糖尿病下肢动脉病变早期诊断

—— 基于生物电阻抗技术（IPG + EIM）

国家自然科学基金（No. 32171366）资助，杨宇祥教授主持     

研究背景

    糖尿病下肢动脉病变是指由于下肢一条或多条动脉部分或完全阻塞引起的一种临床症状及功能持续残疾的疾病，是糖尿病最严重和治疗费用最多的慢性并发症，是引发糖尿病足、截肢和致死的主要原因。国际糖尿病联合会表示，世界上每30秒就有1名糖尿病患者因下肢动脉病变而施行截肢手术。最新研究表明，下肢动脉病变是大血管病变和微血管病变交互作用的结果，其中微血管病变是长期被忽视的因素。

研究思路

    基于本团队独创的整周期采样技术，研发基于双路同步阻抗血流图(Impedance Plethysmography，IPG）的大回路+局部动脉脉搏波速度(Pulse wave velocity，PWV)的大血管病变检测仪器，并联合电阻抗肌动描记术（Electrical impedance myography，EIM）以检测下肢微血管病变，从而实现糖尿病下肢动脉病变的早期诊断。

阻抗血流图(Impedance plethysmography，IPG)

● 基于FPGA的整周期数字锁相放大技术，构建双路同步IPG检测系统，获取表征大血管病变的IPG时域波形参数与宏观+局部动脉脉搏波速度参数；

电阻抗肌动描记术(Electrical impedance myography, EIM)

● 基于multisine整周期采样技术，构建多频率EIM测量系统，获取表征微血管病变的小腿肌肉阻抗模型参数

基于人工智能的预测模型

● 通过临床对比测量实验，获取三类人群的IPG时域波形参数、脉搏波速度（PWV）参数及EIM特征参数，深入探索大血管病变和微血管病变的表征参数及其随病程发展的变化规律；结合先进的人工智能算法构建稳健的预测模型，最终建立一种全新的基于生物电阻抗技术的糖尿病下肢动脉病变早期诊断方法。