Engenheiros e médicos desenvolveram um dispositivo de ultrassom vestível que pode avaliar tanto a estrutura quanto a função do coração humano. O dispositivo portátil, que tem aproximadamente o tamanho de um selo postal, pode ser usado por até 24 horas e funciona mesmo durante exercícios extenuantes.
O objetivo é tornar o ultrassom mais acessível a uma população maior, disse Sheng Xu, professor de nanoengenharia da Universidade da Califórnia em San Diego, que lidera o projeto. Atualmente, os ecocardiogramas – exames de ultrassom do coração – requerem técnicos altamente treinados e equipamentos volumosos.
“A tecnologia permite que qualquer pessoa use imagens de ultrassom em movimento”, disse Xu.
Graças a algoritmos personalizados de IA, o dispositivo é capaz de medir quanto sangue o coração está bombeando. Isso é importante porque o coração que não bombeia sangue suficiente é a raiz da maioria das doenças cardiovasculares. E os problemas com a função cardíaca geralmente se manifestam apenas quando o corpo está em movimento.
O trabalho é descrito na edição de 25 de janeiro da revista Natureza.
A imagem cardíaca é uma ferramenta clínica essencial para avaliar a saúde do coração a longo prazo, detectar problemas à medida que surgem e cuidar de pacientes gravemente enfermos. Este novo monitor cardíaco vestível e não invasivo para humanos fornece insights automatizados em tempo real sobre a atividade de bombeamento difícil de capturar do coração, mesmo quando uma pessoa está se exercitando.
O sistema de monitoramento cardíaco vestível usa ultrassom para capturar continuamente imagens das quatro câmaras do coração em diferentes ângulos e analisar um subconjunto clinicamente relevante das imagens em tempo real usando uma tecnologia de IA personalizada. O projeto se baseia nos avanços anteriores da equipe em tecnologias de imagem vestíveis para tecidos profundos.
“O risco crescente de doenças cardíacas exige procedimentos de monitoramento mais avançados e inclusivos”, disse Xu. “Ao fornecer aos pacientes e médicos detalhes mais completos, o monitoramento contínuo e em tempo real de imagens cardíacas está preparado para otimizar e remodelar fundamentalmente o paradigma dos diagnósticos cardíacos”.
Em comparação, os métodos não invasivos existentes têm recursos de amostragem limitados e fornecem dados limitados. A tecnologia vestível desenvolvida pela equipe de Xu permite imagens cardíacas seguras, não invasivas e de alta qualidade, resultando em imagens com alta resolução espacial, resolução temporal e contraste. “Também minimiza o desconforto do paciente e supera algumas limitações de tecnologias não invasivas, como tomografia computadorizada e PET, que podem expor os pacientes à radiação”, disse Hao Huang, aluno de doutorado do grupo Xu da UC San Diego.
O design exclusivo do sensor o torna ideal para corpos em movimento. “O dispositivo pode ser anexado ao peito com o mínimo de restrição ao movimento dos participantes, fornecendo até mesmo um registro contínuo das atividades cardíacas antes, durante e após o exercício”, disse Xiaoxiang Gao, pesquisador de pós-doutorado no grupo Xu da UC San Diego.
A importância da imagem cardíaca
As doenças cardíacas são a principal causa de morte entre os idosos, e também estão se tornando mais prevalentes entre os jovens devido a fatores de estilo de vida. Os sinais de doenças cardíacas são transitórios e imprevisíveis, tornando-os difíceis de detectar. Isso aumentou a demanda por tecnologias de monitoramento mais avançadas, inclusivas, não invasivas e econômicas, como imagens cardíacas de longo prazo, facilitadas por este dispositivo vestível.
A imagem cardíaca é uma das ferramentas mais poderosas para triagem e diagnóstico de problemas cardíacos antes que eles se tornem problemas. “O coração sofre todos os tipos de patologias diferentes”, disse Hongjie Hu, pesquisador de pós-doutorado no laboratório Xu da UC San Diego. “As imagens cardíacas revelarão a verdadeira história subjacente. Quer seja uma contração forte, mas normal, das câmaras cardíacas que leva à flutuação dos volumes, ou que um problema morfológico cardíaco tenha ocorrido como uma emergência, o monitoramento de imagens em tempo real no coração informa toda a imagem em detalhes vívidos e efeito visual.”
Como funciona em detalhes
O novo sistema coleta informações por meio de um adesivo vestível tão macio quanto a pele humana, projetado para ótima aderência. O patch mede 1,9 cm (L) x 2,2 cm (L) x 0,09 cm (T), aproximadamente do tamanho de um selo postal. Ele envia e recebe ondas de ultrassom que são usadas para gerar um fluxo constante de imagens da estrutura do coração em tempo real. Este adesivo de ultrassom é macio e elástico e adere bem à pele humana, mesmo durante o exercício.
O sistema pode examinar o ventrículo esquerdo do coração em visualizações biplanas separadas usando ultrassom, gerando mais imagens clinicamente úteis do que as disponíveis anteriormente. Como caso de uso, a equipe demonstrou imagens do coração durante o exercício, o que não é possível com o equipamento rígido e pesado usado em ambientes clínicos.
O desempenho do coração é caracterizado por três fatores: volume sistólico (o volume de sangue que o coração bombeia a cada batimento), fração de ejeção (a porcentagem de sangue bombeado para fora do ventrículo esquerdo do coração a cada batimento) e débito cardíaco (a volume de sangue que o coração bombeia a cada minuto).
A equipe de Xu desenvolveu um algoritmo para facilitar o processamento automático contínuo assistido por IA.
“Um modelo de aprendizado profundo segmenta automaticamente a forma do ventrículo esquerdo a partir da gravação contínua de imagens, extraindo seu volume quadro a quadro e gerando formas de onda para medir o volume sistólico, o débito cardíaco e a fração de ejeção”, disse Mohan Li, estudante de mestrado em o grupo Xu na UC San Diego.
“Especificamente, o componente de IA envolve um modelo de aprendizado profundo para segmentação de imagens, um algoritmo para cálculo do volume cardíaco e um algoritmo de imputação de dados”, disse Ruixiang Qi, aluno de mestrado do grupo Xu na UC San Diego. “Usamos este modelo de aprendizado de máquina para calcular o volume do coração com base na forma e na área da segmentação do ventrículo esquerdo. O modelo de aprendizado profundo de segmentação de imagem é o primeiro a ser funcionalizado em dispositivos de ultrassom vestíveis. Ele permite que o dispositivo forneça dados precisos e formas de onda contínuas dos principais índices cardíacos em diferentes estados físicos, incluindo estático e após o exercício, o que nunca foi alcançado antes.”
Assim, essa tecnologia pode gerar curvas desses três índices de forma contínua e não invasiva, pois o componente de IA processa o fluxo contínuo de imagens para gerar números e curvas.
Para criar a plataforma, a equipe enfrentou alguns desafios técnicos que exigiram uma tomada de decisão cuidadosa. Para produzir o próprio dispositivo vestível, os pesquisadores usaram um composto piezoelétrico 1-3 ligado com suporte Ag-epoxi como material para transdutores no gerador de imagens de ultrassom, reduzindo riscos e melhorando a eficiência em relação aos métodos anteriores. Ao escolher a configuração de transmissão do conjunto de transdutores, eles obtiveram resultados superiores por meio da transmissão composta de feixe largo. Eles também selecionaram entre nove modelos populares para segmentação de imagens baseada em aprendizado de máquina, pousando no FCN-32, que alcançou a maior precisão possível.
Na iteração atual, o patch é conectado por meio de cabos a um computador, que pode baixar os dados automaticamente enquanto o patch ainda está ativado. A equipe desenvolveu um circuito sem fio para o patch, que será abordado em uma próxima publicação.
Próximos passos
Xu planeja comercializar essa tecnologia por meio da Softsonics, uma empresa derivada da UC San Diego que ele fundou com o engenheiro Shu Xiang. Ele também incentiva outras pessoas em sua comunidade científica a seguirem seu exemplo e trabalharem em áreas dessa pesquisa que justifiquem maior exploração.
Para acompanhar esses resultados, Xu recomenda quatro próximos passos imediatos:
- Imagem em modo B, que permite mais recursos de diagnóstico envolvendo diferentes órgãos
- O design do soft imager, que permite aos pesquisadores fabricar grandes sondas transdutoras que cobrem várias posições simultaneamente
- Miniaturização do sistema de back-end que alimenta o soft imager
- Trabalhando em direção a um modelo geral de aprendizado de máquina que se encaixa em mais assuntos
Este trabalho foi financiado pelos Institutos Nacionais de Saúde (1R21EB025521-01, 1R21EB027303-01A1, 3R21EB027303-02S1 e 1R01EB033464-01).
Com informações de Science Daily.
