Parkinson Hastalığı Giyilebilir Teknoloji: 4 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:16

Dünya çapında 10 milyondan fazla insan Parkinson hastalığı (PD) ile yaşıyor. Sertliğe neden olan ve hastanın hareketini etkileyen ilerleyici bir sinir sistemi bozukluğu. Daha basit bir ifadeyle, birçok insan Parkinson hastalığından muzdaripti ancak tedavi edilemez. Derin beyin stimülasyonu (DBS) yeterince olgunsa, PD'nin tedavi edilebilir olma şansı vardır.

Bu sorunu ele alarak, hastanelerin PD hastalarına daha doğru ve pratik ilaçlar sunmasına yardımcı olabilecek bir teknik cihaz yaratacağım.

Giyilebilir bir teknoloji cihazı yarattım - Nung. Gün boyunca hastanın titreşim değerini doğru bir şekilde yakalayabilir. Hastanelerin her hasta için daha iyi ilaç kararları vermesine yardımcı olmak için yinelenen paterni izlemek ve analiz etmek. Hastanelere yalnızca doğru veriler sağlamakla kalmaz, aynı zamanda doktorlarını tekrar ziyaret ettiklerinde PD hastalarına kolaylık sağlar. Genellikle hastalar geçmiş semptomlarını hatırlayacak ve doktordan daha fazla ilaç ayarlaması isteyecektir. Bununla birlikte, her bir ayrıntıyı hatırlamak zordur, bu nedenle ilaç ayarlamasını yanlış ve verimsiz hale getirir. Ancak bu giyilebilir teknoloji cihazının kullanımıyla hastaneler, titreşim modelini kolaylıkla tanımlayabilir.

Adım 1: Elektronik

-ESP8266 (wifi modülü)

- SW420 (titreşim sensörü)

- Ekmek tahtası

- Atlama telleri

2. Adım: Titreşim Monitörü Web Sitesi

Bunun grafiğini çizerek hastaneler hastanın durumunu canlı olarak görselleştirebilir.

1. SW420, kullanıcıdan gelen titreşim verilerini yakalar

2. Zaman ve titreşim verilerini bir veritabanına kaydedin (Firebase)

3. Web sitesi, veritabanında depolanan verileri alacaktır

4. Bir grafik çıktısı alın (x ekseni - zaman, y ekseni - titreşim değeri)

3. Adım: Makine Öğrenimi Modeli

Kullanıcının farklı zaman dilimlerinden en büyük ortalama titreşim değerini belirlemek için Polinom Regresyon modelini kullanmaya karar verdim. Veri noktalarımın x ve y ekseni arasında açık bir korelasyon göstermemesinin nedeni, polinomun daha geniş eğrilik aralığına ve daha doğru tahmine uymasıdır. Ancak aykırı değerlere karşı çok hassastırlar, bir veya iki anormal veri noktası varsa, grafiğin sonucunu etkileyecektir.

x_axis = numpy.linspace(x[0], x, 50) # aralık, nesil y_axis = numpy.poly1d(numpy.polyfit(x, y, 5)) # x y çiz, 5. terim

Adım 4: Montaj

Sonunda, birkaç elektroniği değiştirdim ve giyilebilir teknolojiye güç sağlamak için lityum polimer pil kullanmaya karar verdim. Bunun nedeni şarj edilebilir, hafif, küçük olması ve serbestçe hareket edebilmesidir.

Tüm elektronik aksamları birlikte lehimledim, kasayı Fusion 360 üzerinde tasarladım ve tüm ürünün basit ve minimal görünmesi için siyah çıktısını aldım.

Bu proje hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, web siteme göz atmaktan çekinmeyin.