非接触式医疗监测雷达研究进展

刘炳文，何　密

非接触式医疗监测雷达研究进展

刘炳文，何密

介绍了非接触式医疗监测雷达相比于传统的呼吸和心电监护仪的优势，从3种不同雷达体制的角度总结回顾了近10 a来医用生命监测雷达系统的研究现状，概括比较了呼吸和心跳信号的提取、分离、杂波抑制等算法，并指出了各种算法的优缺点，最后对非接触式生命监测雷达的发展趋势进行了探讨和展望。

非接触；生命信号监测；医疗雷达

0　引言

雷达是一种利用电磁波探测目标信息的电子设备，通过发射电磁波照射目标并进行回波接收以获得目标距离、方位和运动速度、幅度等信息。人体的呼吸和心脏跳动将导致胸廓有规律的前后起伏，这些生理特征信息会调制在反射的电磁波中。非接触式医疗监测雷达通过发射电磁波，对接收回波进行下变频、滤波和解调等处理，从回波中提取和分离出有用的生理信息（主要包括呼吸和心跳信号），从而监测人体生理体征参数变化。

J C Lin于1975年首次提出使用雷达进行非接触式呼吸频率测量的概念[1]，Y F Chen等[2]在1986年研制出了第一台雷达生命探测原理样机，此后，雷达用于灾害救援中人体生命信号探测的研究层出不穷[3-4]。进入20世纪90年代，雷达应用于生命监测的研究越来越多[5]，1990年，美国学者获得了一项雷达用于非接触监测人体生理参数测量的专利[6]。到了21世纪，关于生命监测雷达的研究和应用更加深入和广泛[5，7-10]。日本Kansai大学使用双频微波雷达对养老院老人进行非接触式生命信号监测[11]。中国科学技术大学利用正交多普勒雷达精确测量了健康成人的心肺运动[9]。目前，在远程监控患者常规生命体征中使用较多的方式就是生命雷达[12]。2013年，挪威国防研究院研究了生命雷达的物理原理，发现其测量原理主要是基于人体表面的反射[13]。非接触式生命监测雷达可在无任何电极和传感器接触的情形下，在较远距离长时间监测呼吸和心跳信号，相比于传统的呼吸和心电记录仪，非接触的方式使得被测人员感到更加轻松和舒适。非接触式生命监测雷达系统可广泛应用于重度烧伤患者、传染病患者、睡眠质量监测、婴幼儿和老人的临床动态监护，同时也可应用于心理学领域的研究。近年来，关于生命监测雷达的相关研究和系统不断推陈出新，虽然有商用的非接触式呼吸监测仪问世[14]，但目前仍没有一款可靠的能同时测量呼吸和心跳信号的雷达系统正式应用于临床。以下将从不同雷达体制的角度总结近10 a来关于医用生命监测雷达系统的研究进展情况；总结其呼吸和心跳信号的提取、分离和分析算法；最后展望非接触式生命监测雷达的发展趋势。

1　不同体制的生命监测雷达系统

目前较常用的生命监测雷达系统主要有3种体制，即连续波（continuous wave，CW）多普勒体制、超宽带（ultra-wideband，UWB）体制和线性调频连续波（frequency modulated continuous wave，FMCW）体制。下面将对上述3种体制的生命监测雷达系统分别进行分析和总结。

1.1CW多普勒雷达系统

CW多普勒雷达不仅可以测量目标的速度，还能通过相位检测获知目标的微动信息。CW雷达的主要优点在于功耗低且结构简单小巧，缺点是不利于区分杂波和多目标。表1给出了近10 a来国内外主要研究机构开发的几款典型CW多普勒生命监测雷达系统。根据线性解调中对小角度近似的要求[15]，表1按照雷达中心频率fc的范围将雷达系统分为中低频段（1 GHz≤fc≤7 GHz）和高频段（fc≥10 GHz）2大类。

表1　典型CW多普勒雷达系统

从表1可以看出，近年来的相关研究中，中低频段的雷达系统大多选择了2.4 GHz的中心频率。由于雷达波长变化远小于人体正常呼吸时胸腔的起伏幅度，因此中低频段的雷达在反正切解调时可采用线性近似来简化算法。与中低频段的雷达系统相比，高频段的雷达更易获得较高的信噪比，在反正切解调时通常要采用非线性解调[15]。需要指出的是，非线性解调需要预先补偿幅度、相位不平衡和直流偏移，但是能够提高对低振幅运动的分辨率[25]。

另外，从表1中还可以看出，大多数CW多普勒雷达系统都采用正交双通道。正交双通道处理的优势是可以消除两正交通道的幅相不平衡并避免直流补偿校准，同时还可以消除零点检测问题[10]。近3 a来，涌现出较多关于CW体制的生命监测雷达系统和数据指标分析的研究，内容扩展到心率变异性、呼吸性窦性心律、主动脉压力等临床指标的分析[16，27-28]。

大量研究表明，在CW多普勒雷达体制中，体位对测量结果有一定影响。雷达照射人体时，从后背照射人体的雷达散射截面（radar cross-section，RCS）最大，前面次之，侧面最小，呼吸深度在平躺时比倾斜时要深[20]。总体而言，仰卧姿态下多普勒雷达测量的心跳、呼吸信号和心率变异性与参考信号具有更好的相关性；对于常规的呼吸性窦性心律不齐，多普勒雷达的测量值与胸带式呼吸压敏电阻具有较好的相关性[7，16]。

1.2UWB雷达系统

UWB体制的生命监测雷达系统可提取比目标尺寸小得多的目标特征，因此，人体胸部细微的呼吸运动和心跳导致的胸壁微小振动可通过UWB雷达来检测。UWB雷达系统的主要优点是可使用简单固态发射机，具有良好的距离分辨率以及抗杂波与多径干扰的能力，可以进行多目标监测；其缺点是频谱的利用效率不高，与其他系统的兼容性以及现实中的可行性都有待研究[29]。多普勒雷达和UWB雷达都可以用于人体运动的检测。在多个人体目标检测研究中，理论上可以利用多天线CW雷达多输入多输出的角分辨技术来实现，但目前还未被实验验证，而基于UWB雷达技术的多目标探测已经实现。2013年，第四军医大学利用基于多天线的UWB雷达可以检测到多达3个目标，这主要是利用了UWB雷达可以接收到来自于不同人体心跳和呼吸频谱特征的优势。

此外，美国佐治亚理工学院在2013年采用了Sensiotec公司提供的中心频率为4.2 GHz、发射脉冲为13 ns的脉冲无线电超宽带（impulse radio UWB，IR-UWB）雷达来估计心率和呼吸频率[30]。2014年，德国伊尔梅瑙工业大学通过超宽带伪噪声雷达进行远程生命体征监测，最大不模糊距离约17 m[31]。

1.3FMCW雷达系统

FMCW生命体征监测雷达系统于1990年由Sharpe首次实现[6]。在非接触式生命体征检测方面，FMCW雷达同时具有UWB雷达对距离的分辨力和CW雷达对速度的分辨力[24]，从而可区分多个目标并提取目标微动信息，但FMCW雷达的制造工艺和信号处理较CW和UWB雷达要复杂一些，这导致了FMCW雷达目前较少被使用。法国国家航空航天研究所使用了0.5～8GHz扫频的UWB-FMCW雷达检测建筑内运动的人体目标，最大扫频率达到200 μs/GHz。通过分析不同材料对电磁波的衰减性能，发现穿墙探测雷达较优的工作频段是S和L波段[32]。美国Lawrence Berkeley国家实验室研制了一台FMCW体制的生命监测雷达原理样机，该系统的调频带宽为10～11 GHz，尺寸为15 cm×10 cm×5 cm，测量的范围为0.5～10 m，距离分辨率可达0.5 mm；实验表明该系统比较适用于医院病房之类的杂波和噪声干扰较多的非理想环境[33]。2013年，日本东京电气通信大学利用FMCW雷达提取人体的心脏速率信号，提出了用于抑制周期性杂波的信号处理方法，该FMCW雷达系统的中心频率为24.15 GHz，采样频率为10kHz，扫描带宽为72MHz，扫频时间为25.6ms[34]。

2　生命监测雷达信号处理算法

生命特征信号属于低速运动的目标信号，产生的多普勒频移小，回波信号微弱且极易淹没在强杂波背景下，是频率极低、准周期、低信噪比、多谐波组合的信号，必须通过有效的信号处理手段才能更加准确有效地检测和提取出来。表2给出了近10 a来国内外主要研究机构提出的典型监测雷达系统生命信号处理算法，并根据算法各自实现的主要功能，大致分为呼吸和心跳信号分离算法、噪声杂波抑制算法以及实现特殊功能的算法3大类。

表2　典型监测雷达系统算法

健康成人平均呼吸频率为0.15～0.5 Hz，心率为0.9～1.6 Hz，而由呼吸和心跳引起的胸廓的平均运动幅度分别为1～2 cm和0.3～0.7 mm，因此采集的呼吸信号能量远远大于心跳信号，呼吸信号的高次谐波引起的体表微动会与心跳引起的微动混叠，对应信号的频谱重叠会给心跳信号与呼吸信号的分离带来困难。近年来出现了多种心跳信号与呼吸信号分离算法，例如最小均方误差代价函数的方法，首先估计各个谐波的复系数，从包含心跳和呼吸谐波信号的混合信号中减去谐波信号，从而得到心跳信号，该方法适合静止状态下人体的呼吸和心跳信号分离[35]；又如，基于非线性Levenberg-Marquardt（LM）算法参数优化方法，这种方法适用于信噪比较低的情形[38]；基于扩展卡尔曼滤波和主成分分析的算法可用于正交多普勒雷达来监测心肺活动，算法需对I、Q 2个通道的数据分别进行心率和呼吸频率的提取和判断，计算复杂度较高[39]；华南理工大学冯久超等提出一种从时域上提取心跳信号的新方法，首先是应用经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）[37]将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数（intrinsic mode function，IMF），再利用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号，以避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰，从而更加精确地提取心跳信号[36]，但是基于EMD算法的抗噪声能力不如基于快速傅里叶变换（fast Fourier transformation，FFT）的方法，因此，在对信号进行EMD之前，必须对信号进行预处理，以消除高频噪声对EMD算法产生的不利影响；2014年，中国科学技术大学研究发现，可以用总体平均EMD算法进一步准确分离心跳信号，这种总体平均EMD算法更加适合处理间断的非平稳信号[9]；利用基于递推最小二乘（recursive last square，RLS）算法的自适应噪声抵消器能够分离出心跳信号，其心率与从心电信号获得的心率具有很强的相关性[40]。2013年，第四军医大学提出基于改进的自适应线性增强器（developed adaptive line enhancer，DALE）的生命信号监测方法，算法在预处理方面做了改进，提高了信噪比[41]。

在环境杂波和系统噪声的抑制算法研究方面，西安电子科技大学提出基于谐波模型的高阶累积方法，可实现人体生命状态的自动识别[42]；2011年，意大利Trento大学应用独立成分分析（independent component analysis，ICA）算法区分噪声和杂波，从而提取呼吸和心跳信号，但是无法指出ICA分解后的2个信号哪个包含生命信号，哪个包含杂波信号[43]；Mari Zakrzewski为估计直流偏移两正交分量的中心，提出LM中心估计算法，以消除直流偏移，实现杂波和噪声的抑制[15]；而在多目标检测中抑制杂波可采用类似传统的clean算法，通过计算从杂波中减去接收信号的卷积来计算信道脉冲响应来实现[44]；针对类似呼吸信号的杂波则可使用双频脉冲UWB雷达并采用自适应滤波方法滤除杂波[45]。

另外，在生命信号处理中也提出了一些实现了特殊功能的算法，如基于能量谱的非接触呼吸暂停检测，主要是根据正常的呼吸信号与发生呼吸暂停时信号的强度特点，对构造的呼吸暂停信号进行处理并根据阈值进行判断，然后对雷达采集到的信号进行处理并判断是否发生了呼吸暂停[46]；又如，应用小波熵方法来区分一定距离的人类和动物目标，发现人的能量分布和熵的紊乱程度远低于狗，可以把人类的身体微动作比动物更有序作为识别的依据[47]。

3　总结和展望

近年来，生命雷达用于反恐、军事医学和灾害医学的应用研究越来越多，医疗监护雷达的研究也不断取得新的进展，但目前的监护雷达系统在稳定度、精度、尺寸等方面还有待改进。虽然能够实现人体在静止状态下生命信号的监测，但是运动状态下生命信号的监测还未能得到有效解决。总的来讲，今后医疗监护雷达的研究工作将朝着高处理速度、高精度、高稳定度、多监测指标、低功耗、轻质量、小外形尺寸、手持式、便携式的方向迈进。

在便携式、小型化方面，主要从雷达硬件更新和前端优化方面发展。贴片天线、高性能处理器和集成电路雷达系统为小型化提供了解决思路。在系统的设计及优化方面，越来越多的雷达系统前端从传统的外差式转为自/互注入锁定式；其次，未来医疗监护雷达将采用多种雷达体制以弥补单一体制的不足。

在信号处理算法优化方面，反正切解调、自适应直流校准、噪声杂波消除等信号处理方法仍是今后研究的重点；盲源分离信号处理技术将会越来越多地用于区分病房环境杂波和多目标以及身体不自觉的移动导致的干扰中；人体在运动状态下生命信号的监测算法也亟待解决；针对医疗监护雷达，更多有临床应用价值的评价指标有待提出。

另外，大多数参考文献中算法在衡量呼吸和心跳信号测量结果时并没有给出统一的标准，有的采用测量信号相对于参考呼吸和心跳信号的准确率来衡量[19]，有的采用测量信号的信噪比来衡量[9]，今后需要给出比较合理和科学的统一评价标准，才更有利于医用监测雷达研究工作的进一步发展。

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（收稿：2014-10-22修回：2015-01-23）

Researchprogress of radar for non-contact medical monitoring

LIU Bing-wen,HE Mi
(School of Biomedical Engineering,the Third Military Medical University,Chongqing 400038,China)

The advantages of non-contact medical monitoring radar were introduced compared with the traditional medical monitoring devices.The state of art of three kinds of typical medical monitoring radar schemes over the past decade was reviewed.Researches on breathing and heartbeat signal extraction,isolation and clutter suppression algorithms were summarized.The advantages and disadvantages of these algorithms were also pointed out.The prospects of noncontact medical monitoring radar were explored finally.[Chinese Medical Equipment Journal，2015，36（5）：107-111]

non-contact;vital signs monitoring;medical radar

[中国图书资料分类号]R318.6；TN954A

1003-8868（2015）05-0107-05

10.7687/J.ISSN1003-8868.2015.05.107

国家自然科学基金青年基金项目（41301397）

刘炳文（1991—），男，研究方向为生物医学信号处理。

400038重庆，第三军医大学生物医学工程学院（刘炳文，何密）

何密，E-mail:hmcherry@126.com