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- 院外急救告別 “憑感覺”!FMCW 雷達(dá)技術(shù)讓 CPR 按壓有了 “精準(zhǔn)標(biāo)尺”
- 來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2025/9/24
“按得再深一點(diǎn)!”“別太用力,小心壓斷肋骨!” 在院外心臟驟停(OHCA)的急救現(xiàn)場,這樣的呼喊常因缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)而顯得蒼白。心肺復(fù)蘇(CPR)的按壓深度是決定救治效果的核心指標(biāo),但傳統(tǒng)監(jiān)測方式要么依賴專業(yè)設(shè)備,要么需要接觸身體,讓多數(shù)路人施救時只能 “憑感覺”,導(dǎo)致約 70% 的院外 CPR 深度不達(dá)標(biāo),錯過最佳救治時機(jī)。
近日,韓國西江大學(xué)與首爾國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院的聯(lián)合團(tuán)隊,在《Sensors》期刊(2025 年第 25 卷第 5947 期)發(fā)表研究,推出基于 FMCW 雷達(dá)的非接觸式 CPR 深度監(jiān)測技術(shù)。這項技術(shù)就像一把 “無形的精準(zhǔn)標(biāo)尺”,無需接觸患者或施救者,就能實(shí)時測量按壓深度,為院外急救提供了客觀、可靠的判斷依據(jù)。
這項技術(shù)的誕生,源于對傳統(tǒng)監(jiān)測方案痛點(diǎn)的精準(zhǔn)破解。此前,臨床上常用的雙加速度傳感器需要固定在患者胸部,通過兩次積分計算位移,但容易積累誤差;智能手機(jī)雖能通過內(nèi)置傳感器監(jiān)測,卻需夾在施救者手部與患者胸部之間,不僅影響按壓力度,還會因施救者輪換導(dǎo)致數(shù)據(jù)中斷 —— 院外 CPR 通常需要 2-3 人輪換防疲勞,傳統(tǒng)設(shè)備輪換時重新放置的過程,會造成 10-20 秒的監(jiān)測空白,而這段時間對心臟驟;颊呖赡苤陵P(guān)重要。
FMCW 雷達(dá)技術(shù)則完全規(guī)避了這些問題。研究團(tuán)隊在實(shí)驗中,將雷達(dá)分別放置在三個典型位置:患者胸部正上方、身體側(cè)面、頭部附近,模擬院外急救中可能的擺放場景。結(jié)果顯示,即使雷達(dá)不直接對著胸部,也能通過捕捉微多普勒信號實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)測。其中,胸部正上方的監(jiān)測效果最好,深度估計的均方根誤差(RMSE)僅 0.407 厘米;側(cè)面和頭部位置的 RMSE 分別為 0.448 厘米、0.489 厘米,均遠(yuǎn)低于臨床可接受的誤差范圍。
為了讓雷達(dá) “看懂” 胸部運(yùn)動,團(tuán)隊還解決了信號處理的關(guān)鍵難題。傳統(tǒng)的信號分析方法,比如短時傅里葉變換(STFT),在處理快速變化的胸部運(yùn)動時,會出現(xiàn) “要么看不清楚時間變化,要么看不清楚頻率細(xì)節(jié)” 的問題,導(dǎo)致運(yùn)動圖譜模糊。而團(tuán)隊采用的維格納 - 威利分布(WVD)技術(shù),能同時清晰捕捉時間和頻率的變化,生成的運(yùn)動圖譜能準(zhǔn)確區(qū)分按壓的 “下壓” 和 “回彈” 階段,讓后續(xù)的 DCNN 模型能精準(zhǔn)提取特征。
實(shí)驗過程嚴(yán)格遵循臨床研究規(guī)范,經(jīng)首爾國立大學(xué)醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)(IRB 編號:2207-157-1344)。團(tuán)隊使用 Resusci Anne QCPR 人體模型(模擬成人胸部的彈性和解剖結(jié)構(gòu)),招募 8 名無急救經(jīng)驗的普通人作為受試者,模擬路人施救場景。受試者需按照 3 種按壓速率(90、100、110 次 / 分鐘)、4 種按壓深度(3、4、5、6 厘米),在 3 種雷達(dá)位置下完成 36 組測試,每組持續(xù) 30 秒。測試中,通過 SimPad 設(shè)備實(shí)時顯示參考深度,確保實(shí)驗數(shù)據(jù)的可靠性。
從實(shí)驗結(jié)果來看,這項技術(shù)不僅精度高,還具備極強(qiáng)的 “場景適應(yīng)性”。當(dāng)雷達(dá)位置從胸部正上方移到側(cè)面時,雖然信號強(qiáng)度會有所減弱,但 DCNN 模型能通過學(xué)習(xí)不同角度的信號特征,自動修正誤差;即使在按壓速率變化時,比如從 90 次 / 分鐘加快到 110 次 / 分鐘,模型的誤差波動也能控制在 0.1 厘米以內(nèi),不會像傳統(tǒng)回歸模型那樣出現(xiàn)明顯偏差。
研究團(tuán)隊表示,這項技術(shù)的下一步目標(biāo),是推動它與急救體系的深度融合。比如,將雷達(dá)模塊集成到急救包、自動體外除顫儀(AED)中,甚至與智能監(jiān)控攝像頭結(jié)合,在公共場所出現(xiàn)心臟驟停事件時,系統(tǒng)能自動識別 CPR 動作并開啟深度監(jiān)測,通過語音提示指導(dǎo)施救者調(diào)整力度。
對于普通大眾而言,這項技術(shù)的意義在于,它讓 “專業(yè)級的 CPR 監(jiān)測” 變得觸手可及。未來,隨著技術(shù)進(jìn)一步簡化,或許只需通過手機(jī) APP 就能調(diào)用雷達(dá)功能,讓每個人在緊急時刻都能自信地開展精準(zhǔn) CPR,為心臟驟停患者多爭取一分生存希望。
Choi, I.; Lee, S.G.W.; Kong, H.-J.; Hong, K.J.; Kim, Y. Estimation of Compression Depth During CPR Using FMCW Radar with Deep Convolutional Neural Network. Sensors 2025, 25, 5947.
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