霍普金斯大学研究突破：视频检测脑血管异常
（图片来自网络）
约翰霍普金斯大学的研究团队近日取得重要突破——他们发现，普通视频画面中隐藏的血管信号可借助人工智能技术被提取，为脑血管异常的检测带来全新可能性。
这项研究由该校计算机科学系与医学院联合完成，研究成果发表在2024年CVPR（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）大会上。研究表明，当心脏跳动时，血管中的压力波动会在皮肤表面产生微小的颜色变化，这些变化人眼无法察觉，但摄像头能够捕捉到。人工智能系统通过分析这些微弱的光学信号模式，能够准确判断一个人的血管功能是否异常。
该技术的医学价值重大，因为血管功能异常往往是心血管疾病的早期征象，如高血压、动脉硬化等。传统检测需专业医疗设备，而这项新技术让居家健康筛查成为可能，实现非接触式检测，为大规模健康监测和远程医疗提供了新思路。
研究团队开发的系统工作原理是：心脏收缩时，血液在血管中产生压力波，这些压力波传递到皮肤毛细血管，导致血管轻微扩张和收缩，进而产生微小的光学变化。系统通过深度学习技术分析视频信号，提取与心血管相关的特征，进而判断血管功能状态。实验表明，该系统在检测血管异常方面表现令人鼓舞，且可在无需接触的情况下完成检测。
这项技术的应用前景广泛。例如，在公共场所可通过监控摄像头进行健康筛查，或在家中使用手机等设备自我监测。当然，视频质量、环境光等因素会影响检测准确性，隐私保护也是重要考虑，未来需完善相关机制。该研究展现了科技与医疗结合的前景，有望推动数字健康时代的到来，让普通人也能便捷监测健康状况。
（声明：该内容经AI精编）
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