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数字孪生医疗保健可穿戴设备:Digital Twin国际期刊文章推荐

1年前 (2023-02-14)行业资讯
2022年11月上线论文“数字孪生驱动的用于定制化医疗保健的可穿戴设备”,这篇文章由香港大学的Zhengxu Zhu、Ray Y Zhong共同完成。论文提出了一种基于DT的智能系统,用于医疗设备原型的设计、制造和数据跟踪中的个性化。同时对三种医疗监控场景进行了案例研究:康复训练、轮椅和人类跌倒。基于计算机辅助设计和添加打印,设计并制造了一个具有简单物联网模式的三轴振动采集手环。该手环在案例研究中显示出良好的应用能力,包括设计、制造和远程连接。在每个场景中分别记录了10组数据。在康复训练和轮椅实验中,模型与实际数据之间的相关系数平均值分别为0.991和0.749。在人体跌倒实验中,用户的运动信号参数和运动模式被清晰地识别。这些结果为不同场景中的应用提供了基础。该装置具有代表性,具有良好的个性化和健康监测性能,具有巨大的大规模应用潜力。DT将为实现个性化医疗提供一种新的可行解决方案。


文章信息

2022年11月28日,文章发表于

Digital Twin》期刊


DOI: 10.12688/digitaltwin.17717.1

论文链接

https://doi.org/10.12688/digitaltwin.17717.1 


引用本文:

Zhengxu Zhu, Ray Y Zhong. A digital twin enabled wearable device for customized healthcare [version 1; peer review: awaiting peer review]. Digital Twin 2022, 2:17 


原文阅读


A digital twin enabled wearable device for 

customized healthcare


Zhengxu Zhu, Ray Y Zhong


Department of industrial and manufacturing 

system engineering, The University of Hong Kong, 

Hong Kong, 999077, Hong Kong



摘要

背景:传统的医疗保健流程以医院为中心,而不是以患者个人为中心。随着慢性病患者和老年人比例的增加,对持续健康监测的需求也在不断增长。可穿戴医疗设备将医疗监控带入了互联网时代。为了提高设备的适应性,本研究提出了数字孪生(DT)和可穿戴医疗设备的结合,以有效地提供个性化可穿戴医疗装置和个性化医疗保健。

方法:本文提出了一种基于DT的智能系统,用于医疗设备原型的设计、制造和数据跟踪中的个性化。同时对三种医疗监控场景进行了案例研究:康复训练、轮椅和人类跌倒。基于计算机辅助设计和添加打印,设计并制造了一个具有简单物联网模式的三轴振动采集手环。

结果:该手环在案例研究中显示出良好的应用能力,包括设计、制造和远程连接。在每个场景中分别记录了10组数据。在康复训练和轮椅实验中,模型与实际数据之间的相关系数平均值分别为0.991和0.749。在人体跌倒实验中,用户的运动信号参数和运动模式被清晰地识别。这些结果为不同场景中的应用提供了基础。

结论:该装置具有代表性,具有良好的个性化和健康监测性能,具有巨大的大规模应用潜力。DT将为实现个性化医疗提供一种新的可行解决方案。


关键词:数字孪生、物联网、智能制造、个性化生产、个性化医疗保健


1.引言

最近,由于人口老龄化,慢性病患者数量急剧增加。对于医疗服务资源有限地区的患者,医疗保健的时间和经济成本很高。为了解决这个问题,将医疗监控从以医院为中心转变为以患者为中心是有益的。这意味着对实时个性化医疗管理的需求。随着可穿戴医疗设备开始出现,远程监控和诊断逐渐渗透到医疗保健的各个领域。


患者的不同疾病类型和生理结构推动了各种可穿戴医疗设备的应用。可穿戴设备产生的一个自然问题是基于个体患者的需求。解决这个问题的方法之一是定制可穿戴设备,从而满足特定医疗需求。现在考虑将这个想法扩展到大规模应用:一个覆盖整个产品周期的个性化服务模型。它将保证可穿戴医疗设备的大规模个性化和可追溯性。数字孪生在物联网、大数据和人工智能等技术的支持下,成为个性化的先驱。运用此技术,物理和数字医疗设备的同步将在设计、制造和医疗服务方面有实质性的改进。通过收集重要的生理数据,DT帮助为患者提供个性化的可穿戴设备和精准的定制护理。


本研究结合了DT服务和可穿戴医疗设备,做出了独创性贡献。通过设备输入和输出的数字映射,本研究提供了高效的定制健康支持设备。随着更多个性化选项的提供,不仅可以为患者,也可以为他们的家人、医生和所有利益相关者提供更好的医疗保健流程。因此,本研究将对个性化医疗保健发展做出贡献。

2.数字孪生驱动的个性化

   医疗设备服务框架

DT支持精益制造,并通过透明度优化帮助提高安全性,减少生产时间和成本。DT引入的更多功能包括数据集中和可追溯性,使DT成为可穿戴医疗设备的一项有前途的技术。本研究提出了一种支持DT的智能系统,用于让各种类型的患者参与其可穿戴设备的个性化和医疗服务。这是一个可接受的理论结构。该系统通过对制造过程中所有参与者的信息进行高效管理,方便地生产出高度个性化的设备。基于可穿戴设备中的物联网,还提供了持续跟踪的功能。


每个用户的DT由两种个性化数据组成:用于设计的个性化参数和产品长期使用产生的数据。用户需要输入设计的用户参数数据。这些数据将从云端提取并生成相关的计算机辅助设计(CAD)设计文件,成为个性化制造的输入文件。这个过程是个性化设计和制造的基础。用户数据需要长期监测以及进一步应用。因此,在DTES中,我们将在云中存储和归档这些数据,应用程序系统将随时检索这些数据。对于个性化产品中的一些附加功能和组件,制造商很难重新开发和生产它们,因为这通常意味着高成本。与第三方服务提供商的合作使制造商能够快速构建他们所需的个性化产品。在这个过程中,DTES可以通过云服务充当两者之间的桥梁。制造商可以快速整合第三方服务的信息,并结合相关服务,缩短个性化制造的时间。


在制造系统的所有参与者通过云服务连接后,制造商可以统一管理信息并高效地生产个性化产品。对于制造商来说,不同的服务信息是透明的,因此可以及时调整产品设计和生产策略。服务的内容可以随时受到干扰,这使系统变得灵活。因此,该系统在高效地生产具有高度个性化的个性化产品方面具有巨大潜力。



3.医疗保健数据传输模型 

用户的生理数据需要收集、传输和有效使用。一个医疗数据可追溯性和可追踪性模型由五个渐进的层次结构组成:物理层、传感层、通信层、网络层和应用层。它们都是不可或缺的。


物理层定义了用户的手段和生理活动产生的原始数据。这些原始信号是物理信号或化学信号(例如心电信号、血糖)。


传感层是负责将用户的原始信号转换为数字信号的各种生理信号采集设备。传感层不仅指传感器本身,还包括滤波、放大、信号接收和发送功能。数据只能通过将生理信号转换为数字信号来存储和应用。


通信层是指信号传输链路,包括网关、无线网络和其他基础设施。通信层的功能是通过网络向外界传输设备收集的信号,实现信息的流动。


网络层包括云存储和处理。与固态存储相比,云中的数据存储更加方便、高效和大容量。同时,可以建立用户的个性化数据库,以便随时调用以获得个性化应用。


应用层是数据传输的目的地。它包括医院、急救服务和各种健康分析软件。用户的个性化数据从云端检索,并应用于生理分析、预警、生成体检报告等。


该参考模型在生成生理数据的物理层和应用生理数据的应用层之间建立了有效的数据传输信道。作为用户端医疗服务的一项重要功能,可追踪性和可追踪性使生理数据能够实时应用,从而最大化信号的价值。同时,基于物联网的设备可以确保同时上传和分析多个用户的生理数据。这为实现个性化医疗提供了良好的背景。


4.案例研究:个性化医疗服务

4.1 案例描述

医疗保健的需求是多样的。老年人或残疾人因事故而受损的风险更为显著,因此应为他们提供更多的医疗保健来源。然而,长期护理中的劳动力资源面临短缺。此外,改善健康数据获取和交付的现代护理方法至关重要。一个合理的解决方案是使用个性化无线设备监测生理数据以进行预警,取代人工检查。为了涵盖老年人和残疾人日常护理中的大多数情况,我们选择了三种具有不同运动模式的常见日常场景,以评估DTES在个性化医疗护理中的实际性能。这三个场景包括康复训练,轮椅以及摔倒。可以根据不同模式的组合探索更多场景,以使使用场景更加灵活。


对于所有不同的场景,本研究提供了持续的监控服务。手环和振动传感器组合是生理振动数据和云或数据分析工具之间的媒介。当用户佩戴时,它可以在不同的场景下工作,并通过手动和自动触发(当达到某个阈值时)收集振动数据。振动数据将通过传感器实时传输到移动设备,或通过网关直接传输到云服务器。数据传输模式为无线蓝牙。因此,数据传输过程方便、稳定、快速。只要用户通常佩戴设备,场景监控不受身体状况的限制。手环的设计和制造需要基于用户的尺寸。如果尺寸不匹配,佩戴体验和数据收集效果将同时受到影响。


其中,移动设备、云和个人文档相互连接,产生协同效应,为服务提供更多可能性。云可以提供云存储空间,以保存更多历史数据。此外,通过云传输,医院或第三方数据处理公司可以使用数据进行进一步处理。数据传输后,生理振动数据将保存在手机或笔记本电脑等移动设备上,并自动生成文档。还将生成个人文档,以提供个性化监控服务并生成独特的反馈。当然,这一过程取决于有效的信息传输和数据共享协议。用户的数据隐私也需要得到保护。


4.2 快速化个性设计

计算机辅助设计文档对于产品的增材打印至关重要。因此,需要从头开始基于所需的尺寸和形状来构造手环,并使用计算机辅助设计来生成用于3D打印的三维图案。在开始时,需要收集用户的大小并将其作为设计文件的参数输入。手环的基本形状是凹槽,因此长度和周长可以转换为凹槽的长度和高度。手环的尺寸将根据这两个参数进行设计。本研究选择了Erbessd Instruments公司的EPH-V11三轴振动传感器作为可穿戴设备中的传感器。在手环的一个长边上,我们设计了一个圆形底座来放置振动传感器。为了减小振动传感器的切向应力,使其不会下降,第二部分设计用于固定振动传感器。当第一部分和第二部分结合在一起时,它们将成为将传感器固定在手掌上的合适尺寸的手环,手环的第一部分由3d打印机打印,第二部分基于第一部分打印。智能手环设计的过程高效且低成本。个性化的结构为采集振动信号提供了良好的基础。


4.3 智能手环物联网

基于物联网的可穿戴设备使人们能够更好地了解他们的健康状况,并允许医生远程监控患者的健康和安全状况。手环的物联网模式既方便又简单。无线连接方式可以是蓝牙或网关。蓝牙使手环能够连接到手机或iPad等移动设备。这种连接方式意味着用户可以随时使用移动设备来操作收集的数据,如观察、存储、传输等,而不受时间和空间的限制。这款传感器有其独特的手机应用程序(Wiser Vibe),具有一些基本功能,如保存、警告或自动上传。因此,我们不需要在移动终端上开发额外的软件。


此外,使用网关适合于与计算机连接。振动传感器与网关连续连接,数据随时传输到计算机。因此,可以实现连续测量和预警。因此,这种连接方式通常用于长期监测。还可以通过使用各种分析工具来分析振动信号的波形来进行进一步的分析和应用。同时,手机和电脑之间的数据可以随时互联,切换不同的传输模式和分析工具。因此,无论是对于不确定的场景还是固定的场景,振动数据都可以稳定传输。这意味着手环的物联网具有良好的弹性。


4.4 实验结果分析

康复训练方案是为肘部受伤或残疾的人设计的。在本实验中,受试者在佩戴腕带和振动传感器时测试了肘部的不同运动方向。本实验首先构建了具有动态参数的数字模型,然后将低通滤波后的振动信号与模型进行比较,得到相关系数。10组的相关系数范围为0.9804至0.9971。平均为0.99149。简单的复合动作生成正弦加速度图像。


轮椅实验使用履带机器人来模拟轮椅的运动,因为它们具有相似的机械结构和运动模式。类似于轮椅的轮子,机器人的履带同时为中心部分提供支撑和向前加速。轮椅实验的振动波形有明显的拍振现象。因此,我们假设振动信号是两个正弦信号的调幅谐波。数字模型可以匹配振动信号中的大部分部分,包括基频以及最大和最小范围。对于每个记录组,选择3秒时域段。记录两个信号分量的振幅和角速度以及相应的相关系数值。相关系数的平均值为0.75973>0.7,显示出中等强的相关性。然而,振动信号的干扰是明显的,拟合的难度将显著增加。物理上的随机性将恶化拟合效果,导致模型与振动信号之间的偏差。这些现象可以解释传感器的物理效应是不稳定的。


在摔倒实验中,选择垂直加速度动态曲线以更好的分析振动波形。完整的振动曲线被良好的记录下来,并显示出明显的特征。在分析中,人类摔倒的过程可以分为五个阶段。在时域波形中,波形从开始到结束有五个阶段。从开始到结束的阶段是:站立、跌倒、冲击、衰减和休息。我们统计了十个数据组中冲击阶段的最大值,以设置适当的阈值。垂直加速度动态波形曲线处于理想模式,但其最大值的离散程度是较大的。



5.结论

本研究提出了一种支持DT的智能设备系统,并基于DT开发了一种用于医疗保健的个性化可穿戴设备。对于可穿戴设备来说,如何适应患者的不同疾病类型和生理结构是一个挑战。这项研究的新颖之处在于将满足特定医疗需求的定制方法扩展到通用的个性化应用框架。


老年人和残疾人的长期护理给家庭和政府带来了巨大压力。可穿戴医疗系统可以通过远程监控带来方便和缓解压力。支持物联网的可穿戴健康设备可以在前端无缝收集用户的生理数据,并在生理数据和互联网之间建立传输通道。DT可以通过结合实体和数字对象来提高效率并降低个性化生产和制造成本。两者的结合提供了相当大的应用价值。


本研究提出了一种支持DT的智能系统。DTES可以为可穿戴设备提供个性化和数据连续性服务。它可以连接设计和制造中的各个生产商,以低成本和高效的方式生产个性化设备。DTES旨在为用户提供高质量的信号采集、传输和数据分析,因此非常适合医疗服务场景。


本研究设计了一个具有三种不同场景的案例研究,随后设计并制造了三轴振动采集手环,并最终阐明了其物联网模式。这三种场景分别是人类跌倒、轮椅和康复训练。它们在社会中很常见,与不同的运动模式有关。基于受试者的手形和个性化参数,我们设计了一个三轴振动采集手环的个性化原型。然后,由3D打印机打印并组装。对每个场景进行了实验,并对结果进行了分析。三轴振动采集手环原型采集相关运动的准确运动信号。识别了不同场景中用户的运动信号参数和运动模式。结果,获得了用户体验和信号质量之间的平衡。


未来的研究可能侧重于提高真实场景的应用能力。将开发DTES的软件应用程序。同时,我们将关注信号传输和信息共享过程中的医疗信息安全,并开发独特的数据保护方法,以在实际应用中保护用户的高度个人医疗隐私。


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