Для многих людей Wi-Fi является фигуральным спасением. Теперь, новое исследование Национального института стандартов и технологий (NIST) может превратить его в буквальное. Модифицируя готовый маршрутизатор Wi-Fi с помощью обновления прошивки и используя алгоритм глубокого обучения, ученые смогли обнаружить паттерны дыхания, которые указывали на респираторный дистресс у медицинского манекена.
Идея попытаться собирать сигналы Wi-Fi для отслеживания паттернов дыхания людей в их домах родилась в разгар пандемии COVID-19. «Поскольку мир для всех перевернулся с ног на голову, некоторые из нас в NIST задумались о том, чем мы могли бы помочь», — сказал исследователь NIST Джейсон Кодер (Jason Coder). «У нас не было времени разработать новое устройство, так как же мы можем использовать то, что у нас уже есть?».
Ответ пришел при взгляде на радиоволны, которые обеспечивают связь между такими устройствами, как сотовые телефоны или планшеты, и маршрутизаторами, которые они используют для подключения к Интернету. Когда эти радиоволны распространяются туда и обратно, они сталкиваются с препятствиями, такими как мебель или люди, которые слегка их изменяют.
Изучая эти изменения, исследователи полагали, что они могут обнаруживать тонкие изменения в теле человека, которые указывали бы на проблемы с дыханием — во многом почти так же, как сигналы Wi-Fi использовались для подсчета людей сквозь стены и отслеживания паттернов сна.
Чтобы проверить эту идею, команда поместила манекен, имитирующий дыхание, в комнату, поглощающую радиоволны, известную как безэховая камера. Они также установили коммерческий маршрутизатор Wi-Fi и ресивер. Поскольку манекен имитировал различные паттерны дыхания, в том числе те, которые указывают на астму, хроническую обструктивную болезнь лёгких, а также аномально медленное и быстрое дыхание, были зарегистрированы нарушения в радиоволнах, при этом данные передавались примерно 10 раз в секунду.
Это привело к огромному количеству информации, которую необходимо было проанализировать, чтобы обнаружить, какие нарушения волн соответствуют смоделированным затруднениям дыхания у манекена. Чтобы просеять все это, был создан алгоритм глубокого обучения, который команда назвала «BreatheSmart». После того, как уравнение было составлено и через него были введены данные, было обнаружено, что это на 99,54% эффективно для правильной классификации паттернов дыхания.
Установка для эксперимента с использованием готового маршрутизатора Wi-Fi и принимающего устройства. Используя эти коммерческие устройства, исследователи смогли измерить смоделированное «дыхание» манекена, различая затрудненное и нормальное дыхание. Фото: R. Jacobson/NIST.
Тот факт, что система может работать с существующими маршрутизаторами, дает исследователям надежду на то, что когда-нибудь ее можно будет развернуть просто через приложение для смартфона, которое будет доставлять обновление прошивки. Они также говорят, что их работа создает основу, в которую могут быть вписаны другие типы алгоритмов мониторинга.
Конечно, тестирование, проводимое в герметичной комнате с медицинским манекеном, будет сильно отличаться от реальных приложений, где люди перемещаются среди мебели, домашних животных и друг друга, но исследование является, по крайней мере, доказательством концепции системы, что может быть многообещающим.
Информация об исследовании опубликована в журнале IEEE Access.
Источник: NIST.
