Een enorme sprong voorwaarts in draadloze ultrasone monitoring voor bewegende onderwerpen

Een team van ingenieurs aan de Universiteit van Californië in San Diego heeft het eerste volledig geïntegreerde draagbare ultrasone systeem ontwikkeld voor deep-tissue monitoring, ook voor proefpersonen die onderweg zijn. Het maakt potentieel levensreddende cardiovasculaire bewaking mogelijk en markeert een grote doorbraak voor een van ’s werelds toonaangevende draagbare ultrasone laboratoria. De paper, “Een volledig geïntegreerd draagbaar ultrasoon systeem om diepe weefsels bij bewegende onderwerpen te bewaken”, is gepubliceerd in de uitgave van 22 mei 2023 van Natuur Biotechnologie.

“Dit project biedt een complete oplossing voor draagbare ultrasone technologie – niet alleen de draagbare sensor, maar ook de besturingselektronica is gemaakt in draagbare vormfactoren”, zegt Muyang Lin, een Ph.D. kandidaat bij de afdeling Nanoengineering aan UC San Diego en de eerste auteur van de studie. “We hebben een echt draagbaar apparaat gemaakt dat draadloos vitale functies in het diepe weefsel kan detecteren.”

Het onderzoek komt voort uit het laboratorium van Sheng Xu, een professor in nano-engineering aan de UC San Diego Jacobs School of Engineering en corresponderende auteur van het onderzoek.

Dit volledig geïntegreerde autonome draagbare ultrasone systeem-op-patch (USoP) bouwt voort op het eerdere werk van het lab op het gebied van ontwerp van zachte ultrasone sensoren. Eerdere zachte ultrasone sensoren hebben echter allemaal verbindingskabels nodig voor data- en krachtoverbrenging, wat de mobiliteit van de gebruiker grotendeels beperkt. In dit werk bevat het een klein, flexibel regelcircuit dat communiceert met een ultrasone transducerarray om gegevens draadloos te verzamelen en te verzenden. Een machine learning-component helpt bij het interpreteren van de gegevens en het volgen van bewegende onderwerpen.

Volgens de bevindingen van het laboratorium maakt het ultrasone systeem-op-patch het continu volgen van fysiologische signalen van weefsels tot 164 mm diep mogelijk, waarbij continu de centrale bloeddruk, hartslag, hartminuutvolume en andere fysiologische signalen worden gemeten gedurende maximaal twaalf uur achter elkaar. tijd.

“Deze technologie heeft veel potentieel om levens te redden en te verbeteren”, zei Lin. “De sensor kan de cardiovasculaire functie in beweging evalueren. Abnormale waarden van bloeddruk en hartminuutvolume, in rust of tijdens inspanning, zijn kenmerken van hartfalen. Voor gezonde populaties kan ons apparaat de cardiovasculaire reacties op inspanning in realtime meten en zo inzichten verschaffen in de daadwerkelijke trainingsintensiteit die door elke persoon wordt uitgeoefend, wat kan leiden tot het opstellen van gepersonaliseerde trainingsplannen.”

De USoP vertegenwoordigt ook een doorbraak in de ontwikkeling van het Internet of Medical Things (IoMT), een term voor een netwerk van medische apparaten die met internet zijn verbonden en die draadloos fysiologische signalen naar de cloud verzenden voor computergebruik, analyse en professionele diagnose.

Dankzij technologische vooruitgang en het harde werk van clinici in de afgelopen decennia heeft echografie een aanhoudende golf van belangstelling gekregen, en het Xu-lab wordt vaak bij de eerste adem genoemd als een vroege en blijvende leider in het veld, met name op het gebied van draagbare echografie . Het lab nam apparaten die stationair en draagbaar waren en maakte ze rekbaar en draagbaar, waardoor een transformatie in het landschap van zorgmonitoring ontstond. De kracht van het instituut is deels gelegen in de nauwe samenwerking met clinici. “Hoewel we ingenieurs zijn, kennen we de medische problemen waarmee clinici worden geconfronteerd,” zei Lin. “We hebben een nauwe relatie met onze klinische medewerkers en krijgen altijd waardevolle feedback van hen. Deze nieuwe draagbare ultrasone technologie is een unieke oplossing om veel uitdagingen op het gebied van vitale functies in de klinische praktijk aan te pakken.”

Tijdens het ontwikkelen van de nieuwste innovatie ontdekte het team tot haar verbazing dat het meer mogelijkheden had dan aanvankelijk werd verwacht.

“Aan het begin van dit project wilden we een draadloze bloeddruksensor bouwen”, zegt Lin. “Later, toen we het circuit aan het maken waren, het algoritme ontwierpen en klinische inzichten verzamelden, dachten we dat dit systeem veel meer kritische fysiologische parameters kon meten dan bloeddruk, zoals hartminuutvolume, arteriële stijfheid, uitademingsvolume en meer. die essentiële parameters zijn voor de dagelijkse gezondheidszorg of monitoring in het ziekenhuis.”

Bovendien, wanneer het onderwerp in beweging is, zal er een relatieve beweging zijn tussen de draagbare ultrasone sensor en het weefseldoel, wat frequente handmatige bijstelling van de draagbare ultrasone sensor vereist om het bewegende doel te volgen. In dit werk ontwikkelde het team een ​​machine learning-algoritme om automatisch de ontvangen signalen te analyseren en het meest geschikte kanaal te kiezen om het bewegende doelwit bij te houden.

Wanneer het algoritme echter wordt getraind met behulp van de gegevens van een proefpersoon, is dat leren mogelijk niet overdraagbaar op andere proefpersonen, waardoor de resultaten inconsistent en onbetrouwbaar worden.

“Uiteindelijk hebben we de generalisatie van het machine learning-model laten werken door een geavanceerd aanpassingsalgoritme toe te passen”, zegt Ziyang Zhang, een masterstudent aan de afdeling Computer Science and Engineering aan UC San Diego en co-eerste auteur van het artikel. “Dit algoritme kan automatisch de verschillen in domeindistributie tussen verschillende onderwerpen minimaliseren, wat betekent dat de machine-intelligentie van onderwerp naar onderwerp kan worden overgedragen. We kunnen het algoritme op één onderwerp trainen en toepassen op veel andere nieuwe onderwerpen met minimale herscholing.”

In de toekomst zal de sensor worden getest bij grotere populaties. “Tot nu toe hebben we de prestaties van het apparaat alleen gevalideerd bij een kleine maar diverse populatie”, zegt Xiaoxiang Gao, een postdoctoraal onderzoeker bij de afdeling NanoEngineering van UC San Diego en co-eerste auteur van het onderzoek. “Aangezien we dit apparaat zien als de volgende generatie apparaten voor het monitoren van diep weefsel, zijn klinische proeven onze volgende stap.”

Xu is de mede-oprichter van Softsonics, LLC, dat van plan is de technologie te commercialiseren.