Recientemente, el Simposio Internacional IEEE 2024 sobre circuitos y sistemas (IEEE ISCAS) se celebró en Singapur. ISCAS es la conferencia insignia del IEEE y es el foro principal del mundo en el campo de los circuitos y los sistemas. Reúne a los mejores académicos e investigadores de todo el mundo cada año para discutir y compartir los últimos avances tecnológicos y promover el desarrollo sostenible en los circuitos y la innovación de sistemas.
El tema de ISCAS 2024 es "Circuitos y sistemas para el desarrollo sostenible", que cubre una amplia gama de temas que incluyen inteligencia artificial y aprendizaje profundo, circuitos y sistemas biomédicos, procesamiento de big data, circuitos y sistemas integrados digitales e Internet de las cosas.
Investigación innovadora de Ninenovo Technology
Ninenovo Technology, en colaboración con la Universidad de Shenzhen, presentó dos documentos: "Un modelo de aprendizaje profundo basado en transformadores para la detección y aplicación de la apnea del sueño en RingConn Anillo inteligente " y "Un algoritmo de agrupación basado en el dominio de la frecuencia presenta para la estimación de la presión arterial con la señal PPG. "Estos documentos fueron aceptados en la conferencia, mostrando los últimos logros tecnológicos de la compañía en el monitoreo inteligente de la salud a través de lo innovador RingConn Anillo inteligente.
El primer artículo "Un modelo de aprendizaje profundo basado en transformadores para la detección y aplicación de la apnea del sueño en RingConn Anillo inteligente"Explora un nuevo método para detectar Síndrome de hipopnea de apnea obstructiva del sueño (Osahs) usando el RingConn Anillo inteligente. Osahs es un trastorno común del sueño caracterizado por ronquidos severos, pausas de respiración repetidas durante el sueño, somnolencia excesiva diurna, dolores de cabeza de la mañana y pérdida de memoria. Los casos severos también pueden conducir a la asfixia nocturna y los problemas cardiovasculares.
La detección tradicional de OSAH requiere un examen nocturno con equipos voluminosos de polisomnografía (PSG) en hospitales. Este documento propone un modelo de aprendizaje profundo basado en Transformer, utilizando las señales fisiológicas multimodales del RingConn Anillo inteligente para detectar Osahs.
El modelo logró excelentes resultados de detección en conjuntos de datos públicos con una puntuación F1 de 76.6. El estudio también evaluó el rendimiento de las combinaciones de señal en la detección de eventos de desaturación de oxígeno (desat) con el RingConn Anillo inteligente. En particular, ninguna investigación actual valida el monitoreo de OSAH basado en un anillo inteligente. Por lo tanto, el estudio utilizó datos recopilados de la RingConn Anillo inteligente para la verificación y realizó la estimación de PSG-ahi.
Los resultados mostraron una alta correlación (ρ = 0.96) entre el AHI calculado por el RingConn Anillo inteligente y PSG-ahi, demostrando la alta precisión y conveniencia del RingConn Anillo inteligente en monitoreo de salud médica.
El segundo artículo ",Un algoritmo de agrupación basado en el dominio de frecuencia basado en el dominio de la frecuencia para la estimación de la presión arterial con la señal PPG"Propone características de dominio de frecuencia de agrupación que utiliza fotopletismografía (PPG). Muchos estudios se han centrado en estimar la presión arterial a través de las formas de onda de PPG. Sin embargo, los pulsos de PPG se generan aproximadamente cada segundo, y las características de los pulsos continuos son similares. Por lo tanto, y un Se necesita un método automatizado e inteligente para agrupar señales repetitivas.
El algoritmo de agrupación propuesto clasifica los pulsos de PPG en grupos específicos utilizando características de dominio de frecuencia PPG. Los pulsos de PPG se procesan utilizando transformación rápida de Fourier, frecuencia de extracción, amplitud, fase, partes reales e imaginarias de los primeros cuatro componentes de frecuencia. En el algoritmo K-Means propuesto, se desarrolló una nueva función de distancia para evaluar la diferencia entre dos pulsos. Además, se propuso un marco de fusión del centro de clúster para abordar el problema de seleccionar el valor K. El experimento utilizó el conjunto de datos MIMIC-II, la agrupación y la fusión de pulsos en 17 grupos.
Los resultados mostraron que el método de agrupación propuesto identificó con éxito distintos grupos de pulso PPG correspondientes a diferentes rangos de presión arterial. Este hallazgo respalda la noción de que la forma de pulso de PPG está correlacionado con la presión arterial, mejorando la precisión e interpretabilidad de la estimación de la presión arterial basada en el análisis de las olas de pulso. Esta tecnología ahora se ha aplicado a la investigación de monitoreo de la presión arterial con el RingConn Anillo inteligente.
RingConn Gestión inteligente de anillo y salud
Estos resultados de la investigación no solo destacan la innovación y la fuerza técnica de la RingConn El anillo inteligente en la gestión de la salud, pero también fortalece aún más la misión de Ninenovo Technology de "proporcionar productos y servicios valiosos únicos para la salud humana", reflejando completamente nuestro compromiso y apoyo para investigaciones innovadoras.
Nuestro equipo continuará empujando los límites de la tecnología portátil inteligente, utilizando la innovación tecnológica para mejorar la salud humana. Creemos que los avances tecnológicos continuos traerán a los usuarios experiencias de gestión de la salud más precisas, convenientes y profesionales, contribuyendo a un futuro más saludable.
Dejar un comentario
Este sitio está protegido por hCaptcha y se aplican la Política de privacidad de hCaptcha y los Términos del servicio.