Mjerenje srca s potrošačkim ultraširokim radarskim signalom

Google istraživači su uspjeli omogućiti kontaktni mjerenje srca koristeći ultraširoki radarski signal, što otvara put za integraciju ove tehnologije u svakodnevne mobilne elektroničke uređaje. Potrošački uređaji sve više postaju sposobni, opremljeni raznim senzorima koji su korisni za praćenje fitnessa i općeg zdravlja. Prije nekoliko godina, mi smo pokrenuli senziranje spavanja u Nest Hub-u, koji je koristio radarsku tehnologiju Soli za analizu šablona spavanja dok je uređaj postavljen blizu kreveta. Nedavno smo pokazali da se frekvencijski modulirana kontinuirana valna (FMCW) radarska tehnologija, koja podupire radarski platformu Soli, može pratiti vitalne znakove poput srca i disanja tijekom spavanja i meditacije na potpuno kontaktni način. Danas, u članku “UWB Radar-based heart rate monitoring: A transfer learning approach”, predstavljamo novo istraživanje koje pokazuje da se ultraširoka radarska (UWB) tehnologija, već ugrađena u mnoge mobilne telefone, može koristiti za radarsko mjerenje srca. Dok je UWB široko prihvaćen za funkcije kao što su sigurna otključavanja vozila i točna lokacija predmeta, njegov potencijal za radarsko senziranje je do sada uglavnom neiskorišten.

Radarski senzori dostupni na potrošačkim uređajima

Radarski sustavi koji su se najvise obrijali za mjerenje vitalnih znakova s potrošačkih uređaja uključuju millimeter wave frekvencijski modulirani kontinuirani valovi (mm-wave FMCW) i impulsni radarski sustavi ultraširokog pojasa (IR-UWB). Googleovi prethodni napretci u senziranju spavanja, pokreta i gesti na radarskoj platformi Soli koristili su FMCW tehnologiju. To znači da smo već imali obimne skupove podataka, studije i algoritme strojnog učenja trenirane za te zadatke, uključujući i mjerenje srca koristeći FMCW radar. U isto vrijeme, UWB – tehnologija koja se sve više koristi i sve više je dostupna na mnogim trenutnim modelima mobilnih telefona i drugim potrošačkim uređajima – također nudi radarske mogućnosti. Radarske mogućnosti UWB-a su do sada uglavnom neiskorištene, s trenutačnim UWB aplikacijama koje se više oslanjaju na ne-radarske upotrebe kao što su lokalizacija i praćenje, funkcije otključavanja vozila ili prijenos podataka. Pobjediti izazov kontaktne senzacije

Mjerenje srca na kontaktni način s radarskim signalom je izazovno jer se sitni pokreti prsnog koša uzrokovanih srcem skoro lako pokrivaju velikim pokretima od disanja i općeg tijelnog gibanja. Ovamo dolazi u igru specifičan prirod radarskog signala. Njegova prostorna rezolucija radi u tri dimenzije, koristeći i udaljenost i smjer da fokusira mjerenje. To omogućava radaru da definira točnu “zonu mjerenja” oko prsnog koša osobe. Kao rezultat, on može izolirati odbijanja dolazeća iz područja prsnog koša dok zanemaruje statične pozadinske objekte ili pokrete koji se događaju izvan te zone. Istovremeno, njegova visoka vremenska rezolucija uzorkuje signal dovoljno brzo (do 200Hz) da bi uhvatio sitne, brze pokrete srca. Razvili smo novu metodu koja optimalno iskorištava ove jedinstvene 2-dimenzionalne prostorno-vremenske osobine radarskog signala da bi se postigla vrlo točna mjerenja srca.

Premostiti razliku između radarskih tipova

Istražili smo je li moguće prenijeti karakteristike koje su naučene s FMCW radara – gdje smo imali korist od velikih postojećih skupova podataka i studija – na UWB radar. Dva radarska sustava rade koristeći potpuno različite fizičke principe. Mm-wave FMCW šalje kontinuirani sinusoidalni val čija se frekvencija linearno povećava s vremenom, periodično skenirajući frekvencijski raspon, dok UWB šalje vrlo kratke pulse od nekoliko stotina pikosekundi do nekoliko nanosekundi. Naše istraživanje je prvo koje pokazuje da se naučene karakteristike mogu prenijeti između radarskih tipova za mjerenje vitalnih znakova. Izabrali smo srce kao početni zadatak, za njegovu visok potencijalnu korist i nivo izazova. Visoka razina arhitekture modela prijenosa.

Razvoj novog modela strojnog učenja za mjerenje srca s radara

Da bismo ovo postigli, razvili smo novu radarsku platformu strojnog učenja dizajniranu da modelira složene prostorno-vremenske odnose u radarskim signalima za procjenu srca. Arhitektura prvo koristi 2D ResNet za obradu ulaznih podataka, u kojem se jedna os predstavlja vremenom, a druga prostornim mjerenjima. Ovaj početni korak dizajniran je da izvuče karakteristike iz sitnih prostorno-vremenskih šablona stvorenih pokretima prsnog koša. Nakon ovog koraka, model se spaja s drugim slojevima koji su dizajnirani da modeliraju složene prostorno-vremenske odnose u radarskim signalima.

Zaključak

UWB tehnologija, koja je već ugrađena u mnoge mobilne telefone, može se koristiti za radarsko mjerenje srca, što otvara put za integraciju ove tehnologije u svakodnevne mobilne elektroničke uređaje. Ovo istraživanje pokazuje da se naučene karakteristike mogu prenijeti između različitih radarskih tipova, što otvara put za daljnje istraživanje i razvoj ove tehnologije. Google istraživači su uspjeli omogućiti kontaktni mjerenje srca koristeći ultraširoki radarski signal, što otvara put za integraciju ove tehnologije u svakodnevne mobilne elektroničke uređaje.

Česta pitanja

1. Kako UWB tehnologija može biti korištena za mjerenje srca?

UWB tehnologija može biti korištena za mjerenje srca koristeći radarski signal koji može detektirati sitne pokrete prsnog koša uzrokovane srcem. Ovo se postiže koristeći prostornu i vremensku rezoluciju radarskog signala da se izoliraju odbijanja dolazeća iz područja prsnog koša.

2. Koje su prednosti i nedostaci korištenja UWB tehnologije za mjerenje srca?

Prednosti korištenja UWB tehnologije za mjerenje srca uključuju točnost, kontaktni način mjerenja i mogućnost integracije u postojeće mobilne telefone. Nedostaci uključuju ograničenu prostornu rezoluciju i moguće interferencije od drugih radarskih signala.

3. Može li se ova tehnologija koristiti za mjerenje drugih vitalnih znakova?

Da, ova tehnologija može biti korištena za mjerenje drugih vitalnih znakova kao što su disanje i temperatura tijela, koristeći iste principije prostorne i vremenske rezolucije radarskog signala.

4. Kako se ova tehnologija može integrirati u postojeće mobilne telefone?

Ova tehnologija se može integrirati u postojeće mobilne telefone koristeći postojeće UWB antene i senzore, te razvijajući specifične algoritme strojnog učenja za obradu radarskih signala i izračunavanje vitalnih znakova.

5. Kako se ova tehnologija može koristiti u svakodnevnim situacijama?

Ova tehnologija se može koristiti u svakodnevnim situacijama kao što su praćenje sportskih aktivnosti, monitoriranje zdravlja tijekom spavanja ili pružanje hitne pomoći u slučaju srčanog udara.