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[導讀] 人體傳感網絡：body sensor network，簡稱BSN。BSN以身體為中心，并集成生物傳感器、醫學電子學、多傳感器分析與數據融合、人工智能、普適傳感、無線通信和其他創新應用等多學科知識。BSN充分發揮無線化、網絡化、信息化優勢，實現健康全過程的跟蹤與服務，是低成本健康的發展方向之一。 人體傳感網絡的產生背景 隨著“預防為主”的觀念深入人心，對健康信息的遠程采集和處理是早發現、早診斷和早干預的必備手段；其次，為實現不影響人正常生理活動情況下的連續監測，傳統的有線逐步趨向無線化；再者，隨著監測設備向微尺度和長時間跨度發展，創新的傳感方法與手段必不可少。鑒于此，人體傳感網絡在物聯網背景下應運而生，成為醫療物聯網及泛在網（注：廣泛存在的網絡）的“末梢”，助力解決健康與信息化. 什么是人體傳感網絡？ 據上海羿歌所認識，人體傳感網絡：body sensor network，簡稱BSN。BSN以身體為中心，并集成生物傳感器、醫學電子學、多傳感器分析與數據融合、人工智能、普適傳感、無線通信和其他創新應用等多學科知識。BSN充分發揮無線化、網絡化、信息化優勢，實現健康全過程的跟蹤與服務，是低成本健康的發展方向之一。BSN主要特色是采集與互聯互通。
圖 BSN組成部分 誰在研究BSN？ 在2013年深圳醫療電子技術大會上，中科院深圳先進技術研究院深圳低成本健康重點實驗室王磊先生為我們介紹到，歐美走在BSN研究的前列。 UC Berkeley較早從事BSN研究，設計了專用平臺以及針對BSN的TinyOS操作系統；MIT的Media Lab、英國帝國理工大學研制、德國亞琛工業大學和歐洲IMEC在BSN研究上均有其各自的造詣。而國內有中科院深圳先進技術研究院、香港中文大學、清華大學微電子所等在與BSN相關的傳感器和系統應用方面進行了深入的研究。據王磊先生介紹，中科院深圳先進技術研究院設計了用于BSN的“三低”醫學芯片，開發了改進型的BSN平臺，并使用BSN平臺在運動能量評估和生物反饋調節方面開展了工作，同時對BSN新型通信方式“人體通信”進行深入探究。 研究熱點和最新發展趨勢 圍繞BSN的研究熱點，業界開展了相應的科研和產業化工作，總體上來說，體現在以下幾個方面： �。�1）傳感器方面，研發電子織物和非接觸電極等新型傳感技術； �。�2）在能量收獲，即利用人體自身的機械運動能或是溫度梯度能給BSN節點供能等方面開始了嘗試性的工作； �。�3）針對BSN語義學模型開展研究，集中在STSOM、貝葉斯網絡等數學工具的運用上； �。�4）采用單晶集成的方式，研制適用于BSN的低頻率低噪聲低功耗的醫學集成電路芯片； �。�5）無線通信方面，集中在利用人體通信的傳輸模式的機理探討和技術開發； BSN涉及的通信協議和關鍵技術 王磊先生以中科院深圳先進技術研究院自主研制的三代人體傳感器網絡開發平臺為例，為我們展述了BSN涉及的重要組成部分和關鍵技術。 模塊組成 �。�1）微型天線、基站板、無線充電等功能模塊； �。�2）呼吸、心電、血氧、脈率等生理參數測量節點； （3）集成加速度、角速度、磁力計的九自由度慣性測量節點； 總體而言，硬件系統具有小型化、低功耗、低成本的特點。 人體傳感器網絡軟件開發臺（SDK）包括：開發板軟件、無線通信協議、基帶設計和數據接口定義。主要技術指標：無線傳輸數據50kbps；數據收發率為10kbPs；互聯互通協議。BSN通信協議如圖所示： 圖 BSN通信協議 關鍵技術分析 BSN涉及到醫學集成電路芯片、IP模塊和人體通信等關鍵技術。王磊先生對此進行詳細的解答。 關鍵技術（1）：醫學集成電路芯片和IP模塊 集成電路設計具有全集成、低功耗、低成本、高性能、可配置以及微型化醫學集成電路芯片等突破性技術優勢。 三代人體傳感器網絡開發平臺采用低頻率、低噪聲、低功耗（“三低”）設計方法，單晶集成多生命體征信號放大、濾波、處理、電源管理功能。三代人體傳感器網絡開發平臺展示如下圖所示： 圖 三代人體傳感器網絡開發平臺展示 關鍵技術（2）：人體通信 傳統通信理論將人體作為一個干擾源，在BSN中，為實現低負荷高可靠性的生命信息提取，需要將人體作為一個傳輸媒介，研究人體通道的信息傳輸機理； 在“真實浮地”環境下進行了大量在體實驗和數值仿真，闡明了載波頻率（30MHz）、調制方式和數據率（BPSK、1-10MSps）、能耗參數（1nJ/bit）、傳輸距離與安全性（Capacitive Coupling，1m）、組織與信道關系、運動與信道關系、體征參數與信道的相互作用等因素，為下一代BSN的通信機制研究提供理論基礎。 圖 “真實浮地”環境下的人體信道衰減與傳輸距離關系 王磊先生表示，針對人體通信的動態傳播信道進行詳盡的在體實驗研究，表明人體通信對運動的不敏感性，這個重大發現為目前運動中BSN通信鏈路不穩定的問題提供了一種有效的解決方案。 以心腦血管事件評估為例，王磊先生再次強調BSN是人體生命信息動態檢測最直接和最可靠的手段之一。 針對心腦血管事件發生發展機理的研究需要影像、生化、基因、生命體征等多模態健康信息，其中生命信息動態檢測與心腦血管功能的評估尤為密切，表現在： （1）血壓動態變化是導致易損斑塊脫落的重要誘導因子； �。�2）ST-T段心電圖異常是早期冠心病診斷的重要指標； �。�3）心率變異性是預測心律失常發生和持續的重要因素； �。�4）夜間呼吸率異常是COPD等事件的重要風險因子； �。�5）日間運動信息是評估中風導致偏癱預后的重要手段。 |
