1 、生理體徵監測：
生理體徵是反映人體身體和精神狀態的重要指標。在醫療健康監測領域，例如睡眠監測、疲勞檢測、情緒感知等高級應用都依賴準確的生理體徵監測。部分生理活動能夠導致人體表面特定區域出現局部微振動。毫米波雷達對於微振動具有較高的分辨率，能夠獲取到微振動信號，從而準確地監測生理體徵。
2、睡眠質量監測
良好的睡眠質量對個人的身心健康，生活質量，工作效率有著重要意義。為了定量地評估睡眠質量，美國睡眠醫學學會(American Academy of Sleep Medicine, AASM)將睡眠分為覺醒(WAKE)、快速眼動期(Rapid EyeMovement, REM)、N1、N2和N3 5個睡眠階段，其中N1被歸類為淺睡期，N2, N3被歸類為深睡期，這些階段在整晚睡眠中的佔比是評估睡眠質量的重要指標，對HRV與心肺耦合(心血管系統與呼吸系統的相互作用機制)的相關研究表明，呼吸和心跳模式與睡眠階段有著潛在的聯繫。通過計算睡眠延遲(Sleep Latency, SL)、臥床時間(Time in Bed, TIB)、總睡眠時間(Total SleepTime, TST)、睡眠效率(Sleep Efficiency, SE，即TST/TIB)、覺醒後清醒時間(Wake After SleepOnset, WASO)等與失眠程度量化評估指標(該指標由美國國家睡眠基金會依據AASM標準制定，受到廣泛認可)，從而判斷被試者是否失眠。
3、呼吸暫停監測
睡眠呼吸暫停(Sleep Apnea, SA)是一種常見且可能致命的睡眠障礙。作為一種潛在的身體疾病，睡眠障礙很難在睡眠中被輕易發現，會增加患心血管功能障礙、中風、糖尿病等疾病的風險，對健康構成威脅。
4、睡姿識別
睡眠時的姿勢對人體健康有著一定影響。研究表明，睡眠質量與睡眠姿勢以及姿勢的改變密切相關。同時，睡姿的監測在SA、帕金森[等疾病的治療過程中有著重要價值，例如，對於阻塞性SA患者，仰臥這一睡姿會導致不良的氣道幾何形狀，減小肺容積，是不推薦的睡姿。不正確的睡姿甚至會增加癲癇、嬰兒猝死綜合徵等疾病患者猝死的風險
5、跌倒檢測
跌倒是老年人意外死亡、受傷的主要原因。對於老年人群，跌倒造成骨折的概率約為90%。在65歲以上的老人中，約三分之一每年至少經歷一次摔倒，其中大部分老人跌倒後受傷並住院接受治療。調查顯示，跌倒直接導致每年上百億美元的醫療開銷。如果老人在跌倒後沒有被及時被發現，那麼跌倒的風險就大得多，因為老人跌倒後往往無法獨立爬起，長時間躺在地板上可能會導致體溫過低、脫水、橫紋肌溶解、吸入性肺炎和壓瘡，甚至死亡。對於獨居老人，跌倒後沒有被及時治療的情況則更加普遍。近年來，隨著信息技術與物聯網技術的發展，跌倒檢測系統成為醫療健康領域的研究熱點。如果能夠在被監測者跌倒時及時向親屬及監護人員示警，不僅能降低死亡及受傷的風險，同時也能夠減少醫療資源消耗。
6、腦血管監測/心血管疾病檢測：
心腦血管疾病是心臟血管和腦血管疾病的統稱，泛指由於高脂血症、血液黏稠、動脈粥樣硬化、高血壓等所導致的心臟、大腦及全身組織發生的缺血性或出血性疾病。心腦血管疾病是一種嚴重威脅人類，特別是50歲以上中老年人健康的常見病，具有高患病率、高致殘率和高死亡率的特點，即使應用目前最先進、完善的治療手段，仍可有50%以上的腦血管意外倖存者生活不能完全自理，全世界每年死於心腦血管疾病的人數高達1500萬人，居各種死因首位。
7、慢性呼吸疾病檢測：
慢性呼吸疾病在中國發病率高。其中，我國20歲及以上人群哮喘患病率為4.2%，成人患者總數達4570萬人。此外，研究表明，我國慢性阻塞性肺疾病(ChronicObstructive Pulmonary Disease, COPD)患者人數約1億人。慢性呼吸疾病的早期發現與康復評估對於該疾病的整體防控有著重要意義。目前已有基於ECG信號中提取的呼吸努力值進行COPD檢測的研究。慢性呼吸疾病患者普遍存在氣短、咳嗽和呼吸困難等症狀。毫米波雷達能夠對上述症狀及使用者的生理體徵進行監測，基於數據融合對使用者的肺功能進行綜合性評估，有望為慢性呼吸疾病的早期發現和康復評估提供有效的手段。
8、心理健康狀況評估：
對心理健康的評估也是醫療健康應用的重要方面。一些研究揭示了心血管系統、呼吸系統與人的情緒、壓力等心理狀態有著潛在的聯繫。FMCW雷達能夠監測心血管系統以及呼吸系統的活動，因此具有監測用戶當前心理狀態的潛在可能。對用戶的心理狀態進行長時間持續監測，得到的統計結果理論上能夠反映用戶的心理健康狀況。
9、疲勞檢測：
疲勞是界定虛弱和衰老問題的主要醫學症狀。同時，疲勞也是導致健康生活質量下降的關鍵因素，這可能會造成相當大的健康和經濟負擔。當人們長時間駕駛或過度工作學習時，疲勞會導致記憶力或註意力的下降，甚至會危及生命。此外，疲勞是許多常見疾病的症狀，如類風濕性關節炎、癌症等。相關研究表明，呼吸努力值、心率等生理體徵能夠反映人體疲勞程度。
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