上海交大团队开展临床验证，证明毫米波心动图在心肺生命健康监测和疾病早筛应用的有效性

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提及毫米波雷达技术，人们通常与车载毫米波雷达技术关联。随着近年来半导体技术的突破以及自动驾驶的兴起，毫米波雷达技术展现出强大的发展潜力和市场需求。

但与此同时，因为毫米波雷达技术具备高性能、全天时全天候等优势，近年在小型化和低成本上有较大突破。因其可实现对人和环境进行非接触式感知，它的应用边界也在不断地向物联网、人工智能、健康医疗等泛消费领域拓展。

那么，作为新兴的消费级毫米波技术最近有哪些成果？其发展现状及应用场景有哪些？该技术在未来将如何发展？

突破跨尺度复杂位移运动的精准追踪技术，并在进行临床验证

目前市场上已有的毫米波健康监测技术方案，多数采用车载毫米波路线（中长距雷达），其在近距感知方面有些“水土不服”，面临近距盲区、灵敏度不够高和功耗较高等挑战。

为此，上海交通大学电子信息与电气工程学院的顾昌展教授与团队从硬件底层出发，开发了专为消费级场景定制的端到端的解决方案，包括天线、芯片架构以及专用算法等。

顾昌展指出，如果把车载毫米波芯片和解决方案比作 CPU（通用处理器，Central Processing Unit），上海交大团队研究的毫米波解决方案就是针对近距感知定制的 GPU，或者专门的 AI Processor（专用处理器）。

图丨顾昌展（来源：资料图）

截至目前，顾昌展团队在今年有 6 篇论文被微波领域国际顶级会议 IEEE MTT-S International Microwave Symposium（IMS）接收。在近期发表的论文中，他们不仅解决了消费级毫米波感知中存在的近距盲区问题，突破了跨尺度复杂位移运动的精准追踪技术，还在医疗健康监测领域进行了临床验证。

第一，解决了消费级毫米波感知中存在的近距盲区问题。

近距盲区是指，由于天线泄露、片内链路耦合、静态杂散等造成的，无法完成半米内准确测量的问题。该团队提出全双工共口径高隔离天线、模拟-数字融合干扰消除等技术，有效解决了这一问题。

与传统车载毫米波方案相比，近距盲区干扰功率降低了 3000 倍以上。顾昌展指出，该技术完全消除了近距盲区的影响，可将毫米波技术带入更广泛的消费级市场，比如极近人体皮肤表面的可穿戴设备。

图丨近距盲区消除技术极大提升了近距感知性能 [1]（来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques）

第二，突破跨尺度复杂位移运动的精准追踪技术。

从雷达探测目标看，车载场景中汽车的形状可近似为长方体，运动是简单线性运动。而在以手势识别、体征监测为代表的消费场景中，目标形状是多点复杂散射体，运动轨迹变化多端、尺度跨度大。其中，心脏跳动引起的胸腔表面振幅在微米级，大手势动作则是分米级。

图丨车载毫米波、新兴消费级毫米波技术（来源：该团队）

该团队建立了运动目标的多点散射电磁场模型，提出了多普勒相位调制理论与线性解调方法，突破了高精度跨尺度相位信息提取技术（跨越微米到分米 3 个数量级），实现了微米级运动感知精度。

从而使毫米波技术可以获取“多普勒心动图”等心肺系统的细节活动信息，奠定了毫米波技术在医疗、健康监测领域的应用基础。

图丨近距感知多点散射电磁场模型 [2]（来源：IEEE Microwave Magazine）

第三，近距毫米波感知技术在医疗健康监测中的临床验证。

传统心电图 ECG 需要通过电极与人体皮肤接触，给长期连续监测带来不便。而该团队提出了毫米波“多普勒心动图 DCG”（Doppler Electrocardiogram）新概念，可实现无感无接触监测。基于多个底层技术的积累，该团队将毫米波感知技术应用于医疗健康监测，取得了一系列进展。

顾昌展表示：“在今年新发表的 2 篇 IMS 论文中，我们首次在临床上验证了多普勒心动图的有效性，及无感连续血压监测的可行性。该论文还获得 IMS 会议高级应用论文（Advanced Practice Paper）提名，以及以第一单位在国内首次获得 IMS Top50 Paper 提名。”[3]

图丨毫米波生命体征探测的临床验证（来源：该团队）

利用多普勒原理，顾昌展团队设计了毫米波生物雷达传感器，能够精准地感知心脏跳动、肺部收缩、脉搏跳动等生命体征活动引起的人体皮肤表面的微振动，获取心血管系统相关的一系列信息。

并且，该技术已经在上海某三甲医院心内科进行临床验证。同时，团队正在收集临床大数据以及开发人工智能医学模型与算法，从而实现精准判断目标对象的健康状况。

该团队将利用毫米波技术测得的心动图数据与临床上使用的精确度极高的 ECG 进行对比，结果发现，该技术能精准地获取 R-R 间期、心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）、射血前期（preejection period，PEP）和左室射血时间（left ventricular ejection time，LVET）等心脏重要指标。

图 | 通过非接触方式获得与接触式 ECG 相似的生理信息（来源：IEEE MTT-S International Microwave Symposium）

顾昌展表示，这些指标对于医生判断心脏功能情况有重大意义。他举例说道：“R-R 间期可以用来识别心律不齐、房颤等疾病，PEP/LVET 可以用于心衰、心肌梗塞、心绞痛等疾病的判断和预后。”

毫米波技术有望帮助患者实现房颤的早筛和长期健康管理，预计未来 2-3 年落地临床应用

以心血管疾病之一房颤为例，中国的房颤患者超千万人，具有知晓率低、并发症危害大、治疗依从性差的痛点。

据一项覆盖 6 万人的流行病学研究，大约有三分之一的房颤患者不知道自己患有房颤。从地域上来看，农村患者的房颤知晓率为 35.3%，远低于城市地区的 78.3%；从年龄来看，75 岁以上人群房颤知晓率小于 50% [4]。

房颤并发症危害最大的是卒中。在房颤发生时，心房中血液发生瘀滞，容易导致心房内血栓的产生，而一旦血栓脱落，随血液进入脑部的主要血管，就会堵塞血管，发生卒中（脑梗）。而脑卒中后果严重，可导致瘫痪、甚至死亡。据统计，颤患者得卒中的概率是普通人的 5 倍，大约 20% 的脑卒中是归因于房颤。

因为超高的脑卒中风险，房颤患者需要持续服用普罗帕酮等药物来控制房颤的发生。同时，也需要服用抗凝药，避免血栓的形成。然而，由于房颤目前没有便捷的居家监测手段，导致患者不能清晰直观的知道自己的房颤发生。这些因素导致房颤患者服药依从性差，易出现自行停药、不足量服药的现象，进而使房颤易复发、加重。

顾昌展表示，目前的“多普勒心动图”已经在医院证明可以实现房颤的识别。未来大规模商业化后，可帮助高危人群进行房颤早筛，同时也可以装载在房颤确诊患者的家中，进行持续健康管理，防止病情恶化。如此一来，能够帮助患者早发现，避免恶化、减少病痛的同时，也可以为社会节约宝贵的医疗资源和医保经费。

图丨基于毫米波心动图获得 RR Lorenz-plots 用于房颤诊断（来源：该团队）

据悉，该团队依托上海交大医学院及附属医院资源，已与多家三甲医院相关科室进行医工交叉合作研究，探索毫米波感知技术在医疗、健康监测等方面的应用。除了房颤监测外，该团队还在积极探索心衰监测、持续无感血压监测等技术，目前已取得重要技术进展，论证了可行性。

此外，该团队还与多家企业开展毫米波技术的合作研究，探索无感睡眠监测、新生儿监测等应用场景。顾昌展表示，“我们和医院携手共同完成毫米波技术在临床的验证，希望在未来 2-3 年可在临床中实际应用。”

全程参与毫米波雷达传感器在消费硬件产品首次量产落地，致力于把毫米波技术推向消费级应用

顾昌展本科与硕士阶段在浙江大学完成，之后赴美国德克萨斯理工大学电子工程系进行博士阶段研究。2013 年博士毕业后，在硅谷工作了 6 年。

起初，他在 Marvell 从事射频芯片的研发，积累了对芯片架构的深厚积累。2015 年，加入谷歌先进技术与项目实验室，曾参与毫米波手势雷达项目 Project Soli。

并作为射频技术方向的创始成员，深度参与了消费级毫米波技术“从 0 到 1，再从 1 到 10”的技术研发全过程，并进一步将技术应用于产品，推动了毫米波手势雷达技术应用于谷歌 Pixel 4 手机，实现了毫米波雷达传感器在消费硬件产品中的第一次量产落地。

2019 年 3 月，顾昌展选择回国全职加入上海交通大学，其科研团队专注于毫米波感知技术的系统级研究，从底层硬件架构出发，突破近距毫米波感知的关键技术问题。他表示，希望可以先沉淀技术、压实基础，再借助国内完备产业链，推动毫米波技术在广阔的消费级应用实现落地，服务于每个人。

图丨顾昌展教授（中）与团队部分成员（来源：该团队）

因在近距微波感知生物医学和人机交互研究方面的贡献，顾昌展获得了“2019 IEEE 传感学会职业早期技术成就奖”（该奖项全球每年仅 2 人，为国内学者首次获奖、迄今唯一获奖者）。

谈及相关工作经验，顾昌展表示，“不仅积累了深厚的研究经验，还参与了产品供应链、产线等落地全过程。我有时和朋友开玩笑说，我可能是国内极少数拥有富士康产线工作经验的高校科研人员。”

图丨IEEE 传感学会职业早期技术成就奖（来源：顾昌展）

目前，毫米波技术在消费级市场还处于初期阶段，应用主要集中于存在感知等简单场景，技术要求较低。顾昌展认为，现阶段该技术主要靠成本竞争，在存量市场中取代传统红外技术。

此外，基于车载毫米波芯片的技术方案在性能、功耗等方面存在很多瓶颈与挑战，在智慧城市、智慧交通、智慧家居、智慧医疗等新兴领域，面对更加复杂的应用场景，近距感知还有很多关键技术亟待攻克。

对于消费级毫米波雷达在未来 3-5 年的发展，顾昌展认为，一方面，未来将在越来越多的新兴场景中看到毫米波技术，比如在健康监测产品的落地，进入医院和普通家庭。

另一方面，也将看到一些公司或研究机构从毫米波硬件底层出发，研发针对近距感知场景的专用毫米波芯片，这将使毫米波技术在消费级的应用进一步加速。

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参考：

1.J. Liu, J. Lu, Y. Li, C. Gu, and J. Mao，"Mitigation of Leakage and Stationary Clutters in Short-Range FMCW Radar with Hybrid Analog and Digital Compensation Technique," IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques70,1,62-73,（2022）. https://ieeexplore.ieee.org/document/9583883/

2.C. Gu, J. Wang, J. Lien, “Motion Sensing Using Radar: Gesture Interaction and Beyond,”IEEE Microwave Magazine20, 8（2019）.

3.S. Dong, L. Wen, Z. Zhang, C. Gu and J. Mao, "Contactless Measurement of Human Systolic Time Intervals Based on Doppler Cardiograms in Clinical Environment,"IEEE Microwave and Wireless Components Lettersdoi: 10.1109/LMWC.2022.3157596.

4.S.Shi et al.The Lancet Regional Health - WesternPacific(2022). https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2022.100439

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