最近，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)開發(fā)了一種“BreatheSmart”算法，該算法使用Wi-Fi信號(hào)來(lái)無(wú)線監(jiān)測(cè)呼吸。NIST的科學(xué)家稱，COVID-19大流行促使他們研發(fā)一種不需要復(fù)雜新硬件的監(jiān)測(cè)呼吸健康的設(shè)備。

雖然NIST的BreatheSmart不是監(jiān)測(cè)呼吸的唯一方法，但與其他方法相比，它確實(shí)有很大的優(yōu)勢(shì)。由于利用了Wi-Fi標(biāo)準(zhǔn)的信道狀態(tài)信息，它可以單獨(dú)部署在軟件中，而不需要任何額外的硬件。

本文將研究BreatheSmart算法及其他一些無(wú)線呼吸監(jiān)測(cè)方法，以確定其作為一種無(wú)創(chuàng)呼吸健康指標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)和利弊。我們還將討論NIST技術(shù)的未來(lái)，以評(píng)估如何將其集成到日常生活中。

合二為一

信道狀態(tài)信息(CSI)有助于補(bǔ)償部署Wi-Fi路由器的環(huán)境。CSI包括有關(guān)反射、衰減和由環(huán)境變化引起的路徑長(zhǎng)度變化的信息，將傳輸和接收到的信號(hào)規(guī)范化并適當(dāng)?shù)刈x出。

除了保護(hù)Wi-Fi信號(hào)的完整性，該功能還可以記錄由生物運(yùn)動(dòng)引起的微小環(huán)境變化。人體呼吸會(huì)引起輕微的胸部運(yùn)動(dòng)，這將改變從發(fā)射器到接收器的信號(hào)路徑，這些信息將被編碼在Wi-Fi接入點(diǎn)的CSI中。使用適當(dāng)?shù)乃惴?如BreatheSmart)，這些信息可用于確定呼吸頻率并識(shí)別有問(wèn)題的呼吸模式。

使用Wi-Fi監(jiān)測(cè)呼吸

Wi-Fi硬件本身不足以檢測(cè)到呼吸問(wèn)題。為了識(shí)別和描述異常呼吸模式，CSI使用了深度學(xué)習(xí)模型。經(jīng)過(guò)預(yù)處理、訓(xùn)練和測(cè)試后，可以將數(shù)據(jù)輸入到深度學(xué)習(xí)模型中，以有效地表征所觀察到的呼吸模式。

為了訓(xùn)練和測(cè)試模型，NIST使用了一個(gè)“RespiPro”人體模型。這個(gè)人體模型包括一個(gè)逼真的氣道和可編程的呼吸，通常用于培訓(xùn)醫(yī)療專業(yè)人員。在這里，它被用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。

訓(xùn)練結(jié)束后，使用BreatheSmart算法和RespiPro人體模型進(jìn)行的初步測(cè)試顯示，識(shí)別人體模型呼吸模式的成功率為99.54%。當(dāng)然，這種測(cè)量受到諸如每秒幀數(shù)和衰減等各種參數(shù)的影響，但仍然是使用現(xiàn)有硬件測(cè)量生物運(yùn)動(dòng)的初步成功測(cè)試。

不間斷的健康監(jiān)測(cè)

NIST的算法并不是監(jiān)測(cè)呼吸的唯一方法。超寬帶雷達(dá)、光學(xué)或電容傳感等技術(shù)都提供了類似的探測(cè)小生理運(yùn)動(dòng)的能力，但每一種都需要權(quán)衡。與BreatheSmart相比，它們都需要額外的硬件才能正常工作。

雖然目前還沒(méi)有一種適用于所有健康監(jiān)測(cè)的解決方案，但BreatheSmart作為一種廉價(jià)、非侵入性的呼吸監(jiān)測(cè)方法顯示出前景。研究人員仍在開發(fā)和測(cè)試算法，以實(shí)現(xiàn)改進(jìn)。例如，研究人員認(rèn)為CSIR是一種比CSI更可靠的呼吸測(cè)量方法。

審核編輯：劉清