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来自中国科学技术大学官网消息，该校吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员等人实现了基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测，突破了百余年来心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。 心血管疾病是全球第一大致死疾病，每年约有1860万人因此失去生命。心电图（ECG）监测一直被视为临床诊断心血管疾病的金标准之一，在疾病早期诊断发现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，ECG的工作原理是通过接触皮肤的电极捕捉反映心脏状态的电活动变化，要求利用贴身电极测量体表的电活动变化，导致不适的用户体验。 陈彦教授等人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，通过数据驱动的方式求解该域转换问题，并最终还原出心电ECG波形。 该方法在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，对35个实验对象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%的非接触ECG监测性能。
