人工智能天线革新了骨折诊断技术

滑铁卢大学的一名工程师将廉价的无线通信天线与人工智能（AI）相结合，以改进医生检测骨折的方法。

使用传统诊断方法（如X射线、计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI））来确定骨折需要时间——此类设备在救护车或初级保健设施中不易获得，且由于医疗服务需求量大，许多人到达医院后必须等待X射线或扫描。

新系统为当前存在的系统提供了一种更快、更安全、更便携且更具成本效益的替代方案。

“我们的方法更安全，因为它不会使患者暴露于辐射中，也不会干扰他们体内的任何医疗设备，”领导该研究的滑铁卢大学电气与计算机工程系教授奥马尔·拉马希博士说。

“它也很容易运输，适合所有人和所有情况，从赛场上的精英运动员到养老院的老年居民，再到昏迷的急诊室患者。” 

奥马尔·拉马希博士，滑铁卢大学电气与计算机工程系教授，本研究的首席研究员

与需要专家解读的传统医学影像方法不同，拉马希的系统能够清晰地检测到裂缝和断裂，提供在紧急情况下至关重要的直接信息。 

其工作原理是在疑似骨折部位的两侧放置两个天线，其中一个天线将低频微波通过骨骼传输到另一个天线。然后，接收到的数据通过深度神经网络进行分析——这是一种经过大量人体部位和骨折类型数据集训练的AI模型。 

奥马尔·拉马希博士的实验室设置示例显示，牛腿骨位于偶极天线和喇叭发射天线之间。喇叭发射天线向骨骼发送微波信号，然后根据骨骼中的骨折类型接收并分类该信号。

拉马希的系统是与国际研究团队合作开发的，是首个使用AI和微波来检测骨折而无需成像技术的系统。目前正在进一步研究开发高分辨率诊断工具。研究人员相信，他们总有一天能够开发出一种便携式设备，可能是围绕受伤区域包裹的袖带形式，这种设备将很快协助急救人员、长期护理人员和运动队进行即时和初步的骨折诊断。 

“我们的目标是将这项技术推进为市场就绪的产品，”拉马希说。“我们渴望看到这项创新充分发挥其潜力，提供一种快速、廉价的方法来评估人们的骨折损伤，并加快医疗保健服务的提供。”

有关这项工作的更多信息，请参阅发表在《IEEE 2023年欧洲微波会议（EuMC）》上的研究论文《使用深度神经网络的微波骨折诊断》。