Паркинсон оорусуна кийилүүчү техника: 4 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:36

Дүйнө жүзү боюнча 10 миллиондон ашуун адам Паркинсон оорусу (PD) менен жашашат. Прогрессивдүү нерв системасынын бузулушу, бул катуулукту пайда кылат жана пациенттин кыймылына таасир этет. Жөнөкөй сөз менен айтканда, көптөгөн адамдар Паркинсон оорусу менен жабыркаган, бирок аны айыктыруу мүмкүн эмес. Эгерде мээнин терең стимулдашы (DBS) жетилген болсо, анда ПДнын айыгууга мүмкүнчүлүгү бар.

Бул көйгөйдү чечүү менен, мен ооруканаларга PD пациенттерине так жана практикалык дары -дармектерди сунуштоого жардам бере турган технологиялык түзүлүштү түзөм.

Мен кийиле турган технологиялык түзмөктү - Нунгду жараттым. Ал так пациенттин дирилдөө баасын күнү бою түшүрө алат. Ооруканаларга ар бир пациент үчүн жакшыраак дары -дармектерди кабыл алууга жардам берүү үчүн кайталануучу схеманы көзөмөлдөө жана талдоо. Ооруканаларга так маалыматтарды бербестен, ошондой эле PD бейтаптарына дарыгерлерине кайтып келгенде ыңгайлуулуктарды алып келет. Адатта, бейтаптар мурунку симптомдорун эстешет жана андан ары дарыларды тууралоону дарыгерден сурашат. Бирок, ар бир деталды эстеп калуу кыйын, андыктан дарыны тууралоону так эмес жана натыйжасыз кылат. Бирок бул кийилүүчү технологиялык аппаратты колдонуу менен, ооруканалар титирөө моделин оңой эле аныктай алышат.

1 -кадам: Электроника

- ESP8266 (wifi модулу)

- SW420 (титирөө сенсору)

- Нан тактасы

- секирүүчү зымдар

2 -кадам: Vibration Monitor сайты

Муну график аркылуу ооруканалар бейтаптын абалын түз элестете алышат.

1. SW420 колдонуучунун дирилдөө маалыматын басып алат

2. Убакытты жана титирөө маалыматтарын маалымат базасына үнөмдөңүз (Firebase)

3. Вебсайт маалымат базасында сакталган маалыматтарды алат

4. Графикти чыгаруу (х огу - убакыт, у огу - вибрация мааниси)

3 -кадам: Machine Learning модели

Мен колдонуучунун ар кандай мезгилдеги эң чоң орточо термелүү маанисин аныктоо үчүн Полиномиалдык Регрессия моделин колдонууну чечтим. Менин маалымат чекиттеримдин себеби x жана y огунун ортосундагы ачык корреляцияны көрсөтпөйт, полиномия ийриликтин кеңири диапазонуна жана так болжолдоого туура келет. Ошентсе да, алар бир же эки аномалия маалымат пункттары бар болсо, четтөөлөргө өтө сезимтал, бул графиктин жыйынтыгына таасирин тийгизет.

x_axis = numpy.linspace (x [0], x, 50) # диапазон, муун y_axis = numpy.poly1d (numpy.polyfit (x, y, 5)) # x x, 5 -чи термин

4 -кадам: Ассамблея

Акыр -аягы, мен бир нече электрониканы өзгөртүп, кийилүүчү технологияны иштетүү үчүн литий -полимердик батареяны колдонууну чечтим. Себеби, ал кайра заряддалат, жеңил, кичине жана ээн -эркин жүрө алат.

Мен бардык электрониканы чогуу ширеттим, корпусту Fusion 360та иштеп чыгып, бүт продуктту жөнөкөй жана минималдуу кылып көрсөтүү үчүн кара түстө басып чыгардым.

Эгерде сиз бул долбоор жөнүндө көбүрөөк билгиңиз келсе, анда менин веб -сайтымды карап көрүңүз.