心音和肺音的监测对评价患者的心肺功能和结构极其重要。

在传统的临床检测中，经常采用肺部CT、肺部超声等手段来检查患者的肺部情况，同时利用心电图或心脏彩超来评估患者的心脏功能。

然而，这些传统的检测方法通常需要非常复杂、非常昂贵的仪器，需要训练有素的专业人员，复杂的过程以及较长的处理时间。

本研究提供一种超灵敏声音传感器为患者的心音肺音检测提供了一种简单、有效、超灵敏的测试技术方法，具有重要的临床应用价值。

对多通道生物医学信号（心音、肺音等），结合病理特征进行分析，以实现对心血管疾病、呼吸系统疾病等慢性疾病的预防监测及辅助诊断。

成果亮点

1、心音、肺音、颈部动脉音在临床诊断中具有重要的作用。心音监测可以监测心率、心音质量等参数，从而对人体运动负荷进行监测，并能够对早搏、房颤心脏瓣膜口狭窄、瓣膜关闭不全、室间隔缺损、动脉导管未闭、心脏乳头肌腱索断裂等疾病进行辅助诊断。

2、肺音监测不仅可以监测呼吸频率、呼吸深度从而推断人体运动负荷状态，更能够通过对肺音的分析协助诊断肺炎、哮喘、支气管炎等疾病引起的气管、支气管、肺泡部位的病变情况。

3、通过对人体夜晚入睡后肺音的监测实现对呼吸情况实时、长期监测，从而为睡眠呼吸暂停综合征等睡眠疾病的诊断提供依据。颈部大血管音能够辅助诊断颈动脉狭窄、动脉硬化等疾病。

本成果应用前景广阔

在中国，随着过去数年计划生育政策的实施及预期寿命的提高，中国已进入老龄化社会。大多数血管疾病为年龄相关性疾病，在老年人群体中患病率增加。预计未来心血管疾病的患病率将不断上升，且将为心血管医疗器械市场提供巨大机会。

本成果通过 一种超灵敏声音传感器为患者的心音肺音检测提供了一种简单、有效、超灵敏的测试技术方法。在医疗服务机构、老龄健康服务等方面应用前景广阔，对产业的发展具有重要的临床应用价值。

团队介绍：

智能信号与信息处理科研团队成立于2007年，依托西华大学四川省信号与信息处理重点实验室，深入基于心音信号对心血管疾病的分析研究，扩展到呼吸音、肺音等人体生理健康数据分析研究，延伸至心理、精神状态分析研究，人工智能及康养相关产品研发。

团队专注于生物感知智能信息处理，生命体征信号（心电、脑电、肌电、血压、脉搏、呼吸、心音等）智能监测与分析，呼吸暂停与睡眠分期分析，医学大数据处理与机器学习，穿戴式主动健康监测设备研发。

本成果，技术成熟稳定，获得了相关的专利

在政策倾斜和相关技术深化融合下，愈来愈多的企业将切入到慢病管理赛道，不断拓宽行业发展空间。目前，慢病的监测、治疗、数据收集及反馈等环节主要应用了大数据、人工智能、5G及区块链等技术，可促进医疗数据的共享与利用，随着大数据与区块链技术的深度融合，将实现对慢病管理医疗人员的有效监督与考核，并发展出更合理的激励机制，实现慢病管理全流程可追责、可监管。

此成果 简单、有效、超灵敏，成本低的特性， 对多通道生物医学信号（心音、肺音等），结合病理特征进行分析，以实现对心血管疾病、呼吸系统疾病等慢性疾病的预防监测及辅助诊断。对相关人群的心肺监测与服务产业的而发展和对人们幸福生活都已一定的意义

本 基于生物医学信号的心肺疾病分析 的成果，主要 考虑 技术入股、项目合作的方式 合作，技术咨询、技术转让、技术研发 等形式的合作也可以洽谈

本成果，主要考虑的合作伙伴方向，包含但不限于：

医疗器械生产企业、康复服务机构、养老服务机构 等类型的企业可以展开合作洽谈。

重点考虑的 地域，包含但不限于  广东、江苏、浙江、四川 等 相关产业群集 地区和企业