Разработка студентов ПГУ определит с точностью вид физической активности человека
Студенты Пензенского государственного университета готовят специальную программу для часов с акселерометром, которая способна регистрировать параметры движений и определять вид физической активности человека в течение дня. Проект будет полезен, как для обычных пользователей, ведущих активный образ жизни, так и для людей с болезнью Паркинсона, тремором рук, эпилепсией. «Умная программа» поможет врачам дистанционно отслеживать состояние здоровья пациентов и своевременно корректировать курс лечения или реабилитации.
Фото: Пресс-центр Пензенского государстенного университета.
Работа над исследованием в Пензенском государственном университете началась меньше года назад. Но уже, стоит отметить, студенты зарекомендовали свой проект как инновационный и перспективный. В марте этого года научная группа выиграла конкурс «Ректорские гранты», проводимый Пензенским госуниверситетом, и получила финансовую поддержку на доработку своей задумки.
Проект «Интеллектуальная обработка данных мониторинга физической активности с помощью носимого акселерометра» курирует доктор технических наук, профессор кафедры «Информационно-вычислительные системы» Андрей Кузьмин. Под его руководством студенты выступили на XXI Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» и на Международной научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии». По итогам написаны и опубликованы статьи.
Студент третьего курса Политехнического института Даниил Прусс — ведущий разработчик проекта рассказал, что аналоги «умной программы» существуют, но они узко направлены и считывают только базовые показатели:
«Мы включили в программу показатели, позволяющие с точностью определить, чем человек занимался в определенный промежуток времени. Это позволит считать и проанализировать физическую активность пациента, и определить, связано ли это с заболеванием. Если мы говорим о использовании „умной программы” в медицине».
Сами часы ничем не отличаются от аналогов. Аналоги считывают физические показатели, синхронизируются с телефоном, где установлена специально разработанная программа под них. Программа выводит конечный результат, например, количество шагов, время пробежки, пульс и так далее. Студенты ПГУ предложили отслеживать активность по следующим показателям: положение лежа и сидя, приготовление и прием пищи, занятие хобби, работа за компьютером, легкая пробежка, спортивная разминка. По словам ребят, список будет позже расширен. Сейчас эти восемь показателей анализируются методами машинного обучения, чтобы в будущем искусственный интеллект мог сам автоматизировано транслировать результаты и определять вид физической активности.
«Наш проект направлен на распознавание и мониторинг физической активности в повседневной жизни и, возможно, в клинической практике. Акселерометр в часах собирает данные, передает их в программу. Он засекает движение точки в трехмерном пространстве и уже на основе этого данные анализируются, классифицируются и составляется примерное движение человека. Наиболее часто используемые частоты в исследованиях — это 40, 60, 100 герц. Для более полной картины требуется высокая частота — 100 герц. Мы как раз и работаем на этой частоте. То есть можно отслеживать мелкую моторику рук человека, что поможет диагностировать такие заболевания, как тремор рук, болезнь Паркинсона, эпилепсию», — поделился аналитик проекта, студентка третьего курса Политехнического института Екатерина Рябова.
Инновационная разработка подходит под два популярных направления в современном мире: мониторинг и распознавание физической активности человека в повседневной жизни и в клинических практиках. Для людей, ведущих активный образ жизни, следящих за состоянием здоровья, часы с акселерометром — привычный «умный гаджет». В сфере медицины разработка научной группы ПГУ поможет считывать физические признаки, позволяющие понять изменение состояния пациента и скорректировать процессе реабилитации.
«Наша „умная программа” сможет отслеживать состояние пациента. Врачи дистанционно смогут наблюдать за ним», — добавила Екатерина.
Сейчас программа для часов, написанная студентом, — пилотный вариант и используется локально на одном телефоне. Анализирует и классифицирует студент второго курса Политехнического института Никита Киреев:
«Главная наша цель на настоящий момент — обучить нейронную сеть, чтобы в будущем искусственный интеллект сам смог собирать, классифицировать и выдавать результат — тип физической активности человека в течение дня».
Студенты уверены, что в ближайшем будущем они смогут представить совершенно новый продукт — часы с акселерометром, способные определять вид физической активности человека в течение дня. Принцип работы прост: надеть часы, синхронизировать их со смартфоном через Bluetooth, включить программу — и в конце дня посмотреть результат.
«Пока у нас тестовое приложение. Разработанная система позволит отслеживать изменения в конкретных ситуациях, например, когда человек сидит или лежит, работает за компьютером и так далее. В конечном итоге у нас будет готовое приложение с искусственным интеллектом, который это будет все обрабатывать. И пользователю ничего не нужно будет — только надеть на руку часы», — добавил Никита.
В планах студентов усовершенствовать проект: добавить показателей считывания, разработать общедоступное приложение для часов.
