Паркинсон ауруы киетін технология: 4 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:22

Дүние жүзінде 10 миллионнан астам адам Паркинсон ауруымен ауырады. Нерв жүйесінің прогрессивті бұзылуы, бұл қаттылықты тудырады және науқастың қозғалысына әсер етеді. Қарапайым тілмен айтқанда, көптеген адамдар Паркинсон ауруымен ауырады, бірақ емделмейді. Егер мидың терең стимуляциясы (DBS) жетілген болса, онда ПД -ны емдеуге мүмкіндік бар.

Бұл мәселені шешу арқылы мен ауруханаларға ПД пациенттеріне дәлірек және практикалық дәрі -дәрмектерді ұсынуға көмектесетін технологиялық құрылғы жасаймын.

Мен тозатын технологиялық құрылғыны жасадым - Nung. Ол пациенттің тәулік бойы дірілдеу мәнін дәл түсіре алады. Ауруханаларға әр пациент үшін дәрі -дәрмектер туралы жақсы шешім қабылдауға көмектесу үшін қайталанатын үлгіні бақылау және талдау. Ол ауруханаларға дәл деректермен қамтамасыз етіп қана қоймайды, сонымен қатар олар дәрігерлерге қайта келген кезде ПД науқастарына қолайлы жағдай туғызады. Әдетте, пациенттер өздерінің бұрынғы белгілерін еске түсіреді және дәрігерден дәрі -дәрмекті одан әрі түзетуді сұрайды. Дегенмен, әрбір детальды еске түсіру қиын, осылайша дәрі -дәрмектерді түзету дәл емес және тиімсіз. Бірақ бұл тозатын технологиялық құрылғыны қолдану арқылы ауруханалар діріл үлгісін оңай анықтай алады.

1 -қадам: электроника

- ESP8266 (WiFi модулі)

- SW420 (діріл сенсоры)

- Нан тақтасы

- Өткізгіш сымдар

2 -қадам: Діріл мониторының сайты

Мұны диагностикалау арқылы ауруханалар науқастың жағдайын тікелей көре алады.

1. SW420 пайдаланушыдан алынған діріл туралы мәліметтерді алады

2. Уақыт пен діріл туралы деректерді дерекқорға сақтаңыз (Firebase)

3. Веб -сайт дерекқорда сақталған деректерді алады

4. Графикті шығару (х осі - уақыт, у осі - діріл мәні)

3 -қадам: Machine Learning моделі

Мен әр түрлі уақыт кезеңіндегі пайдаланушының ең үлкен орташа діріл мәнін анықтау үшін полиномиалды регрессия моделін қолдануды шештім. Менің деректер нүктелерінің себебі х пен у осі арасындағы айқын корреляцияны көрсетпейді, полином қисықтықтың кең диапазонына және дәл болжамға сәйкес келеді. Бірақ олар ауытқуларға өте сезімтал, егер бір немесе екі аномалиялық деректер нүктелері болса, бұл графиктің нәтижесіне әсер етеді.

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

4 -қадам: құрастыру

Соңында мен бірнеше электрониканы өзгерттім және киілетін технологияны қуаттандыру үшін литий полимерлі батареяны қолдануды шештім. Себебі, ол қайта зарядталатын, салмағы жеңіл, шағын және еркін жүре алады.

Мен барлық электрониканы дәнекерледім, корпусты Fusion 360 -да жасап, оны қара етіп басып шығардым, бұл бүкіл өнімді қарапайым және минималды етіп көрсету үшін.

Егер сіз бұл жоба туралы көбірек білгіңіз келсе, менің веб -сайтымды қараңыз.