算法解释呼吸困难以帮助医疗保健

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北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发了一种有效的算法，可以解释呼吸困难患者的喘息声，为医疗服务提供者提供有关肺部状况的信息。这项研究是一个更大、正在进行的项目的一部分，该项目旨在开发可穿戴智能医疗传感器，用于监测、收集和解读个人健康数据。

这项工作是由Saba Emrani和Hamid Krim完成的，他们是美国国家科学基金会纳米系统工程研究中心集成传感器和技术的先进自供电系统或ASSIST中心的研究人员，该中心位于北卡罗来纳州。

“协助的研究人员开发了可穿戴传感器，这些传感器由患者的身体提供动力，可以监测患者呼吸的声音，”NC州的电脑工程教授Krim表示，在工作中的一篇论文中的一篇论文的高级作者。“现在我们开发了一种可以评估喘息声音的开始时间，音高和幅度（或体积）的算法，以提供有关肺部状况的医疗保健专业人员信息。反过来，这些信息可以用来帮助医生做出关于诊断和治疗的更明智的决定。“

KRIM解释说，喘息的声音因问题在肺部和问题的严重程度而异。该算法占这些差异，以告诉医生究竟发生了什么。“无论患者的物理尺寸如何，算法是有效的，”Krim表示，“并且能够处理与呼吸模式相关的变异性和复杂性。”

由于该算法开发为与可穿戴技术协同工作，因此目标是最终用于连续评估患者随着时间的推移的声音。这将使医生可以在患者的现实世界，日常条件下监控呼吸。

以下是系统最终应该工作的方式：监控呼吸传输信息的传感器，例如智能手机。然后通过算法运行该数据。如果算法发现存在呼吸问题，则智能设备可以通知患者和他或她的医疗提供者。此外，由于算法的低计算成本，长期目标是为了在传感器设备本身上实现。然后，当它检测到问题时，传感器才会向智能设备发送警报。

但是，虽然研究人员走了很长的路，但他们仍然有挑战来解决。

“我们有传感器和算法——我们知道它们是有效的——但我们还没有将它们集成到智能设备中。这是下一个，”克里米亚说。“我们目前正在权衡，是修改传感器，让它们运行算法，只有在出现问题时才进行传输，还是保持目前的方法，让传感器传输所有数据，让智能设备运行算法。ASSIST还在努力开发可以无线操作的传感器，这样传感器就不需要与智能设备进行物理连接。”

KRIM还指出，此时难以评估相关硬件的成本，因为它仍在开发。

本文，“高瞬态数据中的光谱估计将于8月31日至9月4日在法国尼斯举行的2015年欧洲信号处理会议上发表。这篇论文的主要作者是北卡罗来纳州立大学的博士生Emrani。这项工作由美国国家科学基金会(National Science Foundation)通过北卡罗来纳州立大学(NC State)的ASSIST工程研究中心资助，资助编号为EEC-1160483。

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编辑注：研究摘要跟随。

“高瞬态数据中的光谱估计”

作者：Sabra Emrani和北卡罗来纳州立大学汉米德克里姆

提出了2015欧洲信号处理会议，法国尼斯，8月31日至9月4日。

抽象的：我们提出了一种新的框架，用于估计具有时间变化幅度和相位的明智的周期信号中的不同频率。通过引入模型的三维延迟嵌入，我们构造一个交叉平面的联合，其中每个平面对应于一个频率。这些平面中的每一个的等式仅取决于相关频率，并且用于计算每个段中的音调。利用稀疏子空间聚类技术来查找数据的分割，并且每个群集中的点用于计算普通向量。在白色高斯噪声的存在下，主要成分分析用于强大地执行该计算。实验结果表明了拟议框架的有效性。