中国科学技术大学吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员，近日在无线人体感知研究取得重要进展，实现基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测，突破了心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。相关研究成果在移动计算领域国际顶级期刊《IEEE移动计算汇刊》上发表。

    心血管疾病是全球第一大致死疾病。随着我国人口老龄化日益增长，心血管疾病对居民健康的影响愈加显著。心电图监测一直被视为临床诊断心血管疾病的“金标准”之一，在疾病早期诊断以及后续治疗过程中均有极高的临床价值。然而自发明一百多年来至今，心电图监测一直需要将电极连接到人体皮肤上来捕捉反映心脏状态的电活动变化，因此日常生活中长时间连续心电图监测往往难以实施，造成转瞬即逝的异常心电状态记录丢失，延误病情。

    吴曼青团队聚焦当前公共健康领域的痛点问题，研究非接触心电图监测技术，以突破传统心电图监测接触式测量的应用瓶颈。陈彦、孙启彬利用心脏电活动与机械活动是心脏活动同源不同表征的特性，使用毫米波雷达以非接触形式测量体表的心脏机械活动，提取四维心脏机械活动信号，随后利用深度神经网络模型建模心脏机械活动与电活动之间的非线性映射关系，通过数据驱动方式求解该域转换问题，最终还原出心电波形。

    在0.5米非接触感知距离、不同生理状态和人体相对静止躺姿约束的实验设计下，科研人员对35个实验对象实现了非接触心电图监测。陈彦介绍说，被测者不需要佩戴电极，也不需要脱去衣服，以无感的方式完成心电图监测。

    “与传统心电图相比，非接触式心电图实现了时间中位数精度小于14毫秒、形态中位数精度大于90%的监测性能。”陈彦表示，该方法的监测结果支持对心血管疾病诊断中的关键指标——心跳间期的稳定监测，其误差在9毫秒以内。该指标对心律失常、心肌梗死等疾病具有重要的诊断价值。

    陈彦说，目前我们正在与相关医院进行合作，一旦获得临床认可，该技术将对心律失常、心肌梗死等疾病的日常监测与诊断提供重要的帮助。