Обнаружение сердцебиения в сигналах умных часов получило награду за лучшую статью по физиологическим измерениям – Мир физики

Исследование алгоритмов фотоплетизмографии (PPG) принесло своим авторам премию Мартина Блэка, присуждаемую лучшей статье, опубликованной в Физиологические измерения в течение предыдущего года.

PPG — это оптический метод, обычно используемый в умных часах, фитнес-трекерах и пульсоксиметрах для мониторинга физиологических параметров. Ключевым этапом анализа сигнала PPG (меры пульса) является обнаружение отдельных сердечных сокращений в сигнале. В своем отмеченном наградами расследовании Питер Чарльтон из Кембриджского университета и его коллеги оценили производительность различных алгоритмов, используемых для обнаружения сердцебиения в сигналах PPG.

Бумага, Обнаружение биений на фотоплетизмограмме: сравнение алгоритмов с открытым исходным кодом, описывает структуру для тестирования алгоритмов обнаружения биений PPG. Исследователи использовали этот подход для оценки 15 алгоритмов с открытым исходным кодом по сравнению с эталонными сокращениями из сигналов электрокардиограммы в восьми свободно доступных наборах данных. Они также исследовали, как на производительность алгоритма влияют демографические данные пациентов и аритмии (аномальные сердечные ритмы, такие как фибрилляция предсердий).

«Мне очень хотелось понять, как лучше всего обнаружить сердцебиение с помощью PPG, и понять, насколько хорошо его можно обнаружить в различных условиях, например, во время физических упражнений и у младенцев», — говорит Чарльтон.

Команда обнаружила, что большинство детекторов ритма хорошо работают при отсутствии движения, хотя их эффективность снижается во время физических упражнений, у новорожденных (у которых частота сердечных сокращений выше, чем у взрослых) и во время фибрилляции предсердий. В частности, результаты выявили два алгоритма с открытым исходным кодом, которые показали наилучшие результаты в ряде случаев использования. Чарльтон предполагает, что использование командой алгоритмов с открытым исходным кодом может стать ключом к успеху исследования, поскольку люди могут легко использовать рекомендуемые алгоритмы обнаружения биений, просто загрузив их и просмотрев исходный код.

Исследование должно оказаться ценным для академических исследователей, которым необходимо гарантировать точность анализа сигналов PPG, а также дать возможность разработчикам устройств выбрать наиболее подходящий алгоритм для использования в устройстве. Чарльтон говорит, что результаты также будут полезны для врачей. «Надеемся, что использование наиболее эффективных алгоритмов приведет к более точному анализу, например, к оценке сердечного ритма и выявлению аритмий с помощью PPG», — объясняет он. «В конечном итоге это будет полезно для пациентов, поскольку измерения, сделанные у них, будут более точными, что приведет к более обоснованному принятию клинических решений».

Чарльтон и его коллеги в настоящее время проводят Исследование SAFER Wearables изучить эффективность и приемлемость носимых устройств для выявления фибрилляции предсердий, наиболее распространенной аритмии. Фибрилляция предсердий увеличивает риск инсульта и часто не распознается, поскольку может протекать бессимптомно. Однако после постановки диагноза существуют хорошо зарекомендовавшие себя меры по снижению риска инсульта.

«Обнаружение фибрилляции предсердий — одно из наиболее многообещающих применений устройств на основе PPG», — говорит Чарльтон. «В этом исследовании мы оцениваем, достаточно ли хорошо работают устройства на основе PPG, чтобы их можно было использовать для скрининга фибрилляции предсердий среди населения в целом. Если это так, то это может помочь улучшить выявление фибрилляции предсердий и, в конечном итоге, способствовать предотвращению инсультов».

Наука и ученые Не смотри вверх, недорогая оптическая техника улучшает здравоохранение

Чарльтон рассказывает Мир физики что он был рад получить премию Мартина Блэка, поскольку, как мы надеемся, это свидетельствует о том, что исследования команды полезны. Он отмечает, что обнаружению ударов уделяется меньше внимания, чем другим алгоритмам, например тем, которые используются для оценки артериального давления по PPG. «Я думаю, что сообщество, вероятно, особенно ценило оценку этого типа алгоритмов, поскольку об их производительности было известно сравнительно меньше, чем о других типах алгоритмов».

«Я благодарен за вклад членов команды и тех, кто изначально разработал алгоритмы, без которых эта работа была бы невозможна», — добавляет он. «Мне интересно узнать, почему мы были удостоены этой премии, потому что понимание этого может помочь нам понять наиболее ценные области, над которыми мы могли бы работать в будущем».

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://physicsworld.com/a/heartbeat-detection-in-smartwatch-signals-wins-physiological-measurement-best-paper-award/