一个基于加速度计和陀螺仪的系统,用于检测吞和咳事件

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 临床监测 临床监测
• 呼吸系统医学 呼吸系统医学

背景情况:

• 自发吞频率 (SSF) 和咳频率 (CF) 是吞功能,消化不良和肺炎风险的关键指标.
• 目前测量SSF和CF的方法,如电肌学和声学传感器,往往复杂且难以在临床上实施.
• 需要一个简单,灵活和强大的系统来测量这些生理参数.

研究的目的:

• 开发一种低复杂度,灵活的系统来测量自发吞和咳的频率.
• 创建一个能够准确识别吞和咳动作的模型,同时将它们与其他运动区分开来.
• 评估该系统在医院环境和家庭护理中的潜在临床适用性.

主要方法:

• 招募了40名健康志愿者参加这项研究.
• 配备了两台医疗级的Movesense MD传感器,测量三轴加速度计和陀螺运动,放置在状软骨和上胃区域.
• 指示参与者执行各种操作,包括吞和咳,并处理记录的信号以开发识别算法.

主要成果:

• 开发的模型实现了70%的灵敏度和66.7%的精度来检测吞.
• 该模型表现出100%的灵敏度和80%的精度来检测咳.
• 该系统显示了可接受的灵敏度和精度,可以使用两个传感器检测吞和咳的运动.

结论:

• SSF,CF及其时间关系可以作为诊断和治疗指导的有价值的预测工具.
• 开发的基于传感器的模型简单,强大,并且对广泛的临床研究和应用充满希望.
• 这项技术在患者管理的预测模型中具有潜在的应用,例如从呼吸器支持中断奶以及早期肺炎检测.