非接触生命体征检测系统中噪声的非线性压缩

详细讨论一种非接触检测系统中时域波形显示过程中 ,对叠加在人体呼吸、心跳信号中噪声进行压缩的方法 ,并对通过实验室中两种不同环境下噪声压缩阈值的研究 ,解决了时域图形显示过程中噪声水平随着AD数据采集卡的增益及软件显示增益增加的问题 ,实现了呼吸和心跳信号低噪声水平的显示。

移动护理系统中非接触体征监测模块设计

目的:基于临床特殊患者需求,运用生物雷达技术、无线传输和移动护理终端,构建非接触式体征监测模块设计。方法:介绍系统的研究背景、关键技术、系统架构及方案测试。结果:测试流程和功能运行稳定,基本达到设计效果。结论:该项目具有非接触、无刺激、无约束等优点,在未来的护理临床工作中应用前景良好,硬件和算法需要进一步优化和完善。

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。