Detectarea bătăilor inimii în semnalele smartwatch-ului câștigă premiul pentru cea mai bună lucrare pentru măsurarea fiziologică – Physics World

Un studiu asupra algoritmilor de fotopletismografie (PPG) le-a câștigat autorilor săi premiul Martin Black, acordat celei mai bune lucrări publicate în Măsurare fiziologică în cursul anului precedent.

PPG este o tehnică optică folosită în mod obișnuit în ceasurile inteligente, trackerele de fitness și pulsoximetrele pentru a monitoriza parametrii fiziologici. Un pas cheie în analiza semnalului PPG, o măsură a pulsului, este detectarea bătăilor individuale ale inimii în semnal. În investigația lor premiată, Peter Charlton de la Universitatea din Cambridge și colaboratorii au evaluat performanța diferiților algoritmi utilizați pentru a detecta bătăile inimii în semnalele PPG.

Hârtia, Detectarea bătăilor în fotopletismogramă: analiză comparativă a algoritmilor open-source, descrie un cadru pentru testarea algoritmilor de detectare a bătăilor PPG. Cercetătorii au folosit această abordare pentru a evalua 15 algoritmi open-source împotriva bătăilor de referință de la semnalele electrocardiogramei în opt seturi de date disponibile gratuit. Ei au investigat, de asemenea, modul în care performanța algoritmului este afectată de demografia pacientului și în timpul aritmiilor (ritmuri anormale ale inimii, cum ar fi fibrilația atrială).

„Am fost dornic să înțeleg cum să detectez cel mai bine bătăile inimii în PPG și să înțeleg cât de bine ar putea fi detectate în diferite condiții, cum ar fi în timpul exercițiilor fizice și la bebeluși”, spune Charlton.

Echipa a descoperit că majoritatea detectoarelor de bătăi au funcționat bine în absența mișcării, deși performanța lor a fost mai slabă în timpul exercițiilor fizice, la nou-născuți (care au ritm cardiac mai mare decât adulții) și în timpul fibrilației atriale. În special, rezultatele au identificat doi algoritmi open-source care au funcționat cel mai bine într-o serie de cazuri de utilizare. Charlton sugerează că utilizarea algoritmilor open-source de către echipă ar putea fi cheia succesului studiului, deoarece oamenii pot folosi cu ușurință algoritmii de detectare a batailor recomandați, pur și simplu descarcându-i și vizualizând codul sursă.

Studiul ar trebui să se dovedească valoros pentru cercetătorii academicieni care trebuie să se asigure că analizele lor de semnal PPG sunt precise, precum și să le permită designerilor de dispozitive să selecteze cel mai potrivit algoritm pentru utilizare într-un dispozitiv. Charlton spune că descoperirile vor fi, de asemenea, utile pentru medici. „Sperăm că utilizarea celor mai performanti algoritmi va duce la analize mai precise – cum ar fi evaluarea ritmului cardiac și detectarea aritmiilor din PPG”, explică el. „În cele din urmă, va fi util pentru pacienți, deoarece măsurătorile luate de la ei vor fi mai precise, ceea ce va duce la o luare a deciziilor clinice mai bine informate.”

Charlton și colegii conduc în prezent Studiu purtabile mai sigure pentru a investiga performanța și acceptabilitatea dispozitivelor purtabile pentru detectarea fibrilației atriale, cea mai frecventă aritmie. Fibrilația atrială crește riscul de accident vascular cerebral și adesea nu este recunoscută deoarece poate apărea fără simptome. Odată diagnosticat, totuși, există intervenții bine stabilite pentru a reduce riscul de accident vascular cerebral.

„Detecția fibrilației atriale este una dintre cele mai promițătoare aplicații ale dispozitivelor bazate pe PPG”, spune Charlton. „În acest studiu evaluăm dacă dispozitivele bazate pe PPG funcționează suficient de bine pentru a fi utilizate pentru a detecta fibrilația atrială în populația generală. Dacă da, acest lucru ar putea ajuta la îmbunătățirea detectării fibrilației atriale și, în cele din urmă, ar putea contribui la prevenirea accidentelor vasculare cerebrale.”

Știința și oamenii de știință din Nu privi în sus, tehnica optică cu costuri reduse îmbunătățește asistența medicală

spune Charlton Lumea fizicii că a fost încântat să primească premiul Martin Black, deoarece sperăm că acesta indică faptul că cercetarea echipei este utilă. El subliniază că detectarea bătăilor a primit mai puțină atenție decât alți algoritmi, cum ar fi cei utilizați pentru estimarea tensiunii arteriale din PPG. „Cred că comunitatea probabil a apreciat în mod deosebit o evaluare a acestui tip de algoritm, deoarece se știa relativ mai puțin despre performanța lor decât alte tipuri de algoritmi.”

„Sunt recunoscător pentru contribuția membrilor echipei și a celor care au dezvoltat inițial algoritmii, fără de care această activitate nu ar fi posibilă”, adaugă el. „Sunt interesat să explorez de ce ni s-a acordat acest premiu, deoarece înțelegerea acestui lucru ne poate ajuta să înțelegem cele mai valoroase domenii la care am putea lucra în viitor.”

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://physicsworld.com/a/heartbeat-detection-in-smartwatch-signals-wins-physiological-measurement-best-paper-award/