OpenHarmony学生挑战赛经验分享 原创

一、项目介绍

1.项目概括

脑瘫是儿童常见病之一，中国早在2018年脑瘫患儿就远远超过600万了。而脑瘫不仅会给孩子造成极大的精神和肉体上的痛苦，更会给家庭和社会带来沉重的负担。而婴儿脑瘫患者每年新增5万，其中，0~6岁的有31万。更为严重的是，脑瘫孩子的就诊率非常低，有30万脑瘫孩子因为家长没有重视、不了解，耽误了治疗的最佳时期，甚至导致终身残疾。
本项目是一个将物联网与医疗相结合的用于婴儿脑瘫患者的病情监护系统。本产品通过TGAM脑电波传感器检测并记录患者的脑电波数据，检查患者的脑电波是否正常，并通过肌电传感器采集患者的肌电信号，随后可以将肌电信号转化为对患者肌张力的检测。我们将得到的传感器数据通过WiFi上传到我们的服务器平台，随后通过深度神经网络对患者的数据进行分析，并结合我们的评估量表，展示出患者的病情变化，可以很好的判断患者的病情状况。并且可以将数据发送到手机终端，实现智能化设计，并通过鸿蒙App实现患者日常状态的数据记录和展示，让患者家属更好的了解患者病情，如果出现异常状况，可以通过APP提醒患者家属。并实现医生与患者之间跨域时间空间的交流，医生及时获得患者实时状态数据，能够及时分析病情并给出建议。

2.开发环境

软件开发环境：DevEco studio 3.0.0.900
OpenHarmony开发版本：OpenHarmony 3.1 Release
开发板：DAYU200

3.项目架构

我们依托硬件设备脑电波检测仪、弯曲传感器以及肌电信号传感器来收集脑瘫婴儿患者的脑电波、弯曲角度和肌电信号数据，，通过WiFi将数据传输到华为云IOT平台，再将数据传输到Django后端，在后端实现数据的分析处理，并将处理后的数据传输到鸿蒙app和大禹DAYU200终端设备上，给患者做出反馈。

二、开发过程

1.硬件设计思路

数据采集模块分别由脑波数据模块、弯曲传感器模块、肌电信号采集模块组成，可以实现对脑瘫婴儿头部、肘部相关数据进行采集，以ESP83266和小熊派为主控板，将各个模块采集的数据通过主控板，使用4G、WiFi模块、结合MQTT协议，将数据传输到华为云IoT平台，使用云平台的数据转发服务，通过HTTP协议实现数据转发到第三方数据库中。

2.软件端设计思路

数据展示部分主要是通过鸿蒙App实时分析并展示分析结果。获得待推送给用户的数据，实时分析数据并得出当前病情状态分析结果。再结合患者历史数据，基于大数据综合分析，第一时间分析并推送就医建议和相关领域的名师专家。从而实现用户居家也可以通过鸿蒙App实时了解自己的病情状态，及时获得疗养方案和就医建议，在日常中根据大数据分析和临床实验数据给出对应的康复建议。

3.算法模块设计思路

该设备采用1D卷积+LSTM模型对采集到的患者数据进行分析，能够快速准确的分析出患者的病情变化。CNN具有良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力， LSTM能够解决RNN的长期依赖问题， 它可以控制特征的流通和损失。

三、应用场景

1.应用场景

应用于三大场景：大型医院妇幼保健院、已确诊脑瘫家庭和脑瘫婴儿学校。主要通过脑电波检测仪，肌电传感器，弯曲传感器等进行实时监测患者的行为情况，软件端展示出脑瘫婴儿身体数据，并对脑瘫婴儿病情状况进行评估判定。鸿蒙APP展示出我们这款远程医疗软件的儿童家庭康复监测系统。