2022年6月3日功能

一种用于自动远程疾病诊断的柔软可穿戴听诊器

Thamarasee Jeewandara，《医疗快讯欧宝娱乐地址》

与传统方法相比，数字听诊器提供了更好的结果来记录和可视化现代听诊．目前的听诊器体积庞大，非保形，不适合远程使用，而运动伪影可能导致不准确的诊断。发表在科学的进步美国佐治亚理工学院和韩国忠南国立大学医院的Sung Hoon Lee及其工程、纳米技术和医学研究团队描述了一类提供实时、无线、连续听诊的方法。这些设备是软穿戴系统的一部分，用于各种病理的定量疾病诊断。Lee等人利用这种软装置，以最小的噪声检测连续的心肺声音，实时表征信号异常。研究团队对多名患者和对照受试者进行了临床研究，以了解可穿戴听诊方法的独特优势，与集成机器学习该软件可以自动诊断四种肺部疾病，包括爆裂声、喘息声、喘鸣声和隆鼻音，准确率高达95%。该软系统适用于睡眠研究中呼吸紊乱的检测和检测睡眠呼吸暂停．

医学领域的听诊

慢性阻塞性肺病(慢性阻塞性肺病)和心血管病(CVD)主要的因素全世界的死亡率。这两种病理形成了心脏和肺部疾病的总称，导致呼吸时的功能障碍和血流受限。由于缺乏医疗保健，大约80%的慢性阻塞性肺病死亡率发生在中低收入国家，准确的听诊有助于早期诊断疾病评估治疗反应．同样，心音也有助于血管性心脏病的诊断和识别。

听诊是医学上最基本和最重要的诊断方法，因其无创、快速、信息丰富和价格低廉。由于大多数听诊器不能记录检测到的声音，通过传统听诊器的过程会受到限制，因此很难共享记录异常的结果。因此，一些严重的呼吸系统和心脏疾病可以误诊或诊断不足．数字听诊器实时协助听诊通过听诊器可以隐藏声音到电信号放大听不到的声音。在这项工作中，Lee等人介绍了一种软穿戴听诊器基于先进电子学、柔性力学、心血管疾病软包装和呼吸监测的一类方法的移动式心肌病听诊系统。

软穿戴听诊器(SWS)的装置设计

该团队在日常活动中准确地收集心肺数据诊断肺部异常．然后，他们改进了小波去噪声音收集的信噪比，以最小化电路，使设备更紧凑，以训练机器学习精确识别模型喘鸣，干罗音，喘息,脆皮肺的声音。Lee等人还开发了一个用户友好的移动设备应用程序来记录心肺声音，并远程安全地上传信息。他们形成了小型化的、柔软的可穿戴系统，用于远程患者心肺听诊，使用非常小的、机械灵活的设备，用于灵活的皮肤集成，以及自我辅助听诊，以促进远程持续监测，而无需患者和医生的物理交互。弹性外壳保持一种内硅胶协助皮肤接触，并包括一个薄，导电性水凝胶耦合层听诊心脏和呼吸活动。该装置包括多层软材料和电子元件，包括一个麦克风传感器，可充电电池和薄膜电路蓝牙低能耗装置用于无线数据传输。该系统维护了一个用于录音的微电子机械系统麦克风，允许团队通过无线芯片流线型的模数转换器将从麦克风收集的声音转换为数字信号进行数据处理。全便携式听诊器为远程监测数字健康提供了一个独特的机会。

传统听诊器与数字听诊器的对比

研究小组设法保持可穿戴麦克风系统与皮肤的适当接触。与商用听诊器相比，薄而灵活的数字听诊器形成了良好的接触，从而实现了高质量的录音。Lee等人进行了一些实验，比较了传统听诊器和数字听诊器的录音性能。在这些实验中，健康的受试者行走或站立时，将听诊器安装在胸前，每五分钟记录一次声音。该装置进一步展示了长期使用的防水能力和透气性。

检测日常生活中的心音，介绍一种用于疾病自动诊断的去噪算法

由于日常活动有不同的噪声源，并可能对传统听诊器的录音产生负面影响，临床医生在患者休息状态下听诊。Lee等人通过探索一系列场景，演示了数字听诊器调节运动伪影相对于皮肤接触质量的性能，在这些场景中，受试者模仿各种现实生活场景，以显示测量到的音质的影响。虽然这种软设备可以有效地记录声音，但传统的听诊器类设备只能记录低质量的心肺声音。研究小组使用额外的一级截止频率滤波来去除不必要的高频噪声．

研究人员研究了心脏、肺部声音信号的小波变换和噪声滤波，以捕获身体和周围环境的声音。他们通过一种阈值算法来抑制数字信号中的噪声。这项工作显示，通过检测肺部声音和各种疾病的异常，软穿戴系统具有优越的性能。新的听诊器提供了一个关键的优势，连续实时记录高质量的声音，通过定量数据卷积神经网络(CNN)基于机器学习，用于自动疾病分类。该团队将智能手机应用程序与机器学习结合起来，实时对疾病表型进行分类。

前景

通过这种方式，Sung Hoon Lee和同事开发了一种灵活、柔软的材料降噪机制和相关算法，充分实现了一种可穿戴听诊器的便携、连续、实时听诊方法。该团队展示了心肺监测在多个参与各种日常活动．该软穿戴系统具有生物兼容性和皮肤友好性，具有集成深度学习，适用于成功的临床研究和远程疾病分析，适合下一代个性化生物识别安全系统。