综合 2023-05-29 14:43

这款心血管监测设备不仅标志着可穿戴技术的突破,也标志着救生措施的突破(

).

深层组织信号通常与重要的生理过程有更强的相关性,如循环和呼吸。医学超声是捕获这些深层组织信号的一种非常有效的工具。

他们的目标是设计一个完全集成的自动化超声波系统。这种贴片结合了超声波换能器和无线控制电子设备,采用柔软的可穿戴形式。它不仅具有成本效益,而且不需要训练有素的操作员。

从受试者处获得的深层组织信号在贴片上进行预调谐和预处理,然后无线传输到辅助接收器,在那里使用定制的机器学习算法对它们进行分析。

这种贴片上的超声系统以这样一种方式开发,以捕获各种各样的深层组织信号。从动脉脉搏波形中可以推断出与心血管疾病相关的重要参数,如心跳、血压、动脉顺应性等。

从心室的收缩,可以推断出心脏周期中腔室直径的变化,这是心脏功能的定量测量。隔膜位移是肺功能的替代物,可用于描述典型的吸气量和诊断呼吸问题,如气道阻塞或呼吸短促。减少肺活量。

全集成超声系统的效果如何?

为了进一步证明贴片的功能,他们对一名运动中的参与者进行了研究。参与者连续骑车30分钟,然后休息30分钟。然后,在参与者自由活动时记录颈动脉血压和心率波形。

他们还使用脉冲轮廓法从压力波形中估计冲程体积。然后心输出量被计算为每搏量和心率的乘积。

结果表明,随着运动强度的增加,测得的心输出量也随之增加,心率也随之增加。由于心室大小有限,脑卒中容量开始增加,然后趋于稳定。

迈向医疗物联网

在后端,用于自主数据处理的机器学习算法似乎是完美的。然而,一个常见的缺陷是算法()的泛化性很差。许多算法难以接受具有不同于训练数据集的新特征的数据,我们的算法也是如此。

为了解决这个泛化问题,研究人员用计算机科学家开发的领域自适应技术来最小化受试者之间的数据差异。只需花费最少的精力从新对象中收集数据,该模型就能以很高的精度适应新对象。

完全集成的超声贴片的发展代表了使超声技术在日常医疗保健情况下的重要突破。通过无线连接,它消除了对笨重电线的需求,并在数据收集过程中实现了更大的移动性

医学超声的机器学习:现状、方法和未来机遇

到源代码)。

实时、基于机器学习的算法自动化数据处理和分析,为临床医生腾出宝贵的时间和资源。总之,这些创新为医疗物联网对深层组织生理学的持续监测铺平了道路。

推荐者:

  1. 一种完全集成的可穿戴深度组织超声系统监测移动对象——(https://www.nature.com/articles/s41587 - 023 - 01800 - 0)
  2. 深度学习在医学超声分析中的应用综述——(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809918301887?via%3Dihub)
  3. 医学超声的机器学习:现状、方法和未来机遇——(https://link.springer.com/article/10.1007/s00261 - 018 - 1517 - 0)

(来源:每日