手指按住閃光燈，普通手機也能測血氧！華盛頓大學等開源新數據集 _華盛頓大學

【手指按住閃光燈，普通手機也能測血氧！華盛頓大學等開源新數據集】

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明敏發自凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

打開手機閃光燈，手指按上去，血氧飽和輕松測！

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測量的濃度范圍還進一步擴大到了70% 。
要知道，血氧指數70%是一個重要的警戒線，如果低于這一數值，往往意味著需要住院治療。
而目前市面上智能手表、手機能監測的范圍，基本都在80%以上，對于判斷人體真正的健康情況會有所限制。

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并且新方法的準確率也還不錯。
在超過1萬次實驗中，該方法80%的情況下可以分辨出測試者是否處于低血氧水平。
目前該研究已登上Nature合作期刊《NPJ Digital Medicine》，研究數據集也已對外開源。

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利用卷積神經網絡
該實驗大致可分為兩部分。
第一，通過這種特殊方式收集大量數據，訓練一個深度學習模型。
第二，再用訓練好的模型來進行測試。
先來看收集數據的部分。
研究人員找來6位受試者進行試驗。
通過讓他們吸入不同濃度的氧氣，來改變其血氧濃度水平。
通訊作者杰森·霍夫曼（Jason S. Hoffman）表示，這和以往讓受試者屏住呼吸來控制血氧濃度方法有很大不同，它不光讓受試者不能那么難受，還能對每個測試者一次收集長達15分鐘的數據。
然后同時用智能手機和普通血氧儀來監測數據。

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其中，普通脈搏血氧儀利用的是透射式PPG，手機用的是反射式PPG 。
PPG（光電容積脈搏波法）是最常見的無創測血氧濃度方法，它主要利用的是光照射人體皮膚后，皮下動脈由于不同血氧蛋白含量比例不同，對光的吸收有變化，而這種光線的變化可以進一步轉化為電信號。
對于反射式PPG，當閃光燈產生入射光，經過人體皮下組織、微靜脈、微動脈，多次散射后，一部分光信號重新返回到皮膚表面，就是將這部分光信號被轉換為電流信號。
收集到數據后，研究人員在通過一個應用程序來提取視頻中30幀以上的片段。
（為了保證錄到的視頻最好都在30幀以上，研究人員還給手機綁了冰袋散熱）
然后就能開始訓練神經網絡了。
利用CNN機器學習模型，他們設計并訓練了一個由3個卷積層和2個全連接層組成的神經網絡。
通過數據預處理后，可以通過計算每幀畫面的平均像素值，提取每個通道的PPG信號，然后再做平均。
通過Leave-One-Out 交叉驗證(LOOCV)進行訓練和評估，用1個受試者的數據作為訓練集，1個受試者的數據作為驗證集，然后再在另一個受試者身上測試模型。
模型的輸入是一段3秒長的視頻，輸出是血氧飽和濃度。