يمكن أن يساعد جهاز مراقبة السعال المحمول هذا في تحسين اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي

يمكن لجهاز مراقبة السعال الذي يمكن ارتداؤه أن يساعد في تحسين اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي

فريق Arduino - 14 نوفمبر 2022

 class-pleth-free =

تتضمن الكثير من الأمراض السعال كأحد أعراضها الأساسية ، ولكن لا شيء منها يتعلق بمرض الانسداد الرئوي المزمن ، الذي يتسبب في انسداد تدفق الهواء ومشاكل التنفس الأخرى لدى الأشخاص المصابين به. تعد المراقبة المستمرة لتكرار السعال وشدته أمرًا ضروريًا لمراقبة جودة علاج المرض ، ولكن الحلول الحالية ليست عملية خارج نطاق المستشفى.

ابتكر Eivind Holt فكرة استخدام Arduino Nano 33 BLE Sense لتشغيل نموذج TinyML مخصص لتصنيف الأصوات تلقائيًا على أنها سعال أم لا وإبلاغ خدمة سحابية عنها. بمجرد جمع ما مجموعه 647 عينة صوتية ، قام Eivind بتدريب شبكة Keras العصبية باستخدام Edge Impulse ، والتي كانت قادرة على تحديد الصوت بشكل صحيح في حوالي 99 ٪ من الوقت. يقوم البرنامج الذي كتبه لـ Nano بإنشاء خدمة BLE مخصصة مع ميزة عدد السعال الفردي التي تزيد لكل اكتشاف.

 class =

تم الحصول على عدد السعال من الجهاز المحلي إلى السحابة لتحليله وعرضه لاحقًا باستخدام تطبيق nRF Android لتلقي بيانات BLE ونقلها إلى nRF Cloud. أثناء ذلك ، تم توصيل زوج من البطاريات بقدرة 500 مللي أمبير في الساعة ووضع كل شيء في علبة مطبوعة ثلاثية الأبعاد يمكن أن تجلس بسهولة بالقرب من رقبة الشخص.

لمعرفة المزيد حول كيفية تصميم Eivind وبناء هذا المشروع القيّم ، راجع صفحة توثيق Edge Impulse.

يمكن أن يساعد جهاز مراقبة السعال المحمول هذا في تحسين اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي
يمكن لجهاز مراقبة السعال الذي يمكن ارتداؤه أن يساعد في تحسين اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي

فريق Arduino - 14 نوفمبر 2022

 class-pleth-free =

تتضمن الكثير من الأمراض السعال كأحد أعراضها الأساسية ، ولكن لا شيء منها يتعلق بمرض الانسداد الرئوي المزمن ، الذي يتسبب في انسداد تدفق الهواء ومشاكل التنفس الأخرى لدى الأشخاص المصابين به. تعد المراقبة المستمرة لتكرار السعال وشدته أمرًا ضروريًا لمراقبة جودة علاج المرض ، ولكن الحلول الحالية ليست عملية خارج نطاق المستشفى.

ابتكر Eivind Holt فكرة استخدام Arduino Nano 33 BLE Sense لتشغيل نموذج TinyML مخصص لتصنيف الأصوات تلقائيًا على أنها سعال أم لا وإبلاغ خدمة سحابية عنها. بمجرد جمع ما مجموعه 647 عينة صوتية ، قام Eivind بتدريب شبكة Keras العصبية باستخدام Edge Impulse ، والتي كانت قادرة على تحديد الصوت بشكل صحيح في حوالي 99 ٪ من الوقت. يقوم البرنامج الذي كتبه لـ Nano بإنشاء خدمة BLE مخصصة مع ميزة عدد السعال الفردي التي تزيد لكل اكتشاف.

 class =

تم الحصول على عدد السعال من الجهاز المحلي إلى السحابة لتحليله وعرضه لاحقًا باستخدام تطبيق nRF Android لتلقي بيانات BLE ونقلها إلى nRF Cloud. أثناء ذلك ، تم توصيل زوج من البطاريات بقدرة 500 مللي أمبير في الساعة ووضع كل شيء في علبة مطبوعة ثلاثية الأبعاد يمكن أن تجلس بسهولة بالقرب من رقبة الشخص.

لمعرفة المزيد حول كيفية تصميم Eivind وبناء هذا المشروع القيّم ، راجع صفحة توثيق Edge Impulse.

What's Your Reaction?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow