IEEE ISCAS 2024

RingConn IEEE ISCAS 2024で展示され、血圧モニタリングと睡眠時無呼吸における最新の研究結果を実証しました

RingConn exhibited at IEEE ISCAS 2024 and demonstrated its latest research results in blood pressure monitoring and sleep apnea

最近、2024年のIEEE International Symposium on Circuits and Systems(IEEE ISCAS)がシンガポールで壮大に開催されました。 ISCASはIEEEの旗艦会議であり、回路とシステムの分野での世界トップフォーラムです。それは毎年世界中のトップ学者と研究者を集めて、最新の技術的進歩について議論し、共有し、サーキットとシステムの革新における持続可能な開発を促進します。

ISCAS 2024のテーマは、「持続可能な開発のためのサーキットとシステム」であり、人工知能と深い学習、生物医学サーキットとシステム、ビッグデータ処理、デジタル統合サーキットとシステム、モノのインターネットなど、幅広いトピックをカバーしています。

RingConn IEEE ISCAS 2024で展示され、血圧モニタリングと睡眠時無呼吸における最新の研究結果を実証しました

Ninenovo Technologyによる画期的な研究

Ninenovo Technologyは、深Shenzhen大学と協力して、2つの論文を発表しました。睡眠時無呼吸の検出とアプリケーションのための変圧器ベースのディープ学習モデル RingConn スマートリング」 そして 「PPG信号を使用した血圧推定のための周波数ドメイン機能ベースのクラスタリングアルゴリズム」これらの論文は会議で受け入れられ、革新的なインテリジェントヘルスモニタリングにおける会社の最新の技術的成果を紹介しました RingConn スマートリング。

シンガポールのIEEE ISCAS

最初の論文」睡眠時無呼吸の検出とアプリケーションのための変圧器ベースのディープ学習モデル RingConn スマートリング、「検出するための新しい方法を探索します 閉塞性睡眠時無呼吸症症候群(OSAHS) を使用して RingConn スマートリング。 OSAHSは、睡眠中に激しいいびきをかく、繰り返し呼吸することを特徴とする一般的な睡眠障害、過度の昼間の眠気、朝の頭痛、記憶喪失を特徴としています。重度の症例は、夜間の窒息や心血管の問題にもつながる可能性があります。

従来のOSAHの検出には、病院でのかさばるポリムノグラフィ(PSG)機器を使用した一晩検査が必要です。このペーパーでは、トランスに基づいた深い学習モデルを提案し、 RingConn OSAHを検出するためのスマートリング。

このモデルは、F1スコアが76.6のパブリックデータセットで優れた検出結果を達成しました。この研究では、酸素解凍イベント(DESAT)の検出における信号の組み合わせのパフォーマンスも評価しました。 RingConn スマートリング。特に、スマートリングに基づいてOSAHSの監視を検証する現在の研究はありません。したがって、この研究では、から収集されたデータを使用しました RingConn 検証のためのスマートリングとPSG-AHI推定を実行しました。

結果は、によって計算されたAHIの間に高い相関(ρ= 0.96)を示しました RingConn スマートリングとPSG-AHI、の高い精度と利便性を示しています RingConn 医療健康監視におけるスマートリング。

2番目の論文、」PPG信号を使用した血圧推定のための周波数ドメイン機能ベースのクラスタリングアルゴリズム「フォトプレチスモグラフィ(PPG)周波数ドメインの特徴を利用するクラスタリングアルゴリズムを提案しています。多くの研究は、PPG波形を介した血圧の推定に焦点を当てています。ただし、PPGパルスはほぼ毎秒生成され、連続パルスの特徴は似ています。繰り返しの信号をクラスター化するには、自動化されたインテリジェントな方法が必要です。

提案されているクラスタリングアルゴリズムは、PPG周波数ドメイン機能を使用してPPGパルスを特定のクラスターに分類します。 PPGパルスは、高速フーリエ変換、抽出周波数、振幅、位相、最初の4つの周波数成分の実数および想像上の部分を使用して処理されます。提案されているK-Meansアルゴリズムでは、2つのパルス間の類似性を評価するための新しい距離関数が開発されました。さらに、K値を選択する問題に対処するために、クラスターセンターのマージフレームワークが提案されました。この実験では、ミミックIIデータセット、パルスのクラスタリングとマージの17個のクラスターを使用しました。

結果は、提案されたクラスタリング法が、異なる血圧範囲に対応する異なるPPGパルスクラスターを正常に識別したことを示しました。この発見は、PPGパルス形状が血圧と相関しているという概念を支持し、脈拍分析に基づいた血圧推定の精度と解釈性を高めます。この技術は現在、血圧監視の研究に適用されています。 RingConn スマートリング。

RingConn スマートリングと健康管理

これらの研究結果は、革新と技術的な強さを強調するだけではありません RingConn ヘルスマネジメントにおけるスマートリングは、「人間の健康のためのユニークな価値のある製品とサービスを提供する」というニネノボテクノロジーの使命をさらに強化し、革新的な研究へのコミットメントとサポートを完全に反映しています。

私たちのチームは、技術革新を使用して人間の健康を改善するために、インテリジェントなウェアラブルテクノロジーの境界を引き続き押し上げます。継続的な技術的ブレークスルーは、ユーザーがより正確で、便利で、専門的な健康管理の経験をもたらし、より健康的な未来に貢献すると考えています。

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