Introvention es un dispositivo portátil que puede ayudar a diagnosticar temprano los trastornos del movimiento
Equipo Arduino — 17 de mayo de 2022
Condiciones como la enfermedad de Parkinson y el temblor esencial a menudo se presentan como movimientos o espasmos incontrolables, especialmente cerca de las manos. Al reconocer cuándo aparecen estos síntomas preocupantes, se pueden proporcionar tratamientos más tempranos y mejorar el pronóstico del paciente en comparación con la detección posterior. A Nick Bild se le ocurrió la idea de crear una pequeña banda portátil llamada “Introducciónque podría detectar cuándo ocurren temblores más pequeños con la esperanza de detectarlos antes.
UN Arduino Nano 33 Internet de las Cosas se utilizó tanto para capturar los datos como para enviarlos a un servidor web, ya que contiene un acelerómetro incorporado y es compatible con WiFi. Primero, Bild recolectó muchas muestras de actividades típicas usando el Borde de estudio de impulso y los introdujo en un algoritmo de agrupamiento de K-means que detecta cuando un movimiento está fuera del rango “normal”. Una vez implementado en Arduino, el modelo de aprendizaje automático Edge puede ejecutarse completamente en la placa sin necesidad de un servicio externo.
Si el modelo detecta movimientos anormales, se envía una solicitud web a una API web personalizada que se ejecuta en el marco Flask, donde luego se almacena en una base de datos. Un tablero muestra un gráfico que traza la cantidad de eventos a lo largo del tiempo para ver fácilmente las tendencias.
Para saber más sobre el proyecto de Bild, ver su artículo aquí en Hackster.io.
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