迷茫的点：
目标？

  1. 基本已经做成的HR和BR（优化？）
  2. 动作检测（探索或优化？）
  3. 其他功能的连接（前端，APP）

实现路径：

  1. 物理结构的改进优化or创新
  2. 算法软件上的优化创新

实验方式？

  1. 需要实物和实验测试，进而找到优化和改进的切入点

  1. 确定目标：
    几个层次目标：呼吸心率；动作识别；体位数据；呼吸干预；前端开发

  2. 执行方案：

    着力点：
    物理结构的设计
    算法方法的优化
    电子硬件的调优

    想要先从简单模型入手做优化，升级，改进
    如果是从无到有该怎么做？

根据研究路径规划与参考资料，提出分阶段实施方案：

一、目标优先级校准

分层递进策略

  1. 基础层（0-3个月）：专注呼吸心率核心功能优化
    • 必选动作：将光纤传感器部署于头部下方实现基础数据采集 2，已验证该区域信噪比最优
  2. 增强层（3-6个月）：叠加体位分类与粗粒度动作识别（如离床检测）
    • 实现路径：增加腰部光纤节点，复用心率数据中低频振动分量 1
  3. 扩展层（6月+）：开发呼吸干预与前端交互功能
    • 参考依据：确保核心信号稳定后再启动触发式反馈系统开发 5

二、从零开始的执行路径

物理结构设计阶段

  • 最小可行架构：采用单根拉伸光纤+简易支架
    1. 参考头部拉伸式配置（已验证成本低且灵敏度足够）2
    2. 增设2-4个腰部压敏光纤节点，覆盖仰卧/侧卧体位变化 1

算法开发阶段

阶段 方法论 目标
V1.0 快速傅里叶变换 (FFT) 提取基础HR/BR频谱特征 2
V2.0 滑动窗口阈值分析 实现八种基础体位分类 1
V3.0 CNN特征融合模型 分离正常呼吸与咳嗽动作 3

硬件调优原则

  • 抗干扰三要素：
    1. 前置模拟滤波器抑制电机噪声（参考50Hz工频抑制电路设计）2
    2. 选择高动态范围光电转换器（建议AD7793芯片）6

三、进阶优化路线图

物理结构升级

  • 模块化改造
    1. 核心监测区模块（头部+躯干部不可拆卸）
    2. 扩展动作区模块（四肢区域可后期加装）1

算法深度迭代

  • 迁移学习加速：
    1. 使用公共呼吸数据集预训练CNN（如Sleep-EDF）
    2. 联用Welch法频谱分析提升小样本泛化能力 4

临床验证前准备

  1. 建立含20人次的多样性测试集（年龄≥65岁占50%）5
  2. 开发MATLAB自动化指令模拟系统，标准化数据采集流程5

风险规避建议

风险点 应对策略
体位分类误判率高 增加近红外辅助传感器交叉验证 6
突发动作干扰HR检测 动态调整频谱分析窗口长度（参考滑动窗口倍数覆盖法 4）

基于参考资料，建议从零开始的五阶段实施路径如下：

一、核心硬件架构设计（1-2周）

  1. 光纤选型：采用5米长OM1规格多模光纤束（62.5μm核心直径），成本效益比最优3
  2. 基础布局：采用7根光纤构成六边形阵列，覆盖躯干核心区域（验证方案见压力敏感度测试3）

二、数据采集系统搭建（2-4周）

组件 配置要点
光源 低功耗LED光源（保持输出功率稳定性＜±2‰）5
光电转换 配套1MP工业相机（帧率≥30fps，满足呼吸频率监测需求）5
信号预处理 在光纤末端增设环氧树脂固定结构减少误触发3

三、算法开发分步推进

阶段1：基础信号提取（4-6周）

  • 呼吸率计算：采用滑动平均法处理原始光斑图，结合0.1-0.5Hz带通滤波3
  • 动作探测：监测光强突变量＞设定阈值时标记为动作事件5

阶段2：机器学习升级（8周+）

  • 跨学科合作：引入医疗团队标注临床数据集（建议招募≥20名志愿者2）
  • 模型选择：优先训练ResNet18轻量级CNN（平衡算力与精度需求4）

四、验证调优关键步骤

  1. 极限场景测试

    • 超重人群测试（体重≥100kg，验证光纤抗压形变能力3）
    • 持续24h运行压力测试（漂移率需＜5%5）

  2. 临床对接准备

    • 制定符合ISO 13485标准的验证协议（参考呼吸率偏差允许范围2）
    • 开发MATLAB/Simulink数据同步接口（硬件-软件延时＜100ms6）

五、硬件迭代与临床准入（12周+）

  1. 模块化升级：在第二代原型中增加可拆卸四肢监测模块（需增强连接器防水等级6）
  2. 认证规划：申请CE医疗设备类别I认证（依赖临床试验阳性结果≥95%2）