Zaznavanje srčnega utripa v signalih pametne ure je prejelo nagrado Physiological Measurement za najboljši papir – Physics World

Študija o algoritmih fotopletizmografije (PPG) je avtorjem prinesla nagrado Martina Blacka, ki jo prejme najboljši članek, objavljen v Fiziološka meritev v preteklem letu.

PPG je optična tehnika, ki se običajno uporablja v pametnih urah, merilnikih telesne pripravljenosti in pulznih oksimetrih za spremljanje fizioloških parametrov. Ključni korak pri analizi signala PPG, merjenja utripa, je zaznavanje posameznih srčnih utripov v signalu. V svoji nagrajeni preiskavi, Peter Charlton z Univerze v Cambridgeu in sodelavci ocenili delovanje različnih algoritmov, ki se uporabljajo za zaznavanje srčnega utripa v signalih PPG.

Papir, Zaznavanje utripov v fotopletizmogramu: primerjalna analiza odprtokodnih algoritmov, opisuje ogrodje za testiranje algoritmov za zaznavanje utripov PPG. Raziskovalci so uporabili ta pristop za oceno 15 odprtokodnih algoritmov glede na referenčne utripe signalov elektrokardiograma v osmih prosto dostopnih zbirkah podatkov. Raziskali so tudi, kako na delovanje algoritma vpliva demografija bolnikov in med aritmijami (nenormalni srčni ritmi, kot je atrijska fibrilacija).

»Želel sem razumeti, kako najbolje zaznati srčne utripe v PPG in razumeti, kako dobro jih je mogoče zaznati v različnih okoljih, na primer med vadbo in pri dojenčkih,« pravi Charlton.

Skupina je ugotovila, da je večina detektorjev utripov delovala dobro v odsotnosti gibanja, čeprav je bila njihova učinkovitost slabša med vadbo, pri novorojenčkih (ki imajo višji srčni utrip kot odrasli) in med atrijsko fibrilacijo. Zlasti rezultati so identificirali dva odprtokodna algoritma, ki sta se najbolje obnesla v različnih primerih uporabe. Charlton predlaga, da je lahko uporaba odprtokodnih algoritmov s strani ekipe ključna za uspeh študije, saj lahko ljudje zlahka uporabijo priporočene algoritme za zaznavanje utripov, tako da jih preprosto prenesejo in si ogledajo izvorno kodo.

Študija bi se morala izkazati za dragoceno za akademske raziskovalce, ki morajo zagotoviti, da so njihove analize signala PPG točne, in oblikovalcem naprav omogočiti, da izberejo najprimernejši algoritem za uporabo v napravi. Charlton pravi, da bodo ugotovitve koristne tudi za klinike. »Upajmo, da bo uporaba najuspešnejših algoritmov privedla do natančnejših analiz – kot je ocenjevanje srčnega ritma in odkrivanje aritmij iz PPG,« pojasnjuje. "Navsezadnje bo to koristno za paciente, saj bodo meritve, opravljene pri njih, natančnejše, kar bo vodilo k sprejemanju kliničnih odločitev na podlagi boljših informacij."

Charlton in sodelavci trenutno izvajajo Študija SAFER Wearables raziskati učinkovitost in sprejemljivost nosljivih naprav za odkrivanje atrijske fibrilacije, najpogostejše aritmije. Atrijska fibrilacija poveča tveganje za možgansko kap in je pogosto ne prepoznamo, ker se lahko pojavi brez simptomov. Ko je diagnoza postavljena, pa obstajajo dobro uveljavljeni ukrepi za zmanjšanje tveganja kapi.

"Odkrivanje atrijske fibrilacije je ena najbolj obetavnih aplikacij naprav, ki temeljijo na PPG," pravi Charlton. »V tej študiji ocenjujemo, ali naprave, ki temeljijo na PPG, delujejo dovolj dobro, da se lahko uporabljajo za pregledovanje atrijske fibrilacije pri splošni populaciji. Če je tako, bi to lahko pomagalo izboljšati odkrivanje atrijske fibrilacije in na koncu prispevalo k preprečevanju možganske kapi.«

Znanost in znanstveniki Ne glej gor, poceni optična tehnika izboljšuje zdravstvo

Charlton pripoveduje Svet fizike da je z veseljem prejel nagrado Martina Blacka, saj upamo, da kaže, da je raziskava ekipe koristna. Poudarja, da je bilo zaznavanje utripov deležno manj pozornosti kot drugi algoritmi, kot so tisti, ki se uporabljajo za oceno krvnega tlaka iz PPG. "Mislim, da je skupnost verjetno še posebej cenila oceno te vrste algoritmov, saj je bilo o njihovi uspešnosti sorazmerno manj znanega kot o drugih vrstah algoritmov."

»Hvaležen sem za prispevek članov ekipe in tistih, ki so prvotno razvili algoritme, brez katerih to delo ne bi bilo mogoče,« dodaja. "Zanima me raziskovanje, zakaj smo prejeli to nagrado, saj bi nam razumevanje tega lahko pomagalo razumeti najbolj dragocena področja, na katerih bi lahko delali v prihodnosti."

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://physicsworld.com/a/heartbeat-detection-in-smartwatch-signals-wins-physiological-measurement-best-paper-award/