RingConn exposé à l'IEEE ISCAS 2024 et a démontré ses derniers résultats de recherche dans la surveillance de la pression artérielle et l'apnée du sommeil

Récemment, le Symposium international de l'IEEE 2024 sur les circuits et les systèmes (IEEE ISCAS) a eu lieu à Singapour. ISCAS est la conférence phare de l'IEEE et est le meilleur forum mondial dans le domaine des circuits et des systèmes. Il rassemble chaque année les meilleurs universitaires et chercheurs du monde entier pour discuter et partager les dernières progrès technologiques et promouvoir le développement durable dans l'innovation des circuits et des systèmes.

Le thème de l'ISCAS 2024 est «Circuits and Systems for Sustainable Development», couvrant un large éventail de sujets, notamment l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur, les circuits et systèmes biomédicaux, le traitement des mégadonnées, les circuits et systèmes intégrés numériques et l'Internet des objets.

Recherche révolutionnaire par Ninenovo Technology

Ninenovo Technology, en collaboration avec l'Université Shenzhen, a présenté deux articles: "Un modèle d'apprentissage en profondeur basé sur un transformateur pour la détection et l'application de l'apnée du sommeil sur RingConn Bague intelligente " et "Un algorithme de clustering basé sur les caractéristiques de fréquence des domaines pour l'estimation de la pression artérielle avec le signal PPG"Ces articles ont été acceptés lors de la conférence, présentant les dernières réalisations technologiques de l'entreprise dans le suivi intelligent de la santé grâce à l'innovant RingConn Anneau intelligent.

Le premier papier, "Un modèle d'apprentissage en profondeur basé sur un transformateur pour la détection et l'application de l'apnée du sommeil sur RingConn Bague intelligente, "Explore une nouvelle méthode pour détecter Syndrome d'hypopnée d'apnée obstructive (OSAH) en utilisant le RingConn Anneau intelligent. L'Osahs est un trouble du sommeil courant caractérisé par un ronflement sévère, des pauses respiratoires répétées pendant le sommeil, une somnolence diurne excessive, des maux de tête du matin et une perte de mémoire. Des cas graves peuvent également entraîner une asphyxie nocturne et des problèmes cardiovasculaires.

La détection traditionnelle des OSAH nécessite un examen du jour au lendemain avec un équipement de polysomnographie volumineux (PSG) dans les hôpitaux. Cet article propose un modèle d'apprentissage en profondeur basé sur le transformateur, en utilisant les signaux physiologiques multimodaux de la RingConn Anneau intelligent pour détecter les osahs.

Le modèle a obtenu d'excellents résultats de détection sur les ensembles de données publics avec un score F1 de 76,6. L'étude a également évalué les performances des combinaisons de signaux dans la détection des événements de désaturation de l'oxygène (DESAT) avec le RingConn Anneau intelligent. Notamment, aucune recherche actuelle valide la surveillance de l'OSAHS sur la base d'un anneau intelligent. Ainsi, l'étude a utilisé des données collectées à partir du RingConn Anneau intelligent pour la vérification et effectué l'estimation du PSG-AHI.

Les résultats ont montré une corrélation élevée (ρ = 0,96) entre l'AHI calculé par le RingConn Smart Ring et PSG-Ahi, démontrant la haute précision et la commodité du RingConn Smart Ring dans la surveillance de la santé médicale.

Le deuxième article, "Un algorithme de clustering basé sur les caractéristiques de fréquence du domaine pour l'estimation de la pression artérielle avec le signal PPG«Propose un algorithme de clustering utilisant des caractéristiques de fréquence de photopléthysmographie (PPG). De nombreuses études se sont concentrées sur l'estimation de la pression artérielle par des formes d'onde PPG. Cependant, les impulsions PPG sont générées à peu près chaque seconde, et les caractéristiques des impulsions continues sont similaires. Une méthode automatisée et intelligente est nécessaire pour regrouper les signaux répétitifs.

L'algorithme de clustering proposé classe les impulsions PPG en clusters spécifiques à l'aide de caractéristiques de fréquence PPG. Les impulsions PPG sont traitées en utilisant une transformée de Fourier rapide, extraction de la fréquence, de l'amplitude, de la phase, des parties réelles et imaginaires des quatre premières composantes de fréquence. Dans l'algorithme proposé de K-means, une nouvelle fonction de distance a été développée pour évaluer la dissimilarité entre deux impulsions. De plus, un cadre de fusion du centre de cluster a été proposé pour résoudre le problème de sélection de la valeur k. L'expérience a utilisé l'ensemble de données Mimic-II, le regroupement et la fusion des impulsions en 17 clusters.

Les résultats ont montré que la méthode de clustering proposée a identifié avec succès des grappes d'impulsions PPG distinctes correspondant à différentes gammes de pression artérielle. Cette découverte soutient la notion que la forme d'impulsion PPG est corrélée à la pression artérielle, améliorant la précision et l'interprétabilité de l'estimation de la pression artérielle en fonction de l'analyse des ondes d'impulsion. Cette technologie a maintenant été appliquée à la recherche sur la surveillance de la pression artérielle avec le RingConn Anneau intelligent.

RingConn Smart Ring and Health Management

Ces résultats de recherche mettent non seulement l'innovation et la force technique RingConn Smart Ring dans la gestion de la santé mais renforce également la mission de la technologie Ninenovo de "fournir des produits et services particulièrement précieux pour la santé humaine", reflétant pleinement notre engagement et notre soutien à des recherches innovantes.

Notre équipe continuera de repousser les limites de la technologie portable intelligente, en utilisant l'innovation technologique pour améliorer la santé humaine. Nous pensons que les percées technologiques continues apporteront aux utilisateurs des expériences de gestion de la santé plus précises, pratiques et professionnelles, contribuant à un avenir plus sain.