Бесконтактная ЭКГ с помощью миллиметрового радара. Как он восстанавливает электрический сигнал сердца

Базель, Швейцария. Источник.

Представьте себе монитор, который следит за электрическим ритмом сердца без единого липкого электрода. Именно к этому идут исследования миллиметровых радаров. Недавнее исследование показывает, как радар может восстановить форму ЭКГ по крошечным движениям грудной клетки, превращая обычное отражение радиоволн в значимый сердечный сигнал.

Разве не было бы лучше, если бы длительный мониторинг сердца вообще не ощущался? Дыхание и частота сердечных сокращений являются мощными показателями здоровья. Если можно отслеживать их непрерывно, врачи смогут раньше замечать тонкие изменения, поддерживать диагностику и персонализировать лечение. Стандартные электроды ЭКГ и дыхательные пояса хорошо с этим справляются, но они требуют контакта с кожей, проводов и аккуратного размещения. Это делает их менее удобными и затрудняет длительное использование. Радарное зондирование меняет правила игры. Оно использует отраженные непрерывные волны для обнаружения движения грудной стенки на небольшом расстоянии, и при этом не делает ни одного снимка и не записывает ни одного звука. Конфиденциальность сохраняется.

Между радаром и ЭКГ стоит более сложная задача. ЭКГ регистрирует электрическую активность. Радар фиксирует механическое движение. Электрический сигнал вызывает сердцебиение, а затем грудная клетка слегка смещается после этой активации. Связь между этими двумя событиями сложна и нелинейна. Просто измерить движение грудной клетки недостаточно. Чтобы восстановить форму ЭКГ, система должна точно узнать, как крошечные вибрации соответствуют электрическим изменениям.

Более ранние подходы использовали вейвлеты, автокорреляцию и физиологические модели для оценки частоты. Более современные модели глубокого обучения пытались генерировать формы ЭКГ напрямую из радарных данных. Архитектуры вроде CNN-LSTM, автоэнкодеров и систем на основе внимания показывали многообещающие результаты. Но они столкнулись с практической проблемой. Радар и устройство ЭКГ часто запускаются по отдельным часам, работают с разной скоростью дискретизации и начинают запись в разное время. Если сигналы не синхронизированы, обучение с учителем теряет точность. Радар также улавливает помехи, изменения позы и артефакты движения, которые усложняют сопоставление.

Новое исследование разрабатывает полный конвейер обработки, который решает эти проблемы в лоб. Исследователи использовали радар FMCW диапазона от 77 до 81 ГГц с одной передающей и четырьмя приемными антеннами. Система BIOPAC MP150 записывала эталонное дыхание и трехканальную ЭКГ с частотой 2000 Гц. Добровольцы сидели примерно в полуметре от радара и оставались неподвижными во время 120-секундных сеансов. В результате было получено 35 валидных записей от четырех испытуемых, что дало более часа парных данных радара и ЭКГ.

Предварительная обработка начиналась с быстрого преобразования Фурье вдоль оси быстрого времени радара для получения профилей дальности. Самый сильный диапазонный бин соответствовал грудной стенке. Фаза комплексного сигнала в этом бине разворачивалась для восстановления непрерывного смещения. Прежде чем можно было приступить к реконструкции ЭКГ, необходимо было синхронизировать часы радара и BIOPAC. Команда извлекала дыхательную составляющую из каждого радарного канала с помощью полосового фильтра от 0,1 до 0,6 Гц. Затем применялась нормированная взаимная корреляция в окне задержки в три секунды. Этот поиск выбирал лучший канал и оценивал временное смещение. Этот шаг может показаться техническим. Но именно он является тихим героем всего процесса.

Для модели ЭКГ радарный сигнал грудной клетки пропускали через полосовой фильтр от 8 до 30 Гц, чтобы подчеркнуть вибрации, связанные с сердцем. Эталонную ЭКГ передискретизировали до 250 Гц, фильтровали режекторным фильтром на 50 Гц и полосовым фильтром от 0,5 до 40 Гц. Оба сигнала нарезали на окна по 2048 отсчетов с 50-процентным перекрытием. Это дало 1015 парных образцов из собственного набора данных. Случайное разбиение отводило 70 процентов на обучение, 15 процентов на валидацию и 15 процентов на тестирование.

Сеть реконструкции объединяет сверточный кодер-декодер с двунаправленной LSTM. Кодер сжимает радарный сигнал в компактные признаки на нескольких масштабах. Декодер восстанавливает временную размерность. Затем слои BiLSTM читают эти признаки в обоих направлениях, поэтому модель понимает контекст до и после каждого удара сердца. Полносвязные слои превращают каждый 64-мерный признак в одно значение амплитуды ЭКГ. Сеть использует совместную функцию потерь во временной и частотной областях, которая объединяет среднеквадратичную ошибку во временной области со спектральной потерей на основе STFT. Это сохраняет резкость восстановленной ЭКГ и по амплитуде, и по частоте, уменьшая чрезмерное сглаживание, которое может скрывать важные детали формы сигнала.

Результаты подтверждают эффективность радарной ЭКГ. На собственном наборе данных восстановленная ЭКГ достигла средней абсолютной ошибки 0,0555, коэффициента корреляции 0,5631 и RRMSE 0,3162. Средняя ошибка частоты сердечных сокращений составила всего один удар в минуту, а ошибка интервала R-R около 10 миллисекунд. При тестировании на публичном наборе данных со сценариями покоя, апноэ и пробы Вальсальвы модель достигла коэффициентов корреляции 0,8923, 0,6919 и 0,8387. Эти значения заметно выше опубликованных эталонных значений MultiRes-LinkNet в тех же условиях. Показатели MAE также были ниже. Это выходит за рамки простого алгоритмического упражнения. Это показывает, что механическое движение грудной клетки несет достаточно информации о времени сердечных сокращений, чтобы восстановить клинически значимый электрический ритм.

Обнаружение R-пиков по восстановленной ЭКГ позволило надежно оценивать среднюю частоту сердечных сокращений и средний интервал R-R. Эти параметры полезны при мониторинге ритма, особенно для людей, которым требуется длительное кардиологическое наблюдение. Исследователи признают, что некоторые детали формы сигнала все еще варьируются от образца к образцу, а текущая система работает в автономном режиме. Движение и изменения позы остаются областями для будущих исследований. В дальнейших работах планируется больше участников, оценка с разделением по испытуемым, лучшее локальное соответствие формы сигнала и стратегии, устойчивые к движению.

В этом есть что-то тихо вдохновляющее. Радарный модуль, похожий на небольшую коробку, может обнаруживать электрическую сигнатуру сердца, наблюдая за движением поверхности тела. Такой тип зондирования естественно вписывается в умное здравоохранение. Он может поддержать мониторинг сна, оценку здоровья при малоподвижном образе жизни и домашнее наблюдение за сердцем, не требуя от человека ничего надевать. Для тех, кто ценит удобство и комфорт, это будущее, за которым стоит наблюдать.