Команда Калифорнийского университета в Санта-Крузе разработала подход Pulse-Fi, который позволит использовать сигналы Wi-Fi для мониторинга частоты сердечных сокращений человека.
Система обладает преимуществами по сравнению с существующими методами мониторинга — она недорогая, простая в развёртывании и избавляет от необходимости прикреплять устройство к телу.
Профессор Катя Обрачка отмечает, что непрерывное отслеживание жизненно важных показателей с помощью носимых устройств может быть неудобным, а применение камер неэффективно в условиях плохой освещённости и ставит вопросы о конфиденциальности.
В поисках лучшего варианта Обрачка вместе со студентом-постдоком Наяном Санджаем Бхатией и стажёром старшей школы Пранаем Кочетой разработали систему Pulse-Fi, которая использует обычные сигналы Wi-Fi для мониторинга. Она улавливает мельчайшие изменения в волнах сигнала, вызванные сердцебиением.
Pulse-Fi фильтрует фоновый шум и обнаруживает изменения амплитуды сигнала, вызванные сердцебиением. Модель искусственного интеллекта, способная работать на Raspberry Pi, затем считывает отфильтрованные сигналы и оценивает частоту сердечных сокращений в режиме реального времени.
Команда протестировала свой подход в двух различных экспериментах. Сердцебиение семи добровольцев измеряли на расстоянии 1, 2 и 3 метров от двух микроконтроллеров ESP32, которые использовали Pulse-Fi. Эти данные затем сравнивали с измерениями пульса, полученными с помощью пульсоксиметра. Во втором эксперименте Pulse-Fi использовали на устройствах Raspberry Pi для мониторинга частоты сердечных сокращений более 100 участников, которые принимали различные положения, ходили, бегали и стояли на месте.
Результаты показывают, что система работает на уровне других эталонных датчиков, выдавая погрешность менее 1,5 ударов в минуту. Pulse-Fi также сохраняет достаточную точность измерений независимо от позы человека или расстояния до записывающего устройства.
Теперь команда планирует создать компанию для коммерциализации технологии.
Обрачка добавляет, что Pulse-Fi может работать в новых условиях, которым не обучали базовую модель искусственного интеллекта. «Модель хорошо обобщала данные в новой обстановке, показывая, что она не просто запоминает, а фактически изучает закономерности, которые переносятся в новые ситуации», — говорит она.
Обрачка также отмечает, что устройства, на которых работает Pulse-Fi, доступны по цене: чипы ESP32 стоят около $5–10, а Raspberry Pi — около $30.
Сейчас команда начинает пилотное тестирование подхода на нескольких пользователях, которые будут одновременно находиться в комнате. «Помимо работы в многопользовательских средах, мы также изучаем другие приложения Pulse-Fi в сфере здравоохранения и оздоровления», — отметила Обрачка, приводя в пример апноэ во сне и частоту дыхания.
Между тем более раннее исследование показало, что люди могут угадать частоту сердцебиения, просто посмотрев 10-секундное видео с записью лица.
Источник: habr.com