通过行走姿势检测你身体状况的一面墙，有效监测半径达9到12米

日常健康数据的收集只能依靠可穿戴设备？或许墙壁也能帮上忙。最近，麻省理工学院的一个团队开发了一种墙壁传感器，可以分析走路姿势进而检测人的身体状况。

这种墙壁传感器（WiGait）只有一张照片大小，能够基于人对无线电信号的干扰来准确监测其行走速度和步幅。

步行速度可以帮助预测与诸如心力衰竭，某些肺部疾病，肾衰竭和中风等病症有关的健康状况。步行速度和步幅都可以帮助评估老年人的跌倒风险，及其处理日常活动如沐浴和饮食的能力。美国有 1300 万独居老人，他们都可能是该健康监测系统的受益者。

墙壁传感器通过发射低功率无线电信号，并分析这些无线电信号如何被人体反射来监测人的健康，有效监测半径达 9 到 12 米。它还可以检测人的多种行走模式，并在物理障碍（如家庭内的墙壁）环境下工作。

如果将这种“隐形”传感器与其它可穿戴健康监测设备相结合，可以对有需要的人群进行全天候的监控，比如具有慢性疾病如帕金森病和多发性硬化症的老年人。装备WiGait的智能家居还可以跟踪居民与慢性疾病有关的指标，并在突发事件中及时通知医护人员。

此前，麻省理工学院研究人员已经证明，无需另外的可穿戴式设备，无线电信号的相关分析就可以监测人类的呼吸和心率。香港科技大学和波士顿大学医学院也参与了该系统的部分研究。

下周，研究小组计划在丹佛举行的计算机系统会议上介绍这一研究成果。

初期测试结果中，WiGait已经成功通过检测人类夜间的活动辅助诊断了严重焦虑症，这些信息还可以帮助医护人员对病人提供治疗。

有研究表明，如同指纹一样，每个人都有自己唯一的行走姿态。理论上可以根据行走姿态识别不同的人。WiGait 团队表示可以将该功能添加到系统中，但前提是不泄露个人隐私。

基于相机技术等的健康监测系统则很可能泄露个人隐私，而 WiTrack 系统只能检测人们的位置和运动情况，人们没有对于个人隐私方面的担心。

在开发WiGait系统的过程中，如何用低功率无线电监测行走速度和步幅是技术上的巨大挑战。最后，研究人员成功利用机器学习算法区分出人类行走动作，并在每个行走过程中找到稳定阶段，以分析速度和步幅长度。

与标准测试比较后，该系统显示了巨大的实际应用潜力。通过测试18名志愿者， WiGait计算步行速度的准确度为95-99.8％，步幅长度的精度在86％到99.8％之间。

该系统目前还处于开发的初期阶段，研究人员的重点是如何准确地跟踪健康人类的行走模式。他们的下一个目标是能够准确监测慢性疾病人群的行走方式，同时，团队也在考虑成立公司来推动该项目的商业化。

- END -

编辑：董孜业

参考：IEEE

「DeepTech深科技」招募全球记者、采编。申请加入：[email protected]

DeepTech深科技战略合作伙伴：

IEEE中国

长按二维码
关注微互动