Бесконтактный многоканальный комплекс медицинской диагностики угрожающих здоровью и жизни человека состояний на дому
Проект РНФ № 22-29-00177

Аннотация

Проект направлен на разработку бесконтактного многоканального комплекса выявления эпизодов падений человека и других угрожающих здоровью и жизни состояний, проявляющихся в изменении паттернов двигательной активности. Такие изменения могут наблюдаться у пожилых людей и персон, имеющих проблемы с поддержанием постурального баланса вследствие врожденных или приобретенных заболеваний опорно-двигательного аппарата.

Разработка подобного комплекса является актуальной задачей медицинского приборостроения, поскольку своевременное выявление изменений суточной активности пользователя, которые могут быть индикаторами ухудшения его состояния, позволит принять превентивные меры для нормализации состояния человека и уменьшит риски госпитализации. Это, в свою очередь, снизит нагрузку на системы здравоохранения и экономики, так как трудоспособным родственникам пользователя не придется выбывать из рабочего процесса, чтобы обеспечить уход за ним. Таким образом, настоящий проект посвящен разработке здоровьесберегающих технологий для обнаружения и коррекции двигательных нарушений на дому, укрепления здоровья населения и повышения его работоспособности.

В ходе работ над проектом был создан макет многоканального комплекса для бесконтактной медицинской диагностики состояний, угрожающих здоровью и жизни человека, включающий в себя четыре биорадиолокатора. С помощью экспериментального макета была собрана верифицированная база данных для различных паттернов двигательной активности в приближенных к реальности условиях фоновой обстановки. В экспериментах принимали участие добровольцы в возрасте 18–24 года.

Кроме того, были разработаны алгоритмы обработки данных, полученных с помощью:

• одноканальной системы на основе камеры видеонаблюдения;
• двухканального комплекса, включающего камеру видеонаблюдения и камеру глубины;
• многоканального комплекса на основе датчиков радиолокационного типа (от двух до четырёх).;

Для каждого из каналов информации были разработаны алгоритмы обнаружения падений и других видов двигательной активности. Проверка их качества осуществлялась с помощью экспериментальных данных в приближенных к реальности условиях и на дому у добровольцев. По результатам анализа работы алгоритмов было выбрано количество элементов в каждом из каналов информации и их взаимного расположения.

Публикации по проекту за 2022 г.:

1. Lobanova V., Slizov V., Anishchenko L. Contactless Fall Detection by Means of Multiple Bioradars and Transfer Learning // Sensors. 2022. V. 22. P. 6285. DOI: 10.3390/s22166285.
2. Anishchenko L., Lobanova V. and Slizov V. A Feasibility Study for Health and Life-Threatening Conditions Recognition via Sensor Fusion Approach // 2022 Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2022. P. 036-039. DOI: 10.1109/USBEREIT56278.2022.9923326.
3. Lobanova V. and Anishchenko L. Transfer Learning in Fall Detection Using Visual Data // 2022 Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2022. P. 040-043. DOI: 10.1109/USBEREIT56278.2022.9923373.
4. Slizov V. and Anishchenko L. Evaluating the Effectiveness of Using the 4-radar System for the Contactless Fall Detection // 2022 Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2022. P. 048-051. DOI: 10.1109/USBEREIT56278.2022.9923404.
5. Лобанова В.С., Анищенко Л.Н., Слизов В.В., Смирнова Е.С. Обнаружение падений людей по данным видеонаблюдения с применением метода переноса знания // Биомедицинская радиоэлектроника. 2022. T. 25. № 5. С. 39-48. DOI: 10.18127/j15604136-202205-05.
6. Лобанова В.С. Детекция падений людей по данным видеонаблюдения с помощью глубокого обучения / В. С. Лобанова // Студенческая научная весна: Тезисы докладов Всероссийской студенческой конференции, посвященной 175-летию Н.Е. Жуковского, Москва, 01–30 апреля 2022 года. – Москва: Издательский дом "Научная библиотека", 2022. – С. 373-375. Ссылка: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49480830.