生命体征参数是一个人健康状况的重要指标。生命依托于这些生命体征，并且生命体征出现障碍，可能会导致严重的疾病。心电图或脉搏血氧饱和度等传统方法的一个缺点是诊断过程依赖于物理接触。除了由于携带测试设备带来的不舒适性，对于像婴儿和老年人这类皮肤敏感人群也存在着应用的局限性。一种基于光学的非接触式生命体征测量方法提供了一种新的解决方案。弗劳恩霍夫微电子电路和系统研究所IMS 正在研究如何在不同波长范围内对这些生命体征进行最准确、最快速的检测，并使用机器学习方法对其进行量化。
 
 
 
科研工作将对以下生命体征参数进行研究：
 
 
 
 心率
 
 呼吸频率
 
血氧饱和度
 
血压
 
血糖
 
 
 
在利用不同光学传感器对这些生命体征参数进行无接触式测试中，也应用到了各种不同的图像和信号处理方法，其中利用神经网络进行参数测试是科研的重点。和工业界和医学界的合作伙伴一起，IMS将会把基于无接触式生命体征参数测量的健康监测理念，转化为成熟可量产的产品。
 
 
 
非接触式生命体征测量的广泛应用：
 
 
 
医院筛查
 
对有症状患者的通行限制检查
 
环境辅助生活 (AAL) 领域健康监测
 
康复训练监测
 
自动驾驶道路上的驾驶员监控
 
市场调研
 
睡眠实验室
 
下面将更详细地描述其中一种应用，即医院的通行限制检查：
 
 
 
当前遏制新冠疫情的最有效措施之一就是保持社交距离以及对感染者进行隔离。特别是在医院入口处，那里聚集了许多生病和虚弱的人，将新冠病毒感染者与其他患者、医生和护士进行物理隔离至关重要。
 
 
 
由于实验室对病毒检测的结果需要等待更长的时间，因而针对新冠病毒所引起的症状——发热、呼吸急促等——进行及时分析以确定可能感染的患者更显重要。尽管可以使用红外摄像机非接触地监测发热症状，但目前为止还没有同样简易的可以分析呼吸频率的测试系统。
 
 
 
IMS开发了一种基于图像处理的系统，可以通过市场上常见的彩色摄像头精准确定呼吸频率。智能的图像处理功能还可以分析胸腔运动，从而得到呼吸运动信号。患者只需要在摄像机前站立 30 秒， 医院工作人员便可根据显示的频率值并配合体温值对患者进行评估。
 
 
 
在测量过程中，可以保证至少两米的安全距离进行测量。测量是完全非接触式的，从而避免了设备的污染，并显著降低了医务人员感染的风险。此外，佩戴口/鼻保护也不会限制测量的进行。
 
 
 
由于测量系统在本地运行， 也无需连接到医院基础设施或互联网上，因此视频或个人数据不会被传输，图像在评估后也将被即刻删除。
 
 
 
此项呼吸频率测量系统目前正在临床研究中进行评估。