웨어러블 초음파 센서는 지속적인 심장 영상을 제공합니다.

웨어러블 초음파 센서는 지속적인 심장 영상을 제공합니다.

심장 초음파 이미저

운동 중에도 작동할 수 있는 착용형 초음파 심장 영상 시스템이 미국 연구진에 의해 개발되었습니다. 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스. 팀은 열의 기능과 구조를 모두 평가할 수 있는 우표 크기의 센서가 많은 사람들이 장기간 심장 스캐닝에 접근할 수 있게 되기를 바라고 있습니다.

영국심장재단(British Heart Foundation)에 따르면 영국에서만 7.6만 명이 심장 또는 순환기 질환을 앓고 있으며 약 460명이 매일 같은 질병으로 사망합니다. 심장병은 노인의 주요 사망 원인이지만 젊은이들 사이에서도 점점 더 흔해지고 있습니다.

후홍지에

"심장은 모든 종류의 다른 병리를 겪습니다."라고 공동 제XNUMX 저자이자 재료 과학자는 설명합니다. 후홍지에. “심방의 강하지만 정상적인 수축으로 용적의 변동이 발생하든, 응급 상황으로 심장 형태학적 문제가 발생하든, 심장에 대한 실시간 이미지 모니터링은 전체 그림을 생생하게 자세히 알려줍니다.”

심장 영상의 문제는 심초음파에 일반적으로 고도로 훈련된 기술자와 부피가 큰 스캐닝 기계가 필요한 반면 CT 및 PET 스캔은 일부 환자에게 불편할 수 있고 환자를 방사선에 노출시키는 요인이 추가된다는 것입니다.

또한 심장 기능과 관련된 많은 문제는 간헐적이거나 신체가 움직일 때만 명백해집니다. 크고 고정된 장비는 장기 모니터링에 부적합하며 확실히 움직이는 환자를 촬영할 수 없습니다.

대조적으로, 프로젝트 리더이자 나노엔지니어는 말합니다. 쉬셩, 새로운 센서는 한 번에 24시간 동안 착용할 수 있어 "누구나 이동 중에도 초음파 이미징을 사용할 수 있습니다".

Xu와 동료 시스템의 중심에는 초음파를 방출하고 수신하는 1.9 x 2.2cm 크기, 두께가 XNUMX밀리미터 미만이고 피부처럼 부드러우며 착용할 수 있고 신축성이 있으며 접착력이 있는 패치가 있습니다. 패치 이미지는 심장의 구조를 실시간으로 그리고 높은 공간적 및 시간적 해상도로 보여줍니다.

또한 장치에 내장된 인공 지능 알고리즘을 통해 심장이 실제로 얼마나 많은 혈액을 펌핑하는지 확인할 수 있습니다. 이는 충분한 혈액을 펌핑하지 못하는 것이 종종 많은 심혈관 질환의 근원이기 때문에 중요한 측정입니다.

웨어러블 초음파 센서

패치의 디자인은 움직이는 신체에 사용하기에 이상적입니다. 공동저자이자 나노엔지니어로서 샤오샹 가오 참고로, 운동 전, 중, 후에 심장 활동을 지속적으로 판독할 수 있도록 피험자의 움직임에 대한 제약을 최소화하면서 가슴에 부착할 수 있습니다. 현재 패치는 케이블을 통해 컴퓨터에 연결해야 하지만 연구진은 이러한 한계를 없애기 위해 무선 회로를 개발했다고 밝혔다.

"심장 질환의 위험이 증가함에 따라 보다 발전되고 포괄적인 모니터링 절차가 필요합니다."라고 Xu는 말합니다. "환자와 의사에게 보다 철저한 세부 정보를 제공함으로써 지속적인 실시간 심장 이미지 모니터링은 심장 진단의 패러다임을 근본적으로 최적화하고 재구성할 준비가 되어 있습니다."

심혈관 영상 전문가 알라스테어 모스 본 연구에 참여하지 않은 University of Leicester는 이 시스템이 의사가 고위험 환자의 심장병을 모니터링하고 치료하는 방식을 "변환"할 수 있는 능력이 있다고 말합니다. "고품질 이미징은 심장병 환자의 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 그는 말합니다. "전통적인 의료 환경 밖에서 심초음파를 가져와 환자의 손에 직접 놓을 수 있다는 것은 놀라운 일입니다."

스테펜 피터슨 - 이 연구에 참여하지 않은 런던의 Queen Mary University의 심장병 전문의는 동의하며 특히 일상 활동 중에 지속적인 데이터 피드를 제공하는 패치의 능력을 높이 평가합니다. 그는 "심장학에서 그러한 기술의 잠재력은 엄청나며 이러한 방식으로 심장 구조와 기능을 평가하면 더 많은 발명과 임상 적응증으로 이어질 것입니다."라고 덧붙입니다.

초기 연구를 완료한 Xu와 동료들은 센서 설계를 개선하고 전력 시스템을 소형화하며 더 많은 환자 집단이 사용할 수 있도록 심층 학습 모델을 일반화하려고 합니다. 그들은 또한 단일 장치의 비용이 약 80달러(66파운드)가 될 것으로 예상하면서 향후 몇 년 동안 스타트업 Softsonics를 통해 기술을 상용화하기 위해 움직일 것입니다.

연구는 에 설명되어 있습니다. 자연.

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