Wi-Fi измерит важные показатели состояния здоровья

2 мая Наталья Пелезнева Комментариев: 0

Ученые создали беспроводную сеть, которая способна обнаружить ранние симптомы болезни Паркинсона и других заболеваний.

2 165
Выбор редакции

Скорость ходьбы — значимый показатель состояния здоровья наряду с артериальным давлением и температурой тела. Особое значение скорость ходьбы и длина шага имеют для пожилых людей: снижение скорости может указывать на раннюю стадию болезни Паркинсона, также его связывают с риском развития инвалидности.

 

Существует несколько методик измерения скорости ходьбы. Врачи в условиях стационара обычно пользуются секундомером, но этот способ применим только для разовых тестов. Чтобы не упустить момент, когда скорость ходьбы пациента начнет падать, необходимо отслеживать ее постоянно. Для этого можно использовать носимые устройства (например, фитнес-трекеры в виде браслетов) или смартфоны, оснащенные GPS. Но и у этих методов есть минусы. Точность измерений сравнительно невысока, пациент может забыть надеть браслет, а телефон не отслеживает скорость, пока человек находится дома.

 

Ученые из Массачусетского технологического института разработали устройство WiGait, которое измеряет скорость движения, используя радиосигналы. Прибор выглядит как настенная пластинка размером с небольшую картину. Он испускает слабые радиосигналы — они значительно слабее, чем сигналы мобильных телефонов или домашнего Wi-Fi. Устройство регистрирует, каким образом сигналы «отражаются» от тела человека, и следит за его перемещениями. WiGait может «различать» нескольких людей, учитывая их рост и пропорции тела.

 

Предыдущая разработка исследователей, система RF Capture, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 

Предыдущая разработка исследователей, система RF Capture, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 

 

Новая разработка основана на технологии RF Capture, созданной той же командой ученых. Это не первая попытка «проследить» за движением людей с помощью беспроводной сети, но создатели RF Capture уделили много внимания работе с алгоритмами очистки сигнала от посторонних шумов. Это позволило технологии различать очертания тел 15 человек с точностью около 90%.

 

WiGait обрабатывает данные с точностью до 99%. Алгоритм способен отличить ходьбу от других бытовых действий, например уборки.  

 

Ранее исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре разработали Wi-Fi-передатчики, оснащенные алгоритмом, который подсчитывает количество людей в помещении — включая тех, кто не пользуется беспроводной сетью. Данные таких устройств планируют использовать в «умных» домах для автоматического регулирования систем кондиционирования и отопления. 

2 165

Комментарии
Аватар пользователя Netbook
Вчера
Не пишут в России заголовки новостей, начинающиеся с "...
Аватар пользователя Дмитрий Сливкин
Вчера
Класс! Надо беречь красоту


Аватар пользователя Евгений Зиновьев
Вчера
Вау, ты чего куришь то, дядя? Такого отборного...
Комментарии

Быстрый вход

или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии
Вы сообщаете об ошибке в следующем тексте:
Нажмите Отправить ошибку