Инженеры и врачи разработали носимое ультразвуковое устройство, которое может оценивать структуру и функцию человеческого сердца. Портативное устройство размером примерно с почтовую марку можно носить до 24 часов, и оно работает даже при интенсивных физических нагрузках.

Цель состоит в том, чтобы сделать ультразвук более доступным для большего числа людей, говорит Шенг Сюй, профессор наноинженерии Калифорнийского университета в Сан-Диего, который возглавляет проект. В настоящее время эхокардиограммы - ультразвуковые исследования сердца - требуют высококвалифицированных специалистов и громоздких приборов.

"Эта технология позволяет любому человеку использовать ультразвуковую визуализацию на ходу", - сказал Сюй.

Благодаря специальным алгоритмам искусственного интеллекта, устройство способно измерять количество крови, перекачиваемой сердцем. Это важно, потому что сердце, перекачивающее недостаточно крови, является первопричиной большинства сердечно-сосудистых заболеваний. А проблемы с работой сердца часто проявляются только тогда, когда тело находится в движении.

Работа описана в выпуске журнала Nature от 25 января.

Кардиологическая визуализация является важным клиническим инструментом для оценки долгосрочного здоровья сердца, выявления проблем по мере их возникновения и ухода за тяжелобольными пациентами. Новый носимый неинвазивный кардиомонитор для людей позволяет в режиме реального времени получать автоматизированную информацию о трудноуловимой насосной активности сердца, даже когда человек занимается спортом.

Носимая система мониторинга сердца использует ультразвук для непрерывного получения изображений четырех камер сердца под разными углами и анализирует клинически значимую часть изображений в режиме реального времени с помощью специально разработанной технологии искусственного интеллекта. Проект основан на предыдущих достижениях команды в области носимых технологий визуализации глубоких тканей.

"Растущий риск сердечных заболеваний требует более продвинутых и всеохватывающих процедур мониторинга", - сказал Сюй. "Предоставляя пациентам и врачам более подробную информацию, непрерывный мониторинг изображений сердца в режиме реального времени способен кардинально оптимизировать и изменить парадигму диагностики сердечных заболеваний".

Для сравнения, существующие неинвазивные методы имеют ограниченные возможности выборки и предоставляют ограниченное количество данных. Носимая технология, разработанная командой Сюй, обеспечивает безопасную, неинвазивную и высококачественную кардиологическую визуализацию, в результате чего получаются изображения с высоким пространственным разрешением, временным разрешением и контрастностью. "Она также минимизирует дискомфорт пациента и преодолевает некоторые ограничения неинвазивных технологий, таких как КТ и ПЭТ, которые могут подвергать пациентов облучению", - говорит Хао Хуанг, аспирант группы Сюя в Калифорнийском университете в Сан-Диего.

Уникальный дизайн датчика делает его идеальным для тела в движении. "Устройство может быть закреплено на груди с минимальным ограничением движения испытуемого, обеспечивая непрерывную запись сердечной деятельности до, во время и после физической нагрузки", - говорит Сяосян Гао, постдокторский исследователь из группы Сю в Калифорнийском университете в Сан-Диего.
Важность визуализации сердца

Сердечные заболевания являются основной причиной смерти среди пожилых людей, а также становятся все более распространенными среди молодежи из-за факторов образа жизни. Признаки сердечных заболеваний скоротечны и непредсказуемы, поэтому их трудно обнаружить. Это повысило спрос на более современные, всеохватывающие, неинвазивные и экономически эффективные технологии мониторинга, такие как долгосрочная визуализация сердца, которой способствует данное носимое устройство.

Кардиологическая визуализация является одним из самых мощных инструментов для скрининга и диагностики сердечных проблем до того, как они станут проблемами. "Сердце подвергается самым разным патологиям", - говорит Хунцзе Ху, постдокторский исследователь в лаборатории Сю в Калифорнийском университете в Сан-Диего. "Кардиологическая визуализация позволяет выявить истинную картину. Будь то сильное, но нормальное сокращение камер сердца, приводящее к колебаниям объемов, или экстренная морфологическая проблема сердца, мониторинг изображений сердца в реальном времени расскажет всю картину в ярких деталях и визуальном эффекте".

Новая система собирает информацию через носимый пластырь, такой же мягкий, как человеческая кожа, разработанный для оптимального прилегания. Пластырь размером 1,9 см (Д) х 2,2 см (Ш) х 0,09 см (Т), примерно как почтовая марка. Он посылает и принимает ультразвуковые волны, которые используются для создания постоянного потока изображений структуры сердца в режиме реального времени. Этот ультразвуковой пластырь мягкий и растяжимый, он хорошо прилипает к коже человека даже во время физических нагрузок.

Система может исследовать левый желудочек сердца в отдельных двухплоскостных видах с помощью ультразвука, генерируя более полезные с клинической точки зрения изображения, чем те, которые были доступны ранее. В качестве практического примера команда продемонстрировала визуализацию сердца во время физических упражнений, что невозможно с помощью жесткого и громоздкого оборудования, используемого в клинических условиях.

Работа сердца характеризуется тремя факторами: ударным объемом (объем крови, который сердце выкачивает каждый удар), фракцией выброса (процент крови, выкачиваемой левым желудочком сердца каждый удар) и сердечным выбросом (объем крови, который сердце выкачивает каждую минуту).

Команда Сюй разработала алгоритм для облегчения непрерывной автоматической обработки с помощью ИИ.

"Модель глубокого обучения автоматически сегментирует форму левого желудочка из непрерывной записи изображения, извлекает его объем кадр за кадром и выдает формы волны для измерения ударного объема, сердечного выброса и фракции выброса", - говорит Мохан Ли, студент магистратуры в группе Сюй в Калифорнийском университете в Сан-Диего.

"В частности, компонент искусственного интеллекта включает в себя модель глубокого обучения для сегментации изображений, алгоритм расчета объема сердца и алгоритм интерполяции данных", - говорит Руйсян Ци, студент магистратуры в группе Сюя в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Мы используем эту модель машинного обучения для расчета объема сердца на основе формы и площади сегментации левого желудочка". Модель глубокого обучения "визуализация-сегментация" является первой, которая была задействована в носимых ультразвуковых устройствах. Она позволяет устройству предоставлять точные и непрерывные волновые формы ключевых сердечных показателей в различных физических состояниях, включая статическое и после физической нагрузки, что никогда не было достигнуто ранее".

Таким образом, эта технология может генерировать кривые этих трех индексов непрерывно и неинвазивно, поскольку компонент искусственного интеллекта обрабатывает непрерывный поток изображений для генерации чисел и кривых.

Для создания платформы команда столкнулась с некоторыми техническими проблемами, которые потребовали тщательного принятия решений. Для производства самого носимого устройства исследователи использовали пьезоэлектрический композит 1-3, соединенный с Ag-эпоксидной основой, в качестве материала для преобразователей в ультразвуковом имиджере, что позволило снизить риск и повысить эффективность по сравнению с предыдущими методами. При выборе конфигурации передачи массива датчиков они добились превосходных результатов благодаря широколучевой составной передаче. Они также выбрали одну из девяти популярных моделей для сегментации изображений на основе машинного обучения, остановившись на FCN-32, которая обеспечила максимально возможную точность.

В текущей итерации пластырь подключается через кабели к компьютеру, который может автоматически загружать данные, пока пластырь не снят. Команда разработала беспроводную схему для пластыря, о которой будет рассказано в предстоящей публикации.
Следующие шаги

Сюй планирует коммерциализировать эту технологию через Softsonics, компанию, созданную на базе Калифорнийского университета в Сан-Диего, соучредителем которой он является вместе с инженером Шу Сяном. Он также призывает других членов научного сообщества последовать его примеру и работать над теми областями этого исследования, которые требуют дальнейшего изучения.

Для дальнейшего развития полученных результатов Сюй рекомендует четыре ближайших шага:

    В-режимная визуализация, позволяющая расширить возможности диагностики с участием различных органов.
    Разработка мягкого устройства формирования изображений, которое позволяет исследователям изготавливать большие датчики, охватывающие несколько позиций одновременно
    Миниатюризация внутренней системы, которая питает мягкий формирователь изображений
    Работа над созданием общей модели машинного обучения, подходящей для большего числа испытуемых.