資料介紹
描述
介紹
自醫學發展以來,體溫監測一直是人們關注的問題。由于多種原因,需要在多種疾病中不斷監測患者的體溫。即使人類一直小心謹慎,也可能會發生錯誤,并且情況將無法控制。當前的疫情形勢更需要我們關注,受感染的人數每天都在增加,每一位醫務人員的工作量都在增加。因此,本項目將重點在兩種情況下創建自動警報系統,當任何特定患者的溫度 1)目前惡化或 2)在不久的將來趨于偏離正常指定范圍時。該項目的主要思想也可用于許多工業應用。
示范
該項目基本上包括3個部分:
1) 感應體溫。
2) 當病人體溫突然變化時,建立健全的警報系統。
3) 當預計患者的體溫在不久的將來會惡化時,打開 LED。
首先,LM35溫度傳感器需要放置在患者體腔內,測量實際體溫。需要收集和存儲數據以供進一步分析。使用這些數據,任何機器學習技術都可以預測接下來一小時或半小時的溫度讀數。可以設置一些閾值上限和下限。因此,將同時執行兩件事。如果預測值和當前值保持在閾值范圍內,則將連續檢查這些值。如果有任何差異,將向警報提供一個肯定的信號。
兩個獨立的報警系統的需要是不言自明的。蜂鳴器將尋求立即干預,而 LED 將有助于采取預防措施。
電路連接
硬件連接示意圖如下所示。
可以使用給定示意圖的參考來描述連接。LM35 溫度傳感器的輸入來自模擬引腳 A0。兩個輸出分別在數字引腳 1 和 4 處提供,用于 LED 和蜂鳴器。
LM35是一個溫度傳感器,它輸出成比例的模擬電壓到相應的溫度。它有 3 個引腳,Vcc 連接到 WiFi 模塊的 5V 點,GND 連接到地,輸出點連接到 A0,讀取電壓。實際溫度值由 T=r/10.24 給出,其中 r 是模擬引腳的讀數。
LED 連接在數字引腳 1 和 GND 之間以及串聯的電阻器(330 歐姆 - 用于限制電流),蜂鳴器連接在引腳 4 和 GND 之間。
操作和控制
- 配置文件
這個項目的程序是在 Ubuntu 中用 python 完成的。創建一個配置文件,其中包含 WiFi 模塊的詳細信息和主程序所需的其他一些詳細信息。文件中的代碼如下所示。
API_KEY = "XXXX-XXXX..." //Bolt Cloud API Key
DEVICE_ID = "BOLTXXXXX" //Device ID of the Bolt Module
FRAME_SIZE = 10 //Frame Size of Z Score Analysis
MUL_FACTOR = 5 //Multiplication factor of Z Score Analysis
- Z 分數分析
Z score Analysis 是一個工具,常用于異常檢測。雖然,這里它用于一些不同的目的。我們先討論一下算法。基本上,它為我們提供了兩個最佳值作為一個范圍。這是被稱為上限和下限的值。
它考慮了一些先前的值并計算其均值和方差,并因此創建了一個分布,該分布給出了兩個值的范圍。幀大小和乘法取決于用戶的選擇。
- 完整代碼
如上所述,此代碼執行兩項工作。給出了兩對預設值,一對用于與當前值進行比較,另一對用于與預測值進行比較。
- 算法
比如說,x 是當前值,x1,x2 是范圍,從 Z 分數分析中獲得。此外,a1、a2是與當前值比較的預設最小值和最大值,b1、b2是與預測值比較的預設最小值和最大值。如果 x
- 可能的情況
下面提到了一些場景及其影響。
1. LED 發光,蜂鳴器關閉- 患者體溫緩慢下降,因此預測的未來值已超出規定值,因此應采取預防措施。
2. 蜂鳴器亮,LED 不亮——這種情況發生的可能性很小,但如果發生,則說明溫度突然變差,需要立即注意。
3. 兩者都開啟- 這也是一個危急情況,它會在一段時間內尋求一定程度的關注,直到情況得到控制。
4. 兩者都關閉——這意味著溫度在控制之中。
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