的ECG目标信号样本对生成的CLSTMA组合模型进行验证，并利用机器学习算法评价手段对该组合模型的性能进行综合评价。
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第八章总结与展望
此外，我们设计了一种柔性脉搏传感器装置，结果表明，基于POM/2DGNs的传感器对外部脉冲很敏感，可以在0.483mm2范围内对弯曲区域进行线性检测。为测试POM/2DGNs传感器人体脉搏、心率监测领域的应用，本文把传感器固定在手腕脉搏处进行脉搏波的监测，通过连续15秒的监测结果表明，该装置与商用光学心跳监测装置，如PPG技术光电容积脉搏波的结果基本一致。因此，POM/2DGNs被证实可用于穿戴式系统来实现对脉搏、心率等生命体征参数的健康监测。这项工作为柔性穿戴式心电、脉搏传感器的制备及应用开辟了新的途径。本文成功制备了2DGNs/POM复合材料，并对该材料进行XRD、TEM、EDS表征及电化学性能进行测试，通过基于POM/2DGNs传感器装置的水滴模型来识别分辨率和最小可检测压力，利用移液管反复多次测量在传感器表面放置和去除1mg水滴，ΔADC值可以很好地响应水滴放置或移除POM/2DGNs传感器时的压力信号。
参考文献（略）
