滑铁卢大学的一名工程师将廉价的无线通信天线与人工智能(AI)配对,以改善医生检测骨折的方式。
使用x射线、计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)等传统诊断方法确定骨折需要时间——救护车或初级保健设施不容易提供此类设备,而且由于医疗保健服务需求很大,许多人到达医院后必须等待x射线或扫描。
新系统提供了一种比现有系统更快、更安全、更便携、更具成本效益的替代方案。
滑铁卢大学电气与计算机工程系教授、首席研究员奥马尔·拉马希博士说:“我们的方法更安全,因为它不会让病人暴露在辐射中,也不会干扰他们体内的任何医疗设备。”
“它也很容易运输,适合所有的人和情况,从赛场上的精英运动员到养老院的老人,再到昏迷的急诊室病人。”
奥马尔·拉马希博士是滑铁卢大学电气与计算机工程系的教授,也是这项研究的首席研究员
传统的医学成像方法产生的图像需要专家解释,而Ramahi的系统不同,它可以清晰地检测裂缝和断裂,提供在紧急情况下至关重要的直接信息。
它的工作原理是在疑似骨折部位的两侧放置两个天线,其中一个天线通过骨头向另一个天线传输低频微波。接收到的数据随后由深度神经网络进行分析,这是一种人工智能模型,经过人体部位和骨折类型的广泛数据集的训练。
奥马尔·拉马希博士的实验室设置的一个例子是,在偶极天线和角发射天线之间放置了一根牛腿骨。喇叭发射天线向骨头发射微波信号,然后根据骨头的骨折类型接收和分类。
Ramahi的系统是与一个国际研究团队合作开发的,是第一个使用人工智能和微波来检测骨折而不使用成像技术的系统。开发高分辨率诊断工具的进一步工作正在进行中。研究人员相信,他们有一天可以开发出一种便携式设备,可能是一种包裹在受伤部位的袖口,它可以很快帮助护理人员、长期护理人员和运动队进行即时和初步的骨折诊断。
拉马希说:“我们的目标是将这项技术推向市场。”“我们渴望看到这项创新充分发挥其潜力,提供一种快速、廉价的方法来评估人们的骨折损伤,加快医疗服务的提供。”
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