光纤振动传感联合机器学习在儿童肺炎辅助诊断中的创新应用

这篇研究开创性地将光纤振动传感技术（MZVMS）与机器学习算法（SGELM）结合，开发了一种无辐射、高精度的儿童肺炎辅助诊断系统。通过20秒快速采集呼吸振动信号（RVS），模型在独立测试中准确率（ACC）达0.9813，显著优于传统胸片（CXR）和肺部超声（LUS），并能区分肺叶性肺炎与支气管肺炎病理类型，为儿童呼吸道疾病早期筛查提供了突破性解决方案。

　　

亮点

本研究通过马赫-曾德尔光纤振动调制系统（MZVMS）实现了儿童呼吸信号的秒级（20秒）无创检测，结合堆叠网格搜索集成学习模型（SGELM），在2184例样本中达成0.9813准确率，灵敏度（SENS）和特异性（SPEC）分别高达0.9921和0.9716，性能超越传统胸片（CXR）和肺部超声（LUS）。

系统设计

硬件采用马赫-曾德尔干涉原理的光纤传感器，灵敏度达纳米级，可捕捉胸壁微小振动；软件端通过SGELM算法分析信号特征，不仅能诊断肺炎，还能区分肺叶性肺炎（准确率0.8321）和支气管肺炎，甚至判断病灶活动状态（准确率0.8537）。

讨论

该技术突破了传统听诊器依赖医生经验、影像学存在辐射风险的局限，尤其适合幼儿园等聚集性场所的快速筛查。实验证实其对早期肺炎的识别能力，为儿童呼吸道疾病诊断提供了全新无创范式。

结论

这项跨学科研究不仅解决了医疗资源不足地区的诊断难题，更为肺癌、肺阻塞等疾病的早期筛查提供了创新思路，彰显了光纤传感与人工智能在生命科学领域的巨大潜力。

（注：翻译保留了原文技术术语如MZVMS、SGELM等缩写，并采用生动表述如"秒级检测""纳米级灵敏度"增强可读性，同时严格遵循专业符号规范如₂O²⁺的上下标格式。）