Диагностика машины: что входит и для чего это нужно?

что входит и для чего это нужно?

Высокотехнологичные электронные системы современного автомобиля гарантируют стабильную работу и безопасную эксплуатацию транспортного средства. Появление ошибок в работе таких систем влечет за собой серьезные поломки дорогостоящих элементов и, как следствие, высокие затраты.

Компьютерная диагностика: цели и задачи

Избежать программного сбоя или неисправности в функционировании элементов сложных механизмов помогает компьютерная диагностика автомобиля. В рамках диагностических мероприятий происходит считывание и обработка кодов ошибок, обнаруженных при анализе действия основных узлов и агрегатов.

Диагностическое оборудование включает в себя специальные средства контроля, такие как диагностические сканеры определенной марки, многофункциональные стенды, а также переносные считыватели, известные как «ридеры». Все эти устройства подключаются к диагностическому разъему авто. Специализированная компьютерная техника позволяет не только фиксировать любые изменения в работе различных систем, но и стирать найденные коды ошибок с целью их коррекции.

Узнать о возможных дефектах и текущих ошибках водитель может заблаговременно. Бортовые системы современного автомобиля оборудованы электронным блоком управления с функцией самодиагностики, анализирующим основные системы автомобиля и оповещающим водителя об их неисправности.  

Автопроизводители рекомендуют регулярно проводить компьютерную диагностику авто для обеспечения безотказной работы важнейших систем машины. Только высокоточное оборудование, с помощью многочисленных электронных датчиков и чипов, способно распознать неполадку в программном обеспечении того или иного узла.  

Этапы проведения диагностики

Компьютерная диагностика независимо от марки и модели автомобиля включает в себя несколько этапов. Обычно, чтобы комплексно диагностировать все неисправности транспортного средства, специалисту требуется около 30 минут. Продолжительность анализа одной системы, например, АБС, занимает около 10-15 минут. Чтобы удостовериться в правильности действий сотрудника сервисного центра, владельцу автомобиля важно знать, как проходит диагностика.

1. Обычно первым этапом проводится общая компьютерная диагностика, в ходе которой тестирование происходит без активации основных систем. Аналоговое тестирование на этом этапе проводится с целью проверки системы электрики, а именно: соединений, аккумуляторной батареи и генератора.
2. При динамической проверке машина фиксируется на стенде, оснащенном специальными датчиками, посредством которых данные о работе систем передаются для дальнейшего анализа на компьютер.
3. На данном этапе удаляется (сбрасывается) собранная бортовой системой база данных, а также активируется управляющее устройство для сбора информации. Зафиксированные в процессе диагностики коды ошибок дешифрируются с помощью профессиональных приложений. В результате специалист получает точные данные о неполадке любой электронной системы автомобиля. 

Когда проходить диагностику

Производители автомобилей рекомендуют проводить комплексную компьютерную диагностику не реже 1 раза в год при условии, что автомобиль исправен, а на бортовом компьютере не видны пиктограммы с ошибками. При появлении странных звуков, нехарактерных для машины рывков или толчков во время движения необходимо как можно быстрее обратиться в надежный сервисный центр с целью тщательной диагностики всех систем. Это стоит сделать и в случае, когда машина не предупреждает о поломке, но вы чувствуете, что ее поведение изменилось.

Компьютерная диагностика двигателя автомобиля проводится в том случае, если вы заметили, что двигатель издает посторонние звуки, работает нестабильно, теряет мощность, а расход топлива изменился в сторону увеличения. В ходе диагностики специалисты обычно проверяют систему впрыска, корректность функционирования электрики, а также измеряют компрессию.

Диагностика автоматической коробки передач показана при возникновении проблем с переключением скоростей, несвойственных автомобилю рывков, толчков и пробуксовок, либо при обнаружении утечки масла.

 Подвеску следует проверить, если резина автомобиля изнашивается неравномерно, а при маневрах во время движения слышен громкий стук. Помимо компьютерной диагностики сотрудник СТО обязан провести визуальный осмотр неисправной системы и дать необходимые рекомендации по ремонту автомобиля.  

Высококвалифицированные специалисты официальных сервисных центров ГК FAVORIT MOTORS проводят качественную компьютерную диагностику с использованием сертифицированного оборудования, рекомендованного зарубежными автопроизводителями. Высокий уровень сервиса и выгодная для автовладельцев стоимость работ являются основными причинами доверия многочисленных клиентов ГК FAVORIT MOTORS. Современные системы диагностики, применяемые в наших сервисных центрах, позволяют своевременно обнаружить неисправности, существенно снизив затраты на содержание и дальнейший ремонт автомобиля.

Диагностика автомобиля по низкой цене в Санкт-Петербурге

Виды диагностики автомобиля

Диагностика дизельного двигателя / Диагностика бензинового двигателя

Проведение данного вида диагностики помогает выявить причину неисправностей в работе двигателя. К основным признакам неисправностей относятся: замедление при нажатии на педаль газа, длительный разогрев двигателя, автомобиль плохо заводится или вообще не запускается, увеличен расход топлива, при движении двигатель автомобиля издает посторонние шумы, стуки или автомобиль испускает черные, белые выхлопы, двигатель автомобиля работает неустойчиво и др.

Качественная диагностика дизельного двигателя в Санкт-Петербурге!

Визуального подхода к выявлению неисправностей двигателя чаще всего бывает недостаточно, поэтому диагносты СТО «Стайер» используют комплексный подход и проводят компьютерную диагностику двигателя. В нашем автотехцентре проводится диагностика всех видов двигателей, включая диагностику дизельных двигателей.

Диагностика подвески / диагностика ходовой

Ходовая часть автомобиля представляет собой совокупность механизмов опоры, которая обеспечивает связь между колесами и корпусом автомобиля во время его движения. Поэтому стоит серьезно отнестись к своевременному проведению диагностики неисправностей подвески.

Специалисты автосервиса «Стайер» рекомендуют проводить диагностику ходовой части через каждые 10-15 тыс. км. пробега, а также при обнаружении первых признаков её неисправности, таких как: появление посторонних стуков при движении по неровной дороге, гул при равномерном движении, возникновение люфта рулевого колеса, увеличение тормозного пути и крена при поворотах и др.

Диагностика тормозной системы

Исправность тормозной системы – один из самых важных факторов, определяющих безопасность водителя и его пассажиров на дорогах. Проверять тормозную систему необходимо после каждых 10000-15 000 км. пробега.

К признакам неисправной работы тормозной системы относятся: увеличение длины тормозного пути, утечка тормозной жидкости, увод автомобиля в сторону, нагревание тормозных барабанов, наличие трещин или разрывов на тормозных шлангах, неравномерный износ тормозных колодок, посторонний стук, пульсация, скрип тормозов.

Оборудование для диагностики авто

Опытные специалисты автосервиса «Стайер» используют для диагностики только современное, высокотехнологическое оборудование, такое как:

• Компьютерная диагностика дизельных двигателей и электронных систем автомобиля FSA 740 BOSCH
• Стенды диагностики форсунок BOSCH EPS 100
• Стенды для диагностики и заправки кондиционеров BOSCH и др.

Ждем Вас в наших автосервисах для диагностики автомобилей!

Диагностика автомобиля — MegaSOS

Диагностика автомобиля — это плановый осмотр машины, её тестирование и анализ различных электронных систем и приводных механизмов, после определённого пробега, позволяющая определить техническое состояние автомобиля без надобности ее разбирать, в определённый момент времени. Она позволяет быстро и эффективно восстановить машину в целом, своевременно обнаружить неисправности, а также причины появления проблем и возможность качественно их устранить.

Проверка важна при необходимости ремонта, так как успешная починка возможна только при качественной и точной диагностике, в целях профилактики поддержки в хорошем состоянии технических характеристик машины. Если осуществлять такую диагностику автомобиля периодически (но не слишком часто, так как это может привести к значительному изнашиванию соединительных поверхностей, крепёжных комбинаций, а также нарушением герметичности) то это значительно снизит риск возникновения поломок. А это гарантия безопасной и длительной эксплуатации вашего автомобиля.

1. 
   Этот метод не требует определённого оборудования, так как позволяет по внешним признакам определить всю работу автомобиля по стандартным показателям. Владелец автомобиля может провести диагностику, как во время работы машины, так и на предназначенном для этого стенде. Особое внимание обращают на наличие посторонних шумов, вибрацию, оттенки выхлопных газов, состояние фильтров, электропроводки, видимых узлов и агрегатов. Подобный вид проверки машины применяется как при общем анализе автомобиля, так и при оценке его отдельных узлов.

2. Второй вид диагностики – это по параметрам, которые сопутствуют во время работы. Зачастую это дает более точную картину. Тепловой метод – позволяет определить количество тепла, которое выходит в процессе сгорания или трения, зачастую применяется для проверки двигателя, трансмиссии или подшипников в разных узлах. Оценивается герметичность объектов – зачастую определяю по избыточному давлению или его падению во время работы машины. Такой способ проверки применяется для трансмиссионных узлов, цилиндропоршневой группы и пневмоприводных агрегатов. Анализ отработанных материалов – применяется для оценки амортизации вкладышей шатуна или коренных подшипников.
3. В третий вид диагностики автомобиля входит самый распространенный метод, фундаментом которого является мониторинг геометрических параметров, таких как люфт рулевого колеса, свободный ход, стуки и шумы в кривошипно-шатунном механизме двигателя.

Когда речь заходит о диагностировании автомобиля, то для начала нужно полностью осознать, что данная процедура требует определенного количества затрата времени. Ведь за короткий промежуток времени проблему не выявить. Несмотря на конечный итог, при котором может выясниться, что неисправность была минимальная и незначительная, диагностирование будет проходить не меньше получаса. Нужно для начала прочитать коды, затем их стереть, завести и заново прочитать. Потом производится расшифровка кодов, и распечатка диагностической карты.

Необходимо сразу запомнить, что настоящий специалист не будет ограничивать себя только чтением ошибки и рекомендациями по замене различных механизмов, он также проведет целый ряд комплексных действий по проверке правильности расшифровки показаний — электронного блока управлений. Часто причиной неисправности автомобиля или его отдельного агрегата, о которой сигнализирует приборная доска, бывает присущая некоторым автослесарям невнимательность и поспешность, в результате чего некоторые нужные датчики просто не возвращаются на свое место в блок управления.

Конечно же, прогресс не стоит на месте, и вершиной его является компьютерная диагностика автомобиля. Она характеризуется высокой точностью и занимает минимум затраченного времени. Сервисные центры и станции техобслуживания обладают наличием полного комплекта необходимого оборудования для компьютерной диагностики автомобиля. Высококвалифицированные специалисты в срок точно и грамотно определят проблему поломки и максимально быстро, по мере её возможности, её устранят, тем самым обеспечат надёжную и стабильную работу всего автомобиля в целом. Главное помнить, что любая попытка сэкономить на ремонте, или произвести его самостоятельно могут подтолкнуть к ещё большим проблемам.
Диагностика автомобиля должна проводиться специалистами с помощью специального профессионального оборудования, которым в безусловном порядке должны быть укомплектованы сервисные центры и станции техобслуживания. Это позволит точно определить причину неисправности. Простая замена электронного блока управлений при подозрении на неисправность будет просто неэффективна.
Также компьютерную диагностику автомобиля, возможно, производить в одиночку. В принципе это является сложным, но не очень дорогостоящим делом, так как сканеры стали более доступны. На правах выбора владелец автомобиля может самостоятельно провести компьютерную диагностику, которая поможет не тратить время на такие особенности, как чтение и сброс кодов ошибок. Соображение компьютерной диагностики автомобиля подразумевает проведение данной процедуры с использованием персональных компьютеров (ноутбука, планшета или смартфона). Однако если работа с персональным компьютером у Вас вызывает какие-либо трудности, то для самостоятельной работы устранения неполадок Вы можете выбрать портативные автономные сканеры.

Чтобы провести компьютерную диагностику автомобиля самопроизвольно, за неимением большого наличия персональных подручных средств необходимо:
1. Знать место расположения диагностического разъема автомобиля. В абсолютном большинстве случаев, разъем находится на кронштейне под рулевой колонкой. Также в этой области присутствует и передняя панель. Следует помнить, что нередко в определённых автомобилях такой разъем располагается под капотом.
2. Имея в наличии автомобильный сканер или диагностический адаптер с программным обеспечением, для эффективной работы с электронными системами машины, даёт высокую вероятность определения неисправности автомобиля. За исключением диагностических программ, которые присутствуют с ним в комплекте, в интернете имеется огромное количество различной информации в неограниченном доступе о процессе диагностирования. Также появились сканеры с реквизитом программных модулей по маркам автомобилей. Сканеры для диагностики автомобилей потихоньку заменяют слух мастера по ремонту. Так как компьютерные технологии и электроника практически заменили простую механику. Теперь все метаморфизмы управления легковым транспортом контролируются электроникой. Компьютерная проверка даёт шанс проверять не только техническое состояние всех электронных блоков и систем, но и через анализ всех собранных данных получить сведения об общем состоянии механических деталей. Компьютерная диагностика способна охватить все жизненно важные процессы в автомобиле. После того, как информация была подобрана, прибор анализирует все собранные данные согласно заводским протоколам. Компьютерная диагностика поможет вам получить сводку про общее состояние автомобиля, а также в отдельных его деталях.

Итак, можно сделать вывод о том, что диагностика – является контрольным моментом за транспортным средством, позволяющая определить его эксплуатацию, а также осведомление владельцем текущей информации о состоянии датчиков, исполнительных устройств и других комплектующих автомобиля. Что даёт максимальную возможность предугадать неисправность, и избежать дорогостоящего ремонта.

Компьютерная диагностика авто  в Краснодаре

Компьютерная диагностика авто в Краснодаре – это востребованная услуга, которую заказывают владельцы легковых, грузовых, пассажирских машин вне зависимости от года выпуска. Чаще всего процедуру выполняют для поиска причины какой-либо неисправности, уведомление о появлении которой высвечивается на приборной доске. Необязательно покупать дорогостоящее оборудование для самостоятельного проведения работы: достаточно обратиться в наш сервис. Наши мастера используют импортное оборудование для компьютерной диагностики авто, сочетающее высокую скорость обработки информации с точностью и надежностью. Мы обслуживаем как отечественные машины, так и иномарки.

Компьютерная диагностика авто в Краснодаре: назначение процедуры

Как правило, такое обследование заказывают в следующих случаях:

• Появление посторонних звуков при работе двигателя, ходовой, трансмиссии или иного узла.
• Отображение кода ошибки на приборной доске.
• Необходимость обследования подержанной машины перед покупкой или продажей.
• Определение исправности внутренних узлов после попадания в ДТП.
• Профилактические работы.

Правильно выполненная компьютерная диагностика авто позволяет не только обнаружить сами поломки, но и выявить причину, их вызвавшую. Своевременное проведение процедуры позволяет избежать более серьезных неисправностей, чреватых крупными затратами на капремонт.

Комплекс работ

Компьютерная диагностика авто включает в себя проверку силового агрегата, КПП, электронных помощников, системы зажигания, электрики и других важных компонентов. Вне зависимости от типа изучаемого узла последовательность работ включает в себя следующие этапы:

• Подключение бортового компьютера, считывание электронных параметров.
• Сравнение поступивших данных с информацией из действующей базы.
• Формирование отчета об исправности отдельных систем.
• Составление рекомендаций о необходимых профилактических и ремонтных работах.

В процессе компьютерной диагностики авто активно используются сканеры для считывания сигналов датчиков, газоанализаторы для мониторинга состава выхлопа, а также мотор-тестеры, которые служат для изучения состояния поршневых групп, цилиндров, правильности установки фаз и других задач. Благодаря максимальной автоматизации на процедуру требуется минимум времени.

Сколько стоит компьютерная диагностика авто в Краснодаре?

Цена услуги зависит от срочности выполнения, города и конкретного сервиса. В нашей компании доступна недорогая и быстрая компьютерная диагностика, которую проводят профессионалы. Стоимость одинакова для всех авто вне зависимости от года выпуска, марки и модели. Мы устанавливаем наиболее доступные расценки, с которыми можно ознакомиться на странице в режиме реального времени. У нас можно оплатить услугу как наличными, так и электронным или банковским переводом.

Плюсы обращения в нашу фирму

Заказывая компьютерную диагностику авто в нашем сервисе, вы оцените преимущества такого выбора:

• Большой опыт каждого нашего специалиста в обслуживании большинства моделей машин.
• Использование высокоточного, исправного компьютерного оборудования.
• Отсутствие очередей, значительная экономия времени.
• Подробная информация о состоянии всех узлов, формирование детального отчета.
• Возможность заказать профессиональное обслуживание и ремонт по итогам диагностической процедуры.
• Удобный график работы, благодаря чему вам не придется отпрашиваться или тратить выходной на то, чтобы посетить мастерскую.

Записывайтесь к нам прямо сейчас, чтобы сэкономить время и силы!

Диагностика авто в Краснодаре | Автосервис «Авант СТО»

Для того, чтобы оценить состояние автомобиля и выявить возможные неполадки, перед проведением ремонтных работ любой направленности, рекомендуется произвести диагностику транспортного средства.

Компьютерная диагностика авто в Краснодаре

Процедура проводится с использованием современных технологий и позволяет наиболее точно оценить состояние авто. Диагностику необходимо проводить в следующих ситуациях:

• Перед продажей авто.
• В качестве сезонной проверки.
• Перед поездками на большие расстояния.
• При наличии неполадок в работе авто (звуки неизвестного происхождения, шумы, дребезжание, снижение мощности, скрипы и другие).

Для чего нужна компьютерная диагностика автомобиля?

Если вы будете регулярно проводить автомобиль через компьютерную диагностику, то сможете узнать о возможных неполадках, которые еще даже не проявили себя. Эта процедура является необходимостью, если было приобретено авто с пробегом. Ведь в подобной ситуации, следует обязательно проверить машину на наличие любых дефектов. Проверка позволит узнать точное состояние автомобиля и сэкономить свои средства, обезопасив себя от неудачного вложения.

Воспользовавшись услугами сервиса Авант, любой желающий может застраховать себя от поломки авто в будущем. Такие процедуры помогут запланировать ремонт автомобиля заранее и подготовиться к ним с материальной стороны. Для того, чтобы узнать точную стоимость машины перед продажей, также следует обратиться к процедуре диагностики. К тому же, у вас будут прямые доказательства хорошего состояние авто, что позволит продать его без торгов и проверок. Но если вы уверены, что машине не требуется проверка, то оплатить диагностику может потенциальный покупатель.

Наш автосервис предоставляет клиентам широкий спектр услуг. Опытные мастера обладают длительным стажем работы, что позволяет им справиться с работой любой степени сложности. Используя современное оборудование для диагностики, специалисты могут получить точные результаты. К отличительным чертам процедуры можно отнести ее доступную стоимость.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА В КРАСНОДАРЕ

Компьютерная диагностика

Современные автомобили насыщенны электронными системами. Это определило востребованность компьютерной диагностики, способной эффективно и быстро определить основные неполадки.

Компьютерная диагностика автомобиля – это процесс, при котором происходит чтение кодов неисправностей на основных узлах, стирание этих кодов и последующая их коррекция. Для этого применяются дилерские сканеры и прочие системы. К ним относятся OEM, мультифункциональные стенды, портативные ридеры. Современное диагностирующее оборудование и программное обеспечение позволяют считывать и засекать малейшие изменения в работе систем управления двигателем, трансмиссией, панели приборов и прочих.

Правильная диагностика всех электронных систем автомобиля возможна лишь с использованием специального электронного оборудования и должна быть выполнена профессионалами в компьютерной диагностике, поскольку обнаружение и исправление ошибок взаимосвязанных электронных блоков является очень сложной задачей. В процессе проведения компьютерной диагностики обычно измеряют и сопоставляют имеющиеся параметры с образцовыми значениями и показателями правильной работы определённого автотранспорта и его двигателя. В процедуру диагностики также обязательно входит проверка данных самодиагностики компьютера.

Для выявления неисправностей в электронных системах автомобиля специалисты проводят измерение напряжения тока и сопротивления, находят места разрывов, узлы и повреждённые или неисправные агрегаты, а также учитывают косвенные показатели. На основании вышеперечисленных характеристик проводят анализ технического состояния автотранспорта и его компьютерной системы.

Даже на автомобилях одной марки системы управления и диагностики могут очень сильно отличаться, но принцип остаётся неизменным: в процессе работы двигателя, на различных режимах (запуск двигателя, прогрев, разгон и торможение, холостой ход) непрерывно идёт считывание показаний нескольких десятков датчиков.

Правильная диагностика всех электронных систем автомобиля возможна лишь с использованием специального электронного оборудования и должна быть выполнена профессионалами в компьютерной диагностике, поскольку обнаружение и исправление ошибок взаимосвязанных электронных блоков является очень сложной задачей.

Хорошим советом является проведение регулярной, плановой компьютерной диагностики, результаты которой сохраняются. В данном случае имеется возможность сужать круг возможных неисправностей и более точно определять их характер. В таких случаях становится возможным прогнозирование возможных неисправностей.

Компьютерная диагностика автомобиля в Краснодаре

Чтобы ваше транспортное средство работало на протяжении долгого времени, не нуждаясь при этом в дорогостоящем ремонте, рекомендуется периодически проводить компьютерную диагностику авто. Благодаря этому специалисты смогут обнаружить скрытые неполадки, которые в скором времени могут стать причиной серьезной поломки. Если вам необходима компьютерная диагностика автомобиля в Краснодаре, приглашаем посетить наши автосервисы. Здесь вам будут предоставлены услуги высококвалифицированных специалистов, которые имеют все необходимое оборудование.

У нас используется самое современное оборудование, которое позволяет максимально точно определить неисправность. Компьютерная диагностика автомобиля подразумевает комплексную проверку всех электронных систем на наличие проблем и каких-либо неполадок. Благодаря специальному оборудованию специалист способен дать оценку технического состояния машины, ее блоков управления, деталей и узлов в максимально кратчайший срок. Исходя из полученных результатов, составляется специальная схема, по которой наиболее эффективно можно устранить обнаруженные неисправности и произвести ремонт транспортного средства.

Диагностика автомобиля (цена в Химках)

Диагностика автомобиля подразделяется на полную и частичную, и выполняется с целью:

• Определить текущее техническое состояние автомобиля, например перед его приобретением или планируемом ремонте с целью выявлении неисправностей;
• Выявить погрешности и сохраненные ошибки в работе систем автомобиля на ранней стадии;
• Подготовки автомобиля к поездкам;
• Выявить причину конкретной неисправности узла или агрегата транспортного средства для планирования будущего ремонта или замены.

Современная компьютерная диагностика производит опрос блоков установленных в автомобиле на наличие актуальных или сохраненных ошибок. В процессе чтения аппаратура связывается для раскодирования с такими блоками как:

• Блок управления двигателем
• Бортовой компьютер
• Системы (ABS), (EBD), (EDS), (ASR)
• Систему курсовой устойчивости (ESP, ESC, DSC, DTSC, VSA, VSC, VDC)
• Кондиционер или климат-контроль
• Систему управления подвеской
• Систему охлаждения двигателя
• Датчики скорости, масла, уровня износа тормозных колодок
• Другие агрегаты, предусмотренные заводом-производителем.

Количество блоков зависит от марки автомобиля и ее комплектации.

Компьютерная диагностика в Химках. Мы способны выявить практически любую неполадку или сбой при работе электроники или механизмов.

Диагностика автомобиля полная работа. Как же осуществляется работа?
Вот основные процессы которые выполняются при компьютерной диагностике:

• Выявление установленных блоков и датчиков.
• Чтение оборудования, подключенного к бортовому компьютеру.
• Получение данных и последующая расшифровка программных кодов.
• Обработка информации и определение неисправностей, сбоев работы систем.
• Расшифровка и перевод информации в доступный технический вид.

Как часто нужно выполнять диагностику автомобиля?

Мы рекомендуем осуществлять диагностику узлов и электронных систем каждый 2-й месяц, так же при прохождении планового или внеочередного технического обслуживания (ТО). Полная диагностика систем автомобиля, проводимая с рекомендуемой периодичностью, позволит избежать в дальнейшем дорогостоящего ремонта и неожиданных поломок в самый неподходящий момент.

Немаловажным фактором грамотной диагностики является квалификация и опыт специалистов, выполняющих данную работу и наличие высокопрофессионального оборудования, позволяющего справляться с самыми сложными задачами.

Новейшие сканеры для компьютерной диагностики двигателей ,тормозной стенд, компрессометры, газоанализаторы, приборы для измерения давления в топливной системе, толщиномеры для определения толщины лакокрасочных покрытий, приборы для оценки состояния технических жидкостей, специализированный инструмент для выявления утечки и разгерметизации системы охлаждения, вакуумная система диагностики систем кондиционирования и многое другое для проведения диагностики автомобиля.

Диагностика автомобиля в Химках (цены, услуги)

Зачем нужна диагностика?

Преимущества диагностики авто

Еще одним преимуществом диагностики в автосервисе является экономия денег, поскольку выявить ошибки в работе системы выгоднее, чем оплачивать ремонт.

— Диагностика машин

Ничто так не останавливает производство и прибыль, как неожиданный выход из строя важного оборудования. Диагностика машины предлагает простой способ предотвратить это: решения для профилактического обслуживания, основанные на регулярном мониторинге. Более 15 лет мы применяем их практически во всех отраслях, выявляя проблемы до того, как они могут вызвать критический сбой, и продлевая жизненный цикл оборудования в процессе.

В дополнение к профилактическому обслуживанию мы также предлагаем профилактическое обслуживание оборудования, которое считается критически важным для успеха операции.Профилактическое обслуживание может значительно повысить производительность, а также снизить затраты на рабочую силу и оборудование. Мы можем предоставить следующие профилактические меры:

Диагностика машин сертифицирована Институтом вибрации для выполнения анализа вибрации и аналогичных услуг на всех типах машин. Обладая более чем десятилетним опытом, мы можем с уверенностью проверить все, что у вас есть, и диагностировать любые потенциальные проблемы.Наши диагностические технологии выявляют множество дефектов, которые могут негативно повлиять на производство, поэтому вы можете заменить проблемные компоненты, пока не стало слишком поздно. Некоторые из неисправностей, которые мы можем помочь вам устранить до их начала, включают:

• Дисбаланс ротора
• Электрические неисправности
• Загрязнение смазочного материала
• Неправильная смазка
• Утечка воздуха
• Ослабление стержней ротора в двигателе
• Механический люфт
• Дефекты подшипника
• Некоторые проблемы с электрикой в ​​двигателе
• Несоосность
• Шестерни изношены
• Сломанные зубья шестерни
• Проблемы с установкой

Независимо от того, какой продукт вы производите или предоставляете услуги, наши диагностические услуги могут работать на вас.У нас есть навыки, чтобы контролировать любое оборудование, вращающееся на валу, и помогать вам поддерживать его в рабочем состоянии. Свяжитесь с нами, и мы будем рады предоставить вам бесплатное ценовое предложение. Клиентская база наших решений по профилактическому техобслуживанию представляет широкий спектр отраслей, в том числе:

• Целлюлоза и бумага
• Нефтехимия
• Печать
• Пищевая промышленность
• Литье под давлением
• Автомобильная промышленность
• Волочение проволоки
• Холодильное оборудование
• Коммунальные услуги
• Рендеринг

• Воздушные компрессоры
• Аммиачные компрессоры
• Компрессоры CO2
• Насосы
• Вентиляторы
• Гидравлические насосы
• Моторы
• Коробки передач
• Экраны

Свяжитесь с нами в Сомервилле, штат Теннесси, по вопросам диагностики оборудования.Мы предлагаем услуги предприятиям по всей стране.

Обслуживание и надежность | Диагностика машины

Анализ вибрации — одна из наиболее часто используемых технологий для повышения эффективности технического обслуживания и повышения надежности вращающегося оборудования. Аналитики используют современное оборудование, технологии и программное обеспечение для мониторинга состояния механических устройств. Благодаря этому процессу можно определить целостность оборудования и принять соответствующие профилактические меры.В результате операторы оборудования могут снизить вероятность критического сбоя при одновременном продлении жизненного цикла контролируемого оборудования.

Приложения анализа вибрации

Анализ вибрации имеет широкую область применения. Кандидатами для проверки являются двигатели, редукторы, мешалки, аммиачные компрессоры, воздушные компрессоры, насосы, вентиляторы, нагнетатели, подшипники, измельчители, молотковые мельницы, прессы, экструдеры и подобное оборудование. Если он «вращает вал», то есть большая вероятность, что ваше оборудование получит выгоду от этой процедуры профилактического обслуживания.

Значение анализа вибрации

Анализ вибрации экономит время, деньги и труд. Регулярные осмотры предоставляют информацию, чтобы определить, нуждаются ли детали в замене или требуется обслуживание всей сборки. Вот несколько способов, с помощью которых анализ может со временем сэкономить вам больше ресурсов:

Снижение затрат на оборудование

По результатам проверки можно определить, требуется ли замена определенных частей оборудования. Замена частей машины до возникновения критического отказа обходится дешевле, чем замена всего агрегата.Проактивные меры позволят вам не выходить за рамки бюджета, одновременно повышая надежность оборудования.

Снижение затрат на рабочую силу

Ремонт из-за критического отказа потребует больше ресурсов, что увеличивает затраты на рабочую силу. Замена компонентов сокращает время ремонта. Анализ вибрации определяет детали, которые можно заменить, тем самым снижая вероятность «критических неисправностей».

Сокращает производственные затраты

Критические сбои вызывают незапланированные простои, что означает, что ваши команды не работают и отстают от графика.Потеря производительности может стоить вам тысячи долларов в час. Отчеты по анализу вибрации могут помочь вам составить график соответствующего ремонта, позволяя вашему предприятию работать максимально бесперебойно.

Добавление анализа вибрации в вашу программу обслуживания защищает ваше оборудование, сокращая затраты на рабочую силу и время простоя. Запросите консультацию для анализа и получения дополнительной информации о наших услугах.

Диаграмма рентабельности анализа вибрации

Диагностика машины

Достижения в области автоматической диагностики заболеваний глаз с помощью цветной фотографии сетчатки ^{1 , 2 , 3 , 4} и визуализации оптической когерентной томографии ^{5 , 6 , 7} позволили искусственному интеллекту (ИИ) преобразовать уход за глазами.Вскоре системы на основе искусственного интеллекта могут улучшить процесс принятия решений врачами в клинике или даже полностью заменить врачей.

Обследование глазных болезней диабетической ретинопатии является показательным примером. Международные клинические руководства рекомендуют ежегодное или двухгодичное обследование сетчатки глаза для всех людей с диабетом, поскольку диабетическая ретинопатия излечима, если ее выявить на ранней стадии, но в противном случае она может привести к необратимой потере зрения. Однако оценки за 2017 год показывают, что 451 миллион человек во всем мире страдают диабетом ⁸ , что делает скрининг непосильным бременем для офтальмологов.Было показано, что несколько систем искусственного интеллекта обладают высокой точностью в обнаружении диабетической ретинопатии, почти сравнимой с точностью специалиста-человека. В апреле 2018 года Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США дало зеленый свет такой системе искусственного интеллекта для использования в клинических условиях. Не отстают и системы искусственного интеллекта для других заболеваний глаз. Предоставление пациенту диагноза при оказании первичной медицинской помощи представляет собой серьезное нарушение традиционной модели взаимодействия врача и пациента.

Системы искусственного интеллекта могут оказаться особенно полезными в условиях ограниченных ресурсов, где медицинское обслуживание недоступно или дорого.Такая система может обнаруживать диабетическую ретинопатию у людей, которые в противном случае никогда бы не посетили офтальмолога и для которых такое посещение могло бы спасти их от жизни, связанной с изнурительной потерей зрения или даже слепотой. Например, американское исследование латиноамериканцев с диабетом 2 типа показало, что 65%, или 535 из 821 участника, не смогли пройти обследование глаз за последние 12 месяцев ⁹ . Однако, если бы алгоритм искусственного интеллекта использовался для проверки каждого человека в мире с диабетом, даже со степенью точности 99.9% приводят к сотням тысяч неправильных диагнозов и пропущенных диагнозов каждый год. Поэтому общество должно решить, перевешивают ли преимущества правильного диагноза риски пропущенного диагноза.

При массовом применении диагностических алгоритмов следует учитывать один вопрос, связанный с предвзятостью. Популяции, из которых получены наборы данных, используемые для обучения систем ИИ, могут содержать врожденные предубеждения по признаку пола, расы или тяжести состояния. Это ограничивает точность результирующих алгоритмов в популяциях, на которых технология не была обучена.Например, поскольку естественная пигментация слоев под сетчаткой варьируется в зависимости от расы ¹⁰ , алгоритм, который был обучен обнаруживать диабетическую ретинопатию с использованием данных из североевропейского или североамериканского населения, может не работать так хорошо в популяциях из Африки или Востока. Азия.

Исследователи часто применяют ручную или полуавтоматическую очистку наборов данных для удаления изображений низкого качества, а также изображений, содержащих более одного состояния глаз, прежде чем они начнут обучать, проверять и тестировать диагностический алгоритм.Однако в реальном мире так устроено не так. Качество изображения невозможно определить заранее, и многие, если не все, опубликованные на данный момент исследования не сообщают об автоматическом методе определения пригодности изображений. Общие заболевания глаз, включая возрастную дегенерацию желтого пятна, окклюзию вены сетчатки и глаукому, могут возникать одновременно с диабетической ретинопатией. Поскольку даже самые современные алгоритмы глубокого обучения обучены выявлять только одно заболевание, их можно обмануть сосуществующими условиями.Если бы такие машины могли видеть дальше этого, то машина, которая способна сообщать только о наличии диабетической ретинопатии, все равно не улавливала бы другие распространенные заболевания глаз, которые заметили бы специалисты-люди, в том числе те, кто обследует пациентов удаленно с помощью программ телеретинального скрининга.

Кроме того, при представлении редкого состояния, такого как отек диска зрительного нерва (отек папиллоэдема) или сильно пигментированная опухоль (хориоидальная меланома), неясно, как будет действовать алгоритм AI, поскольку введенное изображение может радикально отличаться от изображений в свой обучающий набор.Люди могут научиться оценивать случаи, выходящие за рамки их компетенции, но воссоздать такое поведение в алгоритме ИИ оказалось непросто. Хотя такие случаи будут возникать нечасто, пропущенный в результате диагноз может привести к значительной заболеваемости и смертности — опухоли хориоидальной меланомы могут метастазировать, а отек папиллоэдема может быть ранним признаком опухоли головного мозга.

Эти ограничения — плюс риск того, что коммерческие компании с закрытым исходным кодом, которые разрабатывают и оценивают диагностические алгоритмы, будут иметь финансовые конфликты интересов — подчеркивают важность независимых сторонних проверочных исследований, проводимых в географически и расово разных странах и для которых участники набираются последовательно.Исследователи из США и Великобритании предпринимают такие усилия ¹¹ с целью имитации реальных условий, при которых будут развертываться диагностические алгоритмы.

Даже при наличии таких мер безопасности и даже когда алгоритмы ИИ начинают превосходить людей, культурная проблема, вероятно, заблокирует широкое внедрение систем ИИ в здравоохранении. В обычных медицинских учреждениях пациенты и члены их семей, как правило, придерживаются политики абсолютной нетерпимости к медицинским ошибкам, допущенным поставщиками медицинских услуг.Вряд ли они более терпимо относятся к таким ошибкам, когда вина ложатся на машину. Обычно при возникновении ошибок независимый аудит пытается определить и исправить источник. Однако тот анализ после события, который можно выполнить в обычных медицинских условиях, не может быть проведен для систем искусственного интеллекта. Сложность, которая придает этим алгоритмам человеческую производительность, также превращает их в черные ящики — отладка таких программ для определения основной причины ошибки практически невозможна.Общественность вполне могла бы рассматривать сознательное внедрение подверженной ошибкам системы как проявление халатности, даже если бы количество ошибок в ней было на одном уровне с врачами. И остается открытым вопрос, должны ли создатели алгоритма нести ответственность за медицинские ошибки, которые он совершает.

В идеале, специалист-врач должен наблюдать за системами искусственного интеллекта, чтобы создать слой человеческого надзора. Но если врач будет тщательно проверять каждый диагноз ИИ, любая экономия затрат или рабочей силы исчезнет, ​​и процесс может стать медленнее, чем тот, который полагается только на врача.Альтернатива — при которой врач случайным образом проверяет образцы диагнозов ИИ — должна работать в большинстве случаев, но все же пропускает редкие состояния. Одно из решений — использовать адаптивные системы искусственного интеллекта, которые применяют методы онлайн-обучения, чтобы учиться на собственных ошибках, а также на ошибках других систем и, таким образом, со временем повышать производительность. Эти системы будут получать информацию так же, как и врачи, приобретая клинический опыт, консультируясь с большим количеством пациентов. Это, однако, добавит еще один уровень непрозрачности к проблеме черного ящика, а также создаст движущуюся цель для оценки производительности.

Нулевой уровень медицинских ошибок, хотя и похвальный как цель, нереален в качестве эталона. Безусловно, необходимо провести дополнительные исследования, прежде чем можно будет безопасно развернуть полностью автоматизированные системы искусственного интеллекта, и необходимо обеспечить надежные меры безопасности перед широким внедрением. Но в конечном итоге, если системы искусственного интеллекта смогут охватить людей, которые в противном случае никогда бы не посетили офтальмолога, огромное количество людей сможет избежать ослепления. Обществу необходимо принять неизбежную истину для всеобщего блага: ошибаться — это и человек, и ИИ.

Как искусственный интеллект улучшает диагностику рака

Иллюстрация Сэма Фальконера

Когда молодая девушка приехала в Нью-Йоркский университет (NYU) Langone Health для планового наблюдения, тесты, казалось, показали, что медуллобластома, от которой она лечилась несколько лет назад, вернулась. Рецидив рака у девочки был обнаружен в той же части мозга, что и раньше, и биопсия, похоже, подтвердила наличие медуллобластомы.

С этим диагнозом девочка должна начать специальный курс лучевой терапии и химиотерапии.Но как только невропатолог Матия Снудерл собиралась подписать диагноз и направить ее на путь лечения, он заколебался. Он подумал, что биопсия была немного необычной, и он вспомнил предыдущий случай, когда то, что считалось медуллобластомой, оказалось чем-то другим. Итак, чтобы помочь ему принять решение, Снудерл обратился к компьютеру.

Он организовал для девочки анализ метилирования полного генома, который проверяет наличие небольших молекул углеводородов, прикрепленных к ДНК.Добавление таких метильных групп является одним из механизмов эпигенетики — когда активность генов изменяется без каких-либо мутаций в лежащем в основе генетическом коде — и разные типы рака демонстрируют разные паттерны метилирования. Снудерл передал результаты в систему искусственного интеллекта (AI), разработанную консорциумом, в который вошли исследователи из Немецкого центра исследования рака в Гейдельберге, и позволил компьютеру классифицировать опухоль.

«Опухоль вернулась в виде глиобластомы, совершенно другого типа», — говорит Снудерл.Новая опухоль казалась результатом радиации, использованной для уничтожения первого рака, и требовал другого плана лечения лекарствами и лучевой терапией. Лечение неправильного рака может иметь пагубные последствия, не уничтожая рак. «Если бы я завершил рассмотрение дела только по патологии, я был бы ужасно неправ», — говорит Снудерл.

Система, которую использовал Snuderl, является ранним примером искусственного интеллекта как инструмента для диагностики рака. Онкологический центр Перлмуттера при Нью-Йоркском университете в Лангоне получил разрешение штата на использование классификатора ИИ в качестве диагностического теста в октябре 2019 года, и исследователи по всему миру разрабатывают аналогичные системы, чтобы помочь патологам более точно диагностировать рак.Цель состоит в том, чтобы использовать способность ИИ распознавать закономерности, которые слишком малозаметны для человеческого глаза, чтобы направлять врачей к более целенаправленным методам лечения и улучшать результаты для пациентов. Некоторые ученые даже применяют ИИ для скрининговых тестов в надежде выявить людей с повышенным риском рака или быстрее подхватить болезнь.

Классификатор на основе метилирования, разработанный консорциумом из десятков исследователей, изначально был обучен сортировке медуллобластом на подтипы.Команда под руководством Германии в конечном итоге расширила свои усилия, чтобы охватить все около 100 известных видов рака центральной нервной системы. Когда в марте 2018 года были опубликованы первые результаты ¹ , исследователи сделали классификатор доступным в Интернете. Другие исследователи могут загрузить профили метилирования и за несколько минут узнать, к какому подтипу относится рак. Они также получают оценку уверенности, которая показывает, насколько вероятно, что результат будет правильным. Ежемесячно загружается около 1000 таких профилей, говорит Андреас фон Даймлинг, невропатолог из Немецкого центра исследования рака, который был одним из руководителей проекта.

Хотя использование Лангоне этого теста было одобрено штатом Нью-Йорк, на веб-сайте отмечается, что классификатор по-прежнему является исследовательским инструментом, который не прошел клиническую проверку. Первоначально классификатор был обучен с использованием около 2800 образцов опухолей, но с тех пор, как веб-сайт начал работать, это число выросло примерно до 60 000. «Это намного больше, чем один патологоанатом видит за всю жизнь», — говорит фон Даймлинг. «По огромному количеству опухолей, которые мы теперь можем исследовать с помощью этой системы, мы находим новые сущности, которые ни один патологоанатом не мог определить ранее.Система сравнивает данные со своим справочным списком опухолей и помещает профиль в группу, но если он не совсем совпадает, рак получает низкий балл достоверности. Патологоанатомы исследуют образцы с низкой оценкой, и если есть хотя бы семь образцов с одинаковым профилем метилирования, они относят их к новой группе и повторно обучают классификатор. Классификатор теперь распознает около 150 различных форм рака.

Способность компьютера определять эти типы рака может снизить количество ошибок в больницах.В первоначальном исследовании алгоритм обнаружил, что 12% опухолей головного мозга были неправильно диагностированы патологами. Снудерл говорит, что у NYU примерно 12–14% ошибок среди пациентов. «Это немалое количество людей, которым может быть полезно просто установить правильный диагноз», — говорит Снудерл.

Профилирование метилирования стоит дорого — обычно только крупные центры исследования рака могут себе это позволить. Поэтому ученые надеются найти более простые биомаркеры для определения подтипов. Если, например, они могут обнаружить различия, которые видны, глядя на окрашенную ткань под микроскопом, они могут сделать такой же уровень диагностической сортировки доступным для многих больниц, у которых нет ресурсов для профилирования метилирования.«Вы можете разработать эти маркеры, только если у вас есть правильная группировка», — говорит фон Даймлинг.

Правильная диагностика рака других частей тела также может быть сложной задачей. Определить, есть ли у человека рак простаты и достаточно ли он агрессивен, чтобы нуждаться в лечении или просто нужно наблюдать, может быть непросто.

Большинство случаев рака простаты диагностируется путем взятия биопсии из стандартного набора мест на простате, но это может означать, что реальный рак не обнаруживается.В более новом подходе используется многопараметрическая магнитно-резонансная томография (МРТ), в которой комбинируются различные типы МРТ-сканирования. Но высококвалифицированные радиологи не всегда соглашаются с тем, что они видят на изображениях, а те, у кого меньше опыта, еще хуже справляются с идентификацией. «Чтобы достичь определенного уровня знаний в области радиологии, особенно в диагностике МРТ рака простаты, необходимо много тренироваться», — говорит Кён Хён Сон, радиолог из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Как крупный центр лечения рака простаты, университет имеет программу обучения радиологов чтению таких изображений и может похвастаться специалистами с десятилетним и более опытом работы.Но это не норма. «В общинных больницах нет такого периода обучения или опыта в своих рядах, — говорит Сун.

Система искусственного интеллекта определила потенциальную опухоль груди у женщины за четыре года (слева) до ее развития (справа) Фото: Адам Яла

Помня об этих больницах, Сун создает систему на основе искусственного интеллекта под названием FocalNet, чтобы помочь врачам лучше классифицировать рак простаты. Для обучения программе Сун и его коллеги собрали около 400 дооперационных снимков МРТ людей, которым предстояла операция по удалению простаты.Исследователи загрузили в FocalNet подмножество сканов, а также шкалу Глисона опухоли — оценку злокачественности, определяемую патологами, которые анализировали ткань после удаления простаты. Затем система искала и училась определять закономерности на снимках МРТ, которые соответствовали оценке на основе патологии.

Затем исследователи попросили FocalNet предоставить оценку Глисона для нового набора сканирований. Компьютер обнаружил 79,2% клинически значимых раковых поражений, определяемых патологией.Группа радиологов, каждый из которых имеет не менее 10 лет опыта чтения более 1000 изображений ежегодно, справилась с 80,7% — разница считается статистически незначимой ² .

В настоящее время значение показателя Глисона, полученного на основе МРТ, ограничено, поскольку оно зависит от навыков рентгенолога, интерпретирующего изображение. Но именно в этом, по словам Сун, может помочь машинное обучение. «Машина будет последовательной. У него не будет вариативности между читателями «. С помощью такой системы, как FocalNet, многопараметрическая МРТ может использоваться даже без опытных радиологов, что позволяет ставить более четкие диагнозы, которые могут направлять людей к правильному лечению.

Хотя правильная постановка диагноза важна, раннее выявление рака также может привести к более высокому уровню выживаемости. Многие женщины в Соединенных Штатах ежегодно проходят маммографию, начиная с сорока или пятидесяти лет. Это дает много данных изображений. Регина Барзилай, специалист по информатике из Массачусетского технологического института (MIT) в Кембридже, хотела узнать, может ли машина использовать эти данные, чтобы составить более точную картину риска развития рака груди у человека.

Барзилай собрал почти 89 000 маммограмм от почти 40 000 женщин, прошедших скрининг в течение 4-летнего периода, и сверил изображения с национальным регистром опухолей, чтобы определить, у каких женщин в конечном итоге был диагностирован рак груди. Затем она обучила алгоритм машинного обучения с подмножеством этих изображений и результатов, прежде чем протестировать систему, чтобы увидеть, насколько хорошо она предсказывает риск рака. Компьютер поместил 31% женщин, у которых в конечном итоге развился рак груди, в группу самого высокого риска.Но стандартная модель Тайрера-Кузика, которую врачи используют для оценки риска — на основе таких факторов, как возраст, семейный анамнез рака и возраст начала менструального цикла и наступления менопаузы — поместила только 18% в эту группу, даже когда врачи добавили измерения плотность груди от маммограммы до модели.

Исследователи продолжают улучшать модель, говорит Адам Яла, аспирант Массачусетского технологического института, который работает с Барзилаем над проектом. Исследователи надеются, что их работа может привести к более персонализированному скринингу на рак груди.В настоящее время специалисты расходятся во мнениях относительно того, как часто женщины должны проходить маммографию — слишком часто, и это приводит к увеличению расходов на здравоохранение без каких-либо преимуществ, недостаточно часто и некоторые ранние виды рака могут быть пропущены. Если система MIT сможет научиться различать людей, у которых в течение пяти лет разовьется рак, и тех, у кого нет, говорит Яла, это может позволить врачам персонализировать графики скрининга и предлагать частые маммограммы только тем, чьи ранние снимки показывают, что у них высокий уровень заболевания. риск.

Исследователи Google также пытаются улучшить скрининг на рак.Медицинские группы в Соединенных Штатах и ​​Канаде уже рекомендуют проводить скрининг определенных людей с высоким риском рака легких с помощью компьютерной томографии (КТ), основанной на рентгеновских лучах с низкой дозой, и такой же протокол скрининга находится на рассмотрении в Европейском союзе. Ученые-компьютерщики из Google хотели узнать, могут ли они предсказать, у каких людей разовьется рак легких, используя ИИ для анализа низкодозных компьютерных томографов легких.

Они собрали около 43 000 снимков почти у 15 000 человек, которые были собраны в ходе Национального исследования легких (NLST), исследования, проведенного Национальным институтом рака США.Из них у 638 человек не было рака на момент первоначального сканирования, но им был поставлен диагноз в течение одного года, при этом рак подтвержден биопсией ⁴ . «Наша главная цель состояла в том, чтобы попытаться предсказать, заболеет ли человек раком легких через год после прохождения обследования или через два года в некоторых случаях», — говорит Шравья Шетти, инженер-программист Google в Сан-Франциско, Калифорния.

У людей, которым доступно только одно сканирование, ИИ превзошел всех шести радиологов, которые также исследовали компьютерную томографию для оценки риска рака легких.ИИ снизил количество ложных срабатываний на 11% и ложных отрицательных на 5%. Когда было проведено два сканирования, радиологи сделали примерно так же хорошо, как и компьютер. Исследователи надеются, что более точный скрининг приведет к более эффективному лечению. «В конечном итоге мы хотим, чтобы у пациентов раньше диагностировали рак», — говорит Дэниел Цзе, врач из Google Health, возглавлявший проект.

Модель Google все еще очень нова, говорит Цзе, и разрабатываемым системам искусственного интеллекта еще предстоит пройти путь, прежде чем они получат широкое клиническое применение.«Это действительно многообещающе, — говорит он, — но мы собираемся провести дальнейшие исследования, чтобы увидеть, как модели взаимодействуют в более крупных масштабах данных, в новых средах и тому подобном». По его словам, цель состоит в том, чтобы объединить компьютерные технологии со знаниями и навыками врачей, «и, надеюсь, добиться даже лучших результатов, чем любой из них мог бы дать сам по себе».

Дополнительные данные для обучения и улучшенные алгоритмы должны повысить точность системы.Наборы медицинских данных, даже те, которые содержат тысячи точек данных, намного меньше, чем огромные базы данных онлайн-фотографий, в которых ИИ добился первых больших успехов в распознавании изображений. В проекте FocalNet, например, были изображения всего 417 человек, на которых можно было тренироваться. Но в этих случаях ученые не начинают с нуля. Они используют методы и алгоритмы, разработанные другими исследователями машинного обучения, чтобы запустить свои собственные модели. Они также могут использовать искусственный интеллект для разработки наборов синтетических данных — аналогично тому, как некоторые алгоритмы автономного вождения автомобилей обучаются с использованием данных из видеоигр, таких как Grand Theft Auto , а не из реального мира.

Медицинские системы искусственного интеллекта также должны быть проверены на популяциях, отличных от тех, на которых они обучались; система, которая, как кажется, работает на тестах, проведенных в одном медицинском центре или на определенной группе людей, может дать сбой, если ее применить к другой группе людей. Команда Массачусетского технологического института протестировала свою модель, которая была обучена с использованием данных преимущественно белого населения, чтобы убедиться, что она одинаково хорошо работает для чернокожих женщин — да. Возможно, говорит Яла, видимые маркеры рака груди не сильно различаются между этническими группами, но единственный способ узнать это — проверить.Команда тестирует свою модель, разработанную с использованием данных, собранных в Бостоне, на популяциях из Детройта, Тайваня и Европы, и надеется сделать то же самое с данными из Латинской Америки. «Мы считаем своей научной обязанностью убедиться, что это работает для всех», — говорит Яла.

Разнообразие — не единственный вопрос, требующий изучения. Подходы должны работать и для других типов рака. Исследователи из Гейдельберга надеются опубликовать в этом году исследование по профилированию метилирования сарком — рака, развивающегося в костях и мягких тканях, при котором, по словам фон Даймлинга, частота диагностических ошибок составляет 20% или выше.Исследователи надеются перейти от этого к карциномам, которые развиваются в эпителиальных клетках вокруг органов и на коже. Группа Барзилая изучает, подействует ли его система на рак поджелудочной железы; Хотя регулярной программы скрининга на рак поджелудочной железы нет, сканирование, проведенное для других целей, может содержать полезные данные. И Цзе говорит, что его группа изучает возможность использования ИИ, чтобы определить, является ли поражение кожи злокачественным.

Никто из исследователей не ожидает, что ИИ заменит врачей, радиологов или патологов.Но с учетом старения населения, увеличения доступности диагностических тестов и растущего внимания к точной медицине машинное обучение может помочь им выполнять свою работу, выявляя случаи повышенного риска, на которых им следует сосредоточиться, и помогая им принимать решения в отношении неопределенных диагнозов. Фон Даймлинг не думает, что компьютер может дать все ответы в медицине. «Я бы не оставил диагностику полностью классификатору», — говорит он. «Это не замена патологоанатома. Это просто невероятно мощный инструмент, который должен быть в руках патологоанатома.”

Эпидермальная механоакустическая сенсорная электроника для диагностики сердечно-сосудистой системы и взаимодействия человека с машиной

Abstract

Физиологические механоакустические сигналы, часто с частотами и интенсивностью, выходящими за пределы диапазона слышимого звука, предоставляют информацию, имеющую большое клиническое значение. Стетоскопы и цифровые акселерометры в обычных корпусах могут собирать некоторые важные данные, но ни один из них не подходит для использования в непрерывном носимом режиме, и оба имеют недостатки, связанные с механической передачей сигналов через кожу.Мы сообщаем о мягком, конформном классе устройств, сконфигурированных специально для механоакустической записи с кожи, которые можно использовать практически на любой части тела, в формах, которые максимизируют обнаруживаемые сигналы и допускают мультимодальные операции, такие как электрофизиологическая запись. Экспериментальные и вычислительные исследования подчеркивают ключевую роль низкого эффективного модуля и низкой поверхностной плотности для эффективной работы в этом типе режима измерения на коже. Демонстрации, включающие сейсмокардиографию и обнаружение шумов в сердце у ряда пациентов с сердечными заболеваниями, демонстрируют полезность передовой клинической диагностики.Мониторинг тромбоза помпы в вспомогательных желудочковых устройствах является примером характеристики механических имплантатов. Распознавание речи и человеко-машинные интерфейсы представляют собой дополнительные продемонстрированные приложения. Эти и другие возможности предполагают широкое применение цифровых технологий, интегрированных в кожу, которые могут улавливать акустику человеческого тела.

• Эпидермальный
• растягиваемый
• гибкий
• акустический
• акселерометр
• сердечно-сосудистый
• сейсмокардиология
• желудочковый вспомогательный аппарат
• интерфейс человек-машина

ВВЕДЕНИЕ

Необычные классы электроники стали возможными благодаря недавним достижениям 1 — 6 ) в материаловедении и механике принципы могут быть разработаны с физическими свойствами, которые соответствуют мягкой, механической податливости кожи, тем самым обеспечивая долгосрочную (до ~ 2 недель) интеграцию практически с любой внешней поверхностью тело, с форм-факторами, напоминающими временную татуировку.Эти системы, называемые эпидермальной электроникой, качественно расширяют диапазон физиологических измерений, которые возможны в платформах носимых устройств ( 7 — 13 ). Многие из этих режимов работы критически зависят от физического контакта с кожей. Примеры включают прецизионное измерение температуры и характеристик переноса тепла ( 14 , 15 ), регистрацию электрофизиологических процессов и вариаций электрического импеданса ( 16 — 18 ), определение жесткости кожи ( 5 , 19 ), а также мониторинг квазистатических или динамических изменений размеров, таких как те, которые связаны с набуханием / уменьшением опухоли или пульсирующим кровотоком ( 20 , 21 ).Важнейшие обеспечивающие свойства устройств и их интерфейсов с кожей включают низкое тепловое и электрическое контактное сопротивление, малые тепловые массы и мягкую, податливую механику. Другая (ранее мало использовавшаяся, но важная) особенность заключается в том, что устройства могут быть сконструированы с исключительно низкой плотностью массы, приближающейся к плотности самого эпидермиса. Неизученным следствием этой характеристики является то, что механоакустическая связь устройства с телом через кожу может быть очень эффективной.Связанная с этим возможность, рассматриваемая здесь, заключается в прецизионных измерениях акустических и вибрационных характеристик процессов тела и механически активных имплантатов.

Известно, что механоакустические сигналы содержат важную информацию для клинической диагностики и медицинских приложений ( 22 , 23 ). В частности, механические волны, которые распространяются через ткани и жидкости тела в результате естественной физиологической активности, выявляют характерные признаки отдельных событий, таких как закрытие сердечных клапанов, сокращение скелетных мышц, вибрация голосовых связок и т. Д. движение в желудочно-кишечном тракте.Частоты этих сигналов могут варьироваться от долей 1 Гц [например, частота дыхания ( 23 )] до 1000 Гц [например, речь ( 24 , 25 )], часто с низкими амплитудами, превышающими порог слышимости. ( 26 , 27 ). Физиологическая аускультация обычно выполняется с помощью аналоговых или цифровых стетоскопов в отдельных процедурах, проводимых во время клинических обследований. Альтернативный подход основан на использовании акселерометров в обычных жестких электронных корпусах, которые обычно физически прикреплены к телу для обеспечения необходимого механического соединения.Демонстрация исследований включает запись фонокардиографии (PCG; звуки от сердца) ( 28 ), сейсмокардиографии (SCG; вибрации грудной клетки, вызванные биением сердца) ( 29 — 34 ), баллистокардиография (BCG; движения отдачи, связанные с реакциями на сердечно-сосудистое давление) ( 28 , 30 , 35 , 36 ) и звуки, связанные с дыханием ( 22 , 23 ). В контексте здоровья сердечно-сосудистой системы эти измерения дают важные выводы, дополняющие выводы электрокардиографии (ЭКГ).Например, структурные дефекты сердечных клапанов проявляются как механоакустические реакции и не проявляются непосредственно на записях ЭКГ. Ранее описанные цифровые методы измерения полезны для лабораторных и клинических исследований, но (i) их форм-факторы (жесткая конструкция и большой размер, например, 150 мм × 70 мм × 25 мм) ограничивают выбор мест установки и запрещают их практическую применимость в качестве носимый; (ii) их объемная конструкция включает физические массы, которые посредством инерционных эффектов подавляют тонкие движения, связанные с важными физиологическими событиями; (iii) их массовая плотность и модули отличаются от таковых для кожи, что приводит к рассогласованию акустического импеданса с кожей; и (iv) они предлагают только один режим работы без возможности, например, одновременного захвата сигналов ЭКГ и PCG / SCG / BCG.

Здесь мы представляем другой тип механоакустико-электрофизиологической сенсорной платформы, в которой используются самые передовые концепции растягиваемой электроники для обеспечения мягкой, конформной интеграции с кожей. Результат позволяет точно регистрировать жизненно важные физиологические сигналы, обходя многие ограничения традиционных технологий. В механоакустической модальности используются миниатюрные маломощные акселерометры с полосой пропускания, настроенной на основные процессы организма (0.От 5 до 550 Гц) и соответствующей электроники кондиционирования. Мягкие, изолирующие от деформации узлы упаковки сердечник / оболочка вместе с электроникой для электрофизиологической записи с сухих емкостных электродов представляют собой другие важные особенности этих растягиваемых систем. Полученные устройства имеют массу 213,6 мг, толщину 2 мм, эффективный модуль 31,8 кПа (в направлении x ) и 31,1 кПа (в направлении x ) и жесткость на изгиб 1,02 мкН · м (в направление x ) и 0.94 мкН · м (в направлении y ), что соответствует значениям, которые на порядки меньше, чем сообщалось ранее. Результаты включают качественные улучшения в возможностях измерения и удобстве ношения в форматах, которые могут взаимодействовать практически с любой областью тела, включая криволинейные части шеи, для захвата сигналов, связанных с дыханием, глотанием и голосовыми высказываниями. Ниже описываются ключевые свойства этих устройств и демонстрируется их полезность на самых разных примерах, от исследований на людях пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями до человеко-машинных интерфейсов для управления видеоиграми.Конкретные данные показывают одновременную регистрацию изменений артериального давления на шее, электрофизиологических (EP) сигналов и SCG от грудной клетки для сердечных циклов систолы и диастолы, а также четырех участков аускультации (аортального, легочного, трехстворчатого и митрального) для сердечных шумов. Вибрационная акустика желудочковых вспомогательных устройств (VAD) (то есть устройств, используемых для усиления нарушенной функции миокарда, хотя часто осложняется образованием тромба внутри устройства) может быть захвачена и использована для обнаружения тромбоза помпы или неисправности привода.Помимо кардиологии, существуют приложения для распознавания и классификации речи для человеко-машинных интерфейсов в режимах, которые улавливают вибрации гортани без помех от шума окружающей среды. Базовые исследования биосовместимости поверхности раздела кожи, а также механических свойств и фундаментальных аспектов взаимодействия интерфейса обеспечивают дополнительную информацию об операции.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Конструкция устройства и особенности схемы

Представленная здесь механоакустико-электрофизиологическая сенсорная платформа включает нитевидные серпентиновые медные следы [3 мкм, расположенные в нейтральной плоскости между слоями полиимидной инкапсуляции (1.2 мкм)] в качестве межсоединений между коммерческими мелкосерийными компонентами микросхем, все герметизированы сверху и снизу эластомерным сердечником со сверхнизким модулем упругости [Silbione RT Gel 4717 A / B, Bluestar Silicone; Модуль Юнга E = 5 кПа ( 2 , 37 )]. Тонкий слой низкомодульного силикона (Ecoflex, Smooth-On) [ E = 60 кПа ( 9 )] служит оболочкой (рис. 1A и рис. S1A). Эта структура сердечника / оболочки сводит к минимуму физические ограничения на движения межсоединений для улучшения растяжимости ( 2 , 7 — 9 , 11 ) и механически изолирует составляющие компоненты устройства для уменьшения напряжения (и связанного с этим дискомфорта). на интерфейсе кожи, как подробно описано ранее ( 37 ).Отверстия в этой структуре обеспечивают доступ к контактным площадкам для присоединения пары электрофизиологических измерительных электродов (Au, 200 нм) и тонкого кабельного соединения [100 мкм; анизотропная проводящая пленка (ACF), Elform] к внешней системе сбора данных (рис. 1B). В результате получается мягкая, совместимая с кожей платформа устройства (рис. 1C и рис. S2, C и D), которая может выдерживать значительные уровни деформации без изменения операции (рис. 1D и рис. S2, E и F). Прямой механический интерфейс с кожей, надежность адгезии, которая следует из низкомодульной конструкции, низкая общая масса и многофункциональность — вот ключевые отличительные особенности по сравнению с носимыми акселерометрами, о которых сообщалось ранее.Каждый из этих атрибутов важен для рабочих режимов, описанных ниже.

( A ) Покомпонентная диаграмма общей проектной структуры системы. ( B ) Изображение устройства в сборе и его интерфейса с мягкими измерительными электродами EP и гибким кабелем для питания и сбора данных. На верхней вставке показан вид в разрезе.( C ) Устройство скручено с помощью пинцета. ( D ) Устройство крепится к коже при сжатии путем защемления. ( E ) Флуоресцентные микрофотографии клеток, культивируемых на поверхности устройства, для иллюстрации его биосовместимости. Зеленая и красная области соответствуют живым и мертвым клеткам соответственно. Белые стрелки выделяют последнее. Шкала 200 мкм. ( F ) Наложение оптического изображения и результатов моделирования методом конечных элементов для устройства при двухосном растяжении до деформации 25%.( G ) Увеличенное изображение результатов моделирования той части межсоединительных структур, которая испытывает наибольшую нагрузку. ( H ) Вибрационный отклик суммирован на графике спектральной мощности, измеренной при установке на слой куриной грудки для имитации ткани на источнике вибрации.

Чувствительная цепь (рис. S1, B — D) состоит из механоакустического датчика (ADXL335, Analog Devices; рис. S2, A и B), фильтров нижних и верхних частот, предусилителя (TSV991A, STMicroelectronics), а также съемные и многоразовые емкостные электроды для регистрации ЭП (рис.S3) ( 8 ). Датчик имеет полосу частот (от 0,5 до 550 Гц), которая находится между диапазоном целевых звуков сердечно-сосудистой системы и речи. У здоровых взрослых первый звук (S ₁ ) и второй звук (S ₂ ) сердца имеют акустические частоты от 10 до 180 Гц и от 50 до 250 Гц, соответственно ( 38 ). Частота вибрации голосовых связок у человека составляет от 90 до 2000 Гц ( 39 ) со средней основной частотой ~ 116 Гц (мужчины; средний возраст 19 лет).5), ~ 217 Гц (женщина; средний возраст 19,5) и ~ 226 Гц (ребенок в возрасте от 8 до 11 лет) во время разговора ( 40 ). Чтобы обеспечить распознавание работы сердца и речи, частота среза фильтра нижних частот составляет 500 Гц. Фильтр высоких частот (частота среза, 15 Гц) удаляет артефакты движения.

Характеристики устройства

Результаты экспериментов и моделирования на рис. 1 и фиг. S4 — S11 обобщают ключевые характеристики материалов и структур, которые приводят к типу мягких механических, водопроницаемых и липких, биосовместимых поверхностей, необходимых для удобной, прочной и долговечной интеграции на коже.Результаты на рис. S4A показывают, что дополнительный базовый слой Silbione на нижней поверхности оболочки может обеспечить адекватную адгезионную силу (1,16 кПа) для неразрушающего и обратимого прикрепления к коже. Измерения проницаемости для водяного пара (рис. S5) Silbione, в сочетании с ранее опубликованными результатами Ecoflex ( 2 ), демонстрируют, что слой инкапсуляции сердцевины / оболочки имеет коэффициент потерь при пропускании водяного пара, который аналогичен широко используемому. использовала медицинские повязки (Тегадерм, 3М Медикал).

Тесты на цитотоксичность, включающие культивирование эмбриональных фибробластов мыши (MEF) на поверхности устройства в течение 5 дней, демонстрируют биосовместимость. В частности, клетки равномерно распределяются по образцам и остаются прикрепленными на протяжении всего анализа без видимых признаков апоптоза или некроза (рис. 1E). Визуализация клеток через 1, 3 и 5 дней путем окрашивания кальцеином AM и гомодимером этидия-1 указывает на жизнеспособность> 95% через 5 дней (рис. S6).

Экспериментальные исследования и трехмерный анализ методом конечных элементов (3D-FEA) системы при двухосной деформации 25% позволяют исследовать механику на уровнях деформации, которые превышают те, которые могут возникнуть на коже.Оптические изображения и соответствующие результаты моделирования на рис. 1F показывают хорошее согласие. Контур деформации в верхнем слое на рис. 1F показывает, что максимальные основные деформации в большинстве мест ниже 1%. Большие деформации (~ 2,5%), все еще ниже порога разрушения системы PI / Cu / PI, возникают только в определенных областях межсоединений, выделенных красным пунктирным прямоугольником. Эти деформации можно уменьшить, увеличив длину межсоединений или толщину герметизирующего материала сердечника. На рисунке 1G показан увеличенный вид этой области, где влияние двух соседних компонентов приводит к локальной области концентрации деформации.Расчетные деформации ниже, чем деформация разрушения меди (~ 5%), что указывает на общую двухосную растяжимость устройства, превышающую 25%. В соответствии с предыдущими исследованиями, растяжение в основном поглощается деформациями змеевидных межсоединений ( 5 ). Если предположить, что деформация текучести меди составляет ~ 0,3%, упругая растяжимость в обоих направлениях составляет ~ 4,6%. Результаты 3D-FEA для идентичной системы, но без каких-либо компонентов устройства, показаны на рис.S7B. Картины деформации также демонстрируют хорошее согласие с экспериментом при двухосном растяжении на 25%, при этом аналогичный эффект концентрации деформации наблюдается в той же области. Измерения напряжения-деформации по длине устройства (рис. S8) показывают эффективные модули ~ 32,1 кПа (с чипами) и ~ 8,68 кПа (без чипов), что намного меньше, чем у эпидермиса (от ~ 100 до 200 кПа). и подтверждают растяжимость до 25% деформации. Макеты можно настроить в соответствии с требованиями приложения.

Механоакустический отклик, полученный без аналоговых фильтров с помощью симулятора вибрации (3B Scientific), показывает ожидаемую полосу частот (рис. S9). При использовании на теле глубина источника варьируется в зависимости от местоположения и связанного с ним органа. Например, гортань находится на ~ 5 мм ниже поверхности шеи, а клапаны сердца — на ~ 30 мм от поверхности грудной клетки. В экспериментах in vitro используются свежие кусочки куриной грудки толщиной от 1 до 30 мм, помещенные между датчиком и имитатором вибрации для моделирования эффектов вязкоупругих потерь.Результаты показывают, что спектральная мощность измеренного отклика демонстрирует степенное поведение относительно частоты сигнала и асимптотическое затухание относительно толщины ткани (рис. 1H), как и ожидалось от акустического затухания ( 41 , 42 ). за счет поглощения и рассеяния в вязкоупругих материалах и на границах раздела материалов ( 43 — 45 ). Среднее уменьшение спектральной мощности между частотами в диапазоне измерения составляет 51% для ткани толщиной 1 мм и 83% для ткани толщиной 30 мм.

Отчасти из-за этого затухания и отчасти из-за малых амплитуд у биологического источника механоакустические сигналы на поверхности кожи относительно слабы, и тем более с увеличением частоты ( 42 ). Следовательно, измерения должны учитывать эффекты механической нагрузки и согласования механического сопротивления между устройствами и кожей. Масса сенсорной системы является важной характеристикой в ​​этом отношении. Увеличение массы устройства увеличивает механическую нагрузку на поверхности раздела кожи, тем самым уменьшая механоакустические движения.Эксперименты in vitro для демонстрации этих эффектов включают эксперименты, подобные описанным выше, но с датчиком, помещенным в акриловую коробку (19 мм × 42,5 мм × 55 мм, 9,36 г) с различными добавленными тестовыми массами (рис. 2). Результаты на рис. 2 (от A до C) и рис. S10 демонстрирует общую тенденцию уменьшения спектральной мощности с увеличением толщины и массы ткани для всех частот в пределах полосы пропускания акселерометра. Дополнительная масса в этом случае оказывает незначительное влияние. Простая механическая модель, состоящая из массы, пружины и источника демпфирования (примечание S1), может отражать общее поведение (рис.2D). Результаты вычислений на трех разных частотах (50, 100 и 200 Гц) показывают, что ответ уменьшается с увеличением массы, толщины ткани и частоты (рис. S10). Исследования распознавания речи in vivo подтверждают, что увеличение массы приводит к уменьшению сигнала (рис. 2E).

Экспериментально измеренная спектральная мощность и результаты моделирования, связанные с механоакустическим откликом устройства, установленного в акриловой коробке, помещенной на образец ткани на источнике вибрации на частотах 50 Гц ( A ), 100 Гц ( B ) , и 200 Гц ( C ).( D ) Сравнение измеренной (экспериментальной) и расчетной (аналитической) зависимости спектральной мощности от массы. ( E ) Измеренная максимальная амплитуда сигнала, записанная устройством, установленным на шее, когда субъект произнес слово «слева», как функция массы устройства. ( F ) Амплитуда, измеренная с помощью устройства в жесткой коробке и на тонкой подложке из Ecoflex, как функция пространственного расположения добавленной массы.

Помимо общей массы устройства, важны распределение этой массы и общая механика конструкции.В частности, в мягкой платформе устройства с низким модулем упругости важна только масса микросхемы механоакустического датчика, тогда как в жесткой платформе общая масса ограничивает производительность. Результаты на рис. 2F подтверждают, что в платформе устройства с низким модулем добавленная масса значима только тогда, когда она расположена в положении датчика, и что добавленная масса в разных местах имеет аналогичные эффекты нагрузки для случая жесткой платформы. FEA аналогичной системы (примечание S2) согласуется с экспериментальными данными (рис.S11). Эти данные свидетельствуют о критическом значении характеристик малой массы и модуля упругости. Дополнительное значение состоит в том, что в описанных здесь физических формах батареи, радиоприемники и другие компоненты, представляющие интерес для будущих вариантов осуществления, могут быть включены в платформу без отрицательного влияния на чувствительность измерения.

Измерение сейсмокардиографии

Сейсмокардиография (SCG) фиксирует торакальные колебания от атровентрикулярных сокращений и выброса крови в сосудистое дерево на коже грудины ( 22 , 29 , 46 ).Каждый цикл сокращений создает характерный комплекс SCG в виде квазипериодической формы волны с частотными компонентами, которые отражают сокращение сердечной мышцы и связанный с этим выброс крови. На рис. 3А показано механоакустическое устройство и его пара конформных емкостных электродов, наложенных на грудину, для одновременных измерений СКГ и ЭКГ.

( A ) Изображение эпидермального устройства на груди. ( B ) Принципиальная схема сердечного цикла: (слева) артриальная и желудочковая диастола, (в центре) артриальная систола и желудочковая диастола, и (справа) систола желудочков и диастола предсердий. ( C ) График сигналов ЭКГ (вверху) и звука сердца (внизу), измеренных одновременно. A.U., условные единицы. ( D ) Увеличенное изображение сигналов ЭКГ (вверху) и звука сердца (внизу), измеренных в (C). MC — закрытие митрального клапана; АО — открытие аортального клапана; RE — быстрый желудочковый выброс; AC — закрытие аортального клапана; МО — открытие митрального клапана; РФ, быстрое наполнение желудочков.( E ) Сравнение звуковых сигналов сердца, измеренных с помощью коммерческого электронного стетоскопа и заявленного устройства. ( F ) Схематическое изображение места измерения: A, аортальный; P — легочный; Т, трехстворчатый; М, митральный. Репрезентативное измерение от 78-летней пациентки с диагностированной легкой легочной и трикуспидальной регургитацией в аортальной ( G ), трикуспидальной ( H ), легочной ( I ) и митральной ( J ) участках.

Единый сердечный цикл включает систолическое (сокращение сердечной мышцы) и диастолическое (расслабление сердечной мышцы) движения предсердий и желудочков, как показано на рис.3B. Эти движения включают электрические сигналы, за которыми следует механическое соединение и последовательность механоакустических сигнатур, когда камеры сердца сжимаются, а клапаны закрываются. Эти электрофизиологические и механические данные составляют основу ЭКГ и аускультации сердца соответственно. На рис. 3С показаны сигналы ЭКГ и СКГ, измеренные одновременно у здорового мужчины (22 года). Увеличенные изображения одного сердечного цикла (рис. 3D) выделяют все ключевые особенности этих двух форм волны. Эта информация полезна при оценке систолической и диастолической функции желудочков.Например, время электромеханической активации (временной интервал от начала QRS до точки максимальной интенсивности S ₁ ) соответствует времени, необходимому левому желудочку (LV) для достижения достаточного давления, чтобы заставить митральный клапан слишком близко. Его удлинение указывает на систолическую сердечную недостаточность. Сокращение интервала между S ₁ и S ₂ (так называемое систолическое время левого желудочка) является признаком дисфункции ЛЖ. В целом данные эпидермальных механоакустических датчиков, представленные здесь, имеют качество, сопоставимое с данными, полученными с помощью коммерческого электронного стетоскопа (JABES Electronic Stethoscope, GS Technology Co.), где выделены S ₁ и S ₂ (рис. 2E). Это устройство также может измерять пульсовые волны давления, связанные с артериальным кровотоком. Датчик, расположенный на сонной артерии на шее (рис. S12), может регистрировать эти данные вместе с сигналами ЭКГ.

У субъектов с сердечно-сосудистыми патологиями шумы часто присутствуют в дополнение к сигнатурам, связанным с S ₁ и S ₂ . Голосистолические шумы регургитации митрального и трехстворчатого клапанов, возникающие во время систолы, имеют характерные акустические сигнатуры постоянной интенсивности и высокой частоты.Напротив, диастолические шумы часто обнаруживаются у пациентов с регургитацией аортального или легочного клапана ( 43 , 44 ). Клиническая проверка работы устройства в этом контексте включает запись сердечных механоакустических реакций с сигналами ЭКГ от восьми пациентов-добровольцев, у которых диагностирован стеноз сердечного клапана или регургитация. На рисунке 3G показаны места для аускультации, обеспечивающие оптимальные результаты для аортального, легочного, трехстворчатого и митрального клапанов сердца.Пациентка пожилого возраста (78 лет) с диагнозом легкой трикуспидальной и легочной регургитации с помощью эхокардиографии (рис. S13) демонстрирует короткий шум постоянной интенсивности в трехстворчатом и легочном участках в систолу и диастолу, соответственно, как показано стрелками на рис. 3 (от G до J). Измерение со стороны аорты не выявило признаков стеноза или регургитации. Сигнал от митрального узла слабый, вероятно, из-за неоптимального размещения датчика. На рисунке S14 показана пациентка (возраст 82 года) с тяжелой регургитацией трикуспидального и митрального клапанов и нерегулярной частотой сердечных сокращений.Исследования на других родственных пациентах дают аналогичные данные.

Акустический анализ VAD

Дополнительные биомедицинские приложения включают мониторинг устройств механической поддержки кровообращения, таких как те, которые усиливают дисфункциональную насосную функцию желудочков и служат важной временной или постоянной альтернативой трансплантации сердца ( 47 ). Новейшие вспомогательные устройства для левого желудочка с непрерывным потоком (LVAD) предлагают улучшенную долговечность и восстановление гемодинамики, хотя и с ограничением побочных эффектов, включая потерю насосной функции из-за тромбоза насоса или другого механического отказа ( 48 ).Предыдущая работа в разрезе первого режима отказа показывает, что образование тромбов на роторе приводит к изменению звуков насоса ( 47 — 51 ). Эти изменения трудно или невозможно распознать с помощью стетоскопа или невооруженного слуха, особенно при ранней стадии тромбоза. Приведенные здесь механоакустические датчики позволяют в режиме поверхностного монтажа отслеживать изменения в сигнатурах вибрации в насосе LVAD. Представленные здесь исследования сосредоточены на модели in vitro с коммерческим LVAD (HeartMate II, Thoratec Corporation) и непрерывным потоком для обнаружения изменений акустического сигнала, коррелирующих с изменением скорости насоса, циркулирующей жидкости и эмболизации тромба.

На рисунке S15A показана система, состоящая из замкнутого контура кровообращения, который включает в себя трубки медицинского назначения (Tygon), подключенные к HeartMate II, с клапанами, помогающими удалять пузырьки воздуха и позволяющими вводить тромбы. Устройство плотно прилегает к металлическому корпусу рабочего колеса насоса и бесщеточного двигателя постоянного тока, чтобы обеспечить прямые измерения вибрации (рис. 4A). Спектральная мощность сигнала, полученного за короткое время (30 с) во время работы HeartMate II при 8400 об / мин, представлена ​​на рис.4Б. На нижней панели рисунка 4B показаны характерные признаки на частоте 139,7 Гц (пик A) и 166 Гц (пик B), а также его вторая гармоника на частоте 332 Гц. Увеличение скорости насоса с 8400 до 9400 об / мин приводит к уменьшению частоты пика A с 139,7 до 156,2 Гц (фиг. 4C), тогда как пик B остается неизменным (фиг. 4D). Эти данные предполагают, что пик A может служить надежным показателем скорости насоса. Замена воды глицерином, жидкой средой с вязкостью, аналогичной вязкости сыворотки крови, но более высокой, чем у воды, не приводит к значительному изменению акустической сигнатуры (рис.4E). Этот результат предполагает, что вращение насоса преобладает над собранными акустическими сигнатурами и что они нечувствительны к изменениям вязкости циркулирующей жидкости.

( A ) Изображение экспериментальной циркуляционной петли с устройством, установленным на VAD (HeartMate II). ( B ) Быстрое преобразование Фурье (БПФ) вибрационного отклика (вверху) и спектрограммы (внизу), связанных с работой VAD при 8400 об / мин в контуре циркуляции воды.( C ) Спектральная мощность БПФ вибрационного отклика для рабочих частот от 8400 до 9400 об / мин. Отчетливые изменения скорости VAD происходят только на пике около 150 Гц. ( D ) Сравнение вибрационных откликов в циркуляционном контуре с водой и глицерином при 8400 об / мин (вверху) и 9400 об / мин (внизу). ( E ) Демонстрация изменений акустической сигнатуры, связанных с циркуляцией сгустка крови (500 мкл) в глицериновой петле на этапах начальной инъекции сгустка крови, первые несколько циркуляции проходят без разложения, последующее полное разложение и циркуляция крошечные сгустки крови.

Введение сгустка крови (500 мкл) (рис. S15B), приготовленного из цельной крови крупного рогатого скота, через воздушный клапан на входе HeartMate II во время работы с глицерином при 9400 об / мин, служит для моделирования тромбоза и эмболизации. Сразу после инъекции сгусток крови проходит через LVAD и выходит из трубки оттока с минимальной деформацией. Связанное с этим расширение пика A предполагает, что взаимодействие сгустка с крыльчаткой насоса создает дополнительные частоты (рис. 4F, верхняя панель).Пока сгусток проходит оставшуюся часть циркуляционного контура, насос остается невозмущенным, и сигнатура вибрации возвращается к своему исходному состоянию, то есть двухпиковому состоянию, но с пиком A с большей амплитудой, чем у пика B (рис. вторая панель), возможно, в результате крошечных сгустков крови, прикрепленных к крыльчатке насоса. После нескольких пассажей сгусток полностью рассыпается на микроскопические фрагменты, невидимые невооруженным глазом. Этот процесс создает еще одну сильную группу частот вокруг пика A (рис.4F, третья панель). Наконец, сигнатура вибрации восстанавливается до состояния циркуляции с пиком A снова с более высокой амплитудой, что подтверждает предыдущее наблюдение (рис. 4F, нижняя панель). Эти результаты служат эталоном, подтверждающим возможное использование акселерометра для регистрации акустических сигнатур в LVAD для обнаружения и мониторинга тромбоза помпы.

Распознавание речи и интерфейс человек-машина

Две особенности эпидермальных механоакустических устройств (рис. 5A), в частности использование нескольких датчиков на одной платформе устройства и их совместимость с прямым размещением на криволинейных участках кожи, позволяют их применение в захвате и распознавании речи.Возможности варьируются от улучшенных коммуникационных возможностей для людей с нарушениями речи ( 52 ) до разработки голосовых интерфейсов человек-машина ( 53 — 57 ).

( A ) Изображение эпидермального устройства на голосовых связках. ( B ) График ЭМГ (вверху) и голосовых колебательных сигналов (внизу), измеренных одновременно от шеи.( C ) Сравнение речи, записанной с помощью зарегистрированного устройства (вверху) и с помощью внешнего микрофона (внизу). В левом и правом столбцах представлены записи, сделанные в тихих и шумных условиях соответственно. ( D ) Матрица неточностей, которая описывает эффективность классификации речи. ( E ) Демонстрация распознавания и классификации речи в игре Pac-Man с инструкциями влево, вправо, вверх и вниз.

Во-первых, при соответствующем размещении эпидермальные механоакустические устройства могут одновременно улавливать как сигналы электромиограммы (ЭМГ) от групп мышц артикулятора, так и акустические колебания голосовых связок.На рис. 5В показаны ЭМГ-сигналы (вверху) и механоакустические колебания (внизу), записанные при разговоре «влево», «вправо», «вверх» и «вниз». Спектрограмма (рис. 5C, вверху слева) выделяет уникальные частотно-временные характеристики каждого из четырех слов. Особенно выделяются низкочастотные составляющие носового согласного слова «вниз». Предыдущие исследования показывают, что объединение нескольких датчиков может улучшить распознавание речи ( 58 — 60 ). Конкретное предположение состоит в том, что ЭМГ горла может улучшить традиционные методы распознавания речи ( 57 , 61 ), хотя одновременная запись ЭМГ и акустики в одном устройстве не была продемонстрирована.Более раннее исследование ( 52 ) показало, что объединение акустических данных с сигналами ЭМГ, измеренными с помощью отдельных устройств, улучшило точность распознавания слов в небольшой группе пациентов с дизартрией.

Во-вторых, плотный контакт между датчиками и кожей делает их работу практически незатронутой окружающим акустическим шумом. На рис. 5C сравниваются спектрограммы речи («слева», «справа», «вверх» и «вниз»), записанные эпидермальным датчиком и стандартным микрофоном (iPhone, Apple Inc.; см. рис. S16 для данных во временной области), оба прикреплены к горлу субъекта. Источник шума (радиодинамики) находится на расстоянии 2,5 м от объекта. В тихой обстановке [~ 30 дБ ( 62 )] эпидермальный датчик и микрофон показывают одинаковые отклики. С другой стороны, шумная среда [~ 60 дБ ( 62 )] значительно ухудшает качество записи с микрофона, но не влияет на эпидермальный датчик. Эта функция может позволить использовать эпидермальный акустический датчик для связи в шумной обстановке службами быстрого реагирования ( 63 ), наземными диспетчерами или агентами безопасности.

Простая система обнаружения отдельных слов, используемая в реальном времени для игры в Pac-Man, демонстрирует потенциал эпидермального акустического датчика для взаимодействия человека с машиной. На рисунке S17 показан поток сигналов для системы управления для системы обнаружения изолированных слов. Реализация начинается с фазы обучения, основанной на четырех командах: «влево», «вправо», «вверх» и «вниз». Предварительная обработка включает в себя реализацию методов шумоподавления, показанных на рис. S18, который не влияет на точность классификации.Классификация происходит в реальном времени с использованием линейного дискриминантного анализа (LDA). Матрица неточностей (рис. 5D) суммирует точность этого классификатора, в котором столбцы представляют предсказанное слово, а строки представляют целевое слово. В этом примере точность распознавания составляет 90%. Дальнейшие улучшения возможны за счет дополнительного обучения, различных методов классификации ( 64 ) и более широкой полосы пропускания на датчике. Видео пользователя, играющего в игру Pac-Man, появляется в видео S3; эти же стратегии распознавания речи могут применяться практически к любому типу человеко-машинных интерфейсов, таких как дрон и управление протезами ( 9 , 11 , 12 ).Возможности цифровой аутентификации показаны на рис. S19.

ОБСУЖДЕНИЕ

Класс устройств, о которых здесь говорится, использует тонкую, легкую, маломодульную и совместимую с кожей архитектуру, обеспечивающую механоакустическое зондирование. Эти физические характеристики, хотя и важны для удобства ношения и комфорта в предыдущих типах «эпидермальных» технологий, представляют собой критически важные функциональные возможности для таких систем, поскольку они обеспечивают высокоточное механическое соединение через интерфейс кожа / устройство.Результаты открывают множество возможностей для точной записи звуков и вибрационных сигнатур не только естественных процессов в организме, но и работы механических имплантатов, таких как LVAD. Стендовые исследования и результаты моделирования подчеркивают фундаментальную физику, связанную с этим типом зондирования. Диапазон использования с людьми — в контекстах, охватывающих характеристику сердечных шумов у пациентов, у которых, как известно, есть регургитация или стеноз в определенных клапанных областях прослушивания (например, трикуспидальный или аортальный), к машинным интерфейсам в режиме реального времени для управления компьютерными игровыми системами — предвещает некоторые широкие возможности этих концепций.Другие потенциальные клинические применения включают анализ вариабельности сердечного ритма, оценку периода до выброса и время выброса левого желудочка. Звуки тела, такие как храп, дыхание и движение желудочно-кишечного тракта, также представляют некоторый интерес. Во многих случаях потребуются полностью беспроводные возможности передачи данных, встроенного хранения / обработки данных и интегрированный источник питания, особенно для приложений, требующих непрерывной автономной работы. Предварительные данные (рис.S20) указывают на то, что самые современные коммерческие устанавливаемые на кожу устройства с этими функциями (BioStampRC, MC10 Inc.) предлагают удельную массу и конструкцию с низким модулем упругости, достаточную для обеспечения аналогичных уровней механоакустического зондирования, а также многофункциональной работы Запись EP. Дальнейшая оптимизация механики и распределения масс, связанных с этой платформой, с использованием описанных здесь правил проектирования и дальнейшее изучение ее использования в клинических приложениях для создания каталога патологических функций и состояний представляют собой многообещающие направления для будущих исследований.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Изготовление эпидермального механоакустического устройства

Процесс изготовления включает три части: (i) формирование рисунка межсоединений схемы; (ii) печать с переносом и приклеивание чипа на мягкую основу с сердечником / оболочкой; и (iii) покрытие верхней поверхности аналогичной мягкой структурой сердцевины / оболочки. Изготовление межсоединений началось с коммерческого ламината (MicroThin, Oak-Mitsui Inc.), который содержит медную несущую пленку (17,5 мкм) и тонкую медную фольгу (3 мкм), разделенных разделительным слоем.Покрытие центрифугированием и термическое отверждение сформировали пленку PI (1,2 мкм; PI 2545, HD MicroSystems) на стороне с тонкой медной фольгой (3 мкм). Отслаивание этого покрытого PI слоя от толстого слоя меди позволило прикрепить его к предметному стеклу, покрытому поли (диметилсилоксаном) (sylgard 184, Dow Corning). Ниже приводится более подробное описание процесса изготовления: (i) Фотолитография и травление металла определили структуру межсоединений в меди. Другой процесс нанесения покрытия центрифугированием и отверждения давал равномерный слой PI на полученном рисунке.Фотолитография и реактивное ионное травление (RIE, Nordson MARCH) определили верхний и нижний слои PI в геометрии, совпадающей с геометрией межсоединений. (ii) Кусок водорастворимой ленты (Aquasol) позволил перенести эти инкапсулированные межсоединения на трехслойную пленку, поддерживаемую силиконовой пластиной, полученной методом центрифугирования (4000 об / мин) и отверждением тонкого слоя ультрамягкого силикона (Silbione , RT Gel 4717 A / B, Bluestar Silicones), затем слой немного более жесткого силикона (Ecoflex, 00-30, Smooth-On) при 1000 об / мин и, наконец, еще один слой ультрамягкого силикона при 1000 об / мин.Этот трехслойный слой определял поверхность раздела кожа-адгезив и подложку ядро ​​/ оболочка. Удаление ленты путем погружения в воду обнажило межсоединения, что позволило прикрепить компоненты устройства к указанным контактным площадкам с использованием паяльной пасты (Indalloy 290, Indium Corporation) и теплового пистолета при температуре ~ 165 ° C. (iii) Инкапсуляция началась с ручного размещения отвержденных отдельных кусочков силикона на подушечки, которые подключаются к электродам ЭКГ и к электродам, которые подключаются к кабелю ACF. Покрытие центрифугированием (1000 об / мин) и отверждение слоя Silbione с последующим нанесением слоя Ecoflex при 1000 об / мин определяли суперстрат ядро ​​/ оболочка.Удаление силиконовых деталей завершило процесс изготовления. Присоединение кабеля АКФ и электродов ЭКГ происходило непосредственно перед установкой прибора на кожу.

Характеристики устройства

Испытания на прочность сцепления.

Стандартные измерения вертикального отслаивания определяют силу сцепления между испытуемыми образцами и кожей на сгибающей мышце. Каждый образец (2,5 см × 2,5 см, толщина 1 мм) был приготовлен путем смешивания компонентов мономера и отвердителя для Silbione и Ecoflex, а затем термического отверждения материалов.Двухслойная структура состояла из слоя Ecoflex толщиной 500 мкм на стеклянной подложке и слоя Silbione толщиной 500 мкм наверху. Подложку для испытаний помещали на кожу, и угол прикрепляли к крючку датчика силы под углом 90 ° (Mark-10). Сообщенная сила адгезии соответствует измеренной силе, деленной на площадь подложки.

Испытание на пропускание водяного пара.

Измерения потери водяного пара соответствуют стандартам ASTM E96-95 (www.astm.org/Standards/E96). Пленки силбиона получали методом центрифугирования при 250, 500, 1000 и 2000 об / мин на подложке пластины. Колбы (125 мл) заполняли сухим хлоридом кобальта (дриеритом) равного веса и герметизировали пленками Silbione / Ecoflex с помощью пластиковых лент (рис. S6). Изменения веса каждой колбы регистрировали ежедневно в течение 6 дней при комнатной температуре (23 ° C) и влажности 50%. Скорость прохождения водяного пара основана на этих измерениях.

Анализ жизнеспособности клеток.

МЭФ получены из лаборатории К. Килиана. MEF выделяли из эмбрионов через 13 дней после коитуса с 0,05% трипсином (Gibco). Клетки культивировали в среде Игла, модифицированной по Дульбекко (DMEM) (4,5 г / мл) с высоким содержанием глюкозы, с добавлением 10% фетальной бычьей сыворотки (Sigma) и 1% пенициллина / стрептомицина. Среду меняли каждые 3 дня и пассировали при 80% конфлюэнтности.

Образцы устройства стерилизовали автоклавированием образцов при 121 ° C в течение 60 минут, затем подвергали их ультрафиолетовому облучению в течение 30 минут и, наконец, промывали их в фосфатно-солевом буфере (PBS).Поверхность устройства подвергали действию ламинина (25 мкг / мл; Sigma L2020) в PBS в течение 30 мин, а затем переносили в шестилуночный планшет. MEF засевали на образцы при начальной концентрации 20 000 клеток / мл и культивировали в течение 5 дней. После 1, 3 и 5 дней культивирования устройства инкубировали с Hoechst 33342 (1 мкг / мл), кальцеином AM (2 мкМ) и гомодимером этидия-1 (4 мкМ) в растворе PBS в течение 20 мин. Образцы помещали на предметные стекла и отображали с помощью IN Cell Analyzer 2000 (GE). Иммунофлуоресцентные изображения анализировали с помощью программного обеспечения ImageJ.Измерения жизнеспособности клеток соответствуют доле живых клеток (зеленый) по всем клеткам (зеленый + красный). Клетки, выращенные на пластике для тканевых культур в стандартной среде DMEM и в среде DMEM с 10% диметилсульфоксидом, служили в качестве положительного и отрицательного контроля соответственно.

Отклик на вибрацию.

Испытания включали прикрепление устройств без аналоговых фильтров нижних и верхних частот к плоской алюминиевой подставке, установленной на генераторе вибрации (3B Scientific). Вибрацию создавал полюс диаметром 1 см, подключенный к диафрагме громкоговорителя (50 Вт, 100 мм, 8 Ом; SR 1010, Somogyi), помещенный в пластиковый корпус.Прямоугольный выходной сигнал функционального генератора (FG100, 3B Scientific) обеспечивает выход 3 В на громкоговоритель на дискретных частотах 1, 5, 10, 50, 100, 250 и 500 Гц. Коммерческая система (PowerLab, ADInstruments) позволяла получать данные без фильтров с частотой дискретизации 1 кГц.

Измерения влияния толщины тканей использованной свежей куриной грудки (Miller Amish Poultry), нарезанной на кусочки 2 см × 2 см и толщиной 1, 5, 10 и 30 мм. При установке между датчиком и вибростендом (4 см × 4 см) влажные поверхности ткани обеспечивали достаточную адгезию для предотвращения относительного движения во время вибрации с использованием прямоугольных волн с амплитудой 3.7 В и частоты 50, 100, 200, 300, 400 и 480 Гц.

Влияние массы и толщины ткани определялось с использованием тех же экспериментальных установок, которые описаны выше. Датчик был плотно приклеен лентой к центру дна акриловой коробки (19 мм × 42,5 мм × 55 мм, 9,36 г). Медицинская лента (силиконовая лента, 3M Medical), намотанная на вибростенд, стабилизировала коробку на ткани цыпленка. Винтовые гайки (3/8 дюйма, 1,38 г) использовали в качестве элементов для увеличения массы, прочно прикрепленных к верхней крышке акриловой коробки с помощью двустороннего клея.

Восприятие речи оценивалось с помощью датчика, помещенного в акриловую коробку, как описано выше. Измерения включали акустические колебания, связанные с тем, что субъект говорит «левый» с разными добавленными массами. Акриловая коробка была прикреплена к горлу субъекта с помощью двустороннего клея между кожей и интерфейсом коробки и медицинской лентой на верхней части коробки. Чтобы изучить влияние расположения массы, набор из четырех массовых элементов был соединен в столбец и прикреплен к середине, верхнему правому, верхнему левому, нижнему правому и нижнему левому местам нижней части коробки.

Механическое моделирование и FEA

Моделирование 3D-FEA на основе коммерческих пакетов программного обеспечения (Abaqus 6.14, Dassault Systemes) помогло оптимизировать механику системы. Эластомеры моделировались восьмиузловыми трехмерными шестигранными элементами (C3D8R). Электронные микросхемы, змеевидные межсоединения и слои PI моделировались четырехузловыми элементами оболочки (S4R). Граничные условия смещения, примененные к подложке, позволяли растянуть систему. Модуль Юнга ( E ) и коэффициент Пуассона (ν) материалов были следующими: для силбиона E _Silbione = 5 кПа и ν _Silbione = 0.48; для Ecoflex: E _Ecoflex = 60 кПа и ν _Ecoflex = 0,48; для PI, E _PI = 2,5 ГПа и ν _PI = 0,34; а для меди E _Cu = 119 ГПа и ν _Cu = 0,35.

Метод FEA с использованием Abaqus также определил влияние частоты, массы и толщины ткани на механоакустический сигнал. Здесь C3D8R использовался для моделирования ткани, массивных объектов и ускорителя, и все это под действием синусоидальной силы.Ткань моделировалась как вязкоупругое твердое тело с модулем Юнга 0,18 МПа ( 65 ) и функцией ряда Прони с константами g _i = k _i = 0,

  "имя": "[параметры ('virtualMachineName')]",
            "тип": "Microsoft.Вычислить / виртуальные машины ",
            «apiVersion»: «2020-06-01»,
            "location": "[параметры ('location')]",
            "зависит от": [
                "[concat ('Microsoft.Network/networkInterfaces/', параметры ('networkInterfaceName'))]»
            ],
            "характеристики": {
                "hardwareProfile": {
                    "vmSize": "[параметры ('virtualMachineSize')]"
                },
                "storageProfile": {
                    "osDisk": {
                        "createOption": "fromImage",
                        "managedDisk": {
                            "storageAccountType": "[параметры ('osDiskType')]"
                        }
                    },
                    "imageReference": {
                        "издатель": "Канонический",
                        "предложение": "UbuntuServer",
                        «sku»: «18.04-ЛЦ »,
                        "версия": "последняя"
                    }
                },
                "networkProfile": {
                    "networkInterfaces": [
                        {
                            "id": "[resourceId ('Microsoft.Network/networkInterfaces', parameters ('networkInterfaceName'))]»
                        }
                    ]
                },
                "osProfile": {
                    "computerName": "[параметры ('virtualMachineComputerName')]",
                    "adminUsername": "[параметры ('adminUsername')]",
                    "linuxConfiguration": {
                        "disablePasswordAuthentication": true
                    }
                },
                "DiagnosticsProfile": {
                    "bootDiagnostics": {
                        "включен": истина
                    }
                }
            }
        }
    ],