Hu, Hongjie; Huang, Hao; Li, Mohan et al. · 2023 · Nature
Metadata
Authors: Hu, Hongjie; Huang, Hao; Li, Mohan; Gao, Xiaoxiang; Yin, Lu; Qi, Ruixiang; Wu, Ray S.; Chen, Xiangjun; Ma, Yuxiang; Shi, Keren; Li, Chenghai; Maus, Timothy M.; Huang, Brady; Lu, Chengchangfeng; Lin, Muyang; Zhou, Sai; Lou, Zhiyuan; Gu, Yue; Chen, Yimu; Lei, Yusheng; Wang, Xinyu; Wang, Ruotao; Yue, Wentong; Yang, Xinyi; Bian, Yizhou; Mu, Jing; Park, Geonho; Xiang, Shu; Cai, Shengqiang; Corey, Paul W.; Wang, Joseph; Xu, Sheng
📄 Quick Note¶
摘要概述¶
本文报道了一种可穿戴心脏超声成像仪，能够对心脏功能进行连续、实时、直接的成像评估，弥补了传统非侵入式设备笨重无法连续测量、而现有可穿戴心电/光电设备只能获取皮肤表面信号的不足。器件采用正交配置的 1-3 压电复合换能器阵列（3 MHz 中心频率），配合 eutectic gallium–indium 液态金属/SEBS 复合多层电极与 SEBS 三嵌段共聚物封装，Young's 模量仅约 921 kPa、可承受约 110% 拉伸，从而在运动中仍与皮肤保持紧密声学耦合。通过 wide-beam compounding 传输波束成形策略获得了与商业超声相当的信噪比、空间分辨率与定位精度（轴向/侧向定位一致性约 96%）。进一步训练 FCN-32 深度学习模型从连续图像流中自动分割并提取左心室容积波形，进而导出 stroke volume、cardiac output、ejection fraction 等关键心功能指标，在运动负荷超声心动图中实现了动态、无人值守的心功能监测，Bland–Altman 分析显示与商业设备一致性良好。
关键图表¶
- Fig. 1：器件爆炸图与力学表征。展示 1-3 压电复合换能器、四层液态金属电极、SEBS 基底/超层的分层结构，以及液态金属复合电极可拉伸至约 750%、整器件可承受 110% 双轴拉伸与弯/卷/戳/扭等变形——确立了器件的柔性与皮肤耦合基础。
- Fig. 3：穿戴式与商业超声仪在四个标准超声视图（parasternal long/short-axis、apical 4/2-chamber）上的 B-mode 对比，并配合 17-segment 模型给出心肌壁位移曲线与 M-mode 心动周期相位，证明成像质量与商业设备相当。
- Fig. 5：FCN-32 深度学习工作流——自动从连续图像中预测左室容积并衍生 SV/CO/EF；Bland–Altman 分析显示模型输出与手工标注的容积均值差约 −1.5 ml（95% 数据落在置信区间内），运动恢复期波形能反映心率与各指标随时间的动态变化。
与我的关联¶
虽不属于血管 G&R 力学建模的核心课题，但其"连续影像 + 深度学习反演心脏力学指标（心肌位移、容积波形 → SV/CO/EF）"的范式，对"如何从动态医学影像反演心血管力学量"有方法学参考价值；其柔性器件-皮肤耦合的力学设计（液态金属电极 + SEBS，低 Young's 模量）亦可类比到血管壁贴附传感的力学匹配问题。