扬职大学生团队打造毫米波AI呼吸监测系统，实现居家临床级肺功能评估

         毫米波非接触式生命体征监测是智慧医疗核心前沿赛道，但高寒地区环境干扰、人群模型适配、居家临床指标量化三大行业瓶颈长期制约技术规模化落地。第十五届“挑战杯”赛场，扬州职业技术大学“‘呼’略不得”团队推出一体化慢阻肺无感监测解决方案，搭建完整技术创新体系，专门适配北方寒地老年呼吸慢病监测场景，多项核心技术突破填补细分领域空白，综合性能领先市面同类通用产品。
         国内毫米波居家呼吸监测技术历经多轮迭代，当前主流产品普遍存在三大技术短板。数据层面，现有算法训练素材多取自南方、海外中青年健康群体，无法适配北方老年慢阻肺患者独特的呼吸生理特征，跨地域应用数据偏差较大；信号层面，北方供暖季持续存在振动、气流杂波，传统固定滤波手段难以剥离有效呼吸信号，低温环境下监测稳定性大幅下降；功能层面，现有设备仅能简单识别呼吸频率，缺少从呼吸波形到临床肺功能指标的转化模型，居家场景无法实现慢阻肺早期筛查分级，临床应用价值有限。
         为系统性突破行业技术壁垒，扬职大创业团队搭建“数据底座—信号提纯—功能推演”完整创新技术链条，同步完成软硬件一体化知识产权布局。数据创新维度，团队长期深入北方城乡社区开展多季节、多人群样本采集，搭建覆盖全域场景的专属呼吸特征数据库，建立多层级样本标注框架；依托迁移学习创新模型校准算法，大幅降低跨人群应用误差，提升慢病筛查识别精准度，相关核心技术均同步申报自主知识产权。
         自适应信号处理是项目核心差异化技术优势，团队搭建完整居家干扰特征数据库，创新多模态干扰感知与动态信号分离算法，可实时识别各类居家杂波来源并自适应调整信号处理参数。硬件端采用双通道毫米波传感架构，搭配自适应调节安装模组，从信号采集源头提升数据纯净度。经权威CMA资质实验室全项检测，设备杂波抑制能力、微弱呼吸信号识别灵敏度、整机长期运行功耗等关键参数均远超行业标准限值，可在北方供暖季复杂居家环境下实现全年不间断稳定监测。
         最具行业突破性的是呼吸力学映射创新技术，打通居家无感监测与医院临床诊断之间的技术鸿沟。团队联合三甲医院呼吸科临床专家搭建完整呼吸波形重建体系，从毫米波回波中提取多维度呼吸生理参数，通过多尺度特征推演精准测算肺部核心评估指标，实现居家慢阻肺分级筛查、急性加重主动预警，填补国内寒地居家临床级肺功能量化监测的技术空白。
         项目已完成全链条知识产权布局，专利、软件著作权覆盖数据构建、信号算法、肺功能推演、硬件结构等全部核心研发环节，两份国家级科技查新报告佐证整套技术方案具备独创性与行业领先性。产品历经多轮样机试制、场景仿真、实地测试，团队可独立完成三维结构设计、电路调试、整机装配全流程研发工作，具备持续迭代优化硬件产品的完整能力。
         对标市面主流监测产品，同类设备普遍抗寒地干扰能力弱、定价偏高，本套产品在地适配能力全面领先，分场景定价兼顾家用与基层机构采购需求，性能与综合性价比形成双重竞争壁垒。团队规划持续加大研发投入，迭代新一代小型化低功耗终端产品，同时面向医疗器械企业、科研机构开放专属寒地呼吸算法授权，推动毫米波慢病监测技术在全国北方高寒区域产业化落地。