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机器学习算法的评估,以使用TinyML对超声波传感器错位和部署进行分类.

Des Brennan1, Paul Galvin1

  • 1Tyndall National Institute, University College, T12 K8AF Cork, Ireland.

Sensors (Basel, Switzerland)
|January 23, 2024
PubMed
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此摘要是机器生成的。

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机器学习算法准确地检测到医疗设备中的超声波传感器错位. 这项技术可实现实时校正,增强植入式和可穿戴系统的功率传输.

科学领域:

  • 生物医学工程 生物医学工程
  • 机器学习 机器学习
  • 信号处理 信号处理

背景情况:

  • 超声波 (US) 功率传输对于植入式/可穿戴医疗设备至关重要.
  • 由于身体运动导致的传感器错位会破坏有效的电力传输.
  • 准确检测和纠正失调对于系统可靠性至关重要.

研究的目的:

  • 为了评估机器学习 (ML) 算法来分类超声波传感器错位.
  • 开发一个实时检测和潜在纠正错位的系统.
  • 通过改进对齐,使医疗器械的功率传输能够得到增强.

主要方法:

  • 通过各种传感器错位,获取了超过700个美国信号.
  • 训练并评估了ML算法,包括自编码器,卷积神经网络 (CNN) 和使用信号包裹和光谱的神经网络 (NN).
  • 在TinyML设备上部署了性能最好的ML模型,使用TensorFlow Lite和Edge Impulse进行边缘处理.

主要成果:

  • 在分类传感器错位程度方面取得了>99%的准确性.
  • 在TinyML设备上展示了近实时 (<350毫秒) 信号分类.
  • 验证了在低功耗,内存受限的边缘设备上部署ML算法的可行性.
关键词:
在TinyML中使用TinyML.机器学习是机器学习.超声波超声波超声波的使用方法

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结论:

  • 基于ML的美国传感器错位的分类是非常准确和有效的.
  • TinyML 部署可实现实时对齐校正,以提高功率传输.
  • 这种方法可以应用于US阵列 (CMUT,PMUT) 用于光束转向,显著改善植入式和身体穿戴系统.