Медицинское обслуживание пациентов в значительной степени зависит от ситуации в больнице, и дистанционное наблюдение на дому является очень сложной задачей. Были предложены различные системы распознавания человеческой активности, использующие датчики, камеры и носимые устройства. Однако эти методы вызывают либо проблемы конфиденциальности, либо связаны с дискомфортом от постоянного ношения носимых устройств. Эти проблемы можно решить, используя бесконтактную систему мониторинга человеческой деятельности.
Одним из предлагаемых способов дистанционного мониторинга пациента является определение беспроводного канала с использованием радиочастотных (RF) устройств. Это означает, что необходимо установить дополнительные активные радиочастотные устройства для медицинского обслуживания пациентов и мониторинга на дому, что было бы дорогостоящим решением. Необычным, но распространенным решением является исследование рассеянных сигналов, которые уже присутствуют в окружающей среде, например, сигналов мобильной связи и/или Wi-Fi.
В новой статье, опубликованной в журнале Light Science & Application, группа ученых во главе с доктором Каммером Х. Аббаси из Инженерной школы Джеймса Уотта Университета Глазго, Великобритания, разработала реконфигурируемую интеллектуальную поверхность (RIS), известную как “Интеллектуальные стены”, для управления электромагнитными (ЭМ) волнами на физическом уровне и управления траекторией их распространения для бесконтактного использования данных о деятельности человека.
RIS состоит из двух слоев, первый слой представляет собой метаповерхностную структуру, состоящую из перестраиваемых элементов элементарной ячейки субволновой длины с субволновым интервалом, а второй слой содержит сеть управления и смещения. По сравнению с такими технологиями, как фазированные решетки и реле, основным преимуществом использования РИС для преобразования электромагнитных сигналов является их низкая сложность и пассивный характер, что делает технологию легко масштабируемой для покрытия больших площадей при низких производственных затратах и с минимальным энергопотреблением.
Работа, основанная на искусственном интеллекте (ИИ), направлена на изменение парадигмы бесконтактного мониторинга активности в домашних условиях путем внедрения RIS для расширения зоны охвата системы мониторинга активности, которая может помочь в отслеживании и улучшении разрешения за счет фокусировки луча. Сенсорные возможности системы мониторинга активности с помощью RIS демонстрируются в сложных средах беспроводного распространения, где обычное микроволновое зондирование не может работать должным образом. А именно, зондирование за углом в перекрестке коридоров и зондирование на нескольких этажах.
Разработанной интеллектуальной стеной можно управлять, направляя лучи в различных направлениях. Благодаря более широкому углу сканирования обнаружение и мониторинг активности могут выполняться на широких открытых пространствах. Преимущество, обеспечиваемое экспериментальной установкой, заключается в том, что действия могут выполняться в режиме реального времени, а луч может быть переключен на несколько местоположений, что позволяет контролировать пациента в разных помещениях.
Статья: Muhammad Usman et al, Intelligent wireless walls for contactless in-home monitoring, Light: Science & Applications (2022). DOI: 10.1038/s41377-022-00906-5
Журнал: Light: Science & Applications
Наши курсы: https://cyberkoalastudios.com/groups-all/
