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可穿戴贴片使用机器学习检测睡眠呼吸暂停

IEEE电气电子工程师 • 1 年前 • 136 次点击  

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Photo: Onera Health Inc
This prototype patch by Onera Health relies on machine learning and bioimpedence measurements to detect sleep apnea.


接受睡眠呼吸暂停筛查通常意味着要在一个特殊的诊所呆上一晚,这个诊所连接了测量大脑活动、眼球运动和血氧水平的传感器。但为了更方便地长期监测睡眠呼吸暂停,一组研究人员开发了一种跟踪用户呼吸的可穿戴设备。该设备在1月20日发表在IEEE生物医学和健康信息学杂志上的一项研究中描述,它使用了生物阻抗(通过身体的电信号测量)和机器学习算法的独特组合。


睡眠呼吸暂停症(sleep apnea)是指一个人在睡眠时,呼吸会受到干扰,可能是由于周围肌肉对喉咙的物理性阻塞,也可能是控制其呼吸的神经信号受到干扰。这种情况会损害生活质量,在某些情况下,还会导致心血管疾病、记忆问题和其他健康并发症。


为了在家里更容易监测这种情况,人们发明了各种各样的设备,利用胸部或腹部周围的电阻带、薄膜传感器、微电子系统,甚至可佩戴的压电带来测量呼吸。


在最新的进展中,imec和根特大学的一组研究人员,先前开发了一种测量生物阻抗的装置,试图探索这项技术是否也可以用于监测睡眠呼吸暂停患者的呼吸模式。他们的装置叫做Robin,以一个已知的频率向身体施加一个小电流,并在身体通过后在不同的位置测量产生的电压。事实证明,Robin可以相当精确地监测佩戴者的呼吸。


参与这项研究的研究员Tom Van Steenkiste解释说:“当病人呼吸时,空气进入肺部,胸部膨胀,导致胸部阻抗变化。通过测量胸部的生物阻抗……可以估计呼吸情况。”


然后,研究小组将深度学习算法应用于生物阻抗测量,以检测睡眠呼吸暂停事件。他们将他们的技术结果与25名在睡眠诊所接受监测的志愿者的数据进行了比较,发现他们的方法在检测睡眠呼吸暂停事件方面的准确率为73%。


Photo: IMEC
This chipset developed by researchers at imec is designed for a wearable device called Robin that detects sleep apnea.


有了这些结果,合作人员创建了一个新初创公司,使产品商业化。Van Steenkiste说,虽然有一些其他设备可以依靠弹性带或MEMS传感器从外部间接监测人的呼吸,但他们的产品是测量人体内部的变化,因此可能更可靠。


然而,许多评估睡眠呼吸暂停的专业指南,例如美国睡眠医学学会(American Academy of sleep Medicine)制定的指南,也要求监测一些额外的生理信号(例如血氧水平)。Van Steenkiste指出,还需要做更多的工作,将这项技术与监测这些其他生理信号的方法结合起来。


Van Steenkiste说:“我们的研究结果还表明,这项技术也有可能用于检测其他类型的呼吸事件。研究小组目前正在研究和探索其他呼吸条件,在这些条件下,这项技术可能会有很大用途。”



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