SNARC

Sensor Network And Applications Research Center

自主神经心脏调控分析与心血管健康评估

自主神经心脏调控分析与心血管健康评估心血管系统对活动的生理反应和节奏很大程度上受自主神经系统(ANS)调控。自主神经心血管系统的调控保证了心脏输出和血液循环,以及代谢的最佳状态。超常的交感神经活动是损害心血管系统、导致多种心血管病、提高发病率和死亡率的原因。压力感知器灵敏度(BRS)的降低,自主神经调控失衡,心梗、心衰、猝死等心脏事件的死亡率增加3倍左右。国际上至今没有理想的压力感知器灵敏度测量方法。现行有创法注射苯肾上腺素(血管收缩剂)致血压升高、心率降低,实不可取,因为它不但有创,而且破坏了自然测量条件。我们首创心血管系统动态调控功能数字测量技术,以心血管系统最为敏感的起立动作或倾斜试验为测量场景,降低了其它因素的影响,模拟了实际生活场景,应用及其方便,具有重要临床意义。

自主神经调控过程分析:

      自主神经调控过程包括压力感受器、交感和副交感神经,血压和心率这两个可测参数在系统控制方程中,受多个控制参量影响,而它们之间的确切关系,只有在写出整个系统方程后才能找到。只有将它们置于整个调控系统中,才能准确度量评估它们的作用和功能。定量测量压力感受器灵敏度,同时在此基础上量化自主神经对心血管系统的调控状态(包括压力感受器灵敏度、交感副交感神经活性等),必须建立在整个调控系统的数学模型之上。

心率变异性生物反馈(HRV-BF)

心率变异性生物反馈(HRV-BF)心脑血管疾病严重威胁着现代人的生命和生活质量,影响国民经济的发展。心率变异性是连续心搏间瞬时心率的微小涨落,是脑卒中和冠心病等高致死亡率的心脑血管病的早期预警指标,可用于评估自主神经系统功能,以及有关疾病的植物神经病变程度和发展趋势等。在当代科学家坎农W.B.Cannon)提出的动态平衡Homeostasis)理论的基础上,通过心率变异性分析自主神经系统的活动,提出了用于评估自主神经系统平衡状态的指标;时以心率变异性的反馈结果为依据,通过逐渐调整呼吸频率,自适应的寻找每个个体最佳的谐振频率,成功地引导人体达到自主神经系统的平衡状态,从而实现生物反馈的训练目的

HRV-BP系统包含:

1、生理信号采集模块

主控制板, 用于数据处理
PPG指夹, 用于采集PPG信号
ucare心电胸带, 用于采集ECG信号
蓝牙适配器,用于将数据实时传往上位机

2、运行在上位机(平板/PC/Android手机)上的引导软件

无创血压测量系统

无创血压测量系统

嵌入式系统实现多种生理信号的同步采集

同步采集传感器包括心电带(戴在胸口上方)和两个脉压传感器(分别置于肘部和腕部) 

基于多个血管与血流参数建立人体心血管系统模型, 并基于模型对血压进行估计 
 
改进已有的PTT-血压测量方法 
    已有的无创血压测量仪大多采用传统的示波法或动脉张力法, 测量起来十分不便, 会对被测对象的日常活动造成较大影响.

    目前,传感网络和应用联合研究中心研制的基于多特征PTT法的非侵入式血压测量系统已经能够在部分数据集上达到美国国家AAMI标准的需求。

人体运动生物力学测量、分析和模拟

人体运动生物力学测量、分析和模拟运动生物力学是关系人们运动健康、运动技术和运动康复的重要学科。因其发展制约于测量、分析和模拟技术,在探讨人类运动功能、运动技术和运动康复深层次机理的工作上至今仍差强人意本课题组从微型传感器高精度运动捕获、表面肌电的阵列获取和解析、神经-肌肉-骨骼运动系统模型和模拟方面入手,寻求运动生物力学测量、分析和模拟理论和方法上的突破,使运动生物力学的研究深度深入到肌肉肌腱单元,研究范围扩展到运动控制和肌肉协同,研究手段从定性和宏观进步到定量数字模拟。并将研究成果应用于中风病人的运动康复和运动员运动技术分析之中,以求对运动缺失和运动效率的机理探讨和数字化描述,达到数字康复和数字体育的水平。

运动生物力学项目核心课题

1)个完善的神经--骨骼运动系统是人体运动生物力学研究的基础,也是进行运动生物力学研究的平台。建立一个完善的上肢神经-肌肉-骨骼运动系统模型和正反向动态过程模拟系统,使其符合生理学和解剖学的运动生物力学模型结构,并在模型参数校准和个性化方法上取得突破。

2)微型传感器运动捕获和高精度运动学参数获取。降低各传感器单元的漂移,提高运动参数的估计精度

3)阵列表面肌电信号的获取和解析对阵列电极结构展开研,分离来自不同肌肉肌腱单元表面肌电信,获得肌肉肌腱单元的位置、运动单元募集数、激励水平等信息

微型传感器人体运动捕获系统(MMocap)

微型传感器人体运动捕获(MMocap)

高集成度的微型传感器、无线通信技术和嵌入式系统技术

每个肢体由一个传感器单元(包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计)来测量和估值相应肢体的方位
融合所有肢体的估值结果,得出整个人体的运动参数

    MMocap第二代人体运动捕获技术,具有方便、经济、实时等诸多优点,可满足多项应用领域,如电影数字特技和动画、游戏和人机交互、训练和模拟、健康监测和康复训练等的重大需求

    目前,传感网络和应用联合研究中心成为我国第一、世界上第二个具有能力研发微型传感器人体运动捕获系统产品的单位。

基于微传感器和表面肌电信号的上肢康复系统

基于微传感器和表面肌电信号的上肢康复系统是融合运动传感器和肌电数据的新一代的智能数字康复系统。能够帮助脑卒中病人的上肢康复,克服了传统康复中需要医师和患者进行一对一训练还有现有的基于视频的康复系统的对环境要求高、易受光照影响及成本高昂等缺点。本系统能够对脑卒中患者上肢功能进行生物力学数字描述和定量评估,对揭示患者上肢功能障碍的生物特性机制至关重要。同时,能够通过游戏帮助患者进行康复训练。它将有助于更加科学的临床治疗,积极改善患者的肢体功能障碍,使患者能尽快回归社会。

运动肌电数据分析

1)使用微型传感器人体运动捕获系统和多通道肌电采集和分析技术,精确测定并提取了能够区分正常人与脑卒中偏瘫患者在够物过程中肩、肘、腕关节的运动学特征,以及相关肌群的实时状态、肌肉激活顺序以及肌群间协调水平等肌电特征。

2)建立生物力学特征数字度量,对比和分析正常人与不同程度的患者间肌电和运动学特征之间的差异性,融合肌电及运动学特征来解释患者存在的异常运动模式及此种异常模式的致因。