启用Dragonboard 410c开发医疗业物联网_技术

需求分析

随着社会事业的发展，医疗行业对各种仪器的需求越来越大，如生化仪，心电监护仪，呼吸机等等，这些设备目前使用两种通信方式和lis/pacs/中心监护系统接口

- 大多数采用串口作为数据接口，使用ASTM作为通信协议

- 使用以太网网络接口，以HL7作为通信协议

协议解释

HL7

HL7标准是建立在ISO标准组织之制定的OSI模型的最高层的应用标准，如下图所示：

HL7标准包含256个事件、116个消息类型，139个段，55种数据类型，408个数据字典，涉及79种编码系统。但在应用HL7标准时，并不一定需要涉及标准全部内容，可以选择自己需要应用的相关事件、消息类型和段就可以了。而在数据字典和编码系统方面HL7标准并没有进行强制的规定，可以允许用户选择。标准的内容作为推荐。由于HL7涉及非常广泛，且在开发过程中广泛接纳了最终用户、开发商、研究机构的各方面的意见，从另一个方面也可以将HL7标准理解为医学信息中的其他编码标准的一个总纲性质的索引。

ASTM

ASTM的全称是American Society for TesTIng and Materials，美国材料与试验协会。它规定十几个类别，用途非常广泛，包含以下门类：

1、钢铁产品

2、有色金属产品

3、金属试验和分析方法。

4、建筑

5、石油与化工

6、染料和涂料

7、纺织

8、塑料

9、橡胶

10、电气与电子工业

11、水和环保技术

12、核能、太阳能与地热能

13、医疗器械和服务

14、通用方法和仪器。

15、通用产品和专用化学品

医疗行业用的是第13类，比如

ASTM E1394 等等

目前现状

传统医院系统都是使用PC作为仪器服务器来接入的，体积大，价格贵，功耗也大，而且很不灵活，不同的仪器要不同的接口程序，这些接口程序使用Powerbuilder，delphi，C#编写，每次不同仪器参数和协议接口都需要重新编译部署实施调试，成本高，工期长。

用Dragonboard 410c的方案

有鉴于此，我们决定采用Dragonboard代替PC来实现各种仪器接入，使用nodejs开发，带来的好处是明显的，价格远低于pc，而且灵活不需要编译，而且nodejs本身在www.npmjs.org上提供了海量的模块库，其中就包括HL7的解析库，使用nodejs可以极大的降低开发工作难度，动态配置js脚本就可以对接相应的仪器，因此可以远程配置调试仪器，节省昂贵的差旅费。

410c的外观很小巧，用来代替庞大的pc ，会给医院节省开支，而且未来 410c可以集成到仪器里面，成为仪器的一部分。

开始动手

首先安装

先下载img文件，这里我们选择debian，大家可以直接去linaro的网站下载

dragonboard410c_sdcard_install_debian-36.zip这个文件，不过这个网站经常断线，为了大家 *** 作方便我就下载了并且共享了

http://pan.baidu.com/s/1migYRiC

把tf卡通过usb读卡器插入电脑，推荐使用class 10 的tf卡，8G以上。

使用sdformatter 格式化卡

然后使用win32diskimager把镜像烧录到tf卡。

把tf卡插入板子，启动，并把跳线位置设成如下模式

根据屏幕提示，选择intall ，然后等待几分钟系统就安装好了，这时候去掉TF卡

（如果不去掉TF卡，下次启动还是从TF卡启动，或者你可以设置跳线，选择从EMMC启动，我为了图省事就拔掉了TF卡）重新启动

显示linaro登陆界面

密码和用户名都是linaro

为了以后 *** 作方便，使用passwd建立root账号

用root登陆，然后在 *** 作指令就不需要输入烦人的sudo了

安装nodejs

因为410c板子我已经装好了nodejs 我在另外一个板子上演示一下nodejs的安装过程

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_4.x | sudo -E bash -

sudo apt-get install -y nodejs

如果发现没有curl 可以用apt-get install curl 安装

安装完nodejs 运行node -v 就可以看到已经装好

安装相应的模块

因为我们做的医疗网关需要支持HL7和ASTM协议，因此需要安装相应的模块

node-serialport和hl7模块

使用npm直接安装 npm install node-serialport

npm install hl7 因为每种仪器只会选择其中之一，因此我们装在不同的工作目录

测试串口和ASTM协议

本来打算直接连接我们的ASTM仿真器的，但是Dragonboard 410c的IO是1.8v的，我怕直接接上我们设备的3.3v TTL 会烧掉，所以决定使用USB口转出来的串口解决这个问题。

我们使用一个MICO开发板作为串口输入源，通过一个USB HUB接入410c主板。

在/dev/ 下可以看到一个设备ttyUSB1，编写一个测试程序lis.js

var SerialPort = require（“serialport”）.SerialPort，

sp = new SerialPort（“/dev/ttyUSB1”， {

baudrate： 115200

}， false）;

sp.open（funcTIon （error） {

if （error） {

console.log（‘failed to open： ’ + error）;

return;

} else {

console.log（‘open’）;

}

}）;

sp.on（‘data’， funcTIon （data） {

console.log（data.toString（））;

//sp.write（“hello/r/n”）;

}）;

说明串口可以正常工作，实际接入我们的仪器通信程序也可以通信的

测试HL7

接下来我们测试HL7功能，在drgonboard 安装hl7测试包

npm install simple-hl7

然后进去到node_modules/simple-hl7/examples，可以看到有4个例子，我们运行tcp-server这个

node tcp-server.js

然后在pc上运行hl7模拟器

可以看到模拟器模拟发送的HL7 结果已经被龙版上运行的hl7 server接受到

稍微修改这个hl7 程序，把hl7转成json ，转换功能都是这个hl7包里面提供的，就可以直接保存到rest界面的数据库后端。

实际模拟

使用我们自己的仪器数据和模拟器，真实连接我们自己的模拟器，数据保存到couchdb

可以看到数据被完整的保存进去了，使用nodejs 也可以方便的通过webhdfs等模块把iot数据保存进Hadoop 或者通过其他相关的模块把心电监护数据保存到openTSDB或者infuxdb 等等，而这些代码加起来也不过千行，而且可以运行在嵌入式ARM板如龙板上，这是传统医疗软件开发手段如PB，C#，Java都很难做到的。

接下来我还会尝试octoprint控制3d打印等项目，本次测试dragonboard还有一个很重要的事，是希望能拿到dragonboard配套的那个HDMI转CSI的板子，很遗憾一直没有机会测试这个，这个可以用于超声内镜的采集，代替昂贵的采集工作站和笨重的采集卡。

后记

这次测试准备的很不充分，1.8v的IO我没有准备好，本来可以直接使用低速插座的UART接口来对接串口设备的，另外也可以使用Python开发，效果也很好，一样可以在pc和arm板上移植，也可以支持串口也有HL7的库。