嵌入式智能医疗辅助终端系统
一、产品目标
一款基于安卓系统、嵌入式硬件平台、集成 AI 分析能力的辅助医疗终端，辅助医生进行初步判断，提高诊断效率与准确率。主要用于基层、中医辅助场景，也可推广至农业、气象、应急等领域。
面向的核心问题与解决方案
- 医生经验主观、判断不一致 → 图像信号 AI 标准化分析
- 资源不足、医生精力有限 → 辅助初筛与结论建议
- 中医诊断“难量化” → 舌象、脉象量化提取与建模
- 数据积累缺乏系统化 → 自动采集 + 模型训练反馈闭环
二、系统架构
1. 数据采集层
- USB 摄像头：采集图像（舌象、面部、皮肤、伤口等）
- FPGA + AD 芯片：采集与预处理模拟电信号（心率、脉搏波）
- 体温/血氧/其它传感器：通过 I2C/SPI 接入
2. 数据处理与推理层
- 主控平台（全志 T527 Android）：
- 前端 UI：WebView
- 边缘推理：NPU 支持 MobileNet、YOLO-Tiny 等模型
- 数据上传：复杂任务由后台处理
- FPGA：对 AD 信号进行数字滤波与边缘提取
3. 后台服务器系统
- 接收终端上传图像与数据
- 运行 AI 模型：
- 舌象分析（CNN）
- 皮肤检测（CNN+YOLO）
- 化验分析（XGBoost/LLM）
- 调用 LLM（如 DeepSeek）进行判断解释
- 返回结构化分析结果
应用
三、系统功能点汇总
| 功能模块 |
实现方式 |
描述 |
| 舌象图像采集 | USB 摄像头 + WebView | 替代 CSI，更便于灵活采集 |
| 图像AI分析 | 本地 NPU 或云端推理 | 识别舌苔、颜色、形状、皮肤问题等 |
| ESG/心率采集 | AD采样 + FPGA + SPI | 滤波后传入主芯片 |
| 化验数据分析 | 后台服务器 + AI模型 | 多指标融合判断 |
| 模型训练 | PC 或云服务器 | 本地训练标注数据 |
| 结果展示 | 安卓 WebView | 图文形式展示分析建议 |
| 网络通信 | HTTP/MQTT | 上传数据/下发指令 |
四、终端产品
主体结构
- 尺寸：258×162×10mm
- 材质：铝合金/ABS，2.5D 康宁玻璃
- 颜色：雅黑/银灰
屏幕
- 尺寸：10.1英寸 IPS 触控
- 分辨率：1280×800（可选1920×1200）
- 支持手套模式
接口布局
- 顶部：USB 3.0×1，传感器接口×3
- 侧面：RJ45 ×1，以太网；Wi-Fi 双频；音量/电源键
- 底部：Type-C ×1，SIM卡槽×1
摄像头（可选）
其他细节
- 状态灯：电源、网络、数据传输
- 支架/底座：支持壁挂/桌面
终端软件
- 训练阶段：GPU 训练多模态模型
- 推理阶段：图像轻任务本地，复杂任务服务器
- 系统更新：OTA 推送模型与软件更新
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