導讀 近日，中國科學技術大學(USTC)陳彥教授和孫啟斌研究員帶領的團隊通過毫米波雷達系統實現了非接觸式心電圖(ECG)監測。他們的工作發表在IEEE...
近日，中國科學技術大學(USTC)陳彥教授和孫啟斌研究員帶領的團隊通過毫米波雷達系統實現了非接觸式心電圖(ECG)監測。他們的工作發表在IEEE Transactions on Mobile Computing 上，并由IEEE Spectrum報道。
慢性疾病和心血管疾病 (CVD) 每年奪去約 1860 萬人的生命。連續心電圖監測已被證明對診斷心血管疾病至關重要，因此廣泛應用于心血管疾病的早期診斷和后續治療。
然而，目前的心電圖監測需要貼在身體上的電極，這會導致用戶體驗不佳。因此，在日常生活中實施長期連續心電監測具有挑戰性，這會導致瞬時異常心電狀態的丟失和心血管疾病的診斷延誤。
為了解決這個問題，該團隊開發了毫米波雷達來測量心臟機械活動而不是電活動。他們首先使用毫米波雷達掃描心臟，然后使用一系列信號處理算法過濾反射以提取 4D 心臟運動信號。最后，應用數據驅動的深度神經網絡對心臟機械傳導和電傳導之間的非線性關系進行建模并解決域轉換問題，從而重建心電圖。
在這項研究中，該團隊在四種不同的生理狀態下對 35 名參與者進行了 200 次實驗試驗，以模擬日常情況。雷達放置在軀干上方 0.5 米以內，以防止任何皮膚刺激或直接附著皮膚引起的任何其他不適。
該團隊實現了小于 14 毫秒的中值計時誤差和高于 90% 以上的傳統 ECG 方法的中值形態準確度。這種新方法還實現了RR間期計時9ms的90%誤差，是診斷心律失常的金標準，進一步驗證了其醫學價值。
這項工作為 ECG 監測提供了一種新方法，展示了 CVD 診斷的巨大潛力，并可能激發未來基于非侵入性和更可靠系統的醫療應用。
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