A multi-modal smart chest patch for real-time cardiopulmonary monitoring and anomaly detection
Rattachement africain : hk, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Cardiopulmonary homeostasis is critical for health, with disruptions often indicating early-stage pathologies. However, current wearable devices, constrained by their limited focus on single or few modalities, fall short in capturing the full spectrum of these critical interactions. In this work, we present a multimodal smart chest patch (SCP) system integrating flexible sensing modules with a multi-criteria, multimodal fusion (MCMF) machine learning model. The patch (5.4 g and 3.6 mm) simultaneously monitors electrocardiogram (ECG), heart sound (HS), and respiratory (Resp) signals, enabling real-time extraction of 12 cardiopulmonary parameters. Compared with commercial devices, our flexible patch maintains stable signal quality and demonstrates broad applicability across diverse individuals. The proposed MCMF model was further validated on an extended dataset of 5,561 recordings from 475 participants and achieved a classification accuracy of 87% for detecting cardiac and respiratory anomalies, surpassing conventional methods. Our results enable real-time exercise monitoring, revealing dynamic physiological shifts (ΔHR = 21 bpm, ΔPEP = −30 ms) with superior signal fidelity, and therefore holding significant promise for scalable, personalized health management.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A multi-modal smart chest patch for real-time cardiopulmonary monitoring and anomaly detection 一种用于实时心肺监测和异常检测的多模态智能胸 贴
- Date Crossref
- 30/10/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Chinese University of Hong Kong Department of Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Southern University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hong Kong Centre for Cerebro-cardiovascular Health Engineering (COCHE) pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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School of Microelectronics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electronic Engineering — Chinese University of Hong Kong, Southern University of Science and Technology et Hong Kong Centre for Cerebro-cardiovascular Health Engineering (COCHE), avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.