王健琪，薛慧君，吕昊，李盛

第四军医大学 生物医学工程学院，陕西 西安 710032

0 前言

生理信号是由复杂生命体发出的信号，其本身特征、检测方式以及处理技术，都不同于一般的信号。生理信号是用来判别人体病情的轻重和危险程度的物理信号，生理信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、性质、变量和成份等信息的信号进行检测和量化的技术，是生物医学工程学科研究中的一个先导技术。由于研究者的立场、研究目的以及采用的检测方法不同，使生物医学信号检测技术的分类呈现多样化。其中一种重要的分类方式将生理信号检测技术分为接触式检测和非接触式检测。

接触式检测是指利用电极或传感器直接或间接的接触生物体来检测生理信号，检测过程中对生物体有一定的约束，是目前最常用的检测技术。非接触式检测是指不接触生物体，隔一定的距离，穿透一定的介质，在对生物体无约束的情况下，借助于外来能量（探测媒介）探测或感应生理信号，这是一个全新概念，是近年来生物医学工程界充分关注的重要科学问题。

由于非接触式检测方法无需使用传感器或者电极与人体接触，能够给检测目标提供一个宽松舒适的检测环境，具有特殊的应用前景，主要表现在：① 在医学上作为全新的生物医学检测方法，有利于促进科技进步；② 在灾害应急救援上，可用于搜寻被废墟、塌方等埋压的幸存者；③在国家公共安全上，可用于对恐怖分子隔墙监测。

目前国际上“生理信号非接触检测”按原理可分为：光学检测、超声检测、电磁检测等。与基于超声、光学的检测技术相比，基于电磁波的检测技术因其具有非接触、穿透性、能精确定位等特点，成为目前最具活力和潜力的生命特征检测技术。本文在介绍其他技术的同时，将重点阐述生物雷达检测技术的研究现状及发展趋势。

1 光学检测技术

1.1 光波检测技术

光波检测技术多采用光流法检测人体生理信号。基于光流法的人体信息检测是给检测区域每个像素点赋予一个速度矢量，以形成图像运动场，根据各个像素点速度矢量随时间变化的光流特征对图像进行动态分析。如Kazuki Nakajima等人使用带有光学滤波器的电荷耦合摄像机（Charge Coupled Device, CCD）捕捉人体胸部位移特征来分析人体的呼吸频率[1]；Tan KS等人将高速台式电脑和摄像机连接，记录儿童睡眠时由呼吸运动引起的胸腹部运动[2]。光流法无需预知场景的任何信息，在摄像机运动的前提下也能检测人体生理信息。但大多数光流法计算复杂且抗噪能力较差，需要相应的硬件支持，不适合复杂环境条件下的人体生理信息检测。

1.2 红外检测技术

红外检测技术利用红外线作为探测媒介，其典型成功代表是反射式的非接触体温测量。这种检测方法的基本原理是利用红外传感器感知人体热能变化。如人体鼻腔呼出的气体和主要动脉的时变热量都能被红外传感器所检测。使用红外检测技术检测人体生理信号，首先要选择感兴趣区域（Region Of Interest, ROI），然后通过红外传感器感应人体动态热能进行终端成像来实现检测目的。如Pavlidis等人使用中红外传感器对ROI（如人脸部和颈部）进行侧面成像，检测人体心跳和呼吸信号[3-4]；S.Yu.Chekmenev等人使用远红外传感器对ROI进行正面和侧面成像检测人体呼吸和心跳信号[5]。虽然主动脉附近皮肤温度的变化能从一定程度上反映脉搏的波动，但红外成像技术易受环境温度影响，不具有穿透性。

2 超声检测技术

基于多普勒原理的远距离超声系统也可实时检测人体生命信号。超声系统可发射声波束到达检测对象，带有体动信息的反射声波束被传感器接收，通过信号处理可得出人体生命信息。如Se Dong Min等人先后使用40 kHz和240kHz远距离超声系统检测1 m处人体睡眠状态的呼吸信号，通过对呼吸信号的检测判别是否患有睡眠呼吸暂停综合症[6-7]。结果表明：超声虽然能够在一定程度上鉴定病症的特征，但被测者身上的衣服会对声波造成散射和吸收，并且衣服材质不同，检测结果也会存在差异，同时超声在空气传播中衰减较大。

3 生物雷达检测技术

生物雷达技术是指利用电磁波探测生命体信息的技术。它通过发射电磁波对生命体进行照射并接收其回波，由此获得生命体目标的生物信息，包括生理参数、波形、图像以及目标至电磁波发射点的距离、方位等。它融合雷达技术、生物医学工程技术于一体，可穿透非金属介质（衣服、被褥、砖墙、废墟等），不需要任何电极或传感器接触生命体，可在较远的距离内非接触性的探测到生命体的生理信息（呼吸、心跳、血流、肠蠕动等）。

生物雷达从工作原理上可分为：连续波（Continuous Wave, CW）生物雷达和超宽谱（Ultra-wide Band, UWB）生物雷达两种。

3.1 CW生物雷达检测技术

雷达发射单一频率的连续电磁波束照射人体，根据多普勒原理，人体反射的回波信号被人体生命活动（如呼吸运动等）引起的体表微动所调制，使得这些回波信号的某些参数（如频率、相位）发生改变，选择适合的信号预处理电路和信号处理技术，就能从这些变化中提取出相关人体的生理信号（如呼吸、心跳等）。

20世纪70年代，CW生物雷达检测技术首次被提出。该方法利用连续波雷达检测人体呼吸引起的胸壁运动，从而实现了对人体呼吸的非接触测量[8]。由于具有非接触的特点，这种方法首先被应用于新生儿呼吸的非接触监护，以解决呼吸暂停引起的新生儿死亡问题[9-10]。基于相同的原理，人们还探索了CW雷达对人体心跳的测量及其在心动描迹上的应用[11]。以上研究开启了雷达式生理信号检测的先河，展示了使用雷达检测人体呼吸和心跳的可行性。然而，这些方法的探测距离比较有限（1 m 以内），实用性有待进一步提高。

为了增加雷达对人体目标的探测距离，密歇根州立大学KM Chen领导的研究小组研制了一种X波段（10 GHz）CW体制的生命探测系统[12]。通过检测人体体表微动引起的雷达回波的相位变化，该系统在自由空间的探测距离可以达到30 m，并且还可以获取0.15 m厚的墙壁后坐立人员的呼吸和心跳。此后，雷达式生命探测技术的潜在应用不再局限于医学上的诊断和监护，还扩展到伤员探测和应急救援。随着探测距离的增加，雷达回波中非目标反射形成的杂波极大地影响了系统的探测性能。为降低杂波对探测的影响，该小组随后研制了一种基于可编程衰减器和移相器的杂波自动消除技术[13]。希腊的E Aggelopoulos等人研制了一种X波段的生命探测系统，专门用于地震等灾害发生后的应急救援[14]。美国佐治亚技术研究院的EF Greneker等人研制的24.1 GHz的雷达式生命探测系统，除了用于1996年亚特兰大奥运会上运动员心跳的非接触检测，还可用于安保和反恐[15-16]。意大利的M Pieraccini等人研究了CW生命探测系统在雪崩发生后应急救援中的应用，他们研制的2.42 GHz的CW雷达系统能穿透1.2 m厚的雪层检测到人体的呼吸[17]。中国第四军医大学的生物雷达小组研制了毫米波段的的CW雷达式生命探测系统，利用零中频、频域积累和杂波对消技术，在自由空间能检测到30 m外人员的呼吸和心跳[18]。

对CW生物雷达而言，探测频率的选择十分重要，研究证实不同的个体都存在一个最优的探测频率，从分米到米波段频率的电磁波都可用来进行非接触生命体征探测。一般而言，波长越短，对微小位移的探测灵敏度越高。

3.2 UWB生物雷达检测技术

超宽谱生物雷达发射出窄电磁脉冲辐照人体目标，典型脉冲间期是200～300 ms，脉冲的重复频率在1～10 MHz范围内。当发射脉冲到达胸壁时，一部分能量被反射并被接收器接收，由于人体生理运动（呼吸、心跳、肠蠕动等）的存在，使得被人体反射后的回波脉冲序列的重复周期发生变化，而回波脉冲信号的重复周期与人体生命的运动速度和频率有关。如果对该脉冲序列（携带有与被测人体生命运动相关的信息）进行数据处理和分析，就可以得到与被测人体生命体征相关的参数（呼吸、心跳等）。

20世纪90年代，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory, LLNL）的TE McEwan等人发明了微功率脉冲雷达（Micro-power Impulse Radar,MIR）-UWB雷达[19]。继LLNL的研究之后，意大利的EM Staderini详细探讨了UWB雷达在生物医学领域的应用，如呼吸和心跳的监护，心肺功能检测，胎儿监护，心脏、胸腔、脑组织的成像，发声机制研究以及测谎等[20-21]。俄罗斯的IJ Immoreev等人研究了UWB雷达对人体呼吸和心跳的检测，并研制了用于临床监护的原型样机[22-23]。美国的NV Rivera等人利用多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）技术，探索了单通道UWB雷达对多个人体目标心跳、呼吸的检测和分离[24]。澳大利亚的WC Khor等人用不同介电常数的材料模拟脂肪和肿瘤组织，研究了UWB雷达用于乳癌诊断的可行性[25]。美国的DW Winters等人使用基于多通道技术的UWB雷达估计人体胸表的位置，以提高UWB雷达胸部成像的性能[26]。在此基础上，他们开展了基于UWB雷达的人体胸部的三维非接触成像研究[27]。

除医学方面的应用研究外， UWB生物雷达的强穿透能力和良好的定位能力使其成为生命探测的首选设备。美国Time Domain公司的S Nag、A Mark等人重点研究了UWB雷达对人体运动信息的检测以及人体目标的定位和跟踪[28]。美国的DG Falconer等人研制了一种安装在机器人上的UWB穿墙探测雷达，并利用时域和频域的方法，分析了不同活动状态的人体目标回波的谱特征[29]。斯洛伐克的M Aftanas采用了合成孔径技术，研究了基于UWB雷达的穿墙成像[30]。以人体呼吸信号为指标，针对压埋在废墟中幸存人员的探测，俄罗斯的IJ Immoreev等人研制的用于应急救援的UWB雷达，中心频率为1 GHz，可穿透0.45 m厚的砖墙探测到墙后站立人员的呼吸[31]。中国第四军医大学生物雷达研究小组采用单收发蝶形天线和500MHz超低中心频率的UWB体制雷达结合空频域积累算法，成功穿透2 m厚实体砖混结构体, 检测出了自然躺姿状态下人的呼吸信号[32]，同时还于2012年成功研制双源UWB雷达式生命探测仪，提高了仪器探测能力，并初步实现了对人体及其周围环境的兼容探测[33-35]。

UWB生物雷达之所以引起相关研究者的高度重视，是因为其有显著的技术优势，如通过控制脉冲延时，UWB生物雷达的探测范围能随之改变，这使得UWB雷达能够消除由其他物体(杂物)或多径反射回波所引起的干扰，同时也能方便的获取目标距离信息，这是UWB生物雷达的主要优点。另外，UWB生物雷达发射的脉冲有多种频率，因此它能够突破窄频段吸波材料的吸波效应，具有较强的穿透衣物、土壤和墙壁等非金属介质的能力。

4 展望

综上所述，生理信号是反映人类身体状况的重要指标，非接触生理信号检测是一个不断创新和发展的领域。非接触生物雷达检测技术相比光学、超声等生理信号检测技术具有穿透能力强、检测距离远、受环境影响较小等优点，所以可广泛应用于医学、救援及公共安全等方面。主要应用领域包括临床监护：如传染病人、烧伤病人的非接触监护，胎儿监护，心血管及呼吸系统疾病监测等；临床诊断：如乳房肿瘤、脑部血肿等探测诊断等；家庭医疗：如家庭老人心率、呼吸的非接触监护；运动医学：如运动健身状况下的运动量、运动状态、生命特征监测；空间医学：如航天员在空间舱室中生理特征的无约束、非接触监测，避免穿戴过多的传感器；军事医学：如伤员搜寻，战场危险区域的伤员存亡探测判定，大面积损伤和核生化条件下伤员非接触生理监测等；应急医学：如地震、塌方等灾害发生后幸存者的生命探测搜寻等；社会安全：如反恐斗争中的隔墙监控罪犯、解救人质，边防海关安检等。

[1]Nakajim K,Matsumoto Y,Tamura T.Development of real-time image sequence analysis for evaluating posture change and respiratory rate of a subject in bed[J].Physiol Meas,2001,22(3):21-28.

[2]Tan KS,Saatchi R,Elphick H,et al.Real-time vision based respiration monitoring system[A].7th International Symposium on Communication System Networks and Digital Signal Processing(CSNDSP)[C].Newcastle upon Tyne,2010,21-23:770-774.

[3]N Sun,M Garbey,A Merla,et al.Imaging the cardiovascular pulse[A].Proceedings of the IEEE Computer Society Conference onComputer Vision and Pattern Recognition[C].San Diego,CA,2005:20-25.

[4]R Murthy,I Pavlidis,P Tsiamyrtzis.Touchless monitoring of breathing function[A].Proceedings of the 26th Annual International Conference IEEE Engineering in Medicine and Biology Society[C].San Fransisco,CA,2004:1-5.

[5]S Yu Chekmenev,H Rara,Aly A Farag.Non-contact,wavelet-based measurement of vital signs using thermal imaging[C].The First International Conference on Graphics,Vision,and Image Processing(GVIP)[C].Cairo,Egypt.2005:107-112.

[6]Se Dong Min,Jin Kwon Kim,Hang Sik Shin,et al.Noncontact respiration rate measurement system using an ultrasonic proximity sensor[J].Sensors Journal,IEEE,2010,10(11):1732-1739.

[7]S D Min,D J Yoon,S W Yoon,et al.A study on a noncontacting respiration signal monitoring system using Doppler ultrasound[J].Medical & biological engineering & computi ng,2007,45(11):1113-1119.

[8]JC Lin.Noninvasive microwave measurement of respiration[A].Proceedings of the IEEE,1975,63(10):1530-1530.

[9]CG Caro,JA Bloice.Contactless apnoea detector based on radar[J].Lancet,1971,2(7731):959-961.

[10]C Franks,B Brown,D Johnston.Contactless respiration monitoring of infants[J].Medical and Biological Engineering and Computing,1976,14(3):306-312.

[11]JC Lin,J Kiernichi,M Kiernicki,et al.Microwave apexcardiography[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,1979,27(6):618-620.

[12]KM Chen,D Misra,H Wang,et al.An X-band microwave life-detection system[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1986,33(7):697-701.

[13]HR Chuang,YF Chen,KM Chen.Automatic clutter-canceler for microwave life-detection systems[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,1991,40(4):747-750.

[14]E Aggelopoulos,E Karabetsos,N Uzunoglu,et al.Microwave system for the detection of trapped human beings[A].Proceedings of the IEEE International Symposium[C].Athens1995,1:187-192.

[15]EF Greneker III.Radar sensing of heartbeat and respiration at a distance with security applications[A].Proc SPIE[C].1997,3066:22-27.

[16]EF Greneker III.RADAR flashlight for through-the-wall detection of humans[A].Proc.SPIE[C].1998,3375:280-285.

[17]M Pieraccini,G Luzi,D Dei,et al.Detection of breathing and heartbeat through snow using a microwave transceiver[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2008,5(1):57-59.

[18]JQ Wang,CX Zheng,XJ Jin,et al.Study on a non-contact life parameter detection system using millimeter wave[J].Space medicine & medical engineering,2004,17(3):157-161.

[19]S Azevedo,TE McEwan.Micropower impulse radar[J].IEEE Potentials,1997,16(2):15-20.

[20]EM Staderini.UWB radars in medicine[J].IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2002,17(1):13-18.

[21]EL Mokole,M Kragalot,KR Gerlach.Ultra-Wideband, Short-Pulse Electromagnetics[M].6.New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers,2002:537-552.

[22]IY Immoreev,S Samkov,TH Tao.Short-distance ultra wideband radars[J].IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2005,20(6):9-14.

[23]I Immoreev,TH Tao.UWB radar for patient monitoring[J].IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2008,23(11):11-18.

[24]NV Rivera,S Venkatesh,C Anderson,et al.Multi-target estimation of heart and respiration rates using ultra wideand sensors[A].EUSIPCO[C].2006:4-9.

[25]WC Khor,ME Bialkowski,A Abbosh,et al.An ultra wideband microwave imaging system for breast cancer detection[J].IEICE Transactions on Communications,2007,90(9):2376-2381.

[26]DW Winters,JD Shea,EL Madsen,et al.Estimating the breast surface using UWB microwave monostatic backscatter measurements[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2008,55(1):247-256.

[27]DW Winters,JD Shea,P Kosmaset al.Three-dimensional microwave breast imaging: Dispersive dielectric properties estimation using patient-specific basis functions[J].IEEE transactions on medical imaging,2009,28(7):969.

[28]S Nag,M Barnes.A moving target detection filter for an ultrawideband radar[A].Proceedings of the 2003 IEEE Radar Conference[C].2003:147-153.

[29]DG Falconer,RW Ficklin,KG Konolige,et al.Robotmounted through-wall radar for detecting, locating,andidentifying building occupants[A].Proc IEEE Int Conf Rob Autom[C].2000,2:1868-1875.

[30]M Aftanas.Through wall imaging using M-sequence UWB radar system[D].Slovak Republic: Technical University of Kosice PhD Dissertation,2008:6-19.

[31]WS Haddad.The rubble rescue radar(RRR):a low power hand-held microwave device for the detection of trapped human personnel[R].1997:11.

[32]Y Xiao,J Lin,O Boric-Lubecke,et al.Frequency-tuning technique for remote detection of heartbeat and respiration using low-power double-sideband transmission in the Kaband[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniqu es,2006,54(5):2023-2032.

[33]Y Li,X Jing,H Lv,etal.Analysis of characteristics of two close stationary human targets detected by impulse radio UWB radar[A].Progress In Electromagnetics Research[C]2012,126:429-447.

[34]Zhu Zhang,Xiao Zhang,Hao Lv,et al.Human-target detection and surrounding structure estimation under a simulated rubble via UWB radar[J].IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS,2013,10(2):328-331.

[35]Zhao Li,Wenzhe Li,Hao Lv,et al.Novel method for respiration-like clutter cancellation in life detection by dual-frequency IR-UWB radar[J].IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniqu es,2013,61(5):2086-2092.