中國科大實現非接觸心電圖實時監測

大皖新聞訊 中國科學技術大學吳曼青院士團隊陳彥教授、孫啟彬研究員等人在無線人體感知研究中取得重要進展，實現了基於毫米波雷達的非接觸人體心電圖實時監測，突破了百餘年來心電圖僅能透過接觸式感測器獲取的侷限。相關研究成果日前發表於《IEEE移動計算彙刊》。

毫米波非接觸心電圖實時監測 中國科大供圖

陳彥介紹：“新方法中，被測者不需要佩戴電極，也不需要去除衣物，以無感的方式完成心電圖監測。”

心血管疾病是全球第一大致死疾病，每年約有1860萬人因此失去生命。在我國，隨著人口老齡化的日益突出，心血管疾病對居民健康的影響越加顯著，其發病率與致死率均佔世界前列。心電圖監測一直被視為臨床診斷心血管疾病的“金標準”之一，在疾病早期診斷髮現以及後續治療過程中均有極高的臨床價值。

然而，自發明一百多年來至今，心電圖監測一直需要將電極連線到人的面板上來捕捉反映心臟狀態的電活動變化，導致不適的使用者體驗。日常生活中的長時間連續心電圖監測往往難以實施，造成轉瞬即逝的異常心電狀態記錄丟失，延誤疾病的診斷。

國家“十四五”規劃綱要指出，要加強泛在感知體系建設，解決傳統技術瓶頸，發展智慧預警、應急救援救護和智慧養老等社群惠民服務。因此，吳曼青團隊聚焦於當前公共健康領域的痛點問題，研究非接觸心電圖監測技術以突破傳統心電圖監測接觸式測量的應用瓶頸。

陳彥等人利用心臟電活動與機械活動是心臟活動同源不同表徵的特性，使用毫米波雷達以非接觸形式測量體表的心臟機械活動，提取四維心臟機械活動訊號。隨後利用深度神經網路模型建模心臟機械活動與電活動之間的非線性對映關係，透過資料驅動的方式求解該域轉換問題，並最終還原出心電波形。

在研究中，研究人員在0。5米非接觸感知距離、不同生理狀態和人體相對靜止躺姿約束的實驗設計下，對35個實驗物件實現了非接觸心電圖監測。

“與傳統心電圖相比，非接觸式心電圖實現了時間中位數精度小於14毫秒、形態中位數精度大於90%的監測效能。”陳彥說，此外，該方法的監測結果支援對心血管疾病診斷中的關鍵指標——心跳間期的穩定監測，其誤差在9毫秒以內。該指標對心律紊亂、心肌梗死等疾病具有重要的診斷價值。

陳彥介紹：“目前我們正在與相關醫院進行合作，一旦獲得臨床認可，本技術將對心律失常、心肌梗死等疾病的日常監測與診斷提供重要的幫助。”

論文的第一作者為中國科學技術大學博士研究生陳金波，通訊作者為陳彥教授，中國科學技術大學為論文唯一單位。

大皖新聞記者 陳牧

（安徽網）