Este monitor de tos portátil puede ayudar a mejorar la detección de enfermedades respiratorias
Esta pantalla portátil para la tos puede ayudar a mejorar la detección de trastornos respiratorios
Equipo Arduino — 14 de noviembre de 2022
Muchas enfermedades involucran la tos como uno de sus síntomas principales, pero ninguna es tan preocupante como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), que causa bloqueos en el flujo de aire y otros trastornos respiratorios en las personas por esto. El control constante de la frecuencia y profundidad de la tos es esencial para controlar la calidad del tratamiento de la enfermedad, pero las respuestas máximas no son prácticas fuera de un centro de salud.
A Eivind Holt se le ocurrió la idea de usar iteraciones para clasificar mecánicamente los sonidos como toser o no toser y dejarlos con un operador en la nube. Una vez que se recopilaron un total de 647 muestras de audio, Eivind entrenó una red neuronal de Keras que pudo identificar con éxito el sonido aproximadamente el noventa y nueve por ciento de las veces. El software que escribió para Nano crea un servicio BLE personalizado con una sola función de conteo de tos que se incrementa para cada detección.
La cantidad de tos del dispositivo local a la nube para su posterior evaluación y visualización se realizó mediante la aplicación de Android nRF para obtener información de BLE y transmitirla a la nube nRF. Mientras tanto, se conectaron dos baterías de 500 mAh y todo se encuentra dentro de un estuche 3D lanzado que podría colocarse fácilmente cerca del cuello de una persona.
Para obtener más información sobre cómo Eivind diseñó y construyó esta valiosa tarea, consulte la página web para obtener documentación de Edge Impulse< /a>.
Esta pantalla portátil para la tos puede ayudar a mejorar la detección de trastornos respiratorios
Equipo Arduino — 14 de noviembre de 2022
Muchas enfermedades involucran la tos como uno de sus síntomas principales, pero ninguna es tan preocupante como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), que causa bloqueos en el flujo de aire y otros trastornos respiratorios en las personas por esto. El control constante de la frecuencia y profundidad de la tos es esencial para controlar la calidad del tratamiento de la enfermedad, pero las respuestas máximas no son prácticas fuera de un centro de salud.
A Eivind Holt se le ocurrió la idea de usar iteraciones para clasificar mecánicamente los sonidos como toser o no toser y dejarlos con un operador en la nube. Una vez que se recopilaron un total de 647 muestras de audio, Eivind entrenó una red neuronal de Keras que pudo identificar con éxito el sonido aproximadamente el noventa y nueve por ciento de las veces. El software que escribió para Nano crea un servicio BLE personalizado con una sola función de conteo de tos que se incrementa para cada detección.
La cantidad de tos del dispositivo local a la nube para su posterior evaluación y visualización se realizó mediante la aplicación de Android nRF para obtener información de BLE y transmitirla a la nube nRF. Mientras tanto, se conectaron dos baterías de 500 mAh y todo se encuentra dentro de un estuche 3D lanzado que podría colocarse fácilmente cerca del cuello de una persona.
Para obtener más información sobre cómo Eivind diseñó y construyó esta valiosa tarea, consulte la página web para obtener documentación de Edge Impulse< /a>.
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