一、微流控肿瘤细胞检测

传统的肿瘤检测方法需要大量样本和复杂实验过程，且易受外界干扰，限制了其在临床实践中的应用。本研究基于有机电化学晶体管技术，利用微流控芯片快速、稳定地输送细胞样本至检测腔体，通过精确控制流速和细胞碰撞，筛选出目标肿瘤细胞。其高灵敏度和高通量特性使得能检测极低浓度的肿瘤标志物，实现对早期肿瘤细胞的高效检测。该技术可更快速准确地评估肿瘤病情和治疗效果，为早期治疗提供更好的机会。

图1 基于OECT-EIT的微尺度电阻抗检测方法

二、肿瘤组织实时检测

肿瘤是影响人类健康的重要疾病，目前用于腔道中的肿瘤检测技术存在操作复杂、需要引导剂、实时性差等问题。本研究基于电阻抗检测技术搭建了肿瘤组织实时检测系统，配合腔镜以应用于腔道内肿瘤的实时检测，根据组织病变时其生理结构变化等因素导致的电学特性差异来区分肿瘤的良恶性，具有实时、非标记、无辐射的检测优点。可帮助临床医师实时寻找并判别腔道内肿瘤的良恶性，从而帮助医师采取有效的治疗手段，提高肿瘤患者的存活率。

图2 基于腔镜3D EIT的肿瘤组织实时检测

三、肺通气功能检测

本研究基于电阻抗检测技术，自主研发3D EIT肺功能监测设备。通过在人体胸部体表注入电流并采集电压信号，结合参数化水平集的成像方法，重构肺部器官的阻抗分布。建立肺通气评价指标，以动态影像、数值和曲线的形式直观连续显示肺通气分布、通气周期、吸呼气末阻抗趋势等。可用于临床治疗中的急性肺损伤、呼吸窘迫综合征、肺阻塞等肺部疾病的床旁无辐射实时监控。

图3 肺通气功能检测

四、乳腺肿瘤3D筛查

传统乳腺癌检测方法在便携性、经济性、影响患者生命健康等方面存在固有缺陷，而电阻抗检测设备一度被国外竞品垄断。本研究利用电阻抗技术，设计可穿戴式传感器采集人体乳房周围变化的电压信息；开发32路高性能成像主机对电压数据精准高速成像；利用生物阻抗谱与机器学习技术，实现肿瘤良恶性辨分；开发可视化上位机软件，人机交互界面即时展现检测结果。最终实现乳腺癌的便携、无害筛查。

图4 乳腺肿瘤3D筛查

五、膀胱尿液容量实时监测

尿失禁在老年人中普遍存在，社区内老年人尿失禁患病率高达25%。对尿失禁患者需要对膀胱容量进行实时监测，以进行排尿、如厕的指导。目前现有的检测方法都存在实时性差、便携性差、有创等问题。本课题基于生物阻抗谱(BIS) 技术以及多频同步测量技术，结合深度学习以及优化算法，开发了一套膀胱容量实时检测系统。使用所开发的检测方法与超声尿量计进行临床对比验证，相关性高达98%。该方法有望用于尿失禁、尿潴留患者的膀胱容量实时监测中。

图5 膀胱尿液容量实时监测

六、航天员运动训练肌肉监测

中国载人航天事业蓬勃发展。由于工作环境的特殊性，航天员飞前的日常训练繁重，飞行作业中对身体素质要求极高，飞后的康复治疗与恢复也不可忽视，因而需要及时对其生理状态进行检测分析。本研究基于频差EIT(电阻抗层析成像)技术，针对受试者在不同电压强度水平下的EMS训练前后的小腿肌肉室反应进行了电刺激成像。通过自主研发的一套设备，实现了航天员肌肉隔室的可视化检测，为航天医学发展领域注入新思路。

图6 航天员运动训练肌肉监测

七、嵌入式软硬件开发

EIT功能的实现离不开嵌入式系统开发，研究室自主研发硬件、底层软件、传感器等模块，设计了EIT采集系统。硬件研究涵盖STM32、FPGA/DSP、Linux等平台。涉及网络数据传输、模数/数模电路设计、信号的解调和处理。目前研究室基于RedPitaya设计了实时阻抗谱监测平台；在EIT应用方面，在RedPitaya、Cortex-M4、Cortex-M3、ARM+FPGA、Arduino等平台实现电阻抗成像系统研发。研究室后续将围绕集成化、柔性化、智能化研发新一代智能医工检测设备。

图7 基于Cortex-M4的EIT采集系统设计