啟用Dragonboard 410c開發醫療業物聯網

需求分析

隨著社會事業的發展，醫療行業對各種儀器的需求越來越大，如生化儀，心電監護儀，呼吸機等等，這些設備目前使用兩種通信方式和lis/pacs/中心監護系統接口

?- 大多數采用串口作為數據接口，使用ASTM作為通信協議

?- 使用以太網網絡接口，以HL7作為通信協議

協議解釋

HL7

HL7標準是建立在ISO標準組織之制定的OSI模型的最高層的應用標準，如下圖所示：

HL7標準包含256個事件、116個消息類型，139個段，55種數據類型，408個數據字典，涉及79種編碼系統。但在應用HL7標準時，并不一定需要涉及標準全部內容，可以選擇自己需要應用的相關事件、消息類型和段就可以了。而在數據字典和編碼系統方面HL7標準并沒有進行強制的規定，可以允許用戶選擇。標準的內容作為推薦。由于HL7涉及非常廣泛，且在開發過程中廣泛接納了最終用戶、開發商、研究機構的各方面的意見，從另一個方面也可以將HL7標準理解為醫學信息中的其他編碼標準的一個總綱性質的索引。

ASTM

ASTM的全稱是American Society for Testing and Materials，美國材料與試驗協會。它規定十幾個類別，用途非常廣泛，包含以下門類：

1、鋼鐵產品

2、有色金屬產品

3、金屬試驗和分析方法。

4、建筑

5、石油與化工

6、染料和涂料

7、紡織

8、塑料

9、橡膠

10、電氣與電子工業

11、水和環保技術

12、核能、太陽能與地熱能

13、醫療器械和服務

14、通用方法和儀器。

15、通用產品和專用化學品

醫療行業用的是第13類，比如

ASTM E1394 等等

目前現狀

傳統醫院系統都是使用PC作為儀器服務器來接入的，體積大，價格貴，功耗也大，而且很不靈活，不同的儀器要不同的接口程序，這些接口程序使用Powerbuilder，delphi，C#編寫，每次不同儀器參數和協議接口都需要重新編譯部署實施調試，成本高，工期長。

用Dragonboard 410c的方案

有鑒于此，我們決定采用Dragonboard代替PC來實現各種儀器接入，使用nodejs開發，帶來的好處是明顯的，價格遠低于pc，而且靈活不需要編譯，而且nodejs本身在www.npmjs.org上提供了海量的模塊庫，其中就包括HL7的解析庫，使用nodejs可以極大的降低開發工作難度，動態配置js腳本就可以對接相應的儀器，因此可以遠程配置調試儀器，節省昂貴的差旅費。

410c的外觀很小巧，用來代替龐大的pc ，會給醫院節省開支，而且未來 410c可以集成到儀器里面，成為儀器的一部分。

開始動手

首先安裝

先下載img文件，這里我們選擇debian，大家可以直接去linaro的網站下載

dragonboard410c_sdcard_install_debian-36.zip這個文件，不過這個網站經常斷線，為了大家操作方便我就下載了并且共享了

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

把tf卡通過usb讀卡器插入電腦，推薦使用class 10 的tf卡，8G以上。

使用sdformatter 格式化卡

然后使用win32diskimager把鏡像燒錄到tf卡。

把tf卡插入板子，啟動，并把跳線位置設成如下模式

根據屏幕提示，選擇intall ，然后等待幾分鐘系統就安裝好了，這時候去掉TF卡

（如果不去掉TF卡，下次啟動還是從TF卡啟動，或者你可以設置跳線，選擇從EMMC啟動，我為了圖省事就拔掉了TF卡）重新啟動

顯示linaro登陸界面

密碼和用戶名都是linaro

為了以后操作方便，使用passwd建立root賬號

用root登陸，然后在操作指令就不需要輸入煩人的sudo了

安裝nodejs

因為410c板子我已經裝好了nodejs 我在另外一個板子上演示一下nodejs的安裝過程

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

sudo apt-get install -y nodejs

如果發現沒有curl 可以用apt-get install curl 安裝

安裝完nodejs 運行node -v 就可以看到已經裝好

安裝相應的模塊

因為我們做的醫療網關需要支持HL7和ASTM協議，因此需要安裝相應的模塊

node-serialport和hl7模塊

使用npm直接安裝 npm install node-serialport

npm install hl7 因為每種儀器只會選擇其中之一，因此我們裝在不同的工作目錄

測試串口和ASTM協議

本來打算直接連接我們的ASTM仿真器的，但是Dragonboard 410c的IO是1.8v的，我怕直接接上我們設備的3.3v TTL 會燒掉，所以決定使用USB口轉出來的串口解決這個問題。

我們使用一個MICO開發板作為串口輸入源，通過一個USB HUB接入410c主板。

在/dev/ 下可以看到一個設備ttyUSB1，編寫一個測試程序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”）;

}）;

說明串口可以正常工作，實際接入我們的儀器通信程序也可以通信的

測試HL7

接下來我們測試HL7功能，在drgonboard 安裝hl7測試包

npm install simple-hl7

然后進去到node_modules/simple-hl7/examples，可以看到有4個例子，我們運行tcp-server這個

node tcp-server.js

然后在pc上運行hl7模擬器

可以看到模擬器模擬發送的HL7 結果已經被龍版上運行的hl7 server接受到

稍微修改這個hl7 程序，把hl7轉成json ，轉換功能都是這個hl7包里面提供的，就可以直接保存到rest界面的數據庫后端。

實際模擬

使用我們自己的儀器數據和模擬器，真實連接我們自己的模擬器，數據保存到couchdb

可以看到數據被完整的保存進去了，使用nodejs 也可以方便的通過webhdfs等模塊把iot數據保存進Hadoop 或者通過其他相關的模塊把心電監護數據保存到openTSDB或者infuxdb 等等，而這些代碼加起來也不過千行，而且可以運行在嵌入式 ARM板如龍板上，這是傳統醫療軟件開發手段如PB，C#，Java都很難做到的。

接下來我還會嘗試octoprint控制3d打印等項目，本次測試dragonboard還有一個很重要的事，是希望能拿到dragonboard配套的那個HDMI轉CSI的板子，很遺憾一直沒有機會測試這個，這個可以用于超聲內鏡的采集，代替昂貴的采集工作站和笨重的采集卡。