{"id":85063,"topic":"ai","source":"news.sjtu.edu.cn","title":"上海交大集成电路学院王国兴、陈诚团队在光电脉搏波数字健康领域取得重要进展 - news.sjtu.edu.cn","url":"https://news.sjtu.edu.cn/jdzh/20260918/226049.html","url_hash":"4f3a038be6f42ed562173842e491e77ac960bd88","author":"","summary":"上海交大集成电路学院王国兴、陈诚团队在光电脉搏波数字健康领域取得重要进展 news.sjtu.edu.cn","content":"探索发现 · 交大智慧\n上海交大集成电路学院王国兴、陈诚团队在光电脉搏波数字健康领域取得重要进展\n近日，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）王国兴教授、陈诚助理研究员团队在光电脉搏波感知与可穿戴数字健康领域取得重要技术进展。团队首次发现左右侧脉搏信号在血压、心率等生理指标人工智能监测中的互补价值，构建了全球首个高质量大规模双侧智能戒指光电脉搏波数据集，并提出多任务双侧人工智能学习框架，为可穿戴设备的可信智能监测提供了新的研究思路。相关成果以“Large-scale bilateral cardiovascular monitoring via wearable rings”为题发表于数字医疗领域顶级期刊《npj Digital Medicine》。\n研究背景\n随着柔性传感、低功耗集成电路和人工智能技术的发展，可穿戴设备正在推动心血管健康管理由医院内的间断测量逐步走向日常环境中的连续监测。与智能手表相比，智能戒指体积小、佩戴负担低，且手指末端血流丰富，能够较为稳定地采集光电容积脉搏波信号（PPG），因此逐渐成为心率、血氧、血压及血管状态监测的重要载体。\n从单侧测量走向双侧协同感知\n未来可穿戴健康评价目标不应只关注单一预测值，更应判断预测值的可信性与可靠性。现有研究通常只采集单只手或单根手指的信号，并默认左右侧测量结果可以相互替代。实际上，人体左右侧脉搏信号会受到局部血管特征、佩戴松紧度、接触压力、运动状态及个体生理差异等多种因素影响，这些影响因素会导致可穿戴设备测得的单侧信号质量下降或出现伪影幻觉，仅依赖一个测量位置可能导致信息缺失或监测结果不稳定，极大地干扰了可穿戴设备脉搏波测量结果的可信度。与此同时，双侧测量是否能够提供超越简单信号平均或模型集成的额外信息，此前缺少大样本、系统性的研究证据。因此，如何提高可穿戴光电脉搏波人工智能分析的可信度是应用于严肃医疗的最关键问题。\n研究内容\n围绕这一问题，研究团队提出：将左右手视为两个相互关联但并非完全相同的生理观测窗口，利用双侧信号之间的一致性与互补性，提升可穿戴心血管监测的稳定性和信息完整度。\n研究团队面向光电脉搏波双侧心血管健康数字监测制定了详细的采集流程并开展了大规模数据采集，共招募1988名参与者，经过信息完整性和质量等方面的严格筛选，最终获得1810例有效数据。\n数据筛选流程\n研究团队基于所建立的数据集构建了多任务学习模型，估计收缩压、舒张压、心率和年龄相关信息，并系统比较了同侧、对侧和双侧监测策略差异，研究在12种代表性神经网络骨干结构上重复开展实验，以判断双侧监测的性能趋势是否依赖某一种特定模型。\n双侧与单侧在估计误差的比较\n结果显示，不同模型总体呈现相似趋势，双侧配置在多个任务和评价指标中取得了较好的结果，说明相关结果并非仅由某一种网络结构造成。\n为了评价双侧差异监测结果的可信度，研究提出了双侧差异度指标用于量化评价同一时刻左右两侧模型预测结果之间的绝对差异。较大的双侧差异可能来自单侧噪声、传感器接触不稳定、局部信号质量下降，也可能与左右肢体之间真实存在的生理差异有关；较小的双侧差异则通常意味着两侧模型输出更加一致。\n双侧差异度与模型误差的关系\n此外，研究团队还从年龄、体重和性别三个维度，对双侧预测差异进行了探索性亚组分析。结果显示，不同年龄和体重指数人群的双侧差异分布并不完全相同。例如，收缩压双侧差异在不同年龄组之间存在统计学差异；不同体重人群在收缩压、舒张压、心率和年龄任务上的双侧差异也呈现不同分布。相比之下，性别相关差异总体较弱，仅在年龄预测的双侧差异中观察到统计学差异。论文研究表明，在面对传统单侧系统因传感器接触不良或局部信号质量下降导致的预测结果可靠性失真问题，双侧测量为脉搏波人工智能分析增加了信息空间维度，双侧信号可构成互补参照，左右侧预测差异度也能够用于评估结果可信度。双侧智能戒指光电脉搏波方法为穿戴式监测用于严肃医疗提供了新研究思路，并为未来可穿戴健康监测从单位置单设备监测走向多位置多设备融合可信监测提供了研究基础。\n作者信息\n论文第一作者为上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）博士生陈佳荣，陈诚助理研究员为论文通讯作者，王国兴教授以及博士生刘斌、石文启、高睿泽、王敏为论文共同作者。该研究获得科技部重点研发计划青年科学家项目“医疗级老年人无感穿戴体征监测及近端侧智能风险预警系统”资助，并得到深圳市玖治科技有限公司的设备与技术支持，项目数据采集工作与四川省绵阳市中心医院协作完成。\n陈诚，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）助理研究员，硕士生导师。主要从事生物光学与信息处理技术及其在数字健康领域的应用。已在国际权威学术期刊和会议上发表论文20余篇；主持或参与多项国家自然科学基金、国家重点研发计划、企事业单位合作科研任务。主导设计多款高性能光学生物芯片与信号处理算法，并成功应用于光学脑机接口、智能戒指等可穿戴健康监测设备。\n王国兴，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）特聘教授，国家级高层次人才，博士生导师，创立生物电路与系统实验室团队。曾任示范性微电子学院执行院长，IEEE 电路与系统学会副主席、IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems总主编。主持包括国家自然科学基金、国家重点研发计划在内的国家级、省部级、企业创新研究项目多项。技术转移转化创办可穿戴电子公司，估值数亿元。发表国际同行评阅期刊及会议论文200余篇。","image_url":null,"lang":"zh","published_at":"2026-09-18T07:42:25+00:00","fetched_at":"2026-09-18T08:15:06+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"探索发现 · 交大智慧\n上海交大集成电路学院王国兴、陈诚团队在光电脉搏波数字健康领域取得重要进展\n近日，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）王国兴教授、陈诚助理研究员团队在光电脉搏波感知与可穿戴数字健康领域取得重要技术进展。团队首次发现左右侧脉搏信号在血压、心率等生理指标人工智能监测中的互补价值，构建了全球首个高质量大规模双侧智能戒指光电脉搏波数据集，并提出多任务双侧人工智能学习框架，为可穿戴设备的可信智能监测提供了新的研究思路。相关成果以“Large-scale bilateral cardiovascular monitoring via wearable rings”为题发表于数字医疗领域顶级期刊《npj Digital Medicine》。\n研究背景\n随着柔性传感、低功耗集成电路和人工智能技术的发展，可穿戴设备正在推动心血管健康管理由医院内的间断测量逐步走向日常环境中的连续监测。与智能手表相比，智能戒指体积小、佩戴负担低，且手指末端血流丰富，能够较为稳定地采集光电容积脉搏波信号（PPG），因此逐渐成为心率、血氧、血压及血管状态监测的重要载体。\n从单侧测量走向双侧协同感知\n未来可穿戴健康评价目标不应只关注单一预测值，更应判断预测值的可信性与可靠性。现有研究通常只采集单只手或单根手指的信号，并默认左右侧测量结果可以相互替代。实际上，人体左右侧脉搏信号会受到局部血管特征、佩戴松紧度、接触压力、运动状态及个体生理差异等多种因素影响，这些影响因素会导致可穿戴设备测得的单侧信号质量下降或出现伪影幻觉，仅依赖一个测量位置可能导致信息缺失或监测结果不稳定，极大地干扰了可穿戴设备脉搏波测量结果的可信度。与此同时，双侧测量是否能够提供超越简单信号平均或模型集成的额外信息，此前缺少大样本、系统性的研究证据。因此，如何提高可穿戴光电脉搏波人工智能分析的可信度是应用于严肃医疗的最关键问题。\n研究内容\n围绕这一问题，研究团队提出：将左右手视为两个相互关联但并非完全相同的生理观测窗口，利用双侧信号之间的一致性与互补性，提升可穿戴心血管监测的稳定性和信息完整度。\n研究团队面向光电脉搏波双侧心血管健康数字监测制定了详细的采集流程并开展了大规模数据采集，共招募1988名参与者，经过信息完整性和质量等方面的严格筛选，最终获得1810例有效数据。\n数据筛选流程\n研究团队基于所建立的数据集构建了多任务学习模型，估计收缩压、舒张压、心率和年龄相关信息，并系统比较了同侧、对侧和双侧监测策略差异，研究在12种代表性神经网络骨干结构上重复开展实验，以判断双侧监测的性能趋势是否依赖某一种特定模型。\n双侧与单侧在估计误差的比较\n结果显示，不同模型总体呈现相似趋势，双侧配置在多个任务和评价指标中取得了较好的结果，说明相关结果并非仅由某一种网络结构造成。\n为了评价双侧差异监测结果的可信度，研究提出了双侧差异度指标用于量化评价同一时刻左右两侧模型预测结果之间的绝对差异。较大的双侧差异可能来自单侧噪声、传感器接触不稳定、局部信号质量下降，也可能与左右肢体之间真实存在的生理差异有关；较小的双侧差异则通常意味着两侧模型输出更加一致。\n双侧差异度与模型误差的关系\n此外，研究团队还从年龄、体重和性别三个维度，对双侧预测差异进行了探索性亚组分析。结果显示，不同年龄和体重指数人群的双侧差异分布并不完全相同。例如，收缩压双侧差异在不同年龄组之间存在统计学差异；不同体重人群在收缩压、舒张压、心率和年龄任务上的双侧差异也呈现不同分布。相比之下，性别相关差异总体较弱，仅在年龄预测的双侧差异中观察到统计学差异。论文研究表明，在面对传统单侧系统因传感器接触不良或局部信号质量下降导致的预测结果可靠性失真问题，双侧测量为脉搏波人工智能分析增加了信息空间维度，双侧信号可构成互补参照，左右侧预测差异度也能够用于评估结果可信度。双侧智能戒指光电脉搏波方法为穿戴式监测用于严肃医疗提供了新研究思路，并为未来可穿戴健康监测从单位置单设备监测走向多位置多设备融合可信监测提供了研究基础。\n作者信息\n论文第一作者为上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）博士生陈佳荣，陈诚助理研究员为论文通讯作者，王国兴教授以及博士生刘斌、石文启、高睿泽、王敏为论文共同作者。该研究获得科技部重点研发计划青年科学家项目“医疗级老年人无感穿戴体征监测及近端侧智能风险预警系统”资助，并得到深圳市玖治科技有限公司的设备与技术支持，项目数据采集工作与四川省绵阳市中心医院协作完成。\n陈诚，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）助理研究员，硕士生导师。主要从事生物光学与信息处理技术及其在数字健康领域的应用。已在国际权威学术期刊和会议上发表论文20余篇；主持或参与多项国家自然科学基金、国家重点研发计划、企事业单位合作科研任务。主导设计多款高性能光学生物芯片与信号处理算法，并成功应用于光学脑机接口、智能戒指等可穿戴健康监测设备。\n王国兴，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）特聘教授，国家级高层次人才，博士生导师，创立生物电路与系统实验室团队。曾任示范性微电子学院执行院长，IEEE 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Medicine》。\n研究背景\n随着柔性传感、低功耗集成电路和人工智能技术的发展，可穿戴设备正在推动心血管健康管理由医院内的间断测量逐步走向日常环境中的连续监测。与智能手表相比，智能戒指体积小、佩戴负担低，且手指末端血流丰富，能够较为稳定地采集光电容积脉搏波信号（PPG），因此逐渐成为心率、血氧、血压及血管状态监测的重要载体。\n从单侧测量走向双侧协同感知\n未来可穿戴健康评价目标不应只关注单一预测值，更应判断预测值的可信性与可靠性。现有研究通常只采集单只手或单根手指的信号，并默认左右侧测量结果可以相互替代。实际上，人体左右侧脉搏信号会受到局部血管特征、佩戴松紧度、接触压力、运动状态及个体生理差异等多种因素影响，这些影响因素会导致可穿戴设备测得的单侧信号质量下降或出现伪影幻觉，仅依赖一个测量位置可能导致信息缺失或监测结果不稳定，极大地干扰了可穿戴设备脉搏波测量结果的可信度。与此同时，双侧测量是否能够提供超越简单信号平均或模型集成的额外信息，此前缺少大样本、系统性的研究证据。因此，如何提高可穿戴光电脉搏波人工智能分析的可信度是应用于严肃医疗的最关键问题。\n研究内容\n围绕这一问题，研究团队提出：将左右手视为两个相互关联但并非完全相同的生理观测窗口，利用双侧信号之间的一致性与互补性，提升可穿戴心血管监测的稳定性和信息完整度。\n研究团队面向光电脉搏波双侧心血管健康数字监测制定了详细的采集流程并开展了大规模数据采集，共招募1988名参与者，经过信息完整性和质量等方面的严格筛选，最终获得1810例有效数据。\n数据筛选流程\n研究团队基于所建立的数据集构建了多任务学习模型，估计收缩压、舒张压、心率和年龄相关信息，并系统比较了同侧、对侧和双侧监测策略差异，研究在12种代表性神经网络骨干结构上重复开展实验，以判断双侧监测的性能趋势是否依赖某一种特定模型。\n双侧与单侧在估计误差的比较\n结果显示，不同模型总体呈现相似趋势，双侧配置在多个任务和评价指标中取得了较好的结果，说明相关结果并非仅由某一种网络结构造成。\n为了评价双侧差异监测结果的可信度，研究提出了双侧差异度指标用于量化评价同一时刻左右两侧模型预测结果之间的绝对差异。较大的双侧差异可能来自单侧噪声、传感器接触不稳定、局部信号质量下降，也可能与左右肢体之间真实存在的生理差异有关；较小的双侧差异则通常意味着两侧模型输出更加一致。\n双侧差异度与模型误差的关系\n此外，研究团队还从年龄、体重和性别三个维度，对双侧预测差异进行了探索性亚组分析。结果显示，不同年龄和体重指数人群的双侧差异分布并不完全相同。例如，收缩压双侧差异在不同年龄组之间存在统计学差异；不同体重人群在收缩压、舒张压、心率和年龄任务上的双侧差异也呈现不同分布。相比之下，性别相关差异总体较弱，仅在年龄预测的双侧差异中观察到统计学差异。论文研究表明，在面对传统单侧系统因传感器接触不良或局部信号质量下降导致的预测结果可靠性失真问题，双侧测量为脉搏波人工智能分析增加了信息空间维度，双侧信号可构成互补参照，左右侧预测差异度也能够用于评估结果可信度。双侧智能戒指光电脉搏波方法为穿戴式监测用于严肃医疗提供了新研究思路，并为未来可穿戴健康监测从单位置单设备监测走向多位置多设备融合可信监测提供了研究基础。\n作者信息\n论文第一作者为上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）博士生陈佳荣，陈诚助理研究员为论文通讯作者，王国兴教授以及博士生刘斌、石文启、高睿泽、王敏为论文共同作者。该研究获得科技部重点研发计划青年科学家项目“医疗级老年人无感穿戴体征监测及近端侧智能风险预警系统”资助，并得到深圳市玖治科技有限公司的设备与技术支持，项目数据采集工作与四川省绵阳市中心医院协作完成。\n陈诚，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）助理研究员，硕士生导师。主要从事生物光学与信息处理技术及其在数字健康领域的应用。已在国际权威学术期刊和会议上发表论文20余篇；主持或参与多项国家自然科学基金、国家重点研发计划、企事业单位合作科研任务。主导设计多款高性能光学生物芯片与信号处理算法，并成功应用于光学脑机接口、智能戒指等可穿戴健康监测设备。\n王国兴，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）特聘教授，国家级高层次人才，博士生导师，创立生物电路与系统实验室团队。曾任示范性微电子学院执行院长，IEEE 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bilateral cardiovascular monitoring via wearable rings”为题发表于数字医疗领域顶级期刊《npj Digital Medicine》。\n研究背景\n随着柔性传感、低功耗集成电路和人工智能技术的发展，可穿戴设备正在推动心血管健康管理由医院内的间断测量逐步走向日常环境中的连续监测。与智能手表相比，智能戒指体积小、佩戴负担低，且手指末端血流丰富，能够较为稳定地采集光电容积脉搏波信号（PPG），因此逐渐成为心率、血氧、血压及血管状态监测的重要载体。\n从单侧测量走向双侧协同感知\n未来可穿戴健康评价目标不应只关注单一预测值，更应判断预测值的可信性与可靠性。现有研究通常只采集单只手或单根手指的信号，并默认左右侧测量结果可以相互替代。实际上，人体左右侧脉搏信号会受到局部血管特征、佩戴松紧度、接触压力、运动状态及个体生理差异等多种因素影响，这些影响因素会导致可穿戴设备测得的单侧信号质量下降或出现伪影幻觉，仅依赖一个测量位置可能导致信息缺失或监测结果不稳定，极大地干扰了可穿戴设备脉搏波测量结果的可信度。与此同时，双侧测量是否能够提供超越简单信号平均或模型集成的额外信息，此前缺少大样本、系统性的研究证据。因此，如何提高可穿戴光电脉搏波人工智能分析的可信度是应用于严肃医疗的最关键问题。\n研究内容\n围绕这一问题，研究团队提出：将左右手视为两个相互关联但并非完全相同的生理观测窗口，利用双侧信号之间的一致性与互补性，提升可穿戴心血管监测的稳定性和信息完整度。\n研究团队面向光电脉搏波双侧心血管健康数字监测制定了详细的采集流程并开展了大规模数据采集，共招募1988名参与者，经过信息完整性和质量等方面的严格筛选，最终获得1810例有效数据。\n数据筛选流程\n研究团队基于所建立的数据集构建了多任务学习模型，估计收缩压、舒张压、心率和年龄相关信息，并系统比较了同侧、对侧和双侧监测策略差异，研究在12种代表性神经网络骨干结构上重复开展实验，以判断双侧监测的性能趋势是否依赖某一种特定模型。\n双侧与单侧在估计误差的比较\n结果显示，不同模型总体呈现相似趋势，双侧配置在多个任务和评价指标中取得了较好的结果，说明相关结果并非仅由某一种网络结构造成。\n为了评价双侧差异监测结果的可信度，研究提出了双侧差异度指标用于量化评价同一时刻左右两侧模型预测结果之间的绝对差异。较大的双侧差异可能来自单侧噪声、传感器接触不稳定、局部信号质量下降，也可能与左右肢体之间真实存在的生理差异有关；较小的双侧差异则通常意味着两侧模型输出更加一致。\n双侧差异度与模型误差的关系\n此外，研究团队还从年龄、体重和性别三个维度，对双侧预测差异进行了探索性亚组分析。结果显示，不同年龄和体重指数人群的双侧差异分布并不完全相同。例如，收缩压双侧差异在不同年龄组之间存在统计学差异；不同体重人群在收缩压、舒张压、心率和年龄任务上的双侧差异也呈现不同分布。相比之下，性别相关差异总体较弱，仅在年龄预测的双侧差异中观察到统计学差异。论文研究表明，在面对传统单侧系统因传感器接触不良或局部信号质量下降导致的预测结果可靠性失真问题，双侧测量为脉搏波人工智能分析增加了信息空间维度，双侧信号可构成互补参照，左右侧预测差异度也能够用于评估结果可信度。双侧智能戒指光电脉搏波方法为穿戴式监测用于严肃医疗提供了新研究思路，并为未来可穿戴健康监测从单位置单设备监测走向多位置多设备融合可信监测提供了研究基础。\n作者信息\n论文第一作者为上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）博士生陈佳荣，陈诚助理研究员为论文通讯作者，王国兴教授以及博士生刘斌、石文启、高睿泽、王敏为论文共同作者。该研究获得科技部重点研发计划青年科学家项目“医疗级老年人无感穿戴体征监测及近端侧智能风险预警系统”资助，并得到深圳市玖治科技有限公司的设备与技术支持，项目数据采集工作与四川省绵阳市中心医院协作完成。\n陈诚，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）助理研究员，硕士生导师。主要从事生物光学与信息处理技术及其在数字健康领域的应用。已在国际权威学术期刊和会议上发表论文20余篇；主持或参与多项国家自然科学基金、国家重点研发计划、企事业单位合作科研任务。主导设计多款高性能光学生物芯片与信号处理算法，并成功应用于光学脑机接口、智能戒指等可穿戴健康监测设备。\n王国兴，上海交通大学集成电路学院（信息与电子工程学院）特聘教授，国家级高层次人才，博士生导师，创立生物电路与系统实验室团队。曾任示范性微电子学院执行院长，IEEE 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