使用刺激肌肉收缩信号来诊断萨尔科佩尼亚的可穿戴方法
Jihoon Shin1, Kwangsub Song1, Sung-Woo Kim2
1EXOSYSTEMS AI Research, Seongnam, Gyeonggi-do 13449 Republic of Korea.
Biomedical engineering letters
|March 3, 2025
概括
一个使用刺激肌肉收缩信号 (SMCS) 的新系统提供了一种快速,非侵入性的方法来诊断. 这种可穿戴技术显示出高精度,改善了基于社区的肌肉健康监测和管理.
科学领域:
- 老年学和康复医学 老年学和康复医学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经肌肉生理学 神经肌肉生理学
背景情况:
- 萨科佩尼症是一个日益增长的全球健康挑战,特别是在老龄化人口中.
- 目前的麻症诊断方法往往耗时,并且无法用于广泛的社区查.
- 迫切需要快速,可靠和非侵入性诊断工具,以促进早期干预.
研究的目的:
- 开发和评估一种使用刺激肌肉收缩信号 (SMCS) 的新型肉症诊断系统.
- 评估该系统在促进社区环境中快速和可访问的肉类症诊断方面的有效性.
- 探索SMCS在更广泛的神经肌肉健康监测方面的潜力.
主要方法:
- 在2022年7月至2023年10月期间招募了199名成年人进行数据收集.
- 使用表面电肌图传感器和可穿戴设备 (exoPill) 收集的SMCS数据.
- 训练有素的二元分类模型基于AWGS切断值,将SMCS数据与肌肉质量指数,手握强度和步行速度进行比较.
主要成果:
- 分类模型显示出高分辨能力,每个诊断标准的AUC得分接近0.9.
- 综合系统实现了高诊断性能:男性的准确率为89.4%,女性为92.4%.
- 敏感度在81.3%至87.5%之间,特异性在91.0%至93.8%之间.
结论:
- 这种基于SMCS的新型系统提供了一种快速,可靠和非侵入性的方法来诊断肉症,适合社区使用.
- SMCS数据包含有关神经肌肉系统的丰富信息,对于有效的肌肉健康管理至关重要.
- 这项技术具有远程患者护理和神经肌肉疾病的积极管理的巨大潜力.
