基于MSP430和GSM移动通信的血糖监护系统设计
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对应于2.2- 27.8mmol/L的血糖浓度，酶电极的响应电流约为3—50μA。血糖仪就是通过这一对应关系来计算显示血样葡萄糖浓度值的。根据曲线可知酶电极上的反应电流在11s左右出现峰值，因此系统设定前11s为酶电极的反应时间，后5.3s为酶电极的采集时间。对5.3s的电流面积积分，得到电量Q，再根据已知的血糖的浓度C0可以由公式求出标准系数K：
Q =∫I(t)dt = K C0
K = Q/ C0
从而求出所测试的血糖浓度：
Cx = Q/K
温度是影响酶的活性及酶催化反应速度的重要因素之一[2]。因此要保证测量的精度，必须进行温度补偿。经系统测试及相关的结果分析得到温度补偿公式如下：
Kt = 0.0133t + 0.067
考虑到温度补偿，因此，血糖浓度计算公式如下：
Cx = Q/（K ×Kt）
2.3 通信软件设计
Java手机操作系统都支持标准的J2ME MIDP1.0 Java标准。J2ME是SUN公司推出的针对嵌入式消费类电子产品的开发平台。Motorola公司生产的Motorola388，A388C等手机不仅支持标准的J2ME MIDP1.0 Java标准，还推出了Motorola SDK for J2ME，实现了一些CLDC/MIDP提供的接口功能[3]。
手机与血糖仪通过串口连接，所以使用手机正确、实时地接收血糖仪发送的数据是关键。经过多次实验，采用多线程的开发模式可以准确、快速地读取血糖仪发送至手机的数据。
在编写串行通信程序时，要用到javax.microedition.io包中的Connector类和StreamConnection、InputStream和OutputStream 接口。在J2ME中所有的连接都是使用Connector类的open(String connect)方法建立的，不同的连接可以通过传递不同的参数connect实现[4,5,6,7,8]。
2.4在MotorolaA388上运行
基本按以下5个步骤：
(1)打包：编译通过后，使用JBuilder Wizard菜单中的Archive Builder项，选择Archive type为MIDlet，随提示即可完成打包。
(2)在PC机上运行：运行MIDlet，更新打包文件：.jar与.jad文件。
(3)下载：用手机提供的数据线把手机和PC机串口相连，选择手机上“通过数据线下载”菜单选项，再通过摩托罗拉388免费提供的一个名为pcjal.exe的下载工具，可很容易地将MIDlet下载到手机上。
(4)安装：一般手机下载完一个J2ME程序后，就会自动进行安装。将程序存储在手机的指定位置里。
(5)在MotorolaA388C上运行：程序安装完后，手机就会在程序菜单中显示该应用程序，用户选择该菜单项后就可以运行程序。界面如图4所示。
图4 运行界面
3 糖尿病监护中心设计
糖尿病监护中心的硬件部分主要由一台服务器连接一个GSM模块组成。选用的是SIEMENS公司的无线模块MC35[9]。硬件电路主要分为四个部分:电源电路，用于提供6V-12V的电源；串口电路，用于与计算机串口进行连接；SIM卡电路，用于SIM卡与模块的连接；MC35模块驱动电路，用于对MC35无线通信模块进行点火驱动。
软件系统如图5所示。其中，人机接口模块，还增加了由用户手动输入数据的功能；糖尿病病理数据库包括知识库和规则库，知识库中存放和管理有关糖尿病诊断的专家经验和知识，规则库用于存放糖尿病诊断与鉴别诊断的规则；患者信息库用来保存患者的血糖测量值及一些背景信息。系统与GSM模块的通信采用串行通信协议，短信管理使用AT指令[10]。
图5 系统功能框图
4 结果与讨论
手机血糖仪操作简单, 测试时，用户进入血糖测试界面（如图4所示），点击运行键，屏幕会提示插入血样试纸，随后会出现15S倒计时状态,当倒计时为“0”时显示血糖浓度测试结果，测试结果可以直接点击发送短信键，通过GSM网络发送至MA35I，再由远程糖尿病诊断系统接收存储并给出诊断结论后反馈给患者。
目前，最为准确地测量方式还是医院的静脉采血测试，但需要患者抽取大量的静脉血，所以比对本系统的血糖仪选择了相对测量较准确的强生血糖仪，表1中给出了绝对误差值与最大相对误差值。
表1 测量结果与误差值
从测试结果可以看出，基于手机的血糖仪重复性误差最大值为1.01﹪，浓度最大相对误差为5.98﹪，在医疗器械规则的误差范围内，因此认为自行研制的基于手机的血糖测试仪符合标准。
经过收发短信的测试，系统运行正常；测量的数据与知识库中的相比对，按照简单的规则，可自动给出诊断结论，也可由医生修改或加入建议。
后期要继续完善本系统，并在并系统的基础上，继续进行人体其他生理参数的监测研究，如血压、脉搏、心电等，利用无线和有线连接，将数据存储至远程医疗中心服务器，并使用人工神经网络等技术进行个体发病预测及疾病分类。
在移动设备与现代医学高速发展的天，操作简单，方便，便携的移动监测设备与远程医疗中心的配合是医疗仪器的发展趋势。本文基于Java手机实现了与血糖仪在多线程模式下的串行通信，利用手机显示存储测量的结果，并且以短信的形式发送至远程服务器，从而得到专家的建议与治疗方案。今后随着嵌入式技术、无线网络技术的继续快速发展，移动式的医疗仪器会拥有更广阔的应用和市场前景。
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