論文の概要: Exploring Sensing Devices for Heart and Lung Sound Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12432v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 09:28:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 19:37:07.986526
- Title: Exploring Sensing Devices for Heart and Lung Sound Monitoring
- Title(参考訳): 心臓・肺音モニタリングのためのセンシング装置の探索
- Authors: Yasaman Torabi, Shahram Shirani, James P. Reilly,
- Abstract要約: 本稿では, 心臓と肺の音響特性について紹介するとともに, 聴診器の進化史について概説する。
本稿では、ECMセンサの基本概念と、この技術に基づく最近の聴診器について論じる。
ECMに基づくシステムの限界に対応するため、我々はマイクロエレクトロメカニカルシステム(MEMS)の可能性を探る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.956979400783713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive review of cardiorespiratory auscultation sensing devices which is useful for understanding the theoretical aspects of sensing devices, as well as practical notes to design novel sensing devices. One of the methods to design a stethoscope is using electret condenser microphones (ECM). In this paper, we first introduce the acoustic properties of the heart and lungs, as well as a brief history of stethoscope evolution. Then, we discuss the basic concept of ECM sensors and a recent stethoscope based on this technology. In response to the limitations of ECM-based systems, we explore the potential of microelectromechanical systems (MEMS), particularly focusing on piezoelectric transducer (PZT) sensors. This paper comprehensively reviews sensing technologies, emphasizing innovative MEMS-based designs for wearable cardiopulmonary auscultation in the past decade. To our knowledge, this is the first paper to summarize ECM and MEMS applications for heart and lung sound analysis. Keywords: Micro-electro-mechanical Systems (MEMS); Electret Condenser Microphone (ECM); Wearable Sensing Devices; Cardiorespiratory Auscultation; Phonocardiography (PCG); Heart Sound; Lung Sound
- Abstract(参考訳): 本稿では,センサの理論的側面を理解するのに有用な人工呼吸器の総合的な評価と,新しいセンサを設計するための実用的ノートについて述べる。
聴診器を設計する手法の1つは、エレクトロレット・コンデンサー・マイクロフォン(ECM)を使用することである。
本稿では、まず心臓と肺の音響特性と、聴診器の進化の簡単な歴史について紹介する。
次に,この技術に基づくECMセンサの基本概念と最近の聴診器について考察する。
マイクロエレクトロメカニカルシステム(MEMS)の可能性,特に圧電トランスデューサ(PZT)センサについて検討した。
本稿では,過去10年間のウェアラブル心肺蘇生におけるMEMSをベースとした革新的な設計技術について,総合的にレビューする。
本論文は心肺の音像解析におけるECMおよびMEMSの応用をまとめた最初の論文である。
キーワード:マイクロ・エレクトロ・メカニカル・システム(MEMS)、エレクトロ・コンデンサー・マイクロフォン(ECM)、ウェアラブル・センシング・デバイス、心肺蘇生、心電図(PCG)、心臓音、肺音
関連論文リスト
- OmniBuds: A Sensory Earable Platform for Advanced Bio-Sensing and On-Device Machine Learning [46.3331254985615]
感覚ウェアラブルは、基本的なオーディオ拡張デバイスから、臨床レベルの健康モニタリングと健康管理のための高度なプラットフォームへと進化してきた。
本稿では,複数のバイオセンサと,機械学習アクセラレーションによって駆動される車載計算を統合した,先進的な知覚可能プラットフォームであるOmniBudsを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T06:30:59Z) - Non-invasive magnetocardiography of living rat based on diamond quantum sensor [5.49876967816264]
ダイヤモンド中の負電荷窒素空洞(NV)中心をベースとした高感度室温心磁図(MCG)システムを提案する。
R波の約20pT振幅を特徴とする生きたラットの磁気心臓信号は、非侵襲的な測定によって捕捉される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T12:12:54Z) - CarDS-Plus ECG Platform: Development and Feasibility Evaluation of a
Multiplatform Artificial Intelligence Toolkit for Portable and Wearable
Device Electrocardiograms [0.3069335774032178]
単葉心電図(ECG)は、心臓血管の健康をモニタリングするための重要な情報源となっている。
人工知能は、これらの1つのリードのECGを解釈できる大きな進歩があった。
本稿では,AIベースのECGソリューションの迅速な展開を目的とした,革新的なマルチプラットフォームシステムの開発について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T20:33:48Z) - High speed microcircuit and synthetic biosignal widefield imaging using
nitrogen vacancies in diamond [44.62475518267084]
微視的リソグラフィーパターン回路からの信号をマイクロメートルスケールで画像化する方法を示す。
新しいタイプのロックインアンプカメラを用いて、交流信号とパルス電流信号の空間的回復を1ミリ秒以下で実証する。
最後に,生体神経ネットワークにおける信号の正確な形状を再現した合成信号の回復の原理を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T16:27:39Z) - Millimetre-scale magnetocardiography of living rats using a solid-state
quantum sensor [1.0264250032103253]
心臓科における重要な課題は、心臓内スケールで心血管系で発生する電流の非侵襲的イメージングである。
ここでは, ダイヤモンド中の窒素空孔中心をベースとした固体量子センサを用いて, 生きたラットのミリメートルスケール磁気心磁図を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-25T05:27:52Z) - Representing and Denoising Wearable ECG Recordings [12.378631176671773]
ウェアラブルセンサから得られるECGの構造的ノイズ過程をシミュレートする統計モデルを構築した。
変動解析のためのビート・ツー・ビート表現を設計し,心電図を識別する因子分析に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T21:33:11Z) - Noise-Resilient Automatic Interpretation of Holter ECG Recordings [67.59562181136491]
本稿では,ホルター記録を雑音に頑健に解析する3段階プロセスを提案する。
第1段階は、心拍位置を検出する勾配デコーダアーキテクチャを備えたセグメンテーションニューラルネットワーク(NN)である。
第2段階は、心拍を幅または幅に分類する分類NNである。
第3のステージは、NN機能の上に、患者対応機能を組み込んだ強化決定木(GBDT)である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T16:15:49Z) - Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature
Disentangling [121.50704279659253]
非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。
次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。
歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T09:39:17Z) - Medical Instrument Detection in Ultrasound-Guided Interventions: A
Review [74.22397862400177]
本稿では,超音波ガイド下手術における医療機器検出法について概説する。
まず,従来の非データ駆動手法とデータ駆動手法を含む計器検出手法について概説する。
本研究は, 麻酔, 生検, 前立腺切断療法, 心臓カテーテル治療など, 超音波における医療機器検出の主な臨床応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T13:50:18Z) - CardioLearn: A Cloud Deep Learning Service for Cardiac Disease Detection
from Electrocardiogram [5.697086783381729]
CardioLearnというECGの心臓疾患検出のためのクラウド深層学習サービスの構築,トレーニング,運用について,我々の研究成果を実演する。
実用的な例として、我々は、いつでもどこでも心電図を収集し、心疾患を検出できるインタラクティブなモバイルプログラムとともに、ポータブルなスマートハードウェアデバイスを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T18:48:24Z) - Optimisation of a diamond nitrogen vacancy centre magnetometer for
sensing of biological signals [44.62475518267084]
ダイヤモンド中の窒素空孔中心を用いたバイオ磁気学の進歩を示す。
生体計測装置を用いて,DC/低周波域で約100pT/$sqrtHz$の磁場感度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T18:44:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。