什么?苹果HomePod也能测心律,你没有听错,不是用Apple Watch。
来自华盛顿大学的研究团队对智能音箱进行了改造,无需接触皮肤,即可隔空测量心律。
关于这项研究的论文,已经在Nature子刊Communications Biology上发表。
具体能做什么
注意,它监测的不只是心率,而是心律。
也就是说,它能够实现类似Apple Watch的心电图(ECG)功能,监测心跳速率和心跳间隔(R-R间隔),也就是心跳次数和心跳节奏是否规律、均匀。
不同的是,Apple Watch的ECG功能,需要通过新型电子心率监测器来实现,用户需要将另一只手的手指放到数字表冠上,来让Apple Watch监测心脏的跳动情况。
△图源:苹果官网
而研究团队开发的这一系统,采用的是非接触式方案。
这种非接触式方案可以用于远程医疗,让患者在居家时也能自我监测,适合居家隔离以及偏远地区的人群。
同时,设备还能将数据发送给医生,使临床数据的获取更加容易。
此外,这种非接触式方案对于婴幼儿和皮肤过敏的人也十分友好。
将这种设备用于监测感染性和传染病患者,还能够减少传播、患病的风险,同时免去耗时又繁琐的清洁设备的时间。
它是如何实现的?
实现心律监测的关键,在于识别心跳。
研究团队将智能音箱改造成一个「短距离有源声纳系统」,用来检测某人皮肤运动的微小变化。
具体来说,人的胸部或脖子等区域,会因脉搏跳动而产生皮肤振动,当一个人距离智能音箱大约30~60厘米之间时,智能音箱会发出18~22kHz的人类听不到的声音信号,这些信号会被人体反射,再由麦克风接收。
接着,算法将这些数据转换为心率读数,并且测量出跳动速度的快慢。
△系统能够从声呐信号中提取微小的心脏跳动
由于呼吸动作也会使胸部产生起伏,并且比心跳产生的动作幅度更大,这对研究团队构成了很大的挑战。
最终,团队利用多个麦克风设计了一种新的波束形成算法,区分呼吸和心跳的胸部位移产生的信号,帮助扬声器识别心跳。
研究人员测试了苹果HomePod和亚马逊Echo两款设备,因为它们分别支持6个和7个麦克风阵列,可用于复杂的声学处理。
△论文一作王安然与设备原型(图源:华盛顿大学)
与神经网络不同,研究人员设计了一种自监督机器学习算法,不需要标记训练数据,而是可以通过内置麦克风传来的不同信号实时学习。
性能如何?
研究团队分别对26位健康参与者和24位患有不同心脏疾病的患者进行监测,并与标准检测仪数据进行对比。
首先,研究团队对健康参与者的近1.23万次心跳进行监测,结果显示:
智能音箱与标准仪器所测量的心率,一致性相关系数(CCC)为0.983,中位数绝对误差(MAE)为1BPM(每分钟心跳次数)。
而心跳间隔的平均绝对误差(MAE)为28毫秒,完全满足49毫秒的标准偏差要求。
△对健康参与者的心率和R–R间隔准确性进行评估
接着,研究团队对心脏病患者的超过5600次心跳进行测量,结果显示:
与标准仪器所测心率的一致性相关系数(CCC)为0.984,中位数绝对误差(MAE)为2BPM(每分钟心跳次数)。
对于心跳间隔的测量,智能音箱也仅有30毫秒的误差。
△对住院的心脏病患者的心率和R–R间隔准确性进行评估
论文作者:
△图源:其个人主页
论文第一作者王安然,目前是华盛顿大学计算机科学专业的博士生,主要研究移动计算和人机交互。他本科毕业于北京航空航天大学,还曾在百度、微软亚洲研究院实习。
对这项研究感兴趣的读者,可以通过文末链接查看~
参考链接:
https://www.theregister.com/2021/03/10/smart_speakers_sonar/
https://www.washington.edu/news/2021/03/09/first-ai-system-for-contactless-monitoring-of-heart-rhythm-using-smart-speakers/
Nature论文地址:https://www.nature.com/articles/s42003-021-01824-9#Sec2
王安然个人主页:http://anranw.me/
出处:头条号 @量子位