深圳先进院BSN研究获新成果_业界动态_医疗器械资讯-3618医疗器械网

　中国科学院深圳先进技术研究院医工所医疗机器人与微创器械研究中心的赵国如和聂泽东等在人体传感器网络（Body Sensor Network, BSN）研究方面取得新进展。两篇相关学术论文不久前在《Sensors》（传感器）期刊上发表。　　据介绍，先进院人体传感器课题组围绕BSN这一国际学术前沿，展开了多点、深入的研究。惯性BSN是一种低负荷、高、易实现的人体运动信息定量获取新技术，赵国如等针对人体跌倒预警的前沿科学问题，以人体跌倒和日常活动为研究点，从BSN位置优化和参数优化等方面对跌倒预警时间、跌倒预警临界姿态角等进行分析和探索，发现了一种人体跌倒预警的新方法。该方法有望在老人跌倒预警装置和防护系统研发中发挥重要作用。　　人体通信技术以人体作为通信媒介，是下一代BSN的主要通信方式，具有高能效比、网络安全性好和网络利用率高等优点。聂泽东等针对人体通信的动态传播信道进行了详尽的在体实验研究，发现了人体通信对运动的不敏感性。这个重要发现为运动中BSN通信链路不稳定的问题提供了一种解决思路，将极大地推动BSN在面向个人及家庭的低成本健康产业中的应用。

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