Respiratory Anomaly Detection using Reflected Infrared Light-wave Signals

要約

この研究では、人間と同じように呼吸できる機械ロボットの胸部から反射されるインコヒーレント光波信号を使用した非接触呼吸器異常検出方法を紹介します。
バイタルモニタリングのための既存のレーダーやカメラベースのセンシングシステムと比較して、このテクノロジーは、低コストのユビキタス光源（赤外線発光ダイオードなど）とセンサー（光検出器など）のみを使用します。
この光波センシング (LWS) システムは、0.5 ～ 1.5 メートルの範囲内でロボットの胸部から反射される光の強度の変化から、さまざまな呼吸異常を認識します。
異常検出モデルは、機械学習を使用して 7 種類の呼吸データを分類する際に、最大 96.6% の平均精度を示しています。
このモデルは、システムによって収集された、呼吸情報を含まない欠陥のあるデータも検出できます。
開発されたシステムは、スマートで非接触かつ目立たない呼吸モニタリング方法として、家庭や医療施設で利用できます。

要約(オリジナル)

In this study, we present a non-contact respiratory anomaly detection method using incoherent light-wave signals reflected from the chest of a mechanical robot that can breathe like human beings. In comparison to existing radar and camera-based sensing systems for vitals monitoring, this technology uses only a low-cost ubiquitous light source (e.g., infrared light emitting diode) and sensor (e.g., photodetector). This light-wave sensing (LWS) system recognizes different breathing anomalies from the variations of light intensity reflected from the chest of the robot within a 0.5m-1.5m range. The anomaly detection model demonstrates up to 96.6% average accuracy in classifying 7 different types of breathing data using machine learning. The model can also detect faulty data collected by the system that does not contain breathing information. The developed system can be utilized at home or healthcare facilities as a smart, non-contact and discreet respiration monitoring method.

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