Wi-Fi радиосигнали откриват проблемни модели на дишане

Сподели

За много хора Wi-Fi е образно спасение. Сега ново изследване от Националния институт за стандарти и технологии (NIST) може да успее да го превърне и в буквално. Чрез модифициране на стандартен Wi-Fi рутер с актуализация на фърмуера и използване на алгоритъм за задълбочено обучение, учените успяха да открият модели на дишане, които показват респираторен дистрес в медицински манекен.

Идеята да се опитаме да съберем Wi-Fi сигнали, за да наблюдаваме моделите на дишане на хората в домовете им, се роди в разгара на пандемията от COVID-19. „Тъй като светът на всички беше обърнат с главата надолу, няколко от нас в NIST обмисляхме какво можем да направим, за да помогнем“, каза изследователят на NIST Джейсън Кодър. „Нямахме време да разработим ново устройство, така че как можем да използваме това, което вече имаме?“.

Отговорът дойде при разглеждане на радиовълните, които позволяват комуникация между устройства като мобилни телефони или таблети и рутерите, които използват за свързване с интернет. Докато тези радиовълни се движат напред-назад, те срещат препятствия като мебели или хора, които леко ги променят.

Изследвайки тези промени, Coder, научният сътрудник Susanna Mosleh и колеги от Службата за научни и инженерни лаборатории (в Центъра за устройства и радиологично здраве на FDA) вярват, че могат да открият фини промени в тялото на човек, които биха били показателни за затруднено дишане – почти по същия начин, по който Wi-Fi сигналите са били използвани за преброяване на хората през стените и наблюдение на моделите на сън.

За да изпробват идеята, екипът постави манекен, който симулира дишане в стая, поглъщаща радиовълни, известна като безехова камера. Те също така създадоха търговски Wi-Fi рутер и приемник. Тъй като манекенът имитира различни модели на дишане, включително такива, които биха показали астма, ХОББ и необичайно бавно и бързо дишане, смущенията в радиовълните бяха записани, като данните се предаваха около 10 пъти в секунда.

Това доведе до огромно количество информация, която трябваше да бъде анализирана, за да се открие кои смущения на вълните съответстват на симулирани затруднения в дишането на манекена. За да пресее всичко това, Mosleh създаде алгоритъм за дълбоко обучение, който екипът нарече „BreatheSmart“. След като уравнението беше установено и данните бяха подавани през него, беше установено, че е 99,54% ефективно за правилното класифициране на моделите на дишане.

Фактът, че системата може да работи със съществуващи рутери, дава надежда на изследователите, че някой ден може да бъде пусната просто чрез приложение за смартфон, което ще достави актуализацията на фърмуера. Те също така казват, че работата им създава рамка, в която могат да се впишат други видове алгоритми за мониторинг.

Разбира се, тестването, проведено в запечатана стая с медицински манекен, ще бъде доста различно от приложенията в реалния живот, където хората се движат сред мебели, домашни любимци и един друг, но изследването е поне доказателство за концепцията за система това може да е обещаващо.

Информация за изследването е публикувана в списанието IEEE достъп.

източник: NIST



Публикациите се превеждат автоматично с google translate


Сподели