MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Группа молодых исследователей Калифорнийского университета в Санта-Кларе во главе с профессором информатики и вычислительной техники Катей Обрачкой (Katia Obraczka) разработали систему Pulse-Fi, которая при помощи анализа сигнала Wi-Fi производит бесконтактный замер частоты сердечных сокращений у человека.
![Российские итоги HUAWEI XMAGE 2025 и выставка «Фото[графическое] путешествие»](https://cdn.3dnews.ru/assets/external/illustrations/2025/11/21/1132762/02.jpg?resize=w400)
Источник изображения: ucsc.edu
Для работы системы они предложили обрабатывать данные беспроводного микроконтроллера ESP32 при помощи алгоритма машинного обучения, который, проведя анализ искажений сигнала Wi-Fi в течение пяти секунд, действительно стал выдавать оценки частоты сердечных сокращений у человека с погрешностью около половины удара в минуту. При более длительном наблюдении и использовании более мощного оборудования с Wi-Fi погрешность удалось снизить. Система Pulse-Fi выполняет свою функцию на расстоянии около 3 м от устройства, то есть не требует прямого контакта с телом человека. Систему испытали на 118 добровольцах и 17 положениях тела — авторы проекта установили что она не требует особых условий применения: можно лежать, сидеть и ходить, не опасаясь, что точность результатов снизится.
Важнейшим достоинством проекта является низкая цена используемого оборудования — учёные уложились в диапазон от $5 до $10. Платформы класса Raspberry Pi демонстрируют ещё более высокую точность и при цене $30 представляются достаточно доступными для массового применения. На выходе получаются данные, точность которых сравнима с точностью используемых большинством врачей пульсоксиметров — они замеряют частоту сердечных сокращений и насыщение крови кислородом, но требуют прямого контакта и обычно надеваются на палец.
Сейчас авторы проекта Pulse-Fi пытаются построить систему для измерения частоты дыхания. Она поможет выявлять апноэ во сне, для работы с которым обычно приходится пользоваться портативным монитором, который нужно носить с собой. Если исследователи смогут решить и эту задачу на основе анализа беспроводного сигнала, то обнаружение и диагностика данного синдрома станут удобнее и проще.
Источник:
