重大醫療突破！這一傳感器可實(shí)現非接觸心電圖實(shí)時(shí)監測
發(fā)布人：傳感器技術(shù)
時(shí)間：2022-12-06
來(lái)源：工程師
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該研究突破了無(wú)線(xiàn)信號在人體感知任務(wù)中的物理感知極限，提供了一種非接觸ECG監測方法。在使用過(guò)程中，被測者不需要佩戴電極也不需要去除衣物，以無(wú)感的方式完成ECG監測，具有極高的臨床價(jià)值。
編輯：感知芯視界
△毫米波非接觸心電圖實(shí)時(shí)監測心血管疾病是全球第一大致死疾病，每年約有1860萬(wàn)人因此失去生命。心電圖（ECG）監測一直被視為臨床診斷心血管疾病的金標準之一，在疾病早期診斷發(fā)現以及后續治療過(guò)程中均有極高的臨床價(jià)值。然而，自發(fā)明一百多年來(lái)至今，ECG的工作原理是通過(guò)接觸皮膚的電極捕捉反映心臟狀態(tài)的電活動(dòng)變化，要求利用貼身電極測量體表的電活動(dòng)變化，導致不適的用戶(hù)體驗。
△非接觸心電圖監測系統工作原理具體來(lái)說(shuō)，陳彥教授等人利用心臟電活動(dòng)與機械活動(dòng)是心臟活動(dòng)同源不同表征的特性，開(kāi)發(fā)了一種毫米波雷達系統，用于非接觸式測量心臟機械活動(dòng)，從射頻（RF）信號中提取4D心臟機械運動(dòng)信號，隨后利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型建模心臟機械活動(dòng)與電活動(dòng)之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系，通過(guò)數據驅動(dòng)的方式求解該域轉換問(wèn)題，并實(shí)現從RF輸入到ECG輸出的端到端重建映射，最終還原出心電ECG波形。據介紹，研究人員進(jìn)行了200項實(shí)驗試驗，涉及35名年齡在18至65歲之間的參與者。毫米波雷達裝置放置在他們身體上方0.4至0.5米之間，在正常呼吸、不規則呼吸、運動(dòng)后和睡眠四種不同的生理狀態(tài)，以模擬日常生活中的常見(jiàn)情況。在使用這些數據來(lái)訓練和測試他們的人工智能后，研究人員發(fā)現，與帶電極的標準心電圖監測技術(shù)相比，該方法的實(shí)現了時(shí)間中位數精度誤差小于14毫秒，形態(tài)中位數精度大于90%的非接觸ECG監測性能。
△時(shí)間中位數精度誤差小于14毫秒該方法的監測結果還支持對臨床心律紊亂診斷過(guò)程中的關(guān)鍵指標：R-R間隔的穩定監測，其90%誤差均在9毫秒以?xún)?，進(jìn)一步驗證了該方法的醫學(xué)價(jià)值。
△系統的時(shí)間和形態(tài)精度性能分析以及在不同心率狀態(tài)下的監測結果對比該研究突破了無(wú)線(xiàn)信號在人體感知任務(wù)中的物理感知極限，提供了一種非接觸ECG監測方法。在使用過(guò)程中，被測者不需要佩戴電極也不需要去除衣物，以無(wú)感的方式完成ECG監測，具有極高的臨床價(jià)值。不過(guò)需要指出的是，當患者隨機移動(dòng)時(shí)，新方法檢測方法得出的結果可能不太準確。研究小組計劃在未來(lái)的工作中解決這個(gè)問(wèn)題。這項研究也涉及健康個(gè)體，因此需要進(jìn)一步訓練人工智能算法，以適用于患有特定潛在心血管疾病的人。*博客內容為網(wǎng)友個(gè)人發(fā)布，僅代表博主個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，如有侵權請聯(lián)系工作人員刪除。
