生物信號是由心臟、肌肉和大腦等生物體的生理活動產生的電信號。生物信號可以提供關于受試者健康狀況、情緒和認知功能的有價值信息。然而，由于生物信號的復雜性、可變性和噪聲，因此測量和分析生物信號具有挑戰性。

據麥姆斯咨詢報道，近日，韓國首爾國立大學（Seoul National University）的研究人員探討了由機器學習（ML）驅動的可穿戴生物信號傳感器的變革性進展，重點關注了四種值得注意的生物信號：心電圖（ECG）、肌電圖（EMG）、腦電圖（EEG）和光電容積描記圖（PPG）。機器學習與這些生物信號的整合，在各種醫療監測和人機界面應用中取得了顯著突破。這些由機器學習驅動的集成傳感技術為醫療監測和人機交互開辟了新的途徑，塑造了醫療保健的未來。相關研究成果以“Recent Developments and Future Directions of Wearable Skin Biosignal Sensors”為題發表在Advanced Sensor Research期刊上。

整合機器學習技術的ECG

ECG已經成為一種測量心臟電壓信號的強大技術，能夠對心律失常等心臟疾病進行無創診斷。機器學習技術的整合，徹底改變了ECG分析，實現了自動心跳分類和準確的疾病檢測。可穿戴ECG設備與物聯網（IoT）系統相結合，可提供持續的實時監測，而深度學習模型則提高了分類精度。除了心跳分類，基于機器學習的ECG分析還實現了中風預測、癲癇發作檢測、睡眠呼吸暫停識別、壓力檢測、情緒識別和基于安全目的的生物識別。這些進步顯著改善了心臟保健，促進了早期檢測、精確診斷和個性化干預，以獲得更好的病患治療結果。

整合機器學習技術的可穿戴ECG傳感器的應用

整合機器學習技術的EMG

EMG技術在運動醫學、康復、修復、人體工程學和神經肌肉疾病的診斷中有著廣泛的應用。機器學習的最新進展為使用可穿戴EMG傳感器的人機界面（HMI）應用開辟了新的可能性。可穿戴EMG傳感器的設計已經發展到增強可穿戴性和便攜性，從而能夠連續監測和分析肌肉活動。應用于EMG數據的機器學習算法有助于對人體運動進行實時預測和分類，從而在康復、修復和虛擬現實界面中得以實際應用。手勢識別、人工喉語音識別和下肢活動分析是整合機器學習EMG的重要HMI應用。

除了HMI，整合機器學習的EMG在診斷各種疾病（比如眼瞼痙攣和磨牙癥）以及區分帕金森病和原發性震顫方面也顯示出了前景。面部EMG分析也被用于情緒識別、面部活動模式分類和飲食分析。這些多樣化的應用展示了可穿戴EMG傳感器和機器學習在各種醫療保健領域的潛力，有望改善診斷、客觀情緒評估和個性化醫療保健解決方案。

整合機器學習技術的可穿戴EMG傳感器及其應用

整合機器學習技術的EEG

機器學習驅動的EEG代表了一種超越傳統臨床應用的理解和利用大腦活動的變革性方法。機器學習算法的整合能夠對EEG數據進行分析，以檢測與特定任務、認知功能和情緒狀態相關的模式，從而在心理學、神經學、人機交互、營銷和廣告等領域開辟多種應用。此外，EEG驅動的機器學習模型在腦機接口（BCI）技術中具有很大的前景，能夠為嚴重身體殘疾的個人提供幫助，并提高他們的生活質量。由機器學習驅動的EEG的成功取決于廣泛且精確的數據集的可用性以及EEG設備的可穿戴性，這可以隨著表皮材料、處理能力和無線技術等技術的進步而進一步改善。

整合機器學習方法的可穿戴EEG傳感器的應用

整合機器學習技術的PPG

整合機器學習的PPG在心血管和呼吸系統疾病的診斷和監測方面取得了顯著進展。PPG的非侵入性，加上其便利性和更高的準確性，使其成為醫療環境中有價值的工具。機器學習算法增強了對PPG信號的分析，使信號處理和特征提取更加準確，從而能夠從PPG信號中獲得更廣泛的生理信息。機器學習模型已經證明了通過PPG信號檢測和分類異常癥狀的能力，為早期發現健康問題和改善患者預后提供了可能。機器學習驅動的PPG已成功應用于檢測失血、測量心率和識別心律失常，展示了其在各種醫療場景中的多功能性。

此外，PPG技術有望用于估計血壓和檢測心血管疾病，進一步擴大了其在醫療保健領域的潛在應用。PPG與機器學習的整合也展示了在測量血糖水平、監測壓力和進行家庭睡眠監測方面的潛力。在機器學習的推動下，PPG技術的這些前沿進步為個性化和非侵入性醫療保健解決方案提供了令人興奮的前景，最終有助于改善患者護理和福祉。隨著這些技術的不斷發展和成熟，它們在改善醫療保健成果和提高個人生活質量方面的潛力越來越明顯。

整合機器學習方法的可穿戴PPG傳感器的應用

總之，機器學習和可穿戴技術與四種值得關注的生物信號（ECG、EMG、EEG和PPG）的整合應用，為醫療監測和人機交互的各個領域帶來了變革性的進步。機器學習驅動的醫療技術的進步提供了更好的醫療保健、早期疾病檢測和個性化治療。此外，生物信號的潛力超越了診斷，為檢測情緒狀態或壓力水平提供了見解，并作為安全目的的生物識別器。進一步的研究和技術進步對于充分發揮這些集成技術的潛力并為醫療監測和人機交互的新時代鋪平道路至關重要。

審核編輯：劉清