無線醫(yī)療保健是電子健康、精準(zhǔn)醫(yī)療、治未病、健康物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分，用無線醫(yī)療傳感器組成人體傳感網(wǎng)，并通過手機(jī)等智能設(shè)備將人體各種生理參數(shù)與云計算、大數(shù)據(jù)相聯(lián)，為病人和慢性病患者提供24小時的監(jiān)控，通過大數(shù)據(jù)提取各種重要健康信息，運(yùn)用人工智能算法做出初步診斷，并及時將信息和診斷結(jié)果反饋給監(jiān)控對象，以幫助調(diào)節(jié)用藥量、飲食、運(yùn)動及作息安排，甚至對可能發(fā)生的突變做出及時的預(yù)警，通過遠(yuǎn)程醫(yī)生提供及時的診斷、治療和指導(dǎo)等。無線醫(yī)療保健作為一個全新的保健概念將徹底改變現(xiàn)有的醫(yī)療保健模式。它將傳統(tǒng)的有病求醫(yī)逐步轉(zhuǎn)化為以預(yù)防為主的保健機(jī)制，也就是從治已病轉(zhuǎn)變?yōu)橹挝床?。這樣不但可以維持個體的健康，而且可以降低醫(yī)療費(fèi)用。將慢性病人的治療從醫(yī)院轉(zhuǎn)向病人家庭，可以大大降低病人的開銷，最大程度地提高了醫(yī)院的病房周轉(zhuǎn)率。無線醫(yī)療保健的核心技術(shù)就是實(shí)時地采集人體重要的生理參數(shù)，將這些參數(shù)有效的傳遞到云端或者其他類型服務(wù)器上，從而使得實(shí)時監(jiān)控、護(hù)理，甚至進(jìn)行干預(yù)成為可能。而可穿戴的生物醫(yī)療電子系統(tǒng)則是實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)，也是課題組長期研究的方向。

方向1.1：可穿戴連續(xù)血壓監(jiān)測系統(tǒng)

       血壓是人體生命體征的一項(xiàng)重要指標(biāo)，其受到多種因素的影響，包括生活習(xí)慣、環(huán)境、情緒等等。因此，單次的血壓測量無法有效的反應(yīng)患者的真實(shí)血壓情況，容易造成或者誤診，比較典型的病理有白大褂高血壓、夜間高血壓等。為了有效的預(yù)防和治療高血壓，24小時動態(tài)血壓監(jiān)測技術(shù)受到了臨床上的廣泛關(guān)注。然而現(xiàn)有的動態(tài)血壓監(jiān)測主要采用基于示波法的袖帶式血壓計，需要定時通過對袖帶進(jìn)行充放氣從而測量人體的血壓值，具有體積大、噪音大等的問題，往往會給患者造成不適、甚至睡眠障礙。針對該問題，課題組采用光電容積脈搏波描記法(PPG)，通過光信號來反映人體血液容積狀況，并設(shè)計了面向光生物傳感應(yīng)用的低功耗、高集成度采集芯片，實(shí)現(xiàn)PPG信號的采集?；谠撔酒?，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，研制了一套可穿戴連續(xù)血壓監(jiān)測原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)電子血壓計，能夠以指環(huán)形式佩戴，并通過手機(jī)端實(shí)時觀察自身血壓狀況。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)將有助于人們更好的進(jìn)行自我健康管理。

代表性成果：

[IEEE Sensors J. 2021] “Low-Power High-Sensitivity Photoplethysmography Sensor for Wearable Health Monitoring System” 

[SCIS 2020] “A Digital Signal Processor (DSP)-based System for Embedded Continuous-time Cu?ess Blood Pressure Monitoring Using Single-channel PPG Signal”

方向1.2：全集成低功耗心電信號采集系統(tǒng)

       隨著人口老齡化及城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速，中國城鄉(xiāng)居民心血管病患病率呈上升趨勢。據(jù)統(tǒng)計，心血管病死亡已成為城鄉(xiāng)居民總死亡原因的首要因素。實(shí)時監(jiān)測心臟活動對心臟病的早期預(yù)防具有重大的意義，但常規(guī)心電監(jiān)護(hù)設(shè)備具有體積笨重、價格較高、不易于攜帶的局限性。針對該問題，課題組對全集成低功耗心電信號采集芯片進(jìn)行研究，從而為實(shí)現(xiàn)微型化心電采集硬件提供支撐，同時通過與材料學(xué)科交叉合作，開發(fā)柔性集成系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)貼片式、柔性心電硬件。進(jìn)一步課題組對心臟相關(guān)疾病的病理進(jìn)行研究，建立各類心血管疾病包括：心肌缺血性分析和急性心肌梗死、心源性猝死風(fēng)險預(yù)測方法及模型的研究風(fēng)險預(yù)測及模型。最終形成柔性心電系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對心臟健康實(shí)施全方位的評估、監(jiān)測、及預(yù)警。

代表性成果：

[TCAS-II 2021] “A 1.3 uW Event-Driven ANN Core for Cardiac Arrhythmia Classification in Wearable Sensors” 

[IEEE TBioCAS 2019] “A 2.55 NEF 76dB CMRR DC-Coupled Fully Differential Difference Amplifier Based Analog Front-end for Wearable Biomedical Sensors”

方向1.3：可穿戴實(shí)時肺部功能監(jiān)測系統(tǒng)

       呼吸系統(tǒng)疾病，尤其是傳染性病毒型肺炎近年來多次嚴(yán)重威脅我國公共衛(wèi)生安全，急需研發(fā)一種小型化、低成本、無輻射的便攜式或可穿戴實(shí)時肺部功能監(jiān)測設(shè)備輔助診斷。監(jiān)測過程中的干擾、電路失調(diào)等問題對激勵源與前端電路帶來了設(shè)計挑戰(zhàn)與功耗、面積負(fù)擔(dān)。如何充分利用混合信號集成電路技術(shù)，從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、電路設(shè)計上優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高能效、高分辨率的激勵、讀取電路，是實(shí)現(xiàn)高精度人體肺部功能監(jiān)測的關(guān)鍵手段。

代表性成果：

[ISSCC-2019] “A 13-Channel 1.53-mW 11.28-mm2 Electrical Impedance Tomography SoC Based on Frequency Division Multiplexing with 10× Throughput Reduction” 

[TBioCAS-2019] “A 13-channel 1.53-mW 11.28-mm2 Electrical Impedance Tomography SoC Based on Frequency Division Multiplexing for Lung Physiological Imaging” 

方向1.4：心肺音數(shù)字聽診系統(tǒng)及AI算法研究

       心肺功能監(jiān)測設(shè)備是健康安全的一道重要防線，聽診技術(shù)是醫(yī)師們第一時間了解病人心肺情況的檢查方法。隨著醫(yī)工交叉各學(xué)科深度融合，對心肺音有效生理信息的準(zhǔn)確轉(zhuǎn)錄、低耗傳輸以及智能分類識別，是未來實(shí)現(xiàn)對心肺疾病的高效遠(yuǎn)程診斷乃至人工智能自動診斷的必進(jìn)之路。數(shù)字聽診器的系統(tǒng)和關(guān)鍵電路的研究已經(jīng)取得一定的進(jìn)展，但實(shí)際電路在抗干擾和低功耗設(shè)計等方面仍存在諸多問題亟待解決，國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)庫依然面臨著靜態(tài)化、樣本失衡、被動處理等關(guān)鍵性問題，數(shù)據(jù)診斷有效性及可靠度等關(guān)鍵設(shè)計上更是挑戰(zhàn)重重。同時，因其使用成本高、價格昂貴，普及使用的可能也是微乎其微。在“AI+智慧醫(yī)療”的背景下，集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展為心肺聽診設(shè)備實(shí)現(xiàn)更高效的性能、更低的功耗和更智能的響應(yīng)提供了十分廣闊的研究空間。如何設(shè)計多模信號采集電路、如何解決“AI+智慧醫(yī)療” 場景下大數(shù)據(jù)中生理信息有效性與診斷標(biāo)簽專業(yè)性問題、解決大數(shù)據(jù)中生理信息有效性與診斷標(biāo)簽專業(yè)性問題、解決心肺疾病診斷算法準(zhǔn)確性與可靠性問題，從而達(dá)到數(shù)字聽診系統(tǒng)“低耗能-低成本-高精度-高效率”的新要求，為AI融入醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展奠定應(yīng)用基礎(chǔ)。

代表性成果：

[BioCAS 2019] “LungBRN: a Smart Digital Stethoscope for Detecting Respiratory Disease Using bi-ResNet Deep Learning Algorithm” 

[Interspeech-2020] “LungRN+NL: An Improved Adventitious Lung Sound Classification Using non-local block ResNet Neural Network with Mixup Data Augmentation” 

[Physiological Measurement 2021] “LungAttn: Advanced Lung Sound Classification Using Attention Mechanism with Dual TQWT and Triple STFT Spectrogram”

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