基于振动建模的心脏多频振动信号传感器模块和特征提取方法
Zhixing Gao1,2, Yuqi Wang1,2, Kang Yu1
1Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 13, 2024
概括
这项研究引入了一种新的多频心脏振动模型和用于监测心血管疾病的传感器. 该系统准确地提取多个振动特征,用于早期诊断和预防.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 心脏病学 心脏病学
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 心血管疾病对长期健康构成重大风险.
- 心脏活动会产生丰富的机械振动谱.
- 早期检测和持续监测对于管理心血管健康至关重要.
研究的目的:
- 为心脏开发一个多频振动模型.
- 创建一个敏感的传感器来收集心脏振动信号.
- 建立一个准确的算法,用于特征提取和动态监控.
主要方法:
- 利用富里埃序列理论来建模多频心脏振动.
- 开发了一种灵活的聚乙烯化物 (PVDF) 传感器,用于同步ULF-SCG,SCG和PCG信号采集.
- 采用1D-CNN模型进行特征提取,并开发了一个动态监控系统.
主要成果:
- 该PVDF传感器在收集心脏振动信号方面表现出高灵敏度.
- 1D-CNN算法在识别多个振动特征方面取得了高精度 (R2=0.95,MAE=2.18 ms,RMSE=4.89 ms).
- 该系统能够在线监控,平均预测速度为60.18us/point.
结论:
- 综合系统为使用多频振动的日常动态心脏监测提供了一种新方法.
- 这项技术为早期诊断和预防心血管疾病提供了潜力.
- 该系统适用于便携式监测设备,提高了对心脏健康评估的可访问性.
