華人小哥用蘋果音箱「隔空」測心律，論文登上Nature子刊
不只是心率，而是心律
子豪 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
什么？蘋果HomePod也能測心律，你沒有聽錯，不是用Apple Watch。
來自華盛頓大學的研究團隊對智能音箱進行了改造，無需接觸皮膚，即可隔空測量心律。
關于這項研究的論文，已經在Nature子刊Communications Biology上發表。
具體能做什么
注意，它監測的不只是心率，而是心律。
也就是說，它能夠實現類似Apple Watch的心電圖（ECG）功能，監測心跳速率和心跳間隔（R-R間隔），也就是心跳次數和心跳節奏是否規律、均勻。
不同的是，Apple Watch的ECG功能，需要通過新型電子心率監測器來實現，用戶需要將另一只手的手指放到數字表冠上，來讓Apple Watch監測心臟的跳動情況。
△圖源：蘋果官網
而研究團隊開發的這一系統，采用的是非接觸式方案。
這種非接觸式方案可以用于遠程醫療，讓患者在居家時也能自我監測，適合居家隔離以及偏遠地區的人群。
同時，設備還能將數據發送給醫生，使臨床數據的獲取更加容易。
此外，這種非接觸式方案對于嬰幼兒和皮膚過敏的人也十分友好。
將這種設備用于監測感染性和傳染病患者，還能夠減少傳播、患病的風險，同時免去耗時又繁瑣的清潔設備的時間。
它是如何實現的？
實現心律監測的關鍵，在于識別心跳。
研究團隊將智能音箱改造成一個「短距離有源聲納系統」，用來檢測某人皮膚運動的微小變化。
具體來說，人的胸部或脖子等區域，會因脈搏跳動而產生皮膚振動，當一個人距離智能音箱大約30～60厘米之間時，智能音箱會發出18～22kHz的人類聽不到的聲音信號，這些信號會被人體反射，再由麥克風接收。
接著，算法將這些數據轉換為心率讀數，并且測量出跳動速度的快慢。
△系統能夠從聲吶信號中提取微小的心臟跳動
由于呼吸動作也會使胸部產生起伏，并且比心跳產生的動作幅度更大，這對研究團隊構成了很大的挑戰。
最終，團隊利用多個麥克風設計了一種新的波束形成算法，區分呼吸和心跳的胸部位移產生的信號，幫助揚聲器識別心跳。
研究人員測試了蘋果HomePod和亞馬遜Echo兩款設備，因為它們分別支持6個和7個麥克風陣列，可用于復雜的聲學處理。
△論文一作王安然與設備原型（圖源：華盛頓大學）
與神經網絡不同，研究人員設計了一種自監督機器學習算法，不需要標記訓練數據，而是可以通過內置麥克風傳來的不同信號實時學習。
性能如何？
研究團隊分別對26位健康參與者和24位患有不同心臟疾病的患者進行監測，并與標準檢測儀數據進行對比。
首先，研究團隊對健康參與者的近1.23萬次心跳進行監測，結果顯示：
智能音箱與標準儀器所測量的心率，一致性相關系數（CCC）為0.983，中位數絕對誤差（MAE）為1BPM（每分鐘心跳次數）。
而心跳間隔的平均絕對誤差（MAE）為28毫秒，完全滿足49毫秒的標準偏差要求。
△對健康參與者的心率和R–R間隔準確性進行評估
接著，研究團隊對心臟病患者的超過5600次心跳進行測量，結果顯示：
與標準儀器所測心率的一致性相關系數（CCC）為0.984，中位數絕對誤差（MAE）為2BPM（每分鐘心跳次數）。
對于心跳間隔的測量，智能音箱也僅有30毫秒的誤差。
△對住院的心臟病患者的心率和R–R間隔準確性進行評估
論文作者
△圖源：其個人主頁
論文第一作者王安然，目前是華盛頓大學計算機科學專業的博士生，主要研究移動計算和人機交互。他本科畢業于北京航空航天大學，還曾在百度、微軟亞洲研究院實習。
對這項研究感興趣的讀者，可以通過文末鏈接查看～
Nature論文地址：
https://www.nature.com/articles/s42003-021-01824-9#Sec2
參考鏈接：
https://www.theregister.com/2021/03/10/smart_speakers_sonar/
https://www.washington.edu/news/2021/03/09/first-ai-system-for-contactless-monitoring-of-heart-rhythm-using-smart-speakers/
王安然個人主頁：
http://anranw.me/
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