Хотя для врачей часто важно следить за физической активностью пациента в течение дня, размещение камер в доме этого человека — довольно навязчивый способ сделать это. Ученые разработали альтернативу в виде штанов для отслеживания активности.
Умные штаны из полимерного оптического волокна, созданные профессором Арнальдо Леал-Джуниором и его коллегами из Федерального университета Бразилии в Эспириту-Санту. включают два оптических волокна толщиной 1 мм, которые проходят вертикально вдоль задней части каждой ноги.
В 30 точках вдоль каждого волокна был удален небольшой отрезок оболочки. Оболочка — это внешний слой оптического волокна, и он имеет более низкий показатель преломления, чем светонесущая сердцевина. Таким образом, когда свет проходит через изгибы волокна, граница отражающей оболочки и сердцевины удерживает этот свет внутри сердцевины, поддерживая сильный сигнал.
В умных штанах волокна изгибаются, когда пользователь перемещается. в течение дня. И везде, где они делаютизгиба, часть света выходит из свободных от оболочки точек в этой области. Это приводит к падению общей силы оптического сигнала — степень, в которой он действительно падает, соответствует определенным известным действиям.
Таким образом, постоянно отслеживая мощность сигнала по мере того, как он достигает конца каждого волокна, алгоритм машинного обучения на связанном микропроцессоре может определить, что делает человек. В лабораторных тестах технология показала 100% точность при определении действий, включая ходьбу, быструю ходьбу, приседание, сидение на стуле, сидение на полу, удары ногами вперед и назад.
Умные штаны POF способны обнаруживать многочисленные ДеятельностьАрнальдо Леаль-Джуниор, Федеральный университет Эспириту-Санто
В настоящее время ученые работают над подключением процессора Smart Pants к облаку, чтобы врачи могли удаленно наблюдать за своими пациентами. Статья об исследовании была недавно опубликована в журнале Biomedical Optics Express.
«Наши умные штаны из полимерного оптического волокна можно использовать для обнаружения таких действий, как сидение, приседание, ходьба или ногами, не ограничивая естественные движения», — сказал Леал-Джуниор. «Этот подход позволяет избежать проблем с конфиденциальностью, связанных с системами на основе изображений, и может быть полезен для наблюдения за стареющими пациентами дома или для измерения таких параметров, как диапазон движений в реабилитационных клиниках».
