筋肉モニタリングのためのウェアラブル超音波技術が、ヘルスケアとヒューマン・マシン・インターフェースの新たな可能性を開く(Wearable Ultrasound Tech for Muscle Monitoring Opens New Possibilities in Healthcare and Human-machine Interfaces)

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2024-10-31 カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)

カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者は、長期的な筋肉活動の監視が可能なウェアラブル超音波デバイスを開発しました。このデバイスは皮膚に貼り付け、無線でデータを送信することで、非侵襲的に筋肉の動きを高精度で追跡します。呼吸や手のジェスチャーの検出に優れ、健康管理やロボット操作、ゲームなどでの応用が期待されています。従来の筋電図(EMG)に比べ、より詳細なデータを提供し、持続的な健康管理ツールとして活用が見込まれています。

<関連情報>

単一トランスデューサをベースとしたウェアラブル超音波検査システム A wearable echomyography system based on a single transducer

Xiaoxiang Gao,Xiangjun Chen,Muyang Lin,Wentong Yue,Hongjie Hu,Siyu Qin,Fangao Zhang,Zhiyuan Lou,Lu Yin,Hao Huang,Sai Zhou,Yizhou Bian,Xinyi Yang,Yangzhi Zhu,Jing Mu,Xinyu Wang,Geonho Park,Chengchangfeng Lu,Ruotao Wang,Ray S. Wu,Joseph Wang,Jinghong Li & Sheng Xu
Nature Electronics  Published:31 October 2024
DOI:https://doi.org/10.1038/s41928-024-01271-4

筋肉モニタリングのためのウェアラブル超音波技術が、ヘルスケアとヒューマン・マシン・インターフェースの新たな可能性を開く(Wearable Ultrasound Tech for Muscle Monitoring Opens New Possibilities in Healthcare and Human-machine Interfaces)

Abstract

Wearable electromyography devices can detect muscular activity for health monitoring and body motion tracking, but this approach is limited by weak and stochastic signals with a low spatial resolution. Alternatively, echomyography can detect muscle movement using ultrasound waves, but typically relies on complex transducer arrays, which are bulky, have high power consumption and can limit user mobility. Here we report a fully integrated wearable echomyography system that consists of a customized single transducer, a wireless circuit for data processing and an on-board battery for power. The system can be attached to the skin and provides accurate long-term wireless monitoring of muscles. To illustrate its capabilities, we use this system to detect the activity of the diaphragm, which allows the recognition of different breathing modes. We also develop a deep learning algorithm to correlate the single-transducer radio-frequency data from forearm muscles with hand gestures to accurately and continuously track 13 hand joints with a mean error of only 7.9°.

医療・健康
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