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一種不需要復雜新硬件的監測呼吸健康的設備

SSDFans ? 來源:SSDFans ? 2023-02-03 09:40 ? 次閱讀

最近,美國國家標準與技術研究所(NIST)開發了一種“BreatheSmart”算法,該算法使用Wi-Fi信號來無線監測呼吸。NIST的科學家稱,COVID-19大流行促使他們研發一種不需要復雜新硬件的監測呼吸健康的設備。

雖然NIST的BreatheSmart不是監測呼吸的唯一方法,但與其他方法相比,它確實有很大的優勢。由于利用了Wi-Fi標準的信道狀態信息,它可以單獨部署在軟件中,而不需要任何額外的硬件。

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本文將研究BreatheSmart算法及其他一些無線呼吸監測方法,以確定其作為一種無創呼吸健康指標的優點和利弊。我們還將討論NIST技術的未來,以評估如何將其集成到日常生活中。

合二為一

信道狀態信息(CSI)有助于補償部署Wi-Fi路由器的環境。CSI包括有關反射、衰減和由環境變化引起的路徑長度變化的信息,將傳輸和接收到的信號規范化并適當地讀出。

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除了保護Wi-Fi信號的完整性,該功能還可以記錄由生物運動引起的微小環境變化。人體呼吸會引起輕微的胸部運動,這將改變從發射器到接收器的信號路徑,這些信息將被編碼在Wi-Fi接入點的CSI中。使用適當的算法(如BreatheSmart),這些信息可用于確定呼吸頻率并識別有問題的呼吸模式。

使用Wi-Fi監測呼吸

Wi-Fi硬件本身不足以檢測到呼吸問題。為了識別和描述異常呼吸模式,CSI使用了深度學習模型。經過預處理、訓練和測試后,可以將數據輸入到深度學習模型中,以有效地表征所觀察到的呼吸模式。

為了訓練和測試模型,NIST使用了一個“RespiPro”人體模型。這個人體模型包括一個逼真的氣道和可編程的呼吸,通常用于培訓醫療專業人員。在這里,它被用于訓練深度學習模型。

訓練結束后,使用BreatheSmart算法和RespiPro人體模型進行的初步測試顯示,識別人體模型呼吸模式的成功率為99.54%。當然,這種測量受到諸如每秒幀數和衰減等各種參數的影響,但仍然是使用現有硬件測量生物運動的初步成功測試。

不間斷的健康監測

NIST的算法并不是監測呼吸的唯一方法。超寬帶雷達、光學電容傳感等技術都提供了類似的探測小生理運動的能力,但每一種都需要權衡。與BreatheSmart相比,它們都需要額外的硬件才能正常工作。

雖然目前還沒有一種適用于所有健康監測的解決方案,但BreatheSmart作為一種廉價、非侵入性的呼吸監測方法顯示出前景。研究人員仍在開發和測試算法,以實現改進。例如,研究人員認為CSIR是一種比CSI更可靠的呼吸測量方法。






審核編輯:劉清

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原文標題:NIST利用Wi-Fi系統精確定位呼吸困難!

文章出處:【微信號:SSDFans,微信公眾號:SSDFans】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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