16、基于微控制器的实时神经传导信号参数估计助力糖尿病神经病变诊断

基于微控制器的实时神经传导信号参数估计助力糖尿病神经病变诊断

1. 背景与挑战

随着全球人口的快速增长，糖尿病等非传染性疾病的发病率和相关健康成本显著增加。预计到2030年，全球糖尿病相关并发症患者将增至3.66亿，约90 - 95%的全球人口将受2型糖尿病影响。糖尿病主要影响周围神经系统，高达50%的患者会出现周围神经疾病，长期患病会导致糖尿病神经病变（DN），引发微小纤维严重受损、感觉丧失、肌肉无力和自主神经损伤等问题，甚至导致终末器官功能丧失。

早期通过正确采集神经传导研究（NCS）信号并估计神经参数，检测疾病初期的异常特征，对于预防足部溃疡和肢体丧失等严重并发症至关重要。传统的疾病诊断临床方法依赖复杂的实验室设备和专业人员，不仅昂贵、耗时，还会给患者带来高额负担，且诊断延迟会严重影响患者的健康和预期寿命。

2. 智能健康监测设备的兴起

为应对这些挑战，先进的信息和通信技术催生了个性化、低成本、用户友好的医疗解决方案。新一代生物嵌入式医疗设备集成了先进的电子电路，能够早期自动检测关键健康变化，实现疾病预防。这些设备配备数据采集模块，可获取人体反应，并学习个体生理参数与预期基线的偏差。同时，它们还集成了高性能信号处理算法，能够自主探索疾病的严重程度，提供健康警报并通知医生提供医疗援助。

智能健康监测设备（IHMD）集成了先进传感器和高性能机器学习算法，利用传统医学知识实现疾病自我评估，在当今医疗领域备受关注。这些设备具有低成本、低功耗、便携、易操作和高可扩展性等优点，能够在实时领域最小化记录、处理和估计生理参数的主要限制。例如LiveNet、RTWPMS、Life Guard等系统，都是IHMD的典型代表。

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