心臟病是老年人死亡的主要原因，并且由于生活方式因素，在年輕人中也變得越來越普遍。心臟病的征兆是短暫且不可預測的，因此很難發現。這增加了對更先進、包容性、非侵入性和具有成本效益的監測技術的需求。 心臟成像是心臟出現問題之前進行篩查和診斷的最強大工具之一。

心臟會經歷各種不同的病理，心臟成像將揭示背后的事實真相。無論是心腔強烈但正常的收縮導致容積波動，還是緊急出現心臟形態問題，心臟的實時影像監測都將事情的全貌、細節和視覺效果說得淋漓盡致。

總之，心臟成像是評估長期心臟健康、檢測出現的問題和護理危重病人的重要臨床工具。

然而，傳統的非侵入式心臟成像方法設備體積大，不能完成長時間的連續測量任務，且心臟的成像往往需要專業的醫生給出診斷結果，不能滿足長時間的心臟監測需求。同時，現有的可穿戴心臟監測設備功能簡單，多靠捕捉皮膚上的信號得出監測結果，無法深入到心臟本身。

可穿戴心臟超聲貼片設備，可以評估人類心臟的結構和功能。這種便攜式設備的大小與郵票差不多，最多可以佩戴 24 小時，即使在劇烈運動時也能正常工作。研究人員們在器件設計和材料制造方面引入創新，改善器件與人體皮膚之間的機械耦合，允許在運動過程中從不同角度檢查左心室。同時開發了一種深度學習模型，可自動從連續圖像記錄中提取左心室容積，進而計算關鍵心臟性能指標的波形，如每搏輸出量，心輸出量和射血分數。

得益于定制的 AI 算法，該設備能夠測量心臟泵出的血液量。這很重要，因為心臟泵血不足是大多數心血管疾病的根源。心臟功能問題通常只有在身體運動時才會出現。

超聲貼長啥樣？

該器件具有壓電換能器陣列，液體金屬復合電極和三嵌段共聚物封裝。裝置以苯乙烯-乙烯丁烯-苯乙烯（SEBS）為基礎。

研究人員制作了基于共晶鎵-銦液態金屬和SEBS復合材料的高密度多層可拉伸電極。該復合材料具有高導電性，由復合材料制成的電磁屏蔽可以減輕環境電磁波的干擾，從而降低超聲射頻信號中的噪聲并提高圖像質量。

圖1：該設備的器件爆炸圖及貼附位置

該裝置具有優異的機電性能，這取決于其高機電耦合系數，低介電損耗，寬帶寬和可忽略的串擾。整個裝置的楊氏模量低至921 kPa，與人體皮膚模量相當。該裝置具有高達約110%的高拉伸性并且可以承受各種變形。

圖2：可承受各種變形

它怎么工作？

超聲的發射波束形成策略對圖像質量至關重要。作者比較了平面波，單焦點和寬光束復合三種不同的發射波束方法。

在這三種方法中，寬波束復合實現了具有一系列傳輸角度的發散聲波，并且每個傳輸的生成圖像被相干組合以創建復合圖像，其具有最佳質量并具有擴展的超聲窗口。

同時研究人員還使用了接收波束形成進一步提高圖像質量的方法。寬光束復合實現了合成聚焦效果，在整個聲波區域具有高聲強度，從而獲得了最佳的信噪比和空間分辨率。

圖3：不同發射波光束在同一深度下形成的圖像（從左到右為平面波，單焦點，寬光束復合）

心臟的性能由三個因素表征：每搏輸出量（心臟每次搏動泵出的血液量）、射血分數（每次搏動從心臟左心室泵出的血液百分比）和心輸出量（心臟每分鐘泵出的血量）。

研究人員開發了一種算法來促進連續的、AI 輔助的自動處理。應用深度神經網絡從連續的圖像流中提取關鍵信息。

深度學習模型自動從連續圖像記錄中分割出左心室的形狀，逐幀提取其體積并產生波形來測量每搏輸出量、心輸出量和射血分數。

具體來說，AI 組件涉及圖像分割的深度學習模型、心臟體積計算算法和數據插補算法，使用這種機器學習模型根據左心室分割的形狀和面積來計算心臟體積。

成像分割深度學習模型使設備能夠在不同身體狀態下提供準確和連續的關鍵心臟指標波形，包括靜態和運動后，這是以前從未實現過的。

因此，隨著AI組件處理連續的圖像流以生成數字和曲線，該技術可以連續且無創地生成這三個指標的曲線。

圖4：通過深度學習進行自動圖像處理的工作流程圖

運動期間的心臟成像

使用傳統的繁瑣設備無法做到在運動過程中對心臟實時監測，本文中的可穿戴式超聲波貼片非常適合克服這一挑戰。

該裝置可以連接到胸部，對受試者運動限制較小，從而提供心臟活動的的連續記錄。研究人員對比了受試者在休息，鍛煉，恢復三個階段的超聲信號表現。

圖5：三種狀態下的受試者及對應的超聲信號表現

展望

這項技術的意義遠遠超出了對心臟的成像范圍，因為它可以推廣到對其他深部組織進行成像，例如下腔靜脈，腹主動脈，脊柱和肝臟。也許在未來，一個郵票大小的貼片會成為我們每個人生活中必備的家庭醫生。

審核編輯：劉清