非接触式生命体征监测技术的研究现状与展望

对生命体征的有效监测是医疗救治和健康维护的重要前提。传统的接触式监测技术局限性明显,且用户体验差。随着科技的进步,各类光纤传感、生物雷达、压电传感、红外热成像等非接触式传感技术迅速发展。本文通过对比分析不同非接触式生命体征监测技术的原理、特点与相关研究现状,总结目前非接触式生命体征监测技术所存在的优缺点和未来可能的发展趋势,为非接触式生命体征监测技术发展提供思路。

智能非接触式生命体征监测器面世

台湾一家研究机构和ECLAT Textiles公司合作完成了生命体征监测器iSmartweaR的设计和制造，其主要特点是无接触、服装设计且在追踪心率和呼吸频率时不受移动限制。通过以上两项数据，让使用者可以了解自己的体力活动、睡眠质量和情绪状态.

基于成像式光电容积描记技术的非接触式生命体征监测在ICU重症康复中的应用研究

目的探讨基于成像式光电容积描记(iPPG)技术的非接触式生命体征监测系统在重症监护室(ICU)重症康复的应用。方法选取2021年7月至2021年9月符合入选和排除标准的气管切开患者10例, 分别采用基于iPPG技术的非接触式生命体征监测系统和24 h床旁监护仪采集每例患者在静息状态、翻身吸痰、采取重症康复治疗措施如运动治疗、作业治疗时的生命体征参数, 包括心率、血氧饱和度和血压(舒张压和收缩压), 连续采集3 d。将2种方式采集到的心率、血氧饱和度和血压(舒张压和收缩压)进行比较, 分析基于iPPG技术的非接触式生命体征监测系统监测的准确性。结果基于iPPG技术的非接触式生命体征监测系统监测的血氧饱和度为(98.56±1.46)%, 24 h床旁监护仪记录的血氧饱和度为(98.80±1.35)%, 2种采集方式所得数值比较, 差异无统计学意义(P>0.05)。非接触式生命体征监测系统监测的心率、舒张压、收缩压分别为(87.54±13.97)次/min、(130.93±11.47)mmHg、(87.43±7.01)mmHg, 与24 h床旁监护仪记录的(84.78±11.88)次/min、(126.06±17.81)mmHg、(64.86±13.69)mmHg比较, 差异均有统计学意义(P<0.05)。结论在重症康复环境中, 基于iPPG技术的非接触式生命体征监测系统在血氧饱和度这个生理指标上准确性高, 在心率、收缩压、舒张压这三项指标上仍有较大的提升空间。

毫米波雷达监测人体生命体征应用的Meta分析

目的系统评价非接触式生命体征监测装置准确性。方法检索建库至2024年10月Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase、SinoMed、中国知网、万方数据库及维普网,收集比较心电监护仪、智能手环或呼吸检测仪等接触式生命体征检测设备与雷达监测人体生命体征的研究。采用Stata 17.0软件进行荟萃分析。结果共纳入21篇文献,328名受试者。Meta分析结果显示:雷达监测与心电监护在心率[SMD=0.05,95%CI(-0.11,0.21),P=0.705]和呼吸频率[SMD=0.10,95%CI(-0.33,0.14),P=0.755]上差异无统计学意义,但亚组分析结果显示,调频连续波雷达比连续波雷达和超宽带雷达具有更精确的测量效能,所有雷达的测量效能都在距离受试目标1 m左右时达到最佳,且在众多雷达频率中,77 GHz对心率和呼吸频率的监测最为准确。结论接触式生命体征监测设备相较于雷达在心率和呼吸频率监测方面差异无统计学意义,但调频连续波雷达在准确性方面占优,众雷达在距离受试者1 m时数据最精准,最佳雷达频率可能为77 GHz。

非接触式生命体征监测技术临床应用研究进展

非接触式监测技术克服了传统的穿戴式监测技术引起的人体不适和不便,在不干扰人体感受、不影响生活质量的前提下对生命体征进行连续监测。本文着重介绍以基于加速度传感的心冲击描记法、基于光纤传感的BCG、基于无线电波(或多普勒雷达)的BCG心率呼吸监测、非接触式电容心电、红外热成像法、磁阻抗监控为主的五种监测技术在临床应用的研究进展,并对这些非接触式监测技术进行比较分析,总结出非接触式监测技术的发展趋势,以期为非接触式生命体征监测技术在临床以及日常生活健康监测应用提供借鉴和参考。

基于热成像技术的非接触式生命体征测量方法

针对目前临床上监测生命体征设备的不便携带、接触人体等问题实现了一种将红外热成像仪作为信息采集设备,通过分析人体面部血管模型及鼻孔位置温差变化得到心率值和呼吸信息的方法。首先对获取的热像图序列提取前景目标以缩短在整幅图像中进行人脸检测的时间,再利用各向异性扩散滤波法增强感兴趣区域内血管位置的对比度,并利用形态学处理获得人脸血管部位的灰度均值形成初始心率信号。最终通过趋势消除、小波阈值去噪方法去除时间序列中的趋势项和随机噪声获取最终的心率波形图和动态心率、呼吸值。与医院专用设备对比试验得出该方法可控制心率误差小于4%,平均的均值误差为|d|=0.718次/min。呼吸误差在1次/min内,具有较高的准确性和鲁棒性,能够满足实际需求。

基于毫米波雷达的非接触式生理体征监测系统

对人体生理体征监测可以及时发现身体的变化和异常,也有助于人们了解自己的身体状况,从而预防疾病。然而市场上的生理体征监测设备普遍采用接触式,数据采集的成本很高,且数据获取非常困难。为此,设计一种基于毫米波雷达的非接触式生理体征监测系统。该系统通过毫米波雷达非接触式地采集人体的生理体征,如心跳速率、呼吸速率、睡眠质量、体动参数等,同时还采集环境温湿度、CO_(2)浓度、TVOC浓度等环境参数。将采集到的数据通过MQTT协议传输到阿里云服务器进行分析和处理,并通过手机APP进行可视化显示,从而实现对人体生理体征和环境参数的远程监测功能,让用户随时掌握使用者的健康状况和所处的环境参数。实验结果表明,所设计系统测量的心跳速率平均误差为1.99%,呼吸速率平均误差为5.21%。说明该系统监测精度和稳定性均较高,可以为用户提供有效的健康监测服务。

用于非接触式生命体征检测的雷达技术研究进展

通过生命体征判断人体健康状况是医学中重要的诊断手段。基于雷达传感器实现精确的非接触式生命体征检测,可以弥补传统的接触式医疗设备的缺点,并推动医疗保健系统向更便捷、更精确、更智能化的方向迈进。总结了雷达传感系统在生命体征信号检测应用中的研究进展,详细讨论了与系统相关的硬件架构和信号处理技术的发展。研究发现,发展高精度、高灵敏度及小型化的雷达是目前该领域的研究方向,而获取高精度的呼吸信号和心跳信号意味着要实现更高的工作频率、更严谨的硬件架构和更复杂的信号处理算法。最后,总结并探讨了毫米波雷达传感系统在非接触式生命体征检测应用中面临的挑战及未来的发展方向。

基于光纤传感的生命体征监测技术研究现状

传统的接触式生命体征监测仪器存在一些使用上的限制,如不便于操作和需要频繁更换传感器等问题。近年来,科研工作者一直致力于研究和探索基于光纤传感的生命体征监测方法,旨在寻求一种成本低廉、可靠性高且适用范围广泛的监测方法。基于光纤传感的生命体征监测方法在心率、呼吸、体温、血压及血糖等方面取得了显著的研究进展。这种基于光纤传感的监测方法可以实现非接触式监测,无须直接接触人体,从而减少对人体的不适感,其有望在临床医学和健康管理等领域得到更广泛的应用,并为人类健康提供更精准和舒适的监测和预警手段。

非接触式体征监测及智能移动终端算法的实现

目的为研究非接触式的,可实时监测人体呼吸、心跳等生命体征信息的便携式装置,本文设计并实现了一套卡片式雷达体征监测系统。方法该系统根据多普勒雷达原理获得人体微动信息,利用蓝牙将经过预处理的信号发送至智能移动终端,最终采用高效算法在Android平台上进行信号处理、生命体征信号提取与实时显示。结果对受试者做两种状态下的监测,实验所得数据均值与常规方法测得的体征参数相比无显著性差异(呼吸、心跳均值的准确度分别为93.75%和97.33%)。该系统能够获取呼吸、心跳信息,并准确进行算法处理与显示。结论该便携式监测系统能够非接触式地监测单个人体目标的呼吸、心跳等生命体征信号,为健康监护领域的心肺活动监测提供小型化、便携式的解决方案。

基于毫米波雷达的非接触式心电重构算法

近年来,毫米波雷达信号在医疗监测领域的应用日益广泛,实现雷达信号到心电信号的精准映射已成为满足日常持续性非接触心电监测需求的关键挑战。详细介绍了毫米波雷达信号处理流程,探索了雷达信号与心电信号的细粒度映射关系,引入基于卷积块注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)的卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)组合的CAE-BiLSTM深度学习网络,实现了雷达信号到心电图的非线性转换。实验结果表明,所提方法在形态学精度上的中位数为0.92,特征峰预测误差低于50 ms,显著增强了雷达信号与心电信号的映射关系,为非接触式心电信号的生成提供了新思路。

基于超宽带雷达的生命体征监测系统

针对接触式生命体征监测设备存在的舒适性差、不方便等特点,开发了基于超宽带雷达的无接触式生命体征监测仪。生命体征监测仪在本地端处理得到被监测者的心率、呼吸,监控数据通过WIFI、4G模块上传至云端大数据平台。当被监测者发生紧急情况,监测仪上报云端的同时,通过短信、电话联系对应的监护人员,提高了监护的及时性。云端大数据平台实时将监测仪采集到的生命体征数据下发到用户手机和服务中心,医院健康服务中心生成健康报告提供给用户,实现了人体生命体征的无接触监测和人体健康状况的分析。

基于FMCW雷达的非接触式医疗健康监测技术综述

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息,可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作,且从技术上易于单片集成,成本可控,因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础,然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用,最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性,并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。

用于多普勒雷达生命体征监测方法研究的胸腔运动模拟系统

呼吸和心跳是人重要的生命体征,基于连续波多普勒雷达监测生命体征是非接触式监测的研究热点,为了解决在研究过程中呼吸、心跳体征基准信号难以获得的问题,设计了一种使用步进电机水平运动模拟胸腔运动的胸腔运动模拟系统用来测试多普勒雷达生命体征提取方法的性能。重点介绍了胸腔运动模拟系统和24GHz连续波多普勒雷达信号采集模块的软硬件设计,并且使用复信号解调、反正切解调和参数化方法等生命体征提取方法对雷达采集的数据进行了测试,实验结果表明该模拟系统能有效评估上述方法的有效性。

非接触式心率呼吸频率监测仪在病人心率和呼吸频率测量中的准确性评价

探究非接触式心率呼吸频率监测仪在心率和呼吸频率监测中的准确性。方法 在我院科室展开研究工作,选取在2021年11月——2022年3月需进行心率和呼吸频率监测的成年患者100例,同时采用非接触式心率呼吸频率监测仪和病人监护仪对同一患者进行监测,对比两者的测量结果。结果 对在以病人监护仪的监测数据为标准的情况下,按照非接触式心率呼吸频率监测仪的精度要求(心率差异在±3bpm,呼吸差异在±2rpm)的基础上,对两组监测数据进行大量对比后发现,非接触式心率呼吸频率监测仪与病人监护仪的数据相比,心率和呼吸数据准确度分别是99.1%和98.8%,临床应用效果显示两者无明显差异(P>0.05)。结论 非接触式心率呼吸频率监测仪在病区进行心率和呼吸频率常规监测中准确性较高,值得在临床使用中推广。

基于WA-EMD算法的脉冲式超宽带雷达多目标生命体征检测

针对脉冲式超宽带雷达的非接触式生命体征检测系统中多目标生命体征难以准确识别和分离的问题,该文提出一种基于窗平均经验模式分解(WA-EMD)的高分辨多目标生命体征分离和提取算法。WA-EMD算法利用加窗的方法来计算局部平均值,具有良好的抗模态混叠和抗噪声性能,能够准确地分离出不同人体目标的呼吸信号,实现同一距离门中多目标的有效检测。利用Hilbert变换获得呼吸信号的时变频率。仿真实验和雷达实测结果表明,该文提出的算法能够准确有效地实现同一距离门中多目标的生命体征的准确识别和分离,可计算实时的呼吸速率。

基于微多普勒雷达的生命体征检测系统设计

针对在利用微多普勒雷达进行生命体征检测研究中存在的问题,设计了一种生物雷达探测系统,确定了雷达的工作模式和频率、射频收发电路及前期信号处理电路。研究了呼吸和心跳的微多普勒散射模型,并通过设计的雷达系统研究了各种人体心肺活动。从频谱的实验结果中可以区分出心跳信号和呼吸信号,因此可以利用其频谱特点起到诊断目的。设计的雷达检测系统可以用来作为一种检测人体心肺活动的工具,也可以用作在地震废墟中、雪崩等情况下探测生命体征的传感器。

基于高频线性调频连续波的生命体征测量研究

针对接触式、穿戴式的生命体征测量工具本身固有的局限性和不便利性,和低频段毫米波精确度低的缺点,提出了基于高频线性调频连续波(Frequency-Modulated Continuous Wave,FMCW)的非接触式生命体征测量方法。通过对FMCW的发射波和接收波进行混频处理,得到差频信号及其中心频率,由中心频率推导出目标的距离和速度信息。通过实验,与两款手环做心率检测对比,最大误差为6.7%,最大标准差为3.55277。对于不同衣着静止目标、相同衣着移动目标、不同衣着移动目标的最大误差分别为4.5%、7.2%、7.7%。

非接触式伤情探测技术在卫勤领域的应用进展

在未来的军事冲突中,多变的战场环境加上恶劣的自然环境极有可能导致伤员及搜救人员发生意外,甚至发生生命风险,这将严重影响我军在未来战争中的卫勤保障效率。随着科学技术的发展,非接触式伤情探测技术应运而生。本文分析了非接触式伤情探测技术的发展现状,以及应用于未来卫勤保障中可能存在的问题,并探讨了未来非接触式伤情探测技术应用于卫勤保障的发展方向,旨在提高我军面对未来战争时的卫勤保障能力。

住院慢性非传染性疾病病人死亡风险监测指标调查研究

[目的]调查慢性非传染性疾病病人的死亡风险监测指标,为制定慢性病危重病人护理评估标准提供依据。[方法]选择2015年1月—12月在上海某三级甲等医院死亡的556例慢性非传染性疾病病人为研究对象,采用自行设计调查表提取病人死亡前24h的临床资料进行分析。[结果]慢性非传染性疾病死亡病人年龄为(72.47±12.96)岁;死亡高峰时间为08:00~12:00;恶性肿瘤、心血管系统、脑血管系统、呼吸系统疾病等为主要死亡原因,不同疾病病人死亡前24h生命体征、白蛋白、血小板、D-二聚体的异常指标分布差异具有统计学意义(P<0.05);不同疾病异常指标的范围均在危急值边缘且范围各不相同。[结论]护理人员应针对慢性病各专科的预警范围进行护理评估,促进病人不良结局的转归。