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使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
使用GEOS-CHEM 14.1.1和eCHAM6.3-HAM2.3建模宇宙放射性核素的大气传输：对太阳能和地磁reco
在天然档案中应用10的先决条件进行太阳能和地磁重建，就是要知道如何将10归因于沉积反映大气生产的变化。但是，这种关系仍在争论中。为了解决这个问题，我们使用了两种最新的全球模型Geos-Chem和eCham6.3-Ham2.3与最新的铍生产模型。在太阳调制过程中，这两个模型都表明10个沉积与全球产量变化成正比，纬度沉积偏见（<5％）。然而，与全球生产变化相比，在地磁调制过程中，热带和极地区域的10个沉积变化在热带地区和极地区域的衰减量增长了约15％，在亚热带和极地区域的变化增加了20％-35％。这种变化在半球上也是不对称的，归因于半球之间的不对称产生。对于公元774/5的极端太阳能质子事件，极性区域的沉积增加比热带地区高15％。本研究强调了从不同位置或独立地磁场记录进行比较时，大气混合的重要性。
具有光摄影技术和人工智能算法的医疗智能带的性能检测房颤
房颤（AF）是最常见的持续性心律失常，也是西方国家最重要的公共卫生问题和健康支出的原因之一（1）。AF患者的中风风险高5倍，死亡风险高2倍，而AF也会对生活质量产生负面影响（1,2）。早期检测对于最大程度地减少并发症至关重要。心电图（ECG）被认为是心律不齐检测的黄金标准，但其应用仅限于临床环境，使同时记录症状发作，具有挑战性（3）。此外，AF通常是无症状的，并且可能仍未发现，直到并发症（例如血栓栓塞事件）发生为止（4）。使用可穿戴设备通过传感器记录重要参数，可以通过提供有关患者在家的心血管状态的数据来实现移动诊断（5-8）。这些解决方案可以进行有效且易于筛查，并通过早期发现异常和适当的治疗干预来减少心血管疾病的并发症（7）。光绘画学的进步（PPG）
利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
机器学习技术适用于基于光摄像学信号
摘要 - 芳香剂股骨脉冲波速度（CF-PWV）是对动脉刚度的金标准测量，该测量已被认为是有效的心血管疾病（CVD）风险生物标志物。尽管可靠且准确，但是测量CF-PWV的参考方法是耗时的，需要合格的从业者的干预。Photoplethysmography（PPG）是一种非侵入性成本效益的技术，其中包含有关心血管系统的各种信息。本文旨在通过PPG脉冲波分析来探索估计CF-PWV的潜力，以进行大规模的CVD风险筛查。我们的工作包括涉及两个机器学习模型和各种传感器位置的比较分析。基于从silico ppg信号中提取的基准点及其衍生物作为XGBoost和支持向量回归（SVR）模型的输入的一组功能。这些模型在模拟传感器位置上进行了训练，在不同的噪声水平上进行了评估，与以前的研究相比，具有可比性或优越的性能。该提出的方法可在低功率嵌入式处理器上部署。浅表颞动脉位置的信号表现出最佳性能，其R²为1.00，根平方误差（RMSE）为0.13。PPG信号与所提出的方法相结合，尤其是在使用表面颞动脉信号时，尤其是在使用表面上的PWV估计的潜力。我们的结果为所述方法的未来体内验证铺平了道路。索引术语 - 绘画学，机器学习，脉冲年龄，脉冲波速度
可穿戴光电容积描记法传感器先进材料的制备、特性及应用的系统综述
可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价 Mathew, J., Zheng, D., Xu, J. 和 Liu, H. 已发布 PDF 并存放在考文垂大学的资料库中 原始引用：Mathew, J, Zheng, D, Xu, J 和 Liu, H 2024, 《可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价》，先进电子材料，卷（印刷中），2300765，页（印刷中）。 https://dx.doi.org/10.1002/aelm.202300765 DOI 10.1002/aelm.202300765 ISSN 2199-160X ESSN 2199-160X 出版商：Wiley 这是一篇根据知识共享署名许可条款的开放获取文章，允许在任何媒体中使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
使用机器学习和可穿戴光摄影症的血糖评估和监测评估血糖水平的升高
背景：糖尿病是最具挑战性，增长最快的全球公共卫生问题。大约10.5％的全球成年人口受糖尿病的影响，其中几乎一半未被诊断。日益增长的高风险人口加剧了医疗资源的短缺，估计全球成年人的10.6％和6.2％的葡萄糖耐受性和禁食性血症分别受损。所有当前的糖尿病筛查方法都是侵入性和机会主义的，必须在医院或实验室中由训练有素的专业人员进行。处于危险的参与者可能一直未被发现，并且错过了早期干预的宝贵时间窗口，以防止或延迟糖尿病的发作及其并发症。目标：我们旨在开发一种人工智能解决方案，以识别非侵入性的血糖水平（≥7.8mmol/L），并根据重复测量评估糖尿病风险。方法：这项研究是在新加坡的KK妇女和儿童医院进行的，并招募了500名参与者（平均年龄38.73，SD 10。61年；平均BMI 24.4，SD 5.1 kg/m 2）。使用常规的葡萄糖仪（Accu-Chek Performa）和腕上磨损的可穿戴术，在消耗75克含糖饮料之前和之后测量了大多数参与者的血糖水平。从根管仪中获得的结果用作地面真相测量。我们在光绘画（PPG）传感器数据上进行了广泛的功能工程，并确定了对葡萄糖变化敏感的特征。使用可解释的人工智能方法进一步分析了这些选定的特征，以了解它们对我们的预测的贡献。
增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。
有氧运动的多波长SPAD SPAD光绘画学...
通过便携式仪器持续监测心血管疾病的早期诊断对心脏呼吸信号的持续监测，人们对光杀解物学（PPG）的兴趣越来越越来越大。In this context, it is conceivable that PPG sensors working at different wavelengths simultaneously can optimize the identi fi cation of apneas and the quanti fi cation of the associated heart-rate changes or other parameters that depend on the PPG shape (e.g., systematic vascular resistance and pressure), when evaluating the severity of breathing disorders during sleep and in general for health monitoring.因此，这项工作的目的是提出一种新型的脉搏血氧仪，该脉冲血氧仪在传输模式下提供了与三个光波长（绿色，红色和红外线）相关的同步数据记录，以优化心率测量以及对氧饱和度的可靠且连续评估。传输模式在运动伪影中被认为比反射模式更健壮，但是由于该波长在该波长处的身体组织吸光度很高，因此电流脉搏血氧仪无法在传输模式下采用绿光。出于这个原因，我们的设备基于单光雪崩二极管（SPAD），其死亡时间很短（少于1 ns），同时具有单个光子灵敏度和高计率，允许在同一站点和传输模式下获取所有利率的所有利率。先前的研究表明，SPAD摄像机可用于通过远程PPG测量心率，但是到目前为止，从未解决过基于接触SPAD的PPG传感器通过接触SPAD的PPG传感器进行的氧饱和度和心率测量。对六名健康志愿者进行初步验证的结果反映了预期的生理现象，从而在小于70 ms的间隔间隔估计中提供了RMS误差（带有绿光），氧气饱和度的最大误差小于1％的氧气饱和度小于1％。我们的原型展示了基于SPAD的设备的可靠性，用于连续长期监测心脏响应变量，以替代光电二极管的替代方案，尤其是在需要最小的面积和光学功率时。
非侵入性光学多模式照相学...
摘要：（1）背景：创伤性脑损伤（TBI）导致死亡和终生残疾率。评估TBI的两个主要生物标志物是颅内压（ICP）和脑氧合。使用独立技术对两者进行评估，其中只能利用侵入性技术评估ICP。这项研究的动机是开发用于ICP和脑氧合的非侵入性光学多模式监测技术，这将使TBI患者有效管理。（2）方法：设计和制造了多波长的光学传感器，以根据从脑反向散射光中检测到的脉动和非型信号来评估这两个参数。该探针由四个LED和三个光探测器组成，它们测量了来自脑组织的光摄影学（PPG）和近红外光谱（NIRS）信号。（3）结果：旨在详细描述了旨在获取这些光学信号的仪器系统以及对传感器和仪器的严格技术评估。基准测试证明了电子电路的正确性能，而信号质量评估显示了所有波长的良好指标，远端光电探测器的信号是最高质量的。该系统在规范中表现良好，并从头部幻影记录了良好的脉动，并根据预期提供了非脉动信号。（4）结论：这种发展为有效评估TBI患者的多模式非侵入性工具铺平了道路。