新成像技术利用雷达和人工智能穿透绷带监测伤口

New imaging tech uses radar, AI to see through bandages, monitor wounds

布法罗大学的研究人员开发了一种新的医疗成像技术，该技术使用雷达和人工智能透过绷带监测伤口和其他皮肤状况。

这项系统有望减少打开和关闭敷料的耗时过程，并降低因暴露伤口而引起的二次感染风险。描述这项工作的研究已被《IEEE物联网期刊》接受发表，并可在该期刊网站上以预印本形式获取。

“伤口监测对医院和其他医疗机构来说是一个负担，”该研究的通讯作者、计算机科学与工程教授许文耀说。“我们的系统有很大的潜力来减少二次感染，降低治疗这些感染的成本，并节省护士和其他医护人员的时间，使他们能够专注于其他职责。”

许文耀及其同事将这一系统命名为mmSkin，这是基于其使用的毫米波（也称为极高频或EHF）无线电波。EHF波被用于雷达枪、机场安全扫描仪以及最近的5G手机网络。

mmSkin通过使用EHF波测量伤口的水分含量来工作，这是整体伤口健康的关键指标。EHF波非常适合这项工作，因为它们在高分辨率成像和穿透纱布的能力之间取得了平衡。

然而，为了使系统正常工作，研究人员需要解决两个挑战。一是过滤掉周围环境（如墙壁和其他仪器）的干扰，这些干扰可能会扭曲无线电波信号，从而导致图像失真。另一个是将复杂的技术数据转化为医护人员可理解的图像。

为了解决第一个问题，研究人员创建了一个复杂的算法，该算法只关注来自伤口区域的信号。对于后者，他们开发并训练了一个人工智能模型，该模型可以解释EHF信号并将其转换为准确的伤口水分数据。

在初步测试中，研究人员构建了一个mmSkin原型，并创建了60个不同形状、大小和湿度水平的“伤口幻影”。（这些幻影由琼脂粉和水制成，这是一种常用的方法来模拟人体组织。）该系统在检测水分水平方面的准确率为99.45%，并且能够穿透两层纱布——这在伤口护理中是一种常见的厚度。

随后，研究团队在人类皮肤上进行了测试，使用超声凝胶制造假伤口。再次发现，该系统在覆盖一层到两层纱布的模拟伤口上的准确率约为95.5%。

许文耀表示，令人印象深刻的是，该系统在不同的肤色、年龄和性别方面表现良好，这表明其对各种患者具有可靠性。

研究人员正在与布法罗大学的技术转移办公室合作，该办公室最近已提交了关于该技术的专利合作条约（PCT）专利申请。研究人员计划进一步改进该系统，目标是将伤口扫描时间从一分钟以上缩短至10秒以内，并使图像更清晰。他们还计划在真实且复杂的伤口上测试mmSkin。

“我们相信mmSkin是一种可靠且非侵入性的方法，可以在不移除敷料的情况下安全地评估伤口，”许文耀说。

该研究的共同作者包括许文耀实验室的博士生张晓宇和鲍伟；生物医学工程教授夏军；夏实验室的博士生程延达和黄楚琴；以及哈佛大学的博士后研究员张惠娟。其他共同作者还包括科罗拉多大学丹佛分校的李正雄、北卡罗来纳州立大学的徐晨汉和位于纽约托纳万达的林德公司的詹叶。

“我们的系统有很大的潜力来减少二次感染，降低治疗这些感染的成本，并节省护士和其他医护人员的时间，使他们能够专注于其他职责。”

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