慢性瘙痒可能由多种疾病引起，包括湿疹和牛皮癣。瘙痒会导致抓挠行为，从而影响人们的睡眠、工作效率、情绪和整体健康。慢性瘙痒的客观测量对于改善患者的医疗护理状况非常重要。目前，可穿戴设备已经在抓挠行为检测方面展现出前景，不过现有的大部分可穿戴设备无法评估划痕强度，从而无法全面了解瘙痒对个体造成的影响。
据麦姆斯咨询报道，近期，美国卡耐基梅隆大学机器人研究所（RobotICs Institute，Carnegie Mellon University）等机构的研究人员开发出多模态传感指环，可以戴在手指上用于测量划痕强度，能够区分不同类型和强度的抓挠行为。该指环的进一步发展将有助于更加一致和全面地测量抓挠行为，帮助医生和患者更好地了解和治疗慢性瘙痒。相关研究成果以“A multimodal sensing ring for quantifICation of scratch intensity”为题发表在Communications Medicine期刊上。
在这项工作中，研究人员提出一套用于量化划痕强度的系统架构，包括多模态可穿戴指环、从压敏平板电脑捕获划痕强度真实数据的方法，以及用于在0 ~ 600 mW功率范围内回归划痕强度的监督式机器学习算法。多模态指环由一个三轴加速度计和一个振动接触式麦克风组成，能够为抓挠行为提供互补的声学和力学特征。这些传感器可用于捕获低频手指和手臂运动，以及从指甲传播到指环的高频振动。对于原始传感器数据的处理，是通过提取频率特征并使用两种机器学习算法对原始数据进行分析，以实时评估抓挠行为和划痕强度。为了训练划痕强度算法，研究人员采用了嵌入压力传感器阵列的触摸敏感表面（即压敏平板电脑）自动生成强度标签的方法。
多模态可穿戴指环及其从抓挠行为中捕获的原始数据
通过机器学习算法实时评估抓挠行为和划痕强度
研究人员通过对来自20名健康受试者的数据进行留一受试者（LOSO）交叉验证（CV）来评估该多模态算法的分析能力，证明了所提出的多模态指环在0 ~ 600 mW功率范围内能够准确评估划痕强度，其平均绝对误差（MAE）为49.71 mW。这种多模态传感策略在划痕检测中具有显著优势，使用加速度计和接触式麦克风组合的模型可实现89.98%的精度，而仅使用加速度计和仅使用接触式麦克风的模型精度分别为86.24%和79.98%。
与现有的仅能在特定时间点捕捉瘙痒症状的患者报告量表相比，这项研究所提出的技术有望对抓挠行为提供持续监测，从而为医生和患者减轻工作量。
通过留一受试者交叉验证来评估多模态算法对划痕数据的分析能力
研究人员称，虽然目前的研究重点是将抓挠行为与其日常行为区分开来，但在未来的研究工作中，还可以将揉捏、抠挑和摩擦等与抓挠类似的日常行为纳入研究。
这项研究工作提出了可穿戴多模态传感指环，不仅可用于抓挠检测，还可以量化划痕强度，这两个指标对于追踪瘙痒症状非常重要。在临床试验中，该可穿戴指环及多模态算法系统可以通过实时信号直接反映抓挠行为，为研究人员和临床医生提供更深入的治疗参考。通过提供划痕的直接客观量化结果，该多模态指环将帮助改善患者的治疗效果，并有助于治疗方法的发现和验证。
审核编辑：刘清
