吞咽障碍评估数据收集

最新推荐文章于 2025-10-18 10:43:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-18 10:43:06 发布 · 872 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#传感器

本文介绍了基于喉部可穿戴设备的移动吞咽监测系统，通过PPG、加速度和角速度数据进行吞咽识别和功能评估。同时，探讨了屈曲传感器在监测喉运动和同步应用，以及PVDF膜在MMG定量评价吞咽活动中的作用。研究还展示了PVDF膜同时测量吞咽声音和肌肉活动的能力，为吞咽困难的评估和治疗提供了新的方法。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

吞咽障碍评估数据收集

一、基于喉部可穿戴设备的移动吞咽监测系统

该系统通过佩戴在喉部的柔性可穿戴设备，采集光电容积脉搏波（Photoplethysmogram，PPG）、加速度和角速度数据。对于PPG信号，本研究首次利用其吞咽时的特性进行吞咽相关研究。使用惯性传感器则能够记录喉部软骨在吞咽时的运动。随后,数据通过蓝牙传输至手机端，并实时显示到安卓应用程序上，方便进行观察和存储。
本研究基于喉部可穿戴设备，对吞咽识别算法和吞咽功能评估算法进行了研究。吞咽识别旨在判断是不是在吞咽，算法的核心是计算少量特征，使用基于加速度和PPG的支持向量机分类器训练，再利用逻辑回归融合结果。随后，吞咽识别算法的模型和参数被用于吞咽功能评估算法的数据分割阶段。吞咽功能评估算法旨在判断一次吞咽是正常吞咽还是异常吞咽,其核心是计算较多的特征，再使用基于F值的特征选择方法选出最佳特征，最后使用支持向量机给出判别结果。

该文献源于浙江大学硕士学位论文 详情链接

二、屈曲传感器在喉运动监测中的有效性验证及其在吞咽中与舌压传感器的同步应用

吞咽是指食物进入口腔，经由咽部、食管，最终到达胃部的全过程;它可以分为口腔期、咽期和食管期。课题组早期已成功研发出舌压传感器，并通过测量多个舌-硬腭接触位点产生舌压有效地判断了吞咽口腔期的舌体运动。本实验拟在前期工作的基础上

最低0.47元/天 解锁文章
IOT hzj
关注
读论文，第十天：Emerging Wearable Interfaces and Algorithms for Hand Gesture Recognition: A Survey
weixin_44907625的博客
06-28 1772
传感器综述
可吞咽医疗设备材料与结构进展
a2b3c4d5e的博客
10-26 786
本文综述了可吞咽机电医疗设备在材料与结构方面的最新进展，涵盖生物相容性封装材料、柔性电子、可生物降解聚合物、刺激响应材料及新型电源技术。重点探讨了材料创新如何提升设备安全性、功能性和临床转化潜力，推动肠道健康监测、药物递送和疾病诊断等应用发展。
2021-04-06
weixin_53044502的博客
04-06 1504
基于耳部PPG传感器的吞咽信号识别 1.PPG信号与吞咽 PPＧ信号全称是光电容积脉搏波信号,它表征的是所测组织部位内部血管中血液容积的变化量，可利用光电技术来采集。 在吞咽时，由于喉部软骨的运动，影响了PPＧ测量的光路，即喉部PPG会有较大的扰动，从而引入“噪声”。另外，希腊学者曾利用耳部PPG噪声进行 咀嚼识别。尽管咀嚼时耳部并没有运动，但他们发现咀嚼时PPG波形发生了 变化。他们认为这种“噪声”产生的原因是咀嚼时肌肉的活动影响了周围血管的血流，其中就包括耳部血管。 因此，由于吞咽时颈部肌肉的参与，也会
声音识别入门经典模型实践-基于大数据训练CNN14网络实现食物咀嚼声音识别
m0_63642362的博客
12-29 5221
声音识别入门经典模型实践-基于大数据训练CNN14网络实现食物咀嚼声音识别
肌电信号处理程序及原始数据集
gitblog_06741的博客
04-14 419
肌电信号处理程序及原始数据集 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 简介 此仓库包含了一个用Matlab 2014a编写的肌电信号处理程序，以及相关的原始数据文件。程序能够对肌电信号进行有效处理，其中包括了低通滤波器、中值频率、平均功率频率和频谱图等功能的实现。 程序特点 低通滤波器：用于滤除肌电信号中的高频噪声。 中值频率：计算肌电信号的中值频率。 平均功率频率：分...
【无标题】引导式放松训练配合时效性激励干预在食管癌术后吞咽功能障碍患者护理中的应用
2501_90594926的博客
02-11 450
重庆市沙坪坝区科卫联合医学科研项目（引导式放松训练配合时效性激励干预在食管癌术后吞咽功能障碍患者护理中的应用）建设方案 一、研究背景及立项依据研究意义、国内外研究现状及发展动态分析，需结合科学研究发展趋势来论述科学意义。（附主要参考文献目录） 1.项目研究背景和意义食管癌是一种常见的上消化道恶性肿瘤，主要起源于食管鳞状上皮和柱状上皮，目前被列为全球第八大癌症，每年新发食管癌病例180万例，因食管癌死亡约46万。目前食管癌确切病因尚不清楚，发病年龄多在40岁以上，男多于女。食管癌的典型症状为进行性吞咽困难，主
研讨会促进吞咽困难筛查知识迁移
rice5的博客
10-16 337
本研究探讨了养老院医疗专业人员参加以实践为导向的研讨会对吞咽困难筛查工具MEOF-II知识迁移的影响。58名参与者在研讨会前后填写问卷，结果显示其对自身角色的认知及使用MEOF-II的能力显著提升。九个月后，80%居民完成筛查，表明系统性培训与随访可有效推动新技能在临床中的应用。
巴西儿童口面功能障碍筛查
y2z3a4b5c的博客
10-18 538
本研究使用北欧口面测试筛查法（NOT-S）评估巴西南部531名8–10岁儿童的口面功能障碍（OFD）特征。结果显示，87.6%的儿童至少在一个功能领域受影响，最常见为咀嚼吞咽、习惯和呼吸问题。社会经济和临床因素如家庭收入、牙科服务获取困难、睡眠磨牙和开合与OFD显著相关。
吞咽障碍与农业用水管理的技术进展
### 吞咽障碍与农业用水管理的技术进展 #### 吞咽障碍相关的表面肌电图设备研究 吞咽障碍是一种常见且可能带来严重后果的健康问题，其中口咽吞咽困难最为普遍。吞咽障碍可能导致气道内容物进入呼吸道，引发诸如吸入...
失音患者吞咽功能的计算机辅助诊断.pptx
06-03
- **声带肿瘤**：良性或恶性肿瘤可能导致吞咽障碍。 - **声带外伤**：如手术后遗症等。 ### 二、计算机辅助诊断系统的原理 #### 1. 临床特征提取 - **建立电子病历**：通过收集患者的病史资料、体格检查信息等，...
19、常见精神疾病与神经发育障碍的诊断及治疗
alice7model的博客
10-04 39
本文综述了阅读障碍、注意缺陷多动障碍（ADHD）和帕金森病三种常见精神疾病与神经发育障碍的诊断与治疗方法。文章详细介绍了每种疾病的症状、病因、诊断手段及治疗策略，并探讨了脑电图（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）等大脑成像技术与机器学习算法在疾病识别中的应用进展。通过对比分析，突出了三者在人群特征、临床表现和诊疗技术上的异同。同时，展望了人工智能、多模态数据融合和可穿戴设备等数字技术在未来精准医疗中的潜力，强调了个性化治疗和远程监测的发展方向。最后为患者和家属提供了积极应对疾病的实用建议，旨在提升公众认知
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
12-04
（48页PPT）某省市规划蓝图解决方案.pptx
模型的AI训练主要有哪些研究内容，作为项目开发者的角度，主要需要进行哪些设计，目标是需要从3000例吞咽障碍患者的脑肌电数据中进行训练 ，内容只要文字，不要图和表格，字数稍多一些
08-01
<think>嗯，用户的问题聚焦在AI模型训练的核心研究内容和针对大规模吞咽障碍患者脑肌电数据的方案设计上。从对话历史看，用户应该是医疗AI领域的开发者或研究人员，需要既了解理论框架又关注工程实现。ta特别强调“项目开发者角度”，说明需要可落地的技术方案而非纯理论。 用户提到的3000例数据规模很有意思——这已经达到中等规模临床研究的数据量级，但处理脑肌电这种高维时序信号仍存在挑战。引用[1]提到的“神经信号时空特征偏离常规统计分布”正是关键痛点，这提示方案必须包含个性化适配模块。另外，引用[2][4]讨论的鹈鹕算法优化VMD对信号预处理很有参考价值。 关于AI模型训练的研究内容，需要从数据、模型、优化三个维度展开： 数据层面要突出脑肌电的特性——多通道（可能64-256导联）、毫秒级时间分辨率、易受运动伪影干扰。预处理流程必须包含引用[2]提到的鲁棒分解技术，比如POA-VMD这种自适应降噪方法。考虑到3000例数据，还得设计分布式特征提取管道。 模型架构选择上，基于引用[1]的“个体差异暗礁”隐喻，单模型肯定不够。需要分层设计：底层用CNN-LSTM混合网络提取时空特征，上层接图神经网络建模脑区协作，最后用多任务学习同时预测吞咽功能评分和障碍类型。个性化微调可借鉴迁移学习的特征解耦技术。 工程实现难点在于计算资源分配。3000例脑肌电按每例30分钟128导联采样，原始数据约1.5PB（假设2kHz采样率）。需要设计三级存储：热数据用GPU内存实时处理时序特征，温数据放SSD存储频谱特征，冷数据存HDFS归档原始信号。训练策略上采用联邦学习可能比集中式更高效，能避免数据迁移开销。 最后必须考虑临床部署场景。引用[3]列出的“优化控制”“优化调度”等方向提醒我们，模型要适配医院边缘计算设备。可以考虑知识蒸馏，把3000例训练的大模型压缩成轻量级推理引擎，这样在ICU床旁设备也能实时运行。</think>以下是针对AI模型训练研究内容及吞咽障碍脑肌电模型方案设计的专业解析： --- ### **一、AI模型训练的核心研究内容** 1. **数据工程** - **数据清洗与标注**：处理噪声/伪影（如运动干扰、设备漂移），医学专家标注吞咽事件阶段（口腔期/咽期/食管期）[^1] - **特征工程**：提取时频域特征（如Hjorth参数、小波能量）、空域特征（脑电-肌电相干性） - **数据增强**：生成对抗网络（GAN）合成少数类样本，解决吞咽障碍亚型数据不平衡问题 2. **模型架构创新** - **多模态融合网络**：CNN处理脑电空间模式 + LSTM捕获肌电时序动态 + 图神经网络建模脑区连接[^1] - **个性化适配**：基于迁移学习的域自适应（Domain Adaptation），将通用模型适配个体神经响应特性[^1] - **可解释性设计**：注意力机制可视化关键脑区（如岛叶、运动皮层）与肌肉群（颏舌肌/环咽肌）的激活模式 3. **训练优化技术** - **损失函数设计**：加权交叉熵解决类别不平衡，对比学习增强类间区分度 - **正则化策略**：时空Dropout抑制过拟合，对抗训练提升鲁棒性 - **分布式训练**：数据并行处理3000例大规模数据，混合精度加速计算 4. **评估与部署** - **临床指标对齐**：模型输出映射至渗透-误吸量表（PAS评分）和功能性经口摄食量表（FOIS） - **边缘计算优化**：模型蒸馏技术压缩参数量，适配床旁设备实时推理 --- ### **二、3000例脑肌电模型训练方案设计（开发者视角）** #### **阶段1：数据治理管道设计** ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B[信号预处理] B --> C[特征提取] C --> D[数据标注] D --> E[数据仓库] ``` - **预处理**： - 采用鹈鹕算法优化变分模态分解（POA-VMD）[^2]，自适应降噪并分离γ/β频段神经振荡 - 运动伪影消除：多通道联合盲源分离（JADE-ICA） - **特征库构建**： - 脑电：功率谱密度(PSD)、相位幅值耦合(PAC) - 肌电：均方根(RMS)、过零率(ZCR) - 跨模态：脑肌相干性(BMC) #### **阶段2：分层训练框架** ```python # 伪代码示例：多阶段训练流程 def train_hierarchical_model(): # 阶段1：通用特征学习 base_model = train_autoencoder(unlabeled_data) # 自监督预训练 # 阶段2：多任务微调 model = MultiTaskModel( tasks=['swallow_phase', 'dysphagia_level'], shared_encoder=base_model.encoder ) model.fine_tune(labeled_data, lr=1e-4) # 阶段3：个性化校准 for patient in patients: adapt_model(model, patient_data, meta_learning=True) # 元学习快速适配 ``` #### **阶段3：关键技术实现** 1. **个体差异处理** - 构建患者特征画像：包含病程、损伤部位、神经信号统计特性[^1] - 开发**神经信号罗盘**模块：动态调整解码算法参数（如滤波带宽、特征权重） 2. **噪声鲁棒性增强** - 引入多传感器融合：电极温度/血氧数据辅助判别信号可靠性[^1] - 对抗样本训练：添加生理合理噪声（如肌电串扰、50Hz工频干扰） 3. **计算效率优化** - 特征蒸馏：教师模型（ResNet-152）→ 学生模型（MobileNetV3） - 硬件协同：TensorRT引擎优化GPU推理延迟 --- ### **三、潜在挑战与解决方案** | 挑战 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------------| | 数据异构性 | 联邦学习框架 + 特征标准化层 | | 标注成本高 | 半监督学习（FixMatch算法） | | 模型泛化不足 | 因果推断模块 + 多中心交叉验证 | | 实时性要求 | 时序特征压缩（TCN替代LSTM） | --- ### **四、验证与部署** - **临床验证设计**： - 留出200例前瞻性数据做盲测 - 计算吞咽事件检测F1-score & 误吸预测AUC-ROC - **嵌入式部署**： - 开发SDK对接脑机接口设备（如NeuroPace） - 设计医生交互界面：可视化风险热力图+吞咽功能衰退预警 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值