我們生活在一個無線信號的世界里，在我們周圍流動，從我們的身體里跳出來。麻省理工學院的研究人員正在利用這些信號反射為科學家和護理人員提供關于人們行為和健康的有價值的見解。
這個被稱為馬科的系統(tǒng)向環(huán)境發(fā)送低功率射頻信號。如果信號從運動的人體反彈回來，信號會回到系統(tǒng)，并做出一些改變。然后，新算法分析這些變化的反射，并將它們與特定的個體相關聯(lián)。
然后，系統(tǒng)跟蹤每個人圍繞數字平面圖的移動。將這些運動模式與其他數據進行匹配可以提供關于人們如何相互作用以及環(huán)境的見解。
在本周于計算系統(tǒng)的人因會議上發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了該系統(tǒng)及其在六個地點的實際使用情況：兩個輔助生活設施、三套公寓和一個有四名居民的聯(lián)排別墅。案例研究證明，該系統(tǒng)只能根據無線信號區(qū)分個體，并揭示了一些有用的行為模式。
在一個輔助生活設施中，在患者家屬和護理人員的允許下，研究人員對癡呆患者進行了監(jiān)測，這些患者經常因為未知的原因而焦躁不安。一個多月后，他們測量了患者在單位區(qū)域之間增加的起搏——這是一種已知的興奮跡象。通過將增加的起搏與訪視記錄進行匹配，他們確定患者在家庭訪視后的幾天內更加興奮。研究人員表示，這表明Marko可以提供一種新的被動方式來跟蹤患者在家中的功能健康狀況。
“這些都是我們通過數據發(fā)現(xiàn)的有趣的東西，”第一作者、計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)博士生陳玉宇說?！拔覀兩钤跓o線信號的海洋中，我們移動和走動的方式改變了這些反射。我們開發(fā)了一個系統(tǒng)來傾聽這些反射.更好地了解人們的行為和健康?！?
這項研究由電氣工程和計算機科學教授、麻省理工學院無線網絡和移動計算中心(Wireless @ MIT)主任Dina Katabi、Andrew和Erna Viterbi領導。加入Katabi和Hsu的還有CSAIL研究生趙明敏和李光和以及校友瘤胃Hristov SM '16。
預測“跟蹤”和身份
當部署在家里時，馬科會發(fā)射射頻信號。當信號反彈時，它會創(chuàng)建一個切割成垂直和水平“幀”的熱圖，以指示人們在三維空間中的位置。人在地圖上顯示為亮點。豎框捕捉人的身高和構造，橫框決定人的大致位置。當一個人行走時，系統(tǒng)會分析射頻幀——大約每秒30幀——以生成短軌跡，稱為軌跡。
卷積神經網絡——一種常用于圖像處理的機器學習模型——使用這些跟蹤來分離一些個體的反射。對于它感應到的每個人，系統(tǒng)將創(chuàng)建兩個“過濾面具”，它們是圍繞個人的小圓圈。這些口罩基本上過濾掉了除圓圈以外的所有信號，圓圈鎖定了個體在移動時的軌跡和高度。綜合所有這些信息——海拔、建筑和移動性——網絡將特定的射頻反射與特定的個體聯(lián)系起來。
但是要將身份標記為匿名blob，系統(tǒng)必須首先“訓練”。幾天后，這個人戴上低功率加速計傳感器，可以用來標記反射的無線電信號和他們各自的身份。在訓練中部署時，Marko首先生成用戶的軌跡，就像在實踐中一樣。然后，該算法將一些加速度特征與運動特征相關聯(lián)。例如，當用戶行走時，加速度會逐漸振蕩，但當它們停止時，就會變成柔性扁平電纜。該算法找到加速度數據與軌跡的最佳匹配，并用用戶標識標記軌跡。通過這樣做，馬科知道哪些反射信號與特定身份有關。
傳感器永遠不需要充電，個人訓練后也不需要再次佩戴。在家庭部署中，Marko可以在新家里標記個人身份，準確率在85%到95%之間。
獲得良好的平衡(數據收集)
研究人員希望醫(yī)療機構可以利用Marko被動監(jiān)測，比如患者如何與家人和照顧者互動，患者是否按時接受藥物治療。例如，在輔助生活設施中，研究人員注意到護士會去病房的藥柜，然后在特定的時間去病人的床上。這表明護士在特定的時間給病人用藥。
該系統(tǒng)還可以取代心理學家或行為科學家目前使用的問卷和日記，以獲取受試者的家庭動態(tài)、日常時間表或睡眠模式以及其他行為的數據。那些傳統(tǒng)的記錄方法可能不準確，有偏見，不適合長期研究，人們可能不得不回憶幾天或幾周前做了什么。一些研究人員已經開始為人們配備可穿戴傳感器來監(jiān)控運動和生物識別。但老年患者尤其經常忘記佩戴或充電?！斑@里的動機是為研究人員設計更好的工具，”徐說。
為什么不裝個攝像頭？對于初學者來說，這需要有人觀察并手動記錄所有必要的信息。另一方面，Marko會自動將行為模式(如運動、睡眠和互動)標記到特定的區(qū)域、日期和時間。
此外，視頻只是更具攻擊性，徐補充道：“大多數人不習慣一直拍攝，尤其是在自己家里。使用無線電信號來完成所有這些工作在一定程度上是有幫助的。
助之間取得了很好的平衡。信息，但不會讓人感到不舒服。“Katabi和她的學生還計劃將Marko與他們之前關于從周圍無線電信號推斷呼吸和心率的工作結合起來。然后Marko將用于將這些生物識別與相應的個體相關聯(lián)。它還可以跟蹤人們的步行速度，這是老年患者功能健康的良好指標。
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