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经美国食品药品监督管理局(FDA)批准后,第一批可穿戴式数字健康监测仪目前刚刚上市,并集成在诸如智能手表之类的消费产品中。医学传感器技术的不断快速发展,使得小巧、经济且精度越来越高的生理传感器被应用在现有的可穿戴设备中。
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2个回答
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前沿的机器学习和人工智能算法正是这种转变的驱动力之一,它们能够从海量数据中提取和解读有价值的信息。这些数据往往包含噪声和不太完美的信号(比如智能手表上的心电图数据),并被各种伪信号所破坏,传统算法常常是基于规则和确切性的,因此难以妥善处理这类数据。
直到最近,解开这些传感器发出的生理信号中的秘密,并做出足够准确的决策,从而被申报监管机构接受仍然非常困难,有时甚至是不可能的。而机器学习和人工智能算法的进步,正使得工程师和科学家能够克服许多这样的挑战。 通过这篇文章,让我们一同来仔细看看生理信号处理算法的总体架构,理解背后的运算过程,并将其转化为经过数十年研究建立起来的现实中的工程技术。 ◆ ◆ ◆ ◆ 机器学习算法的开发主要包括两个步骤(图 1)。 第一步是特征工程,从相应的数据集中提取特定数值/数学特征。 第二步,将提取的特征输入一个广为人知的统计分类或回归算法,如支持向量机或适当设定后的传统神经网络(训练好的模型可用于对新的数据集进行预测)。利用一个合理标记过的数据集对该模型进行迭代训练,在达到令人满意的准确度后,就可以在生产环境中作为预测引擎在新数据集上使用。 图 1. 典型的机器学习工作流程包括训练和测试阶段。 那么,对于心电信号的分类问题,这个工作流程是如何实现的呢? 在本案例中,我们采用了 2017 年的 PhysioNet Challenge dataset,其中使用了真实的单导联心电图数据。目标是将病人的心电信号分为四类:正常、房颤、其他心律和杂音过多。 在 MATLAB 中处理这个问题的整个流程和各个步骤如图 2 所示。 图 2. MATLAB用于开发心电信号分类的机器学习算法的工作流程。 |
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