A Raspberry Pi Wi-Fi chipje klinikai pontossággal képes mérni a pulzusszámot drága fitnesz trackerek nélkül is

Az olyan olcsó Wi-fi chipek, mint amilyenek egy 30 dolláros Raspberry Pi-ben találhatók, képesek az emberi pulzust egy klinikai pulzusmérő vagy egy drága egészségügyi és fitneszkövető eszköz, például a Apple Watch pontosságával mérni.

A Pulse-Fi tanulmányt vezető UCSC kutatói szerint egy ötdolláros ESP32 chippel létrehozott egyszerű Wi-fi hálózat nem rosszabbul követi az ember pulzusszámát, mint a Apple Watch 10, amely jelenleg kedvezményes áron kapható az Amazonon, de még mindig 359 dolláros áron.

A teszteredmények a cheapo Raspberry Pi még pontosabbak voltak, mivel a kutatók a Wi-Fi Channel State Information (CSI) adatait AI-algoritmusokon keresztül szűrték át, hogy több mint száz vizsgálati résztvevő pulzusszámát érzékeljék.

Az adó és a vevő között létrehozott Wi-Fi csatorna jellemzői, mint például a fázis, a fizikai környezetben lévő frekvencia vagy az amplitúdó, minden egyes lélegzetvétel és szívverés során kissé változhatnak. Ezeket a parányi változásokat aztán gépi tanulási algoritmusok segítségével kiszűrik, amelyek minden más okot elvetnek, amely megváltoztathatja a Wi-Fi hálózat CSI-jét, így a Raspberry Pi a vizsgálatban részt vevő mind a 118 ember helyes pulzusmérésével marad.

Mindennek tetejébe a Wi-Fi hálózat pulzusérzékelési képességei attól függetlenül megvoltak, hogy a résztvevők milyen pózban voltak, vagy hogy mozogtak, álltak, ültek, sőt, még feküdtek is.

Ennek eléréséhez a csapatnak a semmiből kellett saját adatbázist fejlesztenie, és egy klinikai minőségű oximéterhez hasonló kontrolleszközzel kellett megtanítania az AI-algoritmusoknak, hogy a Wi-Fi csatorna frekvenciájának vagy amplitúdójának változásai közül melyeket lehet szívverésnek tulajdonítani, és melyek tartoznak más forrásból származó zavaráshoz.

Az általuk bevetett AI-vezérelt készlet segítségével nagyobb távolságból is érzékelték a pulzust, és ezzel megnyitották az utat a Pulse-Fi algoritmus segítségével a Wi-Fi hálózatok által végzett alkalmi pulzusmérés előtt. A Wi-Fi pulzusérzékelés mellett a UCSC kutatói most a légzésszám-mintázat felismerését célozzák meg, ami az alvási apnoéval élőknek is segíthet.