慢性瘙癢可能由多種疾病引起，包括濕疹和牛皮癬。瘙癢會導致抓撓行為，從而影響人們的睡眠、工作效率、情緒和整體健康。因此，慢性瘙癢的客觀測量對于改善患者的醫(yī)療護理狀況非常重要。目前，可穿戴設備已經在抓撓行為檢測方面展現(xiàn)出前景，不過現(xiàn)有的大部分可穿戴設備無法評估劃痕強度，從而無法全面了解瘙癢對個體造成的影響。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近期，美國卡耐基梅隆大學機器人研究所（Robotics Institute，Carnegie Mellon University）等機構的研究人員開發(fā)出一種多模態(tài)傳感指環(huán)，可以戴在手指上用于測量劃痕強度，能夠區(qū)分不同類型和強度的抓撓行為。該指環(huán)的進一步發(fā)展將有助于更加一致和全面地測量抓撓行為，幫助醫(yī)生和患者更好地了解和治療慢性瘙癢。相關研究成果以“A multimodal sensing ring for quantification of scratch intensity”為題發(fā)表在Communications Medicine期刊上。

在這項工作中，研究人員提出一套用于量化劃痕強度的系統(tǒng)架構，包括多模態(tài)可穿戴指環(huán)、從壓敏平板電腦捕獲劃痕強度真實數(shù)據(jù)的方法，以及用于在0 ~ 600 mW功率范圍內回歸劃痕強度的監(jiān)督式機器學習算法。多模態(tài)指環(huán)由一個三軸加速度計和一個振動接觸式麥克風組成，能夠為抓撓行為提供互補的聲學和力學特征。這些傳感器可用于捕獲低頻手指和手臂運動，以及從指甲傳播到指環(huán)的高頻振動。對于原始傳感器數(shù)據(jù)的處理，是通過提取頻率特征并使用兩種機器學習算法對原始數(shù)據(jù)進行分析，以實時評估抓撓行為和劃痕強度。為了訓練劃痕強度算法，研究人員采用了嵌入壓力傳感器陣列的觸摸敏感表面（即壓敏平板電腦）自動生成強度標簽的方法。

多模態(tài)可穿戴指環(huán)及其從抓撓行為中捕獲的原始數(shù)據(jù)

通過機器學習算法實時評估抓撓行為和劃痕強度

研究人員通過對來自20名健康受試者的數(shù)據(jù)進行留一受試者（LOSO）交叉驗證（CV）來評估該多模態(tài)算法的分析能力，證明了所提出的多模態(tài)指環(huán)在0 ~ 600 mW功率范圍內能夠準確評估劃痕強度，其平均絕對誤差（MAE）為49.71 mW。此外，這種多模態(tài)傳感策略在劃痕檢測中具有顯著優(yōu)勢，使用加速度計和接觸式麥克風組合的模型可實現(xiàn)89.98%的精度，而僅使用加速度計和僅使用接觸式麥克風的模型精度分別為86.24%和79.98%。

此外，與現(xiàn)有的僅能在特定時間點捕捉瘙癢癥狀的患者報告量表相比，這項研究所提出的技術有望對抓撓行為提供持續(xù)監(jiān)測，從而為醫(yī)生和患者減輕工作量。

通過留一受試者交叉驗證來評估多模態(tài)算法對劃痕數(shù)據(jù)的分析能力

研究人員稱，雖然目前的研究重點是將抓撓行為與其他日常行為區(qū)分開來，但在未來的研究工作中，還可以將揉捏、摳挑和摩擦等與抓撓類似的日常行為納入研究。

總之，這項研究工作提出了一種可穿戴多模態(tài)傳感指環(huán)，不僅可用于抓撓檢測，還可以量化劃痕強度，這兩個指標對于追蹤瘙癢癥狀至關重要。在臨床試驗中，該可穿戴指環(huán)及多模態(tài)算法系統(tǒng)可以通過實時信號直接反映抓撓行為，為研究人員和臨床醫(yī)生提供更深入的治療參考。通過提供劃痕的直接客觀量化結果，該多模態(tài)指環(huán)將幫助改善患者的治療效果，并有助于治療方法的發(fā)現(xiàn)和驗證。

審核編輯：劉清