雷达应用 | 用于婴儿的非接触式雷达生命体征监测(附带MATLAB代码和数据)

本文主要是介绍雷达应用 | 用于婴儿的非接触式雷达生命体征监测(附带MATLAB代码和数据),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本文编辑:@调皮连续波,保持关注调皮哥,获得更多学习内容和建议!

之前在知乎评论区,有人公开叫板说:“雷达感觉前景不行啊,大疆的毫米波雷达都无了,华为也在干一些毫无意义的事情,这个方向感觉除了智能驾驶有极其小的概率会用其他行业是不会大规模用到毫米波雷达的,其他雷达民用可能就更难了”。
在这里插入图片描述
我个人觉得,格局应该打开一些,不能说现在没有像互联网那样不好挣钱就说雷达没有意义,只是我们的研究还在继续,等到技术成熟之后,那个时候雷达才会有更多的前景。

今天正好看到一个比较有价值的雷达应用,虽然场景很狭隘,但也是十分有价值的雷达应用场景,特地分享给各位读者,为各位读者开放眼界。

本文将介绍国外加布里埃尔·贝尔特朗博士的研究成果,论文信息如下:

Beltrão, G Stutz, R., Hornberger, F., Martins, WA, Tatarinov, D., Alaee-Kerahroodi, M., … & Zemlin, M.基于非接触式雷达的新生儿重症监护早产儿呼吸监测护理单位。 科学报告, 12 (1), 1-15 (2022)。
论文下载链接:https://www.nature.com/articles/s41598-022-08836-3.epdf?sharing_token=oYomkpG_tAlJEqpH7ZFs9dRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0M2vKXTnGjonUVduOyC8-pR14t3WTTHSKLwAVgEKrO_vptQ350ZUPvBD2t7JTJClXUsv0Ps9TaZlLW2QQMar6_0znEdCN8-rxe-yamNjmlm8VQvoq7VeiT6tfbPfIHwg2U%3D
在这里插入图片描(婴儿呼吸心跳检测系统)述
呼吸频率和心率是人体重要的生理参数,通过持续监测这些生命体征,可以检测到嗜睡、睡眠呼吸暂停,甚至抑郁症,起到在早期发现人体疾病的作用。

传统的检测设备通过电缆连接,除了行动受限和压力外,还会引起触感不适、表皮损伤或者压力性坏死,因此在很多情况下是不适合的,故而传统的有线设备不是长期检测的选择。

雷达对生命体征进行非接触式监测具有几个优点,例如,可以穿透不同的衣服材料,不受人体皮肤色素沉着,以及外部光照条件的影响。另外,雷达还可以保护人体隐私、成本低廉,并且发射的功率不会超过手机。

目前基于雷达的非接触式人体生命体征检测取得了一些进展,不过在实际的应用场景中,准确的非接触式生命体征监测仍然具有很多困难。

雷达通过接收信号中的相位调制来观察呼吸和心跳运动,当我们呼吸或心脏跳动时,胸部表面的微小位移可能小于一毫米,这意味着这些生命体征很容易被背景噪声淹没,甚至被随机的身体运动或者说话所掩盖。

本研究的目标是提出创新的雷达信号处理解决方案,以便在实际场景中实现非接触式生命体征监测。

生命体征监测系统对于住院新生儿的护理至关重要,由于器官和免疫系统的未发育成熟,早产儿需要持续监测其生命参数。若传感器直接附着在其脆弱的皮肤上,通常会引起皮肤刺激或者压力性坏死。

基于非接触式雷达的方法可用于新生儿重症监护室 (NICU) 的呼吸监测,首次研究了与 NICU 日常常见的不同场景,并通过信号处理框架中的不同方法解决了在真实临床设置中监测的难题。论文作者提出了一种基于恢复信号的时频分解的新型随机身体运动缓解技术,不仅仅只是在强干扰情况下下丢弃测量,此外,还提出了一种简单而准确的频率估计方法,探索了呼吸信号的谐波结构。

婴儿临床场景如下图所示:
在这里插婴儿临床场景入图片描述

(a) 早产儿的常规监测:通过电缆连接到中央监测单元(心率、氧饱和度、呼吸)和附加的外周静脉导管。

(b) NICU 房间视图。雷达和参考有线设备均由外部计算机控制。

© 闭合的俯视图。雷达安装在距离婴儿 45 厘米的低振动三脚架上。

(d) 双胞胎共享同一张床的近距离侧视图。

因此,该论文提出的基于雷达的解决方案能够提供可靠的呼吸频率估计,在大多数情况下接近有线设备参考值,研究结果揭示了这项技术的优势和局限性,并为未来研究生命体征监测的完全非接触式解决方案奠定了基础。

数据集、MATLAB代码、论文下载链接:资料下载地址

牢记,代码中注意修改,不然直接运行程序会报错!

 data folder
path = '..\radar';
% filename
measurement = '10.2'; %% 修改这里 可以更改radar的数据

运行得到IQ的数据图形如下,可用于后续的处理和参考数据对比分析。
在这里插入图片描述
本文的介绍到此结束,更深入的内容,还需要各位感兴趣的读者自行进行研究,本文分享的代码仅作为学习参考。

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