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返回世界首款用于深層組織成像的可穿戴超聲系統(tǒng)問世

發(fā)布時間:2023-06-06瀏覽次數(shù):1557
來自加州大學圣地亞哥分校、麻省理工學院、耶魯大學和斯坦福大學的研究人員開發(fā)了世界上第一個完全集成的可穿戴超聲系統(tǒng)。這種創(chuàng)新設(shè)備可在用戶進行步行、跑步或騎自行車等活動時捕捉深層組織圖像。

來自加州大學圣地亞哥分校、麻省理工學院、耶魯大學和斯坦福大學的研究人員開發(fā)了世界上第一個完全集成的可穿戴超聲系統(tǒng)。這種創(chuàng)新設(shè)備可在用戶進行步行、跑步或騎自行車等活動時捕捉深層組織圖像。與以前的系統(tǒng)不同,這種無線和可穿戴超聲技術(shù)允許一次充電連續(xù)監(jiān)測長達 12 小時。

可穿戴超聲系統(tǒng)為醫(yī)療保健提供了巨大的潛力。它可以評估運動中的心血管功能,檢測血壓和心輸出量等異常值,這些值是心力衰竭的指標。此外,它還提供心血管對運動反應(yīng)的實時測量,允許根據(jù)實際鍛煉強度制定個性化訓(xùn)練計劃。該技術(shù)可以測量血壓以外的各種生理參數(shù),包括心輸出量、動脈硬度和呼氣量。

為了解決與運動相關(guān)的挑戰(zhàn),研究人員開發(fā)了一種機器學習算法,可以在通道之間切換并適應(yīng)不同的主題。該算法最大限度地減少了域分布差異,允許模型在一個主題上進行訓(xùn)練,并以最少的再訓(xùn)練應(yīng)用于其他主題。在測試中,即使在騎自行車等高速活動中,可穿戴設(shè)備也被證明是有效的。研究人員已在《自然生物技術(shù)》雜志上發(fā)表了他們的工作,深度學習模型可在 MIT 許可下在 GitHub 上獲得。

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