Di recente, il Simposio internazionale IEEE del 2024 su circuiti e sistemi (ISCA IEEE) è stato tenuto a Singapore. ISCAS è la conferenza di punta dell'IEEE ed è il miglior forum del mondo nel campo dei circuiti e dei sistemi. Riunisce ogni anno i migliori studiosi e ricercatori di tutto il mondo per discutere e condividere gli ultimi progressi tecnologici e promuovere lo sviluppo sostenibile nei circuiti e nell'innovazione dei sistemi.
Il tema di ISCAS 2024 sono "circuiti e sistemi per lo sviluppo sostenibile", che coprono una vasta gamma di argomenti tra cui intelligenza artificiale e apprendimento profondo, circuiti e sistemi biomedici, elaborazione dei big data, circuiti e sistemi integrati digitali e Internet delle cose.
Ricerca innovativa di Ninenovo Technology
La tecnologia Ninenovo, in collaborazione con la Shenzhen University, ha presentato due articoli: "Un modello di apprendimento profondo basato sul trasformatore per il rilevamento dell'apnea notturna e l'applicazione RingConn Anello intelligente " E "Un algoritmo di clustering basato sul dominio di frequenza per la stima della pressione sanguigna con il segnale PPG"Questi articoli sono stati accettati alla conferenza, mettendo in mostra gli ultimi risultati tecnologici dell'azienda nel monitoraggio della salute intelligente attraverso l'innovativo RingConn Anello intelligente.
Il primo documento "Un modello di apprendimento profondo basato sul trasformatore per il rilevamento dell'apnea notturna e l'applicazione RingConn Anello intelligente, "esplora un nuovo metodo per rilevare Sindrome da ipopnea apnea del sonno ostruttivo (OSAHS) usando il RingConn Anello intelligente. Osahs è un disturbo del sonno comune caratterizzato da un russare grave, ripetute pause di respirazione durante il sonno, eccessiva sonnolenza diurna, mal di testa mattutina e perdita di memoria. I casi gravi possono anche portare a asfissia notturna e problemi cardiovascolari.
Il rilevamento tradizionale di Osah richiede un esame durante la notte con attrezzatura di polisonnografia voluminosa (PSG) negli ospedali. Questo documento propone un modello di apprendimento profondo basato sul trasformatore, utilizzando i segnali fisiologici multimodali del RingConn Anello intelligente per rilevare Osah.
Il modello ha ottenuto eccellenti risultati di rilevamento su set di dati pubblici con un punteggio F1 di 76,6. Lo studio ha anche valutato le prestazioni delle combinazioni di segnale nel rilevare eventi di desaturazione dell'ossigeno (Desat) con il RingConn Anello intelligente. In particolare, nessuna ricerca attuale convalida il monitoraggio OSAHS basato su un anello intelligente. Pertanto, lo studio ha utilizzato i dati raccolti da RingConn Anello intelligente per la verifica e eseguito la stima PSG-AHI.
I risultati hanno mostrato un'alta correlazione (ρ = 0,96) tra l'AHI calcolato dal RingConn Smart Ring e PSG-AHI, dimostrando l'elevata precisione e comodità del RingConn Anello intelligente nel monitoraggio della salute medica.
Il secondo documento, "Un algoritmo di clustering basato sul dominio di frequenza per la stima della pressione arteriosa con il segnale PPG, "propone un algoritmo di clustering che utilizza caratteristiche di dominio della frequenza di fotopletia (PPG). Molti studi si sono concentrati sulla stima della pressione sanguigna attraverso le forme d'onda PPG. Tuttavia, gli impulsi PPG sono generati all'incirca ogni secondo e le caratteristiche di impulsi continue sono simili. È necessario un metodo automatizzato e intelligente per raggruppare segnali ripetitivi.
L'algoritmo di clustering proposto classifica gli impulsi PPG in cluster specifici usando caratteristiche di dominio di frequenza PPG. Gli impulsi PPG vengono elaborati utilizzando una trasformata rapida di Fourier, l'estrazione di frequenza, ampiezza, fase, parti reali e immaginarie dei primi quattro componenti di frequenza. Nell'algoritmo K-Means proposto, è stata sviluppata una nuova funzione di distanza per valutare la dissomiglianza tra due impulsi. Inoltre, è stato proposto un framework di fusione del centro cluster per affrontare il problema della selezione del valore K. L'esperimento ha utilizzato il set di dati MIMIC-II, il clustering e la fusione di impulsi in 17 cluster.
I risultati hanno mostrato che il metodo di clustering proposto ha identificato con successo cluster di impulsi PPG distinti corrispondenti a diversi intervalli di pressione sanguigna. Questa scoperta supporta l'idea che la forma dell'impulso di PPG è correlata alla pressione sanguigna, migliorando l'accuratezza e l'interpretazione della stima della pressione sanguigna in base all'analisi delle onde di impulso. Questa tecnologia è stata ora applicata alla ricerca sul monitoraggio della pressione sanguigna con il RingConn Anello intelligente.
RingConn Anello intelligente e gestione della salute
Questi risultati di ricerca non solo evidenziano l'innovazione e la forza tecnica del RingConn Smart Ring in Health Management, ma anche rafforzare ulteriormente la missione della Ninenovo Technology di "fornire prodotti e servizi unicamente preziosi per la salute umana", riflettendo pienamente il nostro impegno e il nostro supporto per la ricerca innovativa.
Il nostro team continuerà a spingere i confini della tecnologia indossabile intelligente, utilizzando l'innovazione tecnologica per migliorare la salute umana. Riteniamo che le continue scoperte tecnologiche porteranno agli utenti esperienze di gestione della salute più precise, convenienti e professionali, contribuendo a un futuro più sano.
Commenta
Questo sito è protetto da hCaptcha e applica le Norme sulla privacy e i Termini di servizio di hCaptcha.