Цей переносний монітор кашлю може допомогти покращити виявлення респіраторних захворювань

Цей переносний монітор кашлю може допомогти покращити виявлення респіраторних захворювань

Команда Arduino — 14 листопада 2022 р.

Одним із основних симптомів багатьох хвороб є кашель, але жодна не викликає такого занепокоєння, як хронічна обструктивна хвороба легень (ХОЗЛ), яка спричиняє блокування повітряного потоку та інші проблеми з диханням у хворих. Постійний моніторинг частоти та інтенсивності кашлю є важливим для моніторингу якості лікування захворювання, але поточні рішення непрактичні поза межами лікарні.

Ейвінд Холт придумав використовувати Arduino Nano 33 BLE Sense, який запускає спеціальну модель TinyML, щоб автоматично класифікувати звуки як кашель чи ні та повідомляти про них у хмарний сервіс. Після того, як було зібрано загалом 647 зразків звуку, Ейвінд навчив нейронну мережу Keras за допомогою Edge Impulse, яка змогла правильно визначити звук приблизно в 99% випадків. Програма, яку він написав для Nano, створює спеціальну службу BLE з єдиною функцією підрахунку кашлю, яка збільшується для кожного виявлення.

Передача підрахунку кашлю з локального пристрою в хмару для подальшого аналізу та відображення була досягнута за допомогою програми nRF Android для отримання даних BLE і передачі їх у хмару nRF. Під час цього було під’єднано пару акумуляторів ємністю 500 мАг, і все це було поміщено в надрукований на 3D-принтері футляр, який можна легко розташувати біля шиї людини.

Щоб дізнатися більше про те, як Eivind розробив і створив цей цінний проект, перегляньте сторінку документації Edge Impulse.

Цей переносний монітор кашлю може допомогти покращити виявлення респіраторних захворювань
Цей переносний монітор кашлю може допомогти покращити виявлення респіраторних захворювань

Команда Arduino — 14 листопада 2022 р.

Одним із основних симптомів багатьох хвороб є кашель, але жодна не викликає такого занепокоєння, як хронічна обструктивна хвороба легень (ХОЗЛ), яка спричиняє блокування повітряного потоку та інші проблеми з диханням у хворих. Постійний моніторинг частоти та інтенсивності кашлю є важливим для моніторингу якості лікування захворювання, але поточні рішення непрактичні поза межами лікарні.

Ейвінд Холт придумав використовувати Arduino Nano 33 BLE Sense, який запускає спеціальну модель TinyML, щоб автоматично класифікувати звуки як кашель чи ні та повідомляти про них у хмарний сервіс. Після того, як було зібрано загалом 647 зразків звуку, Ейвінд навчив нейронну мережу Keras за допомогою Edge Impulse, яка змогла правильно визначити звук приблизно в 99% випадків. Програма, яку він написав для Nano, створює спеціальну службу BLE з єдиною функцією підрахунку кашлю, яка збільшується для кожного виявлення.

Передача підрахунку кашлю з локального пристрою в хмару для подальшого аналізу та відображення була досягнута за допомогою програми nRF Android для отримання даних BLE і передачі їх у хмару nRF. Під час цього було під’єднано пару акумуляторів ємністю 500 мАг, і все це було поміщено в надрукований на 3D-принтері футляр, який можна легко розташувати біля шиї людини.

Щоб дізнатися більше про те, як Eivind розробив і створив цей цінний проект, перегляньте сторінку документації Edge Impulse.

What's Your Reaction?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow