灵活的生物电极集成小型化系统,用于不受约束的心电图监测
Yaoliang Zhan1, Xue Wang1,2, Jin Yang3
1Chongqing Key Laboratory of Photo-Electronic Functional Materials and Laser Technology, College of Physics and Electronic Engineering, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|July 12, 2025
概括
一个新的微型可穿戴系统 (MWS) 使用灵活的生物电极提供无限制的心电图 (ECG) 监测. 这种可穿戴的心电图系统可靠地跟踪日常活动中的生理信号,并以98%的准确度评估运动强度.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 可穿戴技术可穿戴技术
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 电心电图 (ECG) 信号对于医学诊断,家庭护理和运动评估至关重要.
- 传统的心电图设备的便携性,可穿戴性和电极使用不方便,阻碍了日常整合.
- 需要一些不引人注目的,可靠的心电图监测解决方案来持续跟踪健康状况.
研究的目的:
- 开发一个微型可穿戴系统 (MWS),用于无限制的心电图监测.
- 评估系统在现实世界日常活动中的表现.
- 使用心电图数据创建运动强度分类模型.
主要方法:
- 设计了一个微型可穿戴系统 (MWS),采用可重复使用的,具有成本效益的灵活生物电极 (SNR 33 dB).
- 该MWS的尺寸为65 × 52 × 12mm3,重量为69g.
- 使用心电图特征和完全连接的神经网络 (FCNN) 开发了一种运动强度分类模型.
主要成果:
- 在坐着,走路和骑自行车等活动中,MWS使可靠,高质量的ECG监测成为可能.
- 获取的心电图信号显然显示出可区分的QRS复杂特征.
- 基于FCNN的运动强度分类模型实现了98%的评估准确性.
结论:
- 拟议的MWS为持续的,不受约束的ECG监测提供了一个实际的解决方案.
- 该系统展示了追踪生理信号和有效评估运动强度的潜力.
- 灵活的生物电极和FCNN模型有助于系统的高性能和可穿戴性.
