心率变异性分析系统的开发

开发了一个心率变异性分析系统。该系统通过检测心率变异性的时域、频域参数,评估了受试者在不同状态下的自主神经系统的交感神经和迷走神经活动性的变化,为与心率变异性相关的研究提供了分析工具。     

穿戴式COPD肺康复装置及方法

目的：针对我国目前COPD肺康复治疗领域的薄弱环节，研制适于家庭和社区环境使用的穿戴式COPD肺康复装置。方法：重点研究在COPD患者肺康复中发挥重要作用的运动疗法以及肺部理疗技术。以可穿戴技术实现低负荷生理参数获取．以生物反馈技术引导患者进行特定模式的呼吸锻炼，以目标心率和血氧饱和度数值为运动强度监测指标。结果：设计出了基于呼吸反馈技术的穿戴式COPD肺康复装置。结论：该装置是COPD患者肺康的有利辅助装置。便于患者在家庭、社区环境下的自我康复训练。     

连续动态生理数据的采集-存储-交换利用模式探索研究

随着可穿戴和物联网技术在医疗和健康管理领域的应用,产生了大量的连续动态生理数据,而目前国内外在连续动态生理数据的采集、存储和交流利用上缺少有效的方法和模式。本文从实时和离线两个方面,探索了连续动态生理数据的采集-存储和交换利用方式:对于实时传输的连续生理信号,我们采用基于时序数据库In?uxDB的方式解决数据采集和存储问题,对于离线数据二次分析利用,我们采用基于HDF5文件格式解决多源异构数据整合与二次交换利用问题。该技术方案用于我院临床科室随行监护生理监护,有效解决了连续动态生理数据的采集-存储和交换利用问题。本研究为该类数据的采集和利用提供了一套有效的解决方案。     

随行生理监护系统设计及性能初步验证

为实现住院患者连续生命体征监测,研制了随行生理参数监护系统SensEcho。该系统由随行生理参数监测终端、无线组网和数据传输单元、中央监护系统三部分组成。其中随行生理参数监测终端为一件柔性背心,内嵌有呼吸感应体积描记传感器和织物心电电极,实现心电、呼吸、体位和体动等基本生理参数的穿戴式低负荷监测;无线生理信号传输单元为基于WiFi技术的组网系统,能够实现病区内多个患者的移动监护,并设计有多重数据续传和数据完整性保障机制;中央监护系统实现所有随行生理参数监测终端数据的显示和患者集中管理,设计有后台数据服务器和算法服务器,支持医疗大数据深度挖掘分析应用。为验证系统性能,我们开展了生理参数检测算法有效性和受试者可靠性测试,以及无线组网和数据传输可靠性测试。测试结果显示,系统无论在基本生理参数监测还是无线数据传输方面都能达到可靠性要求。该系统在医疗领域的应用有望开启个体化连续生命体征监护医疗新模式,为疾病诊断提供基于连续动态生理数据分析的精准信息。     

穿戴式随行监护系统心电信号质量评价研究

穿戴式生理参数监测技术是一种新型的生理监护技术,代表未来监护技术的发展方向,但该类技术应用于临床尚有许多问题亟待解决。本文针对自主研发的穿戴式随行监护系统(SensEcho-5B)的心电信号质量评价问题开展了探索性研究。首先基于模板匹配法开发出一种心电信号质量评价算法,用于心电信号的自动、定量评价,在100名受试者(15名健康人和85名心血管疾病患者)随机抽取的100 h心电信号数据集上进行了算法性能测试。在此基础上使用SensEcho-5B与心电Holter同步采集了30名受试者(7名健康人和23名心血管疾病患者)的24 h心电数据,使用心电信号质量评价算法对两个系统同步记录的心电信号质量进行评价。算法性能测试结果:敏感度为100%,特异度为99.51%,准确率为99.99%。30名受试者的对照试验结果:SensEcho-5B所检测到的心电信号,信号质量较差时间的中位数(Q1,Q3)为8.93(0.84,32.53)min,Holter所检测到的心电信号,信号质量较差时间的中位数(Q1,Q3)为14.75(4.39,35.98)min(秩和检验P=0.133)。研究结果表明,本文提出的心电信号质量评价算法能够对穿戴式随行监护系统的心电信号质量进行有效评价;随行监护系统SensEcho-5B与对照Holter相比,心电信号质量相当。后续研究将进一步在真实临床环境中采集大样本量的随行监护生理数据,并对心电信号质量进行分析和评价,从而使监护系统的性能得到持续优化。     

基于24小时动态血压数据识别阻塞性睡眠呼吸暂停综合征研究EI北大核心CSCD

睡眠呼吸暂停会导致患者心跳呼吸骤停、睡眠节律紊乱、夜间低血氧和血压异常波动,最终导致高血压患者夜间靶器官损害。阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)发病率极高,严重影响了患者的身心健康。本研究尝试从24小时动态血压数据中提取与OSAHS相关的特征,通过机器学习模型识别OSAHS,从而实现该疾病的鉴别诊断。研究数据来自2018年12月至2019年12月解放军总医院睡眠门诊收集的339例患者的动态血压检查数据,其中经多导睡眠监测(PSG)确诊的OSAHS患者115例,非OSAHS患者224例。根据OSAHS患者血压临床变化特点,定义了特征提取规则并开发算法提取特征,而后使用logistic回归、lightGBM等模型对疾病进行分类预测。结果表明本研究所训练的lightGBM模型的识别准确率为80.0%,精确率为82.9%,召回率为72.5%,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.906,所定义的动态血压特征能够有效用于OSAHS检测。本研究为OSAHS筛查提供了一种新的思路和方法。     

基于大样本重症监护数据库MIMIC-Ⅲ的无创和有创血压测量一致性研究

目的血压是人体基本生命体征,是临床病情判断的重要依据之一,本文基于最新版的多参数重症监护数据库MIMIC-Ⅲ(Medical Information Mart for Intensive Care),研究比较无创和有创血压测量的一致性。方法提取了11 671例患者同时测量的226 093对无创和有创血压测量数据,采用探索性数据分析技术,从年龄和血压分层的角度对比了有创和无创测量结果的一致性,从ICU死亡率判别的角度,分析了两种方法在危重患者病情判断方面的差异性。结果收缩压在[80~120]mmHg(1 mmHg=0.133 k Pa)范围内,有创和无创测量结果的一致性较好;低于80 mmHg,无创高于有创,偏差随血压下降呈增大趋势;高于120 mmHg,无创低于有创,偏差随血压升高也呈增大趋势,Bland-Altman图显示两种测量方法存在难以消除的比例性偏倚。不同年龄分层的收缩压对照分析也呈现相同的现象。从ICU死亡率看,收缩压在低血压片段(80 mmHg)的有创和无创结果存在显著性差异,无创血压所对应的死亡率明显高于有创血压,而基于平均压的判断,无创与有创结果基本一致,在各个血压段的死亡率不存在显著性差异。结论本研究基于大样本临床数据进一步验证了示波法无创血压测量技术的局限性:在各个年龄段,正常血压范围,无创和有创测量方法差异不大,但当血压异常时(无论是高血压还是低血压),二者差异较大,且呈增大趋势;从判断预后的角度而言,无创和有创平均压的结果较一致,比收缩压更适合用于指导ICU患者的治疗。     

医疗机构快速导入UDI管理的“UDI公共服务平台”模型初探

目的推进医疗器械唯一标识(Unique Device Identification,UDI)在医疗机构或企业的落地应用,助力医用耗材的精细化管理。方法利用国家UDI数据库的DI数据资源和国药集团中国医疗器械有限公司标准化医疗器械大数据库,通过建立"UDI公共服务平台"的计算机系统,对医疗机构或企业的数据进行DI的对码及不规范数据的规范化转换。同时,增加或改造医疗机构或企业数据字典的字段内容。结果实现医疗机构或企业数据字典的DI数据对应,确保医用耗材数据唯一性,并规范医疗机构或企业现有数据字典内容,为医用耗材的供应链精细化合规管理打下数据基础。结论UDI公共服务平台的模型探索,有助于推进UDI在医疗机构的导入与深度应用,为我国各类型医疗机构导入UDI提供有效助力,也为监管机构更好地服务医疗机构,提供示范和借鉴经验。     

基于智能手机的穿戴式移动监护系统

目的：研制一种新型的生理参数监测系统,具备较好的移动性、舒适性以及可扩展性。方法：使用可穿戴技术实现基本生理信号的低负荷获取,使／8蓝牙实现生理数据短距离无线传输,使用内嵌Windows Mobile操作系统的智能手机实现生理数据的接收、处理、存储以及远程传输。结果：基于智能手机的穿戴式移动监测系统可实现心电、呼吸、体温以及体4A／体动等多项基本生理参数的低负荷获取,具有较好的人机交互界面和移动监护特性,可扩展性强。结论：智能手机可作为一个理想的家庭医疗系统开发平台,具有可扩展性强、开发便捷等特点,基于智能手机和蓝牙技术的穿戴式移动监测系统将在未来的健康护理中发挥重要作用。     

呼吸模式参数应用于提取REM睡眠结构信息

目的：提取睡眠期间的呼吸模式参数，获得呼吸模式参数在NREM和REM睡眠期的变化规律。方法：呼吸感应体积描记系统（Respiratory Inductive Plethysmography，RIP）和多导睡眠图仪（PSG）同步记录被试者整晚睡眠数据。对照PSG的睡眠结构分期判断结果，处理呼吸感应体积描记系统（RIP）得到的睡眠呼吸模式参数。总结规律，找出规则，应用于判断REM睡眠。结论：胸呼吸贡献率可作为分辨NREM睡眠和REM睡眠的特异性参数。利用此参数，RIP的判断结果与PSG对照，无漏检，达到了100％的符合率。