记者22日从中国科学技术大学获悉，该校陈彦教授研究团队基于心脏电—机械耦合机制，利用毫米波雷达感知技术股票配资资讯网站，首次实现大规模人群的非接触式高精度房颤诊断。相关研究成果5月20日发表在国际期刊《自然·通讯》上。
房颤是最常见的心律失常疾病之一，其全球发病率呈现快速上升趋势。我国成年人群的房颤总体患病率为1.6%。房颤具有渐进性发展的特点，其病程可从偶发性房颤逐渐进展为持续性房颤，最终发展为难治性永久性房颤。这一特点决定了早期诊断与及时干预的关键作用，对延缓疾病进展、预防卒中及心力衰竭等严重并发症具有重要意义。
心电图是房颤诊断金标准，但传统心电图检测仅能持续10秒至数分钟，往往容易错过最佳治疗时机，动态心电图等可穿戴技术也难以在无症状初期长期应用。因此，如何在首例并发症发生前实现早期诊断，仍是临床面临的重大挑战。
研究人员介绍，房颤发生时，心脏电脉冲的有序传导遭到破坏，紊乱的电信号在心房内无序传播导致节律失调。这种电生理紊乱会引发异常的机械运动，进而驱动胸壁位移形成体表机械波动，该现象可被毫米波雷达检测。这为通过体表机械运动分析诊断房颤提供了新思路。
研究团队提出基于知识迁移的网络架构，创新性地建立了心脏电活动与机械运动模态的关联映射，利用经过百年验证的心电图信号特征来辅助神经网络识别房颤特有的异常机械波动。该系统实现了非接触、免操作、无需穿戴设备的检测方式，在大型临床验证中达到了接近心电图诊断的检测性能。该系统在6258例受试者中进行了测试股票配资资讯网站，检测灵敏度达0.844，特异度达0.995。在对27例房颤发作高风险受试者的日常主动监测中，系统成功在临床确诊前识别出2例房颤患者。
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