鉴于此类问题的复杂性,Milagro 认为 MATLAB 是一个很有用的工具。Corify 团队使用 MATLAB 的信号处理方法和机器学习来滤除噪声,从而生成更干净的数据,这些数据经过进一步的信号处理可用来解决反演问题。他们用患者和数学模型的数据来训练算法,使 Acorys 能够获取任何患者的电信号,并将其转换成心脏标测图。
Milagro 表示,“借助 MATLAB,我们可以将所有信号作为一个整体并行处理,而不是像在其他程序中那样逐个处理信号”。这也意味着算法可以几乎实时地处理信息。
Lundback 专注于硬件。他带领团队制作了一种由 128 个电极组成的背心状薄片,而不是使用几十个电极和电缆。现在,技术人员只需在患者身上放四张薄片,覆盖胸部和背部即可。电极上的标记会显示本地代码,供升级后的摄像系统自动识别。
在升级后的摄像系统中,连接到 iPad 的 3D 摄像头可以进行实时扫描。操作人员使用 iPad 和摄像系统围绕患者来回走动,以扫描患者覆盖电极的上半身。Corify 团队开发了使用这些图像来对躯干几何形状建模的算法。现在,该团队快要完成最终产品了。