ChiCTR2500113867
尚未开始
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2025-12-04
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基于多模态生理信号与机器学习的CPR施救者疲劳状态动态预测模型研究
基于多模态生理信号与机器学习的CPR施救者疲劳状态动态预测模型研究
本研究旨在探究心肺复苏施救者在持续按压过程中的疲劳状态对其操作质量的影响，并构建一个能够实时预测疲劳风险的动态模型。研究核心在于通过整合施救者的生理指标、主观疲劳感受及CPR操作质量数据，利用机器学习算法建立预测模型，最终为优化急救培训中的轮换策略、开发智能反馈设备提供科学依据。
单臂
其它
无
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教育部产学合作育人项目（项目编号240901449151402）
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60
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2025-12-21
2025-12-30
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1.18至45周岁的健康成年人。 2.身体健康，无心脑血管疾病、呼吸系统疾病、代谢性疾病、神经系统疾病或肌肉骨骼系统疾病及损伤史。 3.须通过统一的心肺复苏操作技能考核。 4.充分了解实验目的、流程、潜在风险与益处后，自愿参与本研究，并签署由书面知情同意书。；
请登录查看1.患有任何可能因剧烈运动而加重的疾病。 2.存在任何限制上肢或躯干活动的肌肉骨骼系统急慢性疼痛或损伤。 3.妊娠期或哺乳期女性。 4.实验前24小时内曾进行极高强度的体力活动或训练。 5.实验前48小时内患有急性感染或存在过度疲劳、睡眠严重不足的情况。 6.皮肤对电极贴片、凝胶过敏者。；
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