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Radar mmWave pour monitoring sans contact de la fréquence cardiaque et respiratoire

Les signes vitaux — température corporelle, tension artérielle, fréquence respiratoire et fréquence cardiaque — offrent aux cliniciens un aperçu immédiat de l'état de santé d'un patient et de la trajectoire de récupération ou de déclin. Ces métriques varient avec l'âge, le sexe, le poids, la condition physique et l'activité physique ou mentale actuelle. Par exemple, pendant l'exercice, la température corporelle, la fréquence respiratoire et la fréquence cardiaque augmentent naturellement.

Les radars millimétriques (mmWave) transmettent des ondes radio à courte longueur d'onde qui se réfléchissent sur les objets, permettant au système de déduire la portée, la vitesse et l'angle avec une précision millimétrique. Cette capacité fait du mmWave une plateforme idéale, sans contact, pour le monitoring continu des signes vitaux, éliminant le besoin de capteurs adhésifs et réduisant le risque d'infection — particulièrement important pendant les pandémies.

Dans cet article, nous explorons comment le radar mmWave peut détecter la fréquence respiratoire (FR) et la fréquence cardiaque (FC), les défis impliqués, et les applications de santé émergentes.

Que révèlent la FR et la FC ?

Les plages saines typiques pour la FR et la FC sont résumées ci-dessous (Tableau 1). Les valeurs individuelles diffèrent selon l'âge, le sexe, la condition physique et le niveau d'activité, donc une évaluation combinée de la FC et de la FR aide les cliniciens à évaluer le stress et le bien-être global.

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Tableau 1 : Signes vitaux d'une personne en bonne santé

Les fréquences cardiaques au repos selon l'âge sont détaillées dans le Tableau 2 (source : Wikipedia).

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Tableau 2 : Fréquence cardiaque au repos selon l'âge

La Figure 1 illustre comment la FC fluctue avec la condition physique, le stress et les conditions médicales (source : AAAI 2018).

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Figure 1 : Variation de la FC par condition physique, stress et état médical

Une FR et FC anormales peuvent signaler des conditions mortelles telles que l'apnée obstructive du sommeil (AOS), le syndrome de mort subite du nourrisson (SMSN), la dyspnée et la bronchopneumopathie chronique obstructive. La Figure 2 montre les motifs respiratoires caractéristiques de ces troubles (source : ClinicalGate).

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Figure 2 : Motif respiratoire selon les conditions

Une FC au repos élevée corrèle avec un risque cardiovasculaire accru, tandis qu'une FC au repos basse peut prédire un futur besoin de stimulateur cardiaque. Le monitoring continu, sans contact, de la FR et de la FC peut ainsi sauver des vies pour les patients vulnérables.

Monitoring par contact vs sans contact

Les dispositifs traditionnels de signes vitaux — électrodes ECG, oxymètres de pouls — nécessitent un contact cutané direct. Pour le monitoring à long terme, c'est inconfortable et augmente le risque de contamination croisée. Les capteurs sans contact, surtout le radar mmWave, offrent une alternative plus sûre en mesurant les infimes mouvements de la poitrine à distance.

Fondamentaux du radar mmWave

Les radars mmWave opèrent à 30–300 GHz, correspondant à des longueurs d'onde de 10–1 mm. Les allocations industrielles couvrent 60–64 GHz, tandis que les systèmes automobiles utilisent 76–81 GHz. La courte longueur d'onde permet des antennes compactes et une précision de détection de portée sous-millimétrique.

Nous nous concentrons sur les radars à onde continue à modulation de fréquence (FMCW). Le FMCW transmet un chirp linéaire — fréquence croissante dans le temps — et capture le signal réfléchi. La différence entre les fréquences émise et reçue donne la distance ; les décalages de phase révèlent le mouvement.

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Figure 3 : Chirp dans le domaine temporel

Un diagramme de blocs typique de radar FMCW est montré en Figure 4 (source : TI.com).

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Figure 4 : Diagramme de blocs radar FMCW

Le mélangeur combine les signaux émis et reçus, produisant une fréquence intermédiaire (FI) contenant les composantes somme et différence. Un filtre passe-bas isole la composante différence, qui est ensuite transformée de Fourier pour révéler des pics correspondant aux portées d'objets.

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Figure 5 : Représentation domaine fréquentiel des chirps TX/RX et tons FI

La vitesse est dérivée des différences de phase entre chirps successifs, exploitant l'effet Doppler. La courte longueur d'onde mmWave (≈ 3,5 mm) amplifie la sensibilité de phase, permettant la détection de mouvements sous-millimétriques.

Détection de la fréquence cardiaque et respiratoire par mmWave

Les radars mmWave opérant à 60 ou 77 GHz peuvent détecter des mouvements de poitrine aussi petits qu'une fraction de millimètre. La Figure 6 représente le flux de signal : les chirps sont transmis vers la poitrine, le signal réfléchi est traité par FFT de portée pour isoler le bin de la poitrine, et la phase de ce bin est suivie dans le temps.

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Figure 6 : Configuration détection FC et FR

À partir de la série temporelle de vitesse, une FFT Doppler isole les composantes de fréquence correspondant aux battements cardiaques (≈ 0,8–2 Hz) et à la respiration (≈ 0,1–0,5 Hz). Compter les pics dans chaque fenêtre d'une minute donne les valeurs de FC et FR. La Figure 7 illustre cet algorithme.

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Figure 7 : Algorithme de détection FC et FR

Défis et directions futures

La réflexion du signal varie d'un individu à l'autre en raison de différences de type de peau, composition tissulaire et teneur en eau corporelle. La recherche en cours sur ces variabilités vise à affiner les modèles de calibration et améliorer la précision de mesure.

Conclusion

Alors que le radar mmWave a traditionnellement servi les secteurs défense, automobile et industriel, sa précision évolutive, son traitement de signal rapide et son format ultra-compact débloquent maintenant des applications de santé transformatrices — monitoring d'activité patient, surveillance des signes vitaux, et même détection de stress ou somnolence. Ces capacités promettent non seulement pour les contextes cliniques mais aussi pour les systèmes intelligents de monitoring du conducteur.

Références

  1. Texas Instruments. "68xx Vital Signs."
  2. "Remote Monitoring of Human Vital Signs Using mm‑Wave FMCW Radar."
  3. DeepHeart: Semi‑Supervised Sequence Learning for Cardiovascular Risk Prediction.

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