生物信號是由心臟、肌肉和大腦等生物體的生理活動產(chǎn)生的電信號。生物信號可以提供關(guān)于受試者健康狀況、情緒和認知功能的有價值信息。然而，由于生物信號的復(fù)雜性、可變性和噪聲，因此測量和分析生物信號具有挑戰(zhàn)性。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近日，韓國首爾國立大學（Seoul National University）的研究人員探討了由機器學習（ML）驅(qū)動的可穿戴生物信號傳感器的變革性進展，重點關(guān)注了四種值得注意的生物信號：心電圖（ECG）、肌電圖（EMG）、腦電圖（EEG）和光電容積描記圖（PPG）。機器學習與這些生物信號的整合，在各種醫(yī)療監(jiān)測和人機界面應(yīng)用中取得了顯著突破。這些由機器學習驅(qū)動的集成傳感技術(shù)為醫(yī)療監(jiān)測和人機交互開辟了新的途徑，塑造了醫(yī)療保健的未來。相關(guān)研究成果以“Recent Developments and Future Directions of Wearable Skin Biosignal Sensors”為題發(fā)表在Advanced Sensor Research期刊上。

整合機器學習技術(shù)的ECG

ECG已經(jīng)成為一種測量心臟電壓信號的強大技術(shù)，能夠?qū)π穆墒С５刃呐K疾病進行無創(chuàng)診斷。機器學習技術(shù)的整合，徹底改變了ECG分析，實現(xiàn)了自動心跳分類和準確的疾病檢測?？纱┐鱁CG設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）系統(tǒng)相結(jié)合，可提供持續(xù)的實時監(jiān)測，而深度學習模型則提高了分類精度。除了心跳分類，基于機器學習的ECG分析還實現(xiàn)了中風預(yù)測、癲癇發(fā)作檢測、睡眠呼吸暫停識別、壓力檢測、情緒識別和基于安全目的的生物識別。這些進步顯著改善了心臟保健，促進了早期檢測、精確診斷和個性化干預(yù)，以獲得更好的病患治療結(jié)果。

整合機器學習技術(shù)的可穿戴ECG傳感器的應(yīng)用

整合機器學習技術(shù)的EMG

EMG技術(shù)在運動醫(yī)學、康復(fù)、修復(fù)、人體工程學和神經(jīng)肌肉疾病的診斷中有著廣泛的應(yīng)用。機器學習的最新進展為使用可穿戴EMG傳感器的人機界面（HMI）應(yīng)用開辟了新的可能性。可穿戴EMG傳感器的設(shè)計已經(jīng)發(fā)展到增強可穿戴性和便攜性，從而能夠連續(xù)監(jiān)測和分析肌肉活動。應(yīng)用于EMG數(shù)據(jù)的機器學習算法有助于對人體運動進行實時預(yù)測和分類，從而在康復(fù)、修復(fù)和虛擬現(xiàn)實界面中得以實際應(yīng)用。手勢識別、人工喉語音識別和下肢活動分析是整合機器學習EMG的重要HMI應(yīng)用。

除了HMI，整合機器學習的EMG在診斷各種疾?。ū热缪鄄€痙攣和磨牙癥）以及區(qū)分帕金森病和原發(fā)性震顫方面也顯示出了前景。面部EMG分析也被用于情緒識別、面部活動模式分類和飲食分析。這些多樣化的應(yīng)用展示了可穿戴EMG傳感器和機器學習在各種醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛力，有望改善診斷、客觀情緒評估和個性化醫(yī)療保健解決方案。

整合機器學習技術(shù)的可穿戴EMG傳感器及其應(yīng)用

整合機器學習技術(shù)的EEG

機器學習驅(qū)動的EEG代表了一種超越傳統(tǒng)臨床應(yīng)用的理解和利用大腦活動的變革性方法。機器學習算法的整合能夠?qū)EG數(shù)據(jù)進行分析，以檢測與特定任務(wù)、認知功能和情緒狀態(tài)相關(guān)的模式，從而在心理學、神經(jīng)學、人機交互、營銷和廣告等領(lǐng)域開辟多種應(yīng)用。此外，EEG驅(qū)動的機器學習模型在腦機接口（BCI）技術(shù)中具有很大的前景，能夠為嚴重身體殘疾的個人提供幫助，并提高他們的生活質(zhì)量。由機器學習驅(qū)動的EEG的成功取決于廣泛且精確的數(shù)據(jù)集的可用性以及EEG設(shè)備的可穿戴性，這可以隨著表皮材料、處理能力和無線技術(shù)等技術(shù)的進步而進一步改善。

整合機器學習方法的可穿戴EEG傳感器的應(yīng)用

整合機器學習技術(shù)的PPG

整合機器學習的PPG在心血管和呼吸系統(tǒng)疾病的診斷和監(jiān)測方面取得了顯著進展。PPG的非侵入性，加上其便利性和更高的準確性，使其成為醫(yī)療環(huán)境中有價值的工具。機器學習算法增強了對PPG信號的分析，使信號處理和特征提取更加準確，從而能夠從PPG信號中獲得更廣泛的生理信息。機器學習模型已經(jīng)證明了通過PPG信號檢測和分類異常癥狀的能力，為早期發(fā)現(xiàn)健康問題和改善患者預(yù)后提供了可能。機器學習驅(qū)動的PPG已成功應(yīng)用于檢測失血、測量心率和識別心律失常，展示了其在各種醫(yī)療場景中的多功能性。

此外，PPG技術(shù)有望用于估計血壓和檢測心血管疾病，進一步擴大了其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。PPG與機器學習的整合也展示了在測量血糖水平、監(jiān)測壓力和進行家庭睡眠監(jiān)測方面的潛力。在機器學習的推動下，PPG技術(shù)的這些前沿進步為個性化和非侵入性醫(yī)療保健解決方案提供了令人興奮的前景，最終有助于改善患者護理和福祉。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，它們在改善醫(yī)療保健成果和提高個人生活質(zhì)量方面的潛力越來越明顯。

整合機器學習方法的可穿戴PPG傳感器的應(yīng)用

總之，機器學習和可穿戴技術(shù)與四種值得關(guān)注的生物信號（ECG、EMG、EEG和PPG）的整合應(yīng)用，為醫(yī)療監(jiān)測和人機交互的各個領(lǐng)域帶來了變革性的進步。機器學習驅(qū)動的醫(yī)療技術(shù)的進步提供了更好的醫(yī)療保健、早期疾病檢測和個性化治療。此外，生物信號的潛力超越了診斷，為檢測情緒狀態(tài)或壓力水平提供了見解，并作為安全目的的生物識別器。進一步的研究和技術(shù)進步對于充分發(fā)揮這些集成技術(shù)的潛力并為醫(yī)療監(jiān)測和人機交互的新時代鋪平道路至關(guān)重要。

審核編輯：劉清