健康监护

非侵入式连续血压测量

        本项目组从2005年开始启动心血管病预防、诊断、管理的研究。通过与各大医院的交流,了解到血压监测方法的迫切需求,并于2009年启动血压测量方法的研究。目前提出了基于粘性流体力学的动脉血管模型,并基于该模型,提出计算桡动脉血压到中心动脉血压的传递函数的方法(以下,简称“模型法”)。模型法通过分析桡动脉起始端与末端血压波形,估计血管和血液参数(外周阻力、血液流动惯量及血管顺应性),进而计算中心动脉—桡动脉传递函数,最后由传递函数和桡动脉血压计算中心动脉血压。模型法通过对桡动脉脉搏波的分析,考虑了不同患者的心血管个性化(血管顺应性、血液流动惯量及血流阻力)差异,具有粘性流体力学理论基础,和血管分支网络的生理学基础。

        研究目前已经取得了阶段性研究成果,50例冠脉狭窄患者的实验表明,模型方的桡动脉—中心动脉传递函数幅频响应与侵入式方法对应的传递函数幅频响应相似。通过模型法得到的中心动脉血压波形优于通过通用传递函数(GTF)法和移动平均(NPMA)法得到的结果,求得的收缩压与舒张压有着很好的准确性与稳定性,且收缩压和舒张压计算结果符合AAMI标准(误差均值<5mmHg ; 误差标准差<8mmHg)。相关论文已被《中国科学》录用,并申请了专利。

        为了验证采用“模型法”估计中心动脉血压的有效性,我们与北京医院心内科合作,以侵入式方法依次采集中心动脉血压波形、桡动脉起始端血压波形和桡动脉末端血压波形,以桡动脉血压波形作为模型法的输入信号,以中心动脉血压波形作为评估模型法中心动脉压估计方法的金标准。我们对50例冠脉狭窄患者进行实验,我们比较了模型法与通用传递函数法(GTF)及多点移动平均法(NPMA)。下图是三种方法关于中心动脉压估计的比较。

基于身体传感网络的穿戴式救援人员生命体征监测设备

中心动脉血压波形估计对比

(黑线为侵入式,红线为模型法,灰色和绿色为GTF和NPMA方法)

        在研究中,我们已经对血管模型、参数估计方法、以及传递函数进行了预先研究和初步的验证。并对非侵入式连续血压测量、血管参数计算等方向进行了初步探索。以上临床试验的理想结果,充分表明该理论和方法的可行性。


肌肉电信号研究

        表面肌肉电信号是肌肉收缩时伴随的电信号,是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。基于运动和肌电同步获取和融合分析,我们提出第二代康复系统 iRehab V2。该系统能够定量计算出运动缺失后,定位造成问题的肌肉,和问题的性质,以便对症处理。

肌肉电信号采集系统


心率变异性生物反馈

        节奏快,变化多的生活方式使得很多现代人罹患了自主神经失调疾病,进而引发焦虑,失眠等症状。心率变异性生物反馈是一种无需药物与手术的自主神经失调相关疾病辅助治疗方法。该法通过触动接受反馈者的视觉与听觉,有目的地将其引导至心率变异性和谐状态(HRV-BF),从而达到对自主神经失调疾病的辅助治疗目的。迄今为止,该法已在欧美很多诊所与研究院中得到使用。

        本项目的特点包括:

  • 基于实验室自主研发的便携式身体健康监护设备Ucare与光电容积式脉搏波(PPG)采集设备完成
  • 设备采集到心电与脉搏等能够反映心血管状态的信息并传输至上位机
  • 根据当前的心血管状态评分,引导用户调整自身所处状态,达到最佳的心血管状态。

        心率变异性(HRV)参数表示逐个心动周期的细微的时间变化及规律。常见的体检中,窦性心率这一项表示着心率变异性受到呼吸影响的程度。通过调整呼吸,我们能够一定程度上影响心率变异性,从而达到一种称为“和谐”的状态。引导实验对象达到“和谐”状态就是心率变异性生物反馈系统的目的。

        目前实验室已开发出移动端和PC端均适用的反馈系统。实验表明,经过反馈引导后,80%的用户能在5分钟达到较好的状态。


无创血压测量系统

        近年,中心动脉得到了医疗界的高度重视。2006年,欧洲最大规模高血压研究中心ASOT的研究结果显示,中心动脉压和中心脉压比外周肱动脉血压更能反映心脏负荷,和心血管事件的发生更加密切相关。准确而便捷的中心动脉血压估计已成为心血管病,尤其是高血压病管理的关键技术。

        该系统的特点主要包括:

  • 嵌入式系统实现多种生理信号的同步采集
  • 同步采集传感器包括心电带(戴在胸口上方)和两个脉压传感器(分别置于肘部和腕部)
  • 基于多个血管与血流参数建立人体心血管系统模型,并基于模型对血压进行估计
  • 改进已有的PPT-血压测量方法。

        已有的无创血压测量仪大多采用传统的示波法或动脉张力法。测量起来十分不便,会对被测对象的日常活动造成较大影响。

        目前实验室研制的基于多特征PTT法的非侵入式血压测量系统已经能够在部分数据集上达到美国国家AAMI标准的需求。


动态心电图处理

        心血管疾病一直以来都是一个重大的卫生问题,当前人们越来越重视身体健康,因此对实时检测心电信号有了很高的要求,比如心率异常、心跳异常等检测。但是心电信号的个体差异性比较大,精确检测异常信号有一定难度。

        本课题意在研究如何检测出PVC信号,主要分为两部分内容:

  • 心电图信号特征点提取
  • 心电图异常检测

典型的心电图信号


uCare:便携式健康监护系统

  • 我们设计的动态有情景健康监测系统(uCare)将多个穿戴式传感器和智能手机构建成一个身体传感网络。穿戴式传感器无障碍地采集心电图、血压、呼吸和体温等多种生理指标,并同时采集活动、生理周期、地理位置等情景信息。
  • 有情景动态监测技术基于三维加速度传感器的运动状态估计,进行准确和实时的心电图异常检测和分析
  • 使用智能手机和个人电脑两种终端进行信号处理与显示,可以满足便携性和实用性要求;
  • 能够与远程中央服务器通信,周期性地或通过事件触发方式将数据信息上传到服务器,一旦检测到预先定义的异常事件立即通知医护人员。

uCare系统演示视频(点击下载


研究成果

便携式人体健康监护系统 (2005至今)

该系统可以实时监控人体在运动状况下的心脏健康状况。佩戴在人体的数据采集设备可以实时采集到人体的三维加速度信息以及心电图数据,这些信息通过蓝牙发送到手机端。手机端对采集到的数据进行实时分析,并返回人体的运动状态信息,心率信息等数据。一旦发生异常,可以及时发送警报。同时,手机端与服务器中央数据库保持同步。 [演示视频]

采用身体传感网络监护心血管病人 (2004 - 2006)

当下对心血管疾病患者的心脏状况进行随时监控的需求日益迫切。为此我们研发了一套身体传感网络系统,用于对心血管疾病患者的身体状态进行动态监护。

“有情景心脏监测仪”于深圳高交会赢得广泛关注。

2009年11月16日到2009年11月21日,实验室研究成果“有情景心脏监测仪”参加了于深圳举行的第11届中国高新技术交流会,赢得了广泛的参与和媒体的关注。 [深圳广播电台报道]

救援人员生理特征动态监测系统(2011)

我们与中国科学院上海微系统与信息技术研究所合作研发了“救援人员生理特征动态监测系统”,该系统是一种可以快速采集和分析多种人体生理特征、位置和运动数据的穿戴式装备。设备单独使用时还可以同样用于事故现场伤员以及移动救护过程中对伤员的生理特征的采集、分析和无线传输。监测的人体生理特征包含心电图、呼吸率、体表温度、血压;监测的情景和其它参数:人员室外位置、运动状态信息;通信距离在50米以上;连续工作时间24小时以上。 [系统演示] [监测结果]

基于多模态体征信号协同的睡眠质量评估及与近期运动量的关联分析技术(2011至今)

我们与中国移动通信有限公司研究院合作开展研究“基于多模态体征信号协同的睡眠质量评估及与近期运动量的关联分析技术”项目。移动健康指依靠移动通信技术传送且通过移动网络获取的健康(保健)相关信息、服务、应用或设备,主要包括健康相关指标的移动监测和数据收集、远程监测和分析以及提供宽带和数据能力。本项目的重点是针对睡眠这一人体重要的活动进行分析。本项目的特点是基于情景的用户睡眠状态的智能分析,即不仅仅对用户睡眠质量进行监测,还同时监测判定用户的白天活动,并进一步分析白天活动与睡眠的关系。 [系统框图]

心血管病早期检测和心电呼吸变异性分析(2012)

我们与加拿大渥太华大学医学院建立合作关系,共同研究心血管病早期检测相关课题。本项目结合双方渥太华大学医学院的Andrew J. E. Seely教授团队开创的连续个性化多器官变异性分析方法(CIMVA)和本实验室的uCare有情景生理监测系统,深入研究心电、呼吸和血压的特征变异度三者在日常生活和运动中的动态特性和生理周期,并据此进行冠心病等高致死率的心血管病的早期预测和诊断的研究,为心血管病的预防和控制找到一条有效且易于推广的方法。

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