Инженеры использовали ИИ и недорогое, доступное оборудование, чтобы преобразовать амплитуду сигналов Wi-Fi в данные о сердечном ритме человека. Точность этой системы, названной Pulse-Fi, остаётся стабильно высокой при разных положениях тела и расстояниях, сообщается в исследовании.
Результаты показывают, что надёжную информацию о сердечном ритме можно получать бесконтактным способом, используя существующую инфраструктуру Wi-Fi и оборудование, пишут авторы статьи Пранай Кочета, Наян Бхатия и Катя Обрачка. Обрачка является профессором компьютерной инженерии в Калифорнийском университете в Санта-Крузе (UC Santa Cruz), Бхатия — аспирантом в области компьютерных наук там же, а Кочета — школьником, который проводил это исследование во время стажировки.
Многие домашние технологии, такие как мониторы с нагрудным ремнём и умные часы, отслеживают жизненные показатели, включая сердечный ритм и частоту дыхания. Однако эти устройства требуют постоянного контакта с человеком и являются дорогими, что стимулирует потребность в бесконтактных технологиях.
Одна из таких технологий может использовать информацию в сигналах Wi-Fi — радиоволнах, которые передают данные между передатчиком и приёмником, например между маршрутизатором и компьютером.
«Информация о состоянии канала» (channel state information, CSI) предоставляет амплитуду и фазу сигнала на его пути между этими двумя устройствами, включая моменты прохождения через препятствия, такие как движущаяся грудная клетка. Поскольку сигналы искажаются при прохождении этих барьеров, исследователи могут фильтровать данные CSI, чтобы выделить жизненные показатели.
Для сбора данных, необходимых для оценки Pulse-Fi, команда разместила семь человек — пятерых мужчин и двух женщин — между двумя устройствами ESP32 с одной антенной. Эти устройства-микроконтроллеры излучали сигналы Wi-Fi, причём одно действовало как передатчик, а другое — как приёмник. Реальный сердечный ритм участников одновременно фиксировался с помощью пульсоксиметра, прикреплённого к их пальцу.
Каждый человек участвовал в трёх сеансах: на расстоянии 1 метр от устройств ESP32, затем на 2 метрах и на 3 метрах. Каждое измерение длилось пять минут.
Затем команда разработала машинный конвейер для оценки сердечного ритма на основе CSI. Первым шагом было извлечение информации об амплитуде, которая связана с индивидуальными сердечными сокращениями, и последующее удаление «шумных» частей сигнала, вызванных препятствиями в окружающей среде.
Далее инженеры добавили фильтр для удаления частот сигнала за пределами диапазона 0,8–2,17 герца, что соответствует 48–130 ударам в минуту (уд/мин). Затем они добавили второй фильтр для дальнейшего сглаживания сигнала.
После этого команда оценила сердечный ритм участников с помощью рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью — формы машинного обучения, которая добавляет «ячейки памяти» для обработки последовательных данных, что обеспечивает контекст, необходимый для выявления зависимостей в данных. В данном случае эти зависимости связаны с такими элементами, как частота пульса в состоянии покоя и её повышение во время физической нагрузки.
Команда с удивлением обнаружила, что оценки сердечного ритма оставались точными на разных расстояниях от устройств ESP32. Pulse-Fi занижал и завышал показания сердечного ритма в среднем на 0,429 уд/мин на расстоянии 1 метр, на 0,482 уд/мин на 2 метрах и на 0,488 уд/мин на 3 метрах.
Затем исследователи использовали существующие данные о здоровье на основе Wi-Fi CSI, чтобы проверить, как Pulse-Fi справляется с разными положениями тела и активностью. Данные были получены от 118 взрослых бразильцев, которые сохраняли 17 стационарных и активных положений, включая сидение неподвижно, ходьбу на месте и подметание пола, в течение 60 секунд. Участники находились в 1 метре от передатчика и приёмника Wi-Fi, а также от устройства Raspberry Pi 3B+, использовавшегося для сбора данных CSI.
Они сравнили оценку сердечного ритма, полученную нейронной сетью, с показаниями умных часов и обнаружили, что на работу Pulse-Fi не влияет положение тела человека. Типичная погрешность составила 0,2 уд/мин.