可穿戴随行监护系统在军事作业医学中的应用

目的探索穿戴式生理参数监测系统在军事作业医学中的应用价值。方法在某新兵训练基地搭建基于随行监护系统的中央监测系统,并分别于2018年和2019年采集新兵入伍3个月军事训练中30人(210人次)、50人(600人次)的连续(≥24 h)生理数据,包括两晚的夜间睡眠、日间训练、业余活动等,通过信号质量算法和人工判读筛选可用信号。随机选取2019年新兵40例,按3 km跑的考核成绩进行排序,将排名前20名和后20名的新兵分为成绩高组与成绩低组,比较两组夜间睡眠和运动指标的差异,探索训练成绩与生理指标的关系。结果采集数据的平均时长为(36.2±12.0)h,信号质量评估结果显示,心电和呼吸信号质量好和中等所占的比例均大于80%,系统能够有效采集新兵军事训练过程中心电、呼吸、体位/体动等数据,实现实时监测和作业效能评估等功能。监测数据显示,成绩高组相比于成绩低组,睡眠分期中的深睡比例更多(16.24%±5.62%vs 12.19%±4.95%,P=0.042),运动后心率恢复差值(1 min、2 min)下降更快[(37.89±5.53)/min vs(31.97±6.20)/min,P=0.003]、[(60.89±6.61)/min vs(49.30±4.76)/min,P=0.000]。结论可穿戴随行监护系统能够在军事作业环境下有效采集新兵的生理数据,该系统通过连续生理监测与分析能够捕捉到更多新兵身体状态变化的信息,为评估军事作业效能提供了新的技术手段。

穿戴式随行监护系统心电信号质量评价研究

穿戴式生理参数监测技术是一种新型的生理监护技术,代表未来监护技术的发展方向,但该类技术应用于临床尚有许多问题亟待解决。本文针对自主研发的穿戴式随行监护系统(SensEcho-5B)的心电信号质量评价问题开展了探索性研究。首先基于模板匹配法开发出一种心电信号质量评价算法,用于心电信号的自动、定量评价,在100名受试者(15名健康人和85名心血管疾病患者)随机抽取的100 h心电信号数据集上进行了算法性能测试。在此基础上使用SensEcho-5B与心电Holter同步采集了30名受试者(7名健康人和23名心血管疾病患者)的24 h心电数据,使用心电信号质量评价算法对两个系统同步记录的心电信号质量进行评价。算法性能测试结果:敏感度为100%,特异度为99.51%,准确率为99.99%。30名受试者的对照试验结果:SensEcho-5B所检测到的心电信号,信号质量较差时间的中位数(Q1,Q3)为8.93(0.84,32.53)min,Holter所检测到的心电信号,信号质量较差时间的中位数(Q1,Q3)为14.75(4.39,35.98)min(秩和检验P=0.133)。研究结果表明,本文提出的心电信号质量评价算法能够对穿戴式随行监护系统的心电信号质量进行有效评价;随行监护系统SensEcho-5B与对照Holter相比,心电信号质量相当。后续研究将进一步在真实临床环境中采集大样本量的随行监护生理数据,并对心电信号质量进行分析和评价,从而使监护系统的性能得到持续优化。