科创中国

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自然化人体生理信号感知 针对非医疗环境的健康监测需求，研发面向家庭、办公、公寓等场合的健康感知手段，主要包括： 压电感知 采用压电敏感传感器，内置于日常卧具（睡枕，床垫等），可持续精准监测睡眠过程中的心率、呼吸和体动等生理参数。 光电感知 基于摄像头等光电设备，采集日常环境下的心率、血压等生理信息，实现非干扰的基本生理监测，可进行健康状态监测，过劳提醒和预警等。 无线感知（Wifi/毫米波） 基于毫米波感知，研究日常家居环境下的活动识别，行为规律发现等，可实现人员出入监测，行为监测，人员跌倒检测和睡眠呼吸体动监测。 健康大数据分析 基于原始信号处理（ECG，EEG，BCG信号，CSI信号等）和数据分析（关联分析，预测算法，深度学习等）可实现健康状态评估与风险预警： 基于多源感知数据的心理健康监测技术； 基于深度学习的高血压早期识别方法； 多数据流关联分析的呼吸阻塞检测技术； 基于EEG信号的癫痫发作预测方法； 基于肢体的脑卒中发病早

健康应用系统 1）微动智能睡眠系统 采用压电敏感传感器，内置于日常卧具即可监测睡眠过程中的心率、呼吸和体动等生理参数，进行无干预式睡眠监测，并结合自然睡眠下的长期监测数据，可实现日常环境下的异常事件报警、典型慢病早期预警等。 2）多源感知的心理压力监测系统 基于不同感知手段获取的多类型生理信号进行数据分析与心理压力监测，可实现压力评测与预警，心理健康早期干预等。 3）基于WiFi 的“虚拟教练”系统 面向健康促进需求，鼓励用户参与体育活动，适用于日常家居环境的活动识别，动作指导，能耗测评，优点：无需佩戴任何设备，零部署，低成本，无干扰。 4）基于光电感知的持续血压监测系统 面向日常生活办公环境，采用多路光电技术，实现无穿戴无约束的持续化血压监测，适用于日常健康状态监测、过劳提醒和预警。

西北工业大学健康感知与计算研究团队在倪红波教授的带领下，从2013 年开始，秉承“以健康为中心”的指导思想，以主动健康为导向，以健康失衡状态的动态辨识、健康风险评估与健康自主管理为主攻方向，突破了健康信息的连续动态采集、健康大数据融合分析、人体健康状态量化评测等挑战性问题，研发了基于智能生理行为感知的健康监测系统。 该团队目前包括核心成员11 人，合作成员8 人。