无线运动跟踪系统可以更好地收集健康和行为数据

（文章来源：教育新闻网）

我们生活在一个无线信号的世界中，它在我们周围流动并从我们的身体反d。麻省理工学院的研究人员现在正在利用这些信号反射为科学家和护理人员提供有关人们行为和健康的宝贵见解。

该系统称为Marko，可将低功率射频(RF)信号传输到环境中。如果信号已经从移动中的人身上反d出来，它将以某些变化返回系统。然后，新颖的算法会分析这些变化的反射，并将其与特定的个人相关联。然后，系统跟踪围绕数字平面图的每个人的运动。将这些运动方式与其他数据进行匹配可以提供有关人们如何与彼此以及环境交互的见解。

在本周举行的计算机系统人为因素会议上发表的一篇论文中，研究人员描述了该系统及其在六个位置的实际用途：两个辅助生活设施，三对情侣居住的公寓和一间四位居民的联排别墅。案例研究证明了该系统仅基于无线信号即可区分个人的能力-并揭示了一些有用的行为模式。

在患者家属和看护者的允许下，研究人员在一个辅助的生活设施中对一名痴呆症患者进行了监测，该痴呆症患者常常因不明原因而变得烦躁不安。在一个多月的时间里，他们测量了患者在其单位区域之间起搏的增加-这是一种激动的迹象。通过将增加的步调与访客记录相匹配，他们确定患者在家庭访问后的几天内会更加激动。研究人员说，这表明Marko可以提供一种新的被动方式来跟踪患者在家中的功能健康状况。

“我们通过数据发现了这些有趣的地方，”第一作者，计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的博士生Chen-Yu Su说道。“我们生活在无线信号的海洋中，我们走来走去的方式改变了这些反射。我们开发了一种系统，可以监听这些反射……以更好地了解人们的行为和健康状况。”

这项研究由Dina Katabi领导，他是电机工程和计算机科学系的Andrew和Erna Viterbi教授，也是MIT无线网络和移动计算中心(Wireless @ MIT)的负责人。CSAIL研究生赵明敏，李光和和校友Rumen Hristov SM '16也是卡塔比(Katabi)和许(徐)的佼佼者。

当部署在家里时，Marko会发射出RF信号。当信号反d时，它会创建一种热图，分为垂直和水平“框架”，指示人们在三维空间中的位置。人们在地图上显示为明亮的斑点。垂直框架捕获人的身高和体形，而水平框架确定其大致位置。当人们走路时，系统会分析RF帧(每秒约30个)，以生成称为轨迹小轨迹的短轨迹。

卷积神经网络-一种通常用于图像处理的机器学习模型-使用这些小轨迹来分离某些人的反射。对于它感测到的每个人，系统都会创建两个“过滤蒙版”，它们是围绕该人的小圆圈。这些遮罩基本上可以滤除圆外的所有信号，从而在移动时锁定个人的轨迹和身高。结合所有这些信息-高度，身材和运动-网络将特定的RF反射与特定的个人相关联。

但是要将身份标记到这些匿名Blob上，必须首先对系统进行“培训”。几天来，人们佩戴了低功率加速度传感器，该传感器可用于以各自的身份标记反射的无线电信号。在实践中部署Marko时，首先会生成用户的Tracklet。然后，一种算法将某些加速度特征与运动特征相关联。例如，当用户走路时，加速度会随着步幅振荡，但是当他们停下来时，加速度变为一条平线。该算法找到加速度数据和小轨迹之间的最佳匹配，并使用用户的身份标记小轨迹。这样，Marko可以了解哪些反射信号与特定身份相关。

传感器永远不需要充电，经过培训，个人无需再次佩戴它们。在家庭部署中，Marko能够以85%至95%的准确性标记新住宅中个人的身份。

研究人员希望医疗机构能够使用Marko进行被动监测，例如，患者如何与家人和看护人互动以及患者是否按时接受药物治疗。例如，在一个辅助的生活设施中，研究人员指出，护士在特定的时间走到病人房间的药柜，然后走到病人的床。这表明护士已在那些特定时间服用了患者的药物。

该系统还可以替代心理学家或行为科学家当前使用的问卷和日记，以获取有关其研究对象的家庭动态，日程安排或睡眠方式以及其他行为的数据。这些传统的录制方法可能不准确，存在偏见，并且不适合长期研究，因为人们可能不得不回忆起几天或几周前所做的事情。一些研究人员已开始为人们配备可穿戴式传感器，以监控运动和生物识别信息。但是，尤其是老年患者，常常忘记佩戴或充电。Hsu说：“这里的动机是为研究人员设计更好的工具。”

为什么不只安装相机?对于初学者，这将需要有人观看并手动记录所有必要的信息。另一方面，Marko会自动将行为模式(例如运动，睡眠和互动)标记到特定区域，日期和时间。Hsu补充说，视频只是更具侵略性，“大多数人尤其是在自己的家中，不总是一直在拍摄影片。使用无线电信号进行所有这些工作在获得一定程度的帮助之间取得了很好的平衡。信息，但不会让人感到不适。”

Katabi和她的学生还计划将Marko与他们以前的工作结合起来，以根据周围的无线电信号推断出呼吸和心率。然后，将使用Marko将这些生物特征与相应的个人相关联。它还可以跟踪人们的步行速度，这是老年患者功能健康的良好指标。
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