Parkinson se siekte drabare tegnologie: 4 stappe

2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:23

Meer as 10 miljoen mense wêreldwyd leef met Parkinson se siekte (PD). 'N Progressiewe senuweestelselstoornis wat styfheid veroorsaak en die beweging van die pasiënt beïnvloed. In eenvoudiger terme het baie mense aan Parkinson se siekte gely, maar dit is nie geneesbaar nie. As diep breinstimulasie (DBS) volwasse genoeg is, is daar 'n kans dat PD genees kan word.

Deur hierdie probleem aan te spreek, sal ek 'n tegniese toestel skep wat hospitale moontlik kan help om PD -pasiënte meer akkurate en praktiese medisyne aan te bied.

Ek het 'n draagbare tegnologie -toestel geskep - Nung. Dit kan die trillingswaarde van die pasiënt deur die dag akkuraat bepaal. Om herhalende patroon op te spoor en te ontleed om hospitale te help om beter medisynebesluite vir elke pasiënt te neem; dit verskaf nie net akkurate data aan hospitale nie, maar bied ook gemak aan PD -pasiënte wanneer hulle hul dokters besoek. Gewoonlik herinner pasiënte hul vorige simptome en vra die dokter om verdere medikasie -aanpassing. Dit is egter moeilik om elke detail te herroep, wat die aanpassing van die medikasie onakkuraat en ondoeltreffend maak. Maar met die gebruik van hierdie draagbare tegniese toestel kan hospitale die vibrasiepatroon maklik identifiseer.

Stap 1: Elektronika

- ESP8266 (wifi -module)

- SW420 (vibrasiesensor)

- Broodbord

- Springdrade

Stap 2: webwerf vir trillingsmonitors

Deur dit uit te beeld, kan hospitale die toestand van die pasiënt lewendig voorstel.

1. SW420 vang die vibrasie data van die gebruiker op

2. Bespaar tyd en vibrasie data in 'n databasis (Firebase)

3. Die webwerf sal die data in die databasis stoor

4. Stel 'n grafiek uit (x -as - tyd, y -as - trillingswaarde)

Stap 3: Masjienleermodel

Ek het besluit om die Polinoom Regressiemodel te gebruik om die gebruiker se grootste gemiddelde trillingswaarde uit verskillende tydperke te identifiseer. Die rede hiervoor is dat my datapunte nie 'n duidelike korrelasie tussen die x- en y-as toon nie; die polinoom pas by 'n groter krommingsreeks en meer akkurate voorspelling. Hulle is egter baie sensitief vir uitskieters, as daar een of twee afwykingsdatapunte is, sal dit die resultaat van die grafiek beïnvloed.

x_axis = numpy.linspace (x [0], x, 50) # reeks, generasie y_axis = numpy.poly1d (numpy.polyfit (x, y, 5)) # trek x y, 5de terme

Stap 4: Montering

Aan die einde het ek 'n paar elektronika aangepas en besluit om 'n litiumpolymeerbattery te gebruik om die draagbare tegnologie aan te dryf. Dit is omdat dit herlaaibaar, liggewig, klein is en vrylik kan rondbeweeg.

Ek het al die elektronika saamgesoldeer, die kissie op Fusion 360 ontwerp en dit in swart gedruk om die hele produk eenvoudig en minimaal te laat lyk.

As u meer wil weet oor hierdie projek, kyk gerus na my webwerf.