Boala Parkinson Tehnologie portabilă: 4 pași

2025 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2025-01-13 06:58

Peste 10 milioane de oameni din întreaga lume trăiesc cu boala Parkinson (PD). O tulburare progresivă a sistemului nervos care provoacă rigiditate și afectează mișcarea pacientului. În termeni mai simpli, mulți oameni au suferit de boala Parkinson, dar nu este vindecabilă. Dacă stimularea creierului profund (DBS) este suficient de matură, atunci există șansa ca PD să fie vindecabilă.

Abordând această problemă, voi crea un dispozitiv tehnologic care ar putea ajuta spitalele să ofere pacienților cu PD medicamente mai exacte și practice.

Am creat un dispozitiv tehnologic purtabil - Nung. Poate capta cu precizie valoarea vibrațiilor pacientului pe tot parcursul zilei. Urmărirea și analizarea tiparului recurent pentru a ajuta spitalele să ia decizii mai bune de medicare pentru fiecare pacient. Nu numai că oferă date exacte spitalelor, ci oferă și facilități pacienților cu PD atunci când își revizuiesc medicii. De obicei, pacienții își vor aminti simptomele anterioare și vor cere medicului ajustarea suplimentară a medicației. Cu toate acestea, este dificil să ne amintim fiecare detaliu, făcând astfel ajustarea medicamentului inexactă și ineficientă. Dar, cu ajutorul acestui dispozitiv tehnologic portabil, spitalele pot identifica cu ușurință modelul de vibrații.

Pasul 1: Electronică

- ESP8266 (modul wifi)

- SW420 (senzor de vibrații)

- Placă de pâine

- fire de jumper

Pasul 2: Vibration Monitor Website

Graficând acest lucru, spitalele pot vizualiza starea pacientului în direct.

1. SW420 captează datele despre vibrații de la utilizator

2. Salvați datele despre timp și vibrații într-o bază de date (Firebase)

3. Site-ul va primi datele stocate în baza de date

4. Efectuați un grafic (axa x - timp, axa y - valoarea vibrațiilor)

Pasul 3: Model de învățare automată

Am decis să folosesc modelul de regresie polinomială pentru a identifica cea mai mare valoare medie a vibrațiilor utilizatorului din diferite perioade de timp. Motivul fiind datele mele nu arată o corelație evidentă între axa x și axa y, polinomul se potrivește cu o gamă mai largă de curbură și o predicție mai precisă. Cu toate acestea, acestea sunt foarte sensibile la valori aberante, dacă există unul sau două puncte de date de anomalie, aceasta va afecta rezultatul graficului.

x_axis = numpy.linspace (x [0], x, 50) # interval, generație y_axis = numpy.poly1d (numpy.polyfit (x, y, 5)) # draw x y, 5 nth terms

Pasul 4: Asamblare

La final, am modificat câteva componente electronice și am decis să folosesc baterie litiu-polimer pentru a alimenta tehnologia purtabilă. Acest lucru se datorează faptului că este reîncărcabil, ușor, mic și se poate deplasa liber.

Am lipit toate componentele electronice împreună, am proiectat carcasa pe Fusion 360 și am imprimat-o în negru pentru a face întregul produs să arate simplu și minimal.

dacă doriți să înțelegeți mai multe despre acest proiect, nu ezitați să vizitați site-ul meu web.