监测夜间癫痫发作并及时通知护理人员

对于希望将可穿戴传感技术集成到广泛应用领域的学术、应用和临床研究人员而言，Shimmer Research 提供了一个灵活的无线硬件平台、低功耗固件以及用于数据分析的主机端软件。

研究目标

根据世界卫生组织的数据，癫痫是一种慢性非传染性脑部疾病，全球有超过5000万人受其影响。

目前，荷兰的研究人员正在利用Shimmer平台进行远程癫痫与癫痫发作监测的研究。这项研究由乌得勒支大学医学中心、Kempenhaeghe-Heeze和SEIN-Zwolle合作进行。其研究目标如下：

旨在利用集成的多传感器检测仪器（MSDI），结合来自Shimmer传感器的心电图（ECG）和3D加速度计数据，并配对音频和自动化视频帧分析，来检测主要的夜间癫痫发作并发出警报。

研究方法

该项目旨在开发一种新的多模态设备，用于检测夜间癫痫发作并在发作时通知护理人员。该多模态系统使用集成的多传感器检测仪器（MSDI），将Shimmer传感器与音频和视频流相结合，以提供心电图和加速度计数据。

研究设计了一项诊断研究，以确定患者因素与四种模态检测癫痫发作结果的最佳组合。研究主要针对三类人群：16岁以下居家儿童、智力受损的青少年、以及居家或在庇护住所生活的成年患者。

研究为每位患者使用2个Shimmer传感器——加速度计传感器置于右上臂，加速度计和心电图传感器置于左上臂。PC机集成来自传感器的数据，一旦数据超过阈值即发出警报。PC与用于监测的智能设备之间建立了实时视频和音频连接。

数据驱动成果

本研究选择Shimmer传感器是因为其灵活且可配置的特性。在研究启动时，其他供应商在相近的价格点上无法提供该平台所具有的开放性及其与MATLAB等开发工具的接口能力。

研究人员开发了MSDI和算法来分析四个独立的信号，具体数据示例如右侧所示（注：原文提及图表在右侧，此处文本版本省略图表描述）。数据采集自两名分别表现出强直性发作（左）和强直-阵挛性发作（右）的患者。

从概念到实现——达成90%的有效性

项目首席研究员选择Shimmer平台的主要原因之一是该设备获得了CE认证。尽管用于研究目的的设备可以在没有医疗器械分类的情况下集成，但涉及人类受试者的研究必须使用经过认证的电子设备。

这项结合了Shimmer平台的多模态解决方案，已在四个中心的"院内"环境中，针对50多名患者，以脑电图-视频监测金标准进行了测试。迄今为止，由于神经反馈是事件的可靠指标，这种脑电图监测一直是潜在癫痫发作的传统监测方法。

在该研究即将从医院环境转向家庭环境的关键阶段，该系统与脑电图金标准相比表现优异，有效性达到90%。该研究未来的计划包括改进实时软件分析系统、集成传感器数据，并在家庭环境中进行验证。

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