California San Diego Üniversitesi'ndeki mühendisler, kardiyak görüntüleme için giyilebilir bir ultrason sistemi geliştirdiler. Posta pulu büyüklüğündeki yama, göğüs derisine takılabiliyor ve kalbin gelişmiş görüntülemesini gerçekleştirmek için AI ve ultrason dalgalarını kullanıyor. Teknoloji, egzersiz sırasında kardiyak ultrason görüntüleme yapmak için bile giyilebiliyor. Her yama 24 saate kadar takılabiliyor ve kalbin ne kadar kan pompaladığı hakkında bilgi sağlıyor; bu, çeşitli kalp sorunlarını tespit etmede ve değerlendirmede önemli bir ölçümdür. Araştırmacılar, teknolojinin daha erişilebilir ve yaygın kardiyak izlemenin önünü açabileceğini umuyor.
Kardiyak görüntüleme, kalp sağlığının değerlendirilmesinde önemli bir tekniktir. Bununla birlikte, bu tür zamanlarda görüntüleme kalp hakkında çok şey ortaya çıkarsa da, günlük egzersiz gibi yoğun aktiviteler sırasında tipik olarak mümkün değildir. Çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Hongjie Hu, “Kalp her türlü farklı patolojiye maruz kalıyor. Kardiyak görüntüleme, altındaki gerçek hikayeyi ortaya çıkaracaktır. İster kalp odacıklarının güçlü ama normal kasılması hacimlerin dalgalanmasına yol açsın, ister acil bir kardiyak morfolojik problem meydana gelsin, kalp üzerinde gerçek zamanlı görüntü izleme, tüm resmi canlı ayrıntılarla ve görsel efektle anlatır.” dedi.
Bunu ele alan araştırmacılar, hareket halindeyken gelişmiş görüntüleme gerçekleştirebilen posta pulu boyutunda bir ultrason yaması geliştirdiler. Cihaz, kalbin görüntülerini gerçek zamanlı olarak sağlayabiliyor ve yansıyan akustik dalgaları yorumlayıp atım hacmi, ejeksiyon fraksiyonu ve kalp debisi dahil olmak üzere çeşitli hemodinamik parametreleri hesaplamak için yapay zekayı kullanıyor.
Çalışmaya katılan başka bir araştırmacı Ruixiang Qi, “Yapay zeka bileşeni, özellikle, görüntü segmentasyonu için bir derin öğrenme modeli, kalp hacmi hesaplaması için bir algoritma ve bir veri değerlendirme algoritması içeriyor. Sol ventrikül segmentasyonunun şekline ve alanına göre kalp hacmini hesaplamak için bu makine öğrenimi modelini kullanıyoruz. Görüntüleme-segmentasyon derin öğrenme modeli, giyilebilir ultrason cihazlarında işlevselleştirilen ilk modeldir. Cihazın, statik ve egzersiz sonrası da dahil olmak üzere farklı fiziksel durumlarda daha önce hiç elde edilmemiş doğru ve sürekli temel kardiyak indeks dalga formlarını sağlamasına olanak tanıyor.” dedi.
Şu anda, prototip cihazların verilerini iletmek için hala kablolu bir bağlantıya ihtiyacı var, ancak araştırmacılar yakında çıkacak kablosuz bir sürüm üzerinde çalışıyorlar. Araştırmacıların ayrıca teknolojiyi ticarileştirme planları da mevcut.
Kardiyak görüntüleme, kalp sağlığının değerlendirilmesinde önemli bir tekniktir. Bununla birlikte, bu tür zamanlarda görüntüleme kalp hakkında çok şey ortaya çıkarsa da, günlük egzersiz gibi yoğun aktiviteler sırasında tipik olarak mümkün değildir. Çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Hongjie Hu, “Kalp her türlü farklı patolojiye maruz kalıyor. Kardiyak görüntüleme, altındaki gerçek hikayeyi ortaya çıkaracaktır. İster kalp odacıklarının güçlü ama normal kasılması hacimlerin dalgalanmasına yol açsın, ister acil bir kardiyak morfolojik problem meydana gelsin, kalp üzerinde gerçek zamanlı görüntü izleme, tüm resmi canlı ayrıntılarla ve görsel efektle anlatır.” dedi.
Bunu ele alan araştırmacılar, hareket halindeyken gelişmiş görüntüleme gerçekleştirebilen posta pulu boyutunda bir ultrason yaması geliştirdiler. Cihaz, kalbin görüntülerini gerçek zamanlı olarak sağlayabiliyor ve yansıyan akustik dalgaları yorumlayıp atım hacmi, ejeksiyon fraksiyonu ve kalp debisi dahil olmak üzere çeşitli hemodinamik parametreleri hesaplamak için yapay zekayı kullanıyor.
Çalışmaya katılan başka bir araştırmacı Ruixiang Qi, “Yapay zeka bileşeni, özellikle, görüntü segmentasyonu için bir derin öğrenme modeli, kalp hacmi hesaplaması için bir algoritma ve bir veri değerlendirme algoritması içeriyor. Sol ventrikül segmentasyonunun şekline ve alanına göre kalp hacmini hesaplamak için bu makine öğrenimi modelini kullanıyoruz. Görüntüleme-segmentasyon derin öğrenme modeli, giyilebilir ultrason cihazlarında işlevselleştirilen ilk modeldir. Cihazın, statik ve egzersiz sonrası da dahil olmak üzere farklı fiziksel durumlarda daha önce hiç elde edilmemiş doğru ve sürekli temel kardiyak indeks dalga formlarını sağlamasına olanak tanıyor.” dedi.
Şu anda, prototip cihazların verilerini iletmek için hala kablolu bir bağlantıya ihtiyacı var, ancak araştırmacılar yakında çıkacak kablosuz bir sürüm üzerinde çalışıyorlar. Araştırmacıların ayrıca teknolojiyi ticarileştirme planları da mevcut.
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
