非接触式生命体征监测技术
超十年技术沉淀,成就医疗认证产品
自2014年起,琅智便专注于非接触式生命体征监测技术的研发,深耕基于心冲击图(BCG)的技术路线。经过十余年的技术沉淀,琅智已在硬件设计与制造、软件及算法等领域掌握多项核心技术,整体实力居于全球领先水平。
了解ECG、BCG和PPG
BCG信号采集和分析

心冲击图(Ballistocardiogram ,BCG)是一种通过测量人体因心脏射血和血液流动而产生的微小机械力(即身体产生的微弱振动)来评估心血管功能的技术。心脏每次收缩时,会将血液泵入主动脉,并流向全身。人的身体会随之产生一个极其微弱的、对应性的往复运动。BCG就是记录这种微小运动的图形。

得益于高精度传感器、先进的信号处理算法和人工智能(AI)​,BCG技术发展成为一种重要的现代非接触式/无感监测方案。​​琅智LANGZHI采用高精度压电薄膜传感器和 24 bit 模数转换模块,采样粒度达到毫秒级,能精确采集由心跳引起的体表微弱振动信号。这些信号经由琅智自研的解析算法进行降噪、滤波和特征提取,最终重构出BCG波形,并从中计算出各种生理参数。

BCG技术具有无接触/无感监测​、舒适性与用户依从性高和获取信息丰富的特点,能够监测心率、呼吸率、心跳间期、心率变异性(HRV)、睡眠分期、等健康信息。​

琅智设备采集的BCG信号
无感HRV监测技术

心率(Heart Rate, HR)通常被理解为每分钟的心跳次数,但实际上,健康心脏的跳动并非如节拍器般恒定不变。连续心跳之间的时间间隔(通常指R-R间期)存在着微小的、逐搏的波动,这种现象被称为心率变异性(Heart Rate Variability, HRV)。HRV是心脏在应对内外环境变化时,由自主神经系统(Autonomic Nervous System, ANS)精确调控的结果。自主神经系统包含两个相互制衡的分支,其中交感神经​ (Sympathetic)负责“战斗或逃跑”反应,在紧张、压力、运动时让心跳加速。副交感神经​ (Parasympathetic)负责“休息与消化”状态,在放松、休息时让心跳减速。这两套系统时刻在微调你的心脏,因此心跳间隔永远不会完全一致。​HRV就是衡量这种微调能力的指标。

HRV是一个强大的、非侵入性的健康“仪表盘”,通过它可以评估整体健康状况与身体恢复水平​、反映心理压力与情绪状态​、预测心血管疾病风险​、 评估睡眠质量。一般来说,​更高的HRV​ 表明你的自主神经系统有良好的平衡性和灵活性,身体能更有效地应对压力并恢复平静,是健康状况良好的标志。

传统的HRV测量依赖于心电图(ECG)精确检测每次心跳的R波。而“琅智”基于BCG的技术提供了一种无接触的替代方案。 BCG信号记录了心脏每次射血时身体产生的微小机械振动。这个波形中有一个与心脏泵血密切相关的特征点,通常称为 ​​“J波”​​(代表主动脉瓣打开和血液喷射的峰值)。​连续两个J波之间的时间间隔(JJ间期)​,就对应于ECG中的RR间期。通过“琅智”设备采集到的高精度BCG信号,通过滤波、快速FFT、自相关特征提取获取精确的J波峰值点,获得JJ间期时间序列,将此JJ间期序列输入标准的HRV分析算法,计算出各种时域(如SDNN, RMSSD)、频域(LF, HF)和非线性指标,与基于ECG的HRV分析完全一致。

ECG 和 BCG HRV波形对比和一致性
无感睡眠睡眠监测技术

不同睡眠阶段,您的自主神经系统状态和身体活动水平不同,这会直接导致您的心率、呼吸模式和身体微动产生特征性的变化。BCG传感器能无接触地捕捉这些变化,进而通过算法推断出睡眠阶段。

BCG传感器(通常置于床垫下)能持续、无感地采集到两种核心信号:由心跳引起的微小振动​, 用于提取心率及心率变异性(HRV)​​;由呼吸引起的胸腔腹部周期性起伏,用于提取呼吸率及呼吸波形​。基于这些信号的特征,算法即可进行睡眠分期。其技术流程和原理如又图所示:

具体来说,各睡眠阶段的判断依据为:


清醒(Wake) 浅睡(N1/N2) 深睡(N3) 快速眼动睡眠(REM)
心率 较高且不规则 开始逐渐下降并趋于稳定 最慢、最稳定 突然变得不规则,甚至可能接近清醒时的水平(因大脑活跃、做梦)
呼吸 不规则 变得更有规律、更平稳 最深、最慢、非常规律 变得快而不规则,有时会短暂停顿
体动 频繁的、大幅度的身体移动 身体移动大幅减少 几乎无体动 除了偶尔的肌肉抽动外,躯干和四肢大肌肉群处于瘫痪状态
HRV 较低(交感神经主导) 比清醒时稍高 副交感神经主导 呈现出独特的不规则模式
睡眠分期计算原理
OSAHS事件捕捉技术

OSAHS的本质是上气道反复塌陷阻塞。这意味着呼吸动作(努力)仍然存在​,患者胸腹部会持续、用力地尝试呼吸,但是没有气流(效果缺失)​,因为气道阻塞,空气无法顺利吸入。BCG传感器能精确捕捉到这种“努力”与“效果”的分离,以及身体随之产生的反应,其技术流程和原理如又图所示:

1. 识别呼吸努力与气流中断​

正常呼吸时​:BCG描绘出的呼吸波形是平滑、周期性的起伏曲线。

发生呼吸暂停事件时​:​呼吸波形​:会变得极其微弱、平坦甚至消失​(这代表了气流的中断或严重减少)。

同时,由于患者仍在用力呼吸,胸腔和腹部会剧烈挣扎。这种挣扎会转化为BCG信号中特定的低频、高强度挣扎信号。

2. 捕捉伴随的心血管反应​

呼吸暂停事件会立即引发身体的应激反应:

心率变化​:随着血氧下降,心率通常会先减慢​;在呼吸恢复的瞬间,心率会突然加速。

微觉醒​:呼吸恢复时,大脑会有一个短暂的微觉醒,这会在BCG信号中产生一个明显的体动伪影。

OSAHS事件计算原理

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