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智慧健康研究综述: 从云端到边缘的系统(6)
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摘要：呼吸率(respiratory rate, RR)是监测病人健康状态的重要生理参数，呼吸是人体内外环境之间进行气体交换的必需过程，人体通过呼吸过程来吸入氧气和呼出二
呼吸率(respiratory rate, RR)是监测病人健康状态的重要生理参数，呼吸是人体内外环境之间进行气体交换的必需过程，人体通过呼吸过程来吸入氧气和呼出二氧化碳，从而维持正常的生理功能.压电传感器，其传感元件是压电聚合物，可以被用于呼吸率监测[38].阻抗体积描记法是另一种广泛使用的呼吸测量方法[39].位于肋骨和腹部的2个正弦线圈由产生高频正弦电流的电流源驱动.呼吸期间胸部的运动引起线圈电感的变化，从而调制正弦电流的幅度，从中可以解调呼吸信号.
加速度计(accelerometer, ACC)是一种监测人类活动的传感器，它主要用于测量沿特定轴的特定频率范围的加速度.它们可以用于许多目的，例如跌倒检测[40]和运动分析[41]等.对于加速度的测量，有基于压电、压阻或可变电容等几种方法可用.通常它们都采用相同的操作原理，通过使弹簧或类似等效部件与测量的加速度成比例地拉伸或压缩来测量加速度.
2.1.2 智能可穿戴设备
智慧健康系统通常将传感器技术与物联网集成，使医疗保健系统能够监控患者.目前，在工业界中已经有非常多的智能可穿戴设备，这些设备可以帮助监测生理参数.通常，智能可穿戴设备具有这些特点：小型化、低能耗、智能化和个性化.
FuelBand是一款可以戴在手腕上的活动追踪器.FuelBand可以跟踪一段时间内所进行的运动和消耗的卡路里，并把腕带的读数分享到在线社区.Apple Watch作为一款智能手表，它不仅支持记步、监测睡眠和记录能量消耗等，还支持监测心率和绘制心电图等专业医疗数据.Fitbit手环不仅可以记录步伐和计算活动消耗，还可以智能地判断是否在运动以及何项运动等.随着相关技术和算法的不断发展和突破，例如更加精确的新型记步算法[42]，这些智能可穿戴设备变得越来越重要，成为了智慧健康系统中重要的一环，作为智慧健康系统中数据来源的关键组件，它们承接了大量健康数据采集的工作，为后端系统提供了丰富的、多种多样的健康数据，利用这些数据可以对人体健康状况进行详细的分析.
2.2 智慧健康数据在边缘的计算
在云计算平台存储、检索和处理医疗健康数据是一种非常高效的可以帮助智慧健康应用快速落地并发挥作用的架构.云可以帮助智慧健康服务应对大数据和性能的挑战，但却很难满足智慧健康实时性的要求.得益于物联网和传感器技术的研究发展，越来越多的医疗健康数据在网络边缘产生.大量的医疗健康数据需要实时处理，并且这类医疗健康数据是难以容忍网络延迟和卡顿的，对于实时性的要求非常高，这对于云计算平台的压力非常大.因此现在有很多研究没有把对于医疗健康数据的计算和处理放在云计算中心，而是迁移到更靠近边缘节点的雾计算平台，通过雾计算平台来有效提高服务的实时性，满足智慧健康服务高实时性的需求.
2.2.1 雾计算和智慧健康
思科率先提出雾计算的概念，是云计算概念的一种延伸[43].雾计算把服务和计算移动到更加贴近用户端的位置，满足低延时、实时性的应用，同时可以减轻网络的负担.雾计算是指靠近边缘的微型云计算结构，不同于传统的云计算结构，雾计算中的数据和应用程序的资源被放置在边缘节点和云之间的逻辑位置，也被称为雾网络.Li等人[44]对边缘计算环境中的系统架构和资源管理给出了全面介绍，但并没有针对智慧健康应用进行专门介绍.
在智慧健康服务的发展中，越来越多的健康数据在边缘节点产生，例如利用医疗传感器监控病人生理指数等.由于边缘设备功率和性能受限，对采集的健康数据很难做到实时处理，而如果将这些数据全部传输到云计算中心处理又会导致较大延迟，影响用户体验.并且，物联网的大规模实施预计将引入数十亿连接到互联网的边缘设备，鉴于连接设备数量众多以及数据量较大，与云连接也会出现大量延迟的情况.基于此，雾计算成为了智慧健康应用的一个中间处理站.将这类健康数据从大规模数据中心迁移到靠近边缘节点的微型数据中心，不仅可以降低延迟、提高边缘设备的效率，同时也降低了大量的数据请求对后端云计算平台施加的网络压力[45].例如，一些小型嵌入式医疗设备的数据处理，不需要将每条数据都传入到云计算中心进行处理，而是将一些实时性要求高的任务交给智能网关处理，这将节省大量的网络成本和提高实时性.综上所述，在云和边缘节点之间架设雾计算层，可以有效提高服务实时性，雾计算是向分层系统架构和更快响应的设计转变的重要范例.
文章来源：《智慧健康》 网址: http://www.zhjkzz.cn/qikandaodu/2020/0715/380.html