АЛГОРИТМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ДЕФЕКТОВ МЕЛКОЙ МОТОРИКИ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИИ ОТ СЕНСОРОВ СМАРТФОНА
Аннотация
Цифровизация является ведущим трендом современности человечества. Она позво-
ляет решать многие бытовые задачи с помощью устройств со специализированными алго-
ритмами облегчая быт, а также решать ряд задач, для которых еще вчера требовались
квалифицированные специалисты. Одной из таких задач является самостоятельная пред-
варительная диагностика пациентов в медицине. Возможность выполнять такую диагно-
стику позволяет сократить время на выявление проблем при различных заболеваниях, в
частности неврологических, в том числе таких случаях, как дефект мелкой моторики, как
следствие такой вид диагностики позволяет уменьшить нагрузку на медицинских специа-
листов. Стоит отметить, что время играет решающую роль в процессе оказания меди-
цинской помощи, и своевременное оказание медицинской помощи может спасти жизнь
человека. Таким образом, разработка решения, позволяющего проводить самостоятельную
предварительную диагностику дефектов мелкой моторики используя технические средст-
ва, которые имеются почти у всех, является актуальной задачей на сегодняшний день.
Целью работы является расширение методов диагностики наличия дефектов мелкой мо-
торики. Для достижения данной цели были поставлены задачи по исследованию имеющих-
ся решений по теме и разработке специализированного алгоритма, предназначенного для
использования в смартфонах в рамках системы биомедицинского мониторинга. В статье
представлен алгоритм определения дефектов мелкой моторики человека по данным кине-
матического датчика смартфона – трехосевого акселерометра. Представленное решение
основано на анализе углов отклонений, получаемых от акселерометра смартфона при вы-
полнении пациентом поставленного задания (упражнения). Задание требует от пациента
принять исходное положение в течение трех секунд и, затем, удерживать смартфон на
вытянутой руке в течение 10 секунд, в течение которых выполняется измерение показаний
трехосевого акселерометра. Результаты испытаний разработанного решения показали
точность на уровне 0,05 для ошибок первого рода и 0,09 для ошибок второго рода. Полу-
ченные результаты свидетельствуют о возможности использования решения для предва-
рительной самодиагностики и может быть использовано как элемент модуля диагности-
ки в крупных системах биомедицинского мониторинга.
Литература
patsienta [Development of a multi-agent system for neural network diagnostics and remote patient
monitoring], VEZhPT [East European Journal of Advanced Technologies], 2016, No. 9 (82). Available
at: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-multiagentnoy-sistemy-neyrosetevoydiagnostiki-
i-udalennogo-monitoringa-patsienta (accessed 22 April 2023).
2. A hand motion capture method based on infrared thermography for measuring fine motor skills in
biomedicine, ScienceDirect. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S0933365722002263 (accessed 08 April 2023).
3. Chandrasekaran V., Dantu R., Jonnada S., Thiyagaraja S., Subbu K. Cuffless Differential
Blood Pressure Estimation Using Smart Phones, IEEE Transactions on Biomedical Engineering,
2013, No. 60, pp. 1080-1089.
4. Image Classification Methods Applied in Immersive Environments for Fine Motor Skills
Training in Early Education, EBSCO. Available at: https://web.s.ebscohost.com/abstract?
site=ehost&scope=site&jrnl=19891660&AN=140078842&h=b9CK%2f78tXjJJg%2fm5DrFr6
Df07B%2brpUDwK4%2fI%2ftIx5aagyZ7wpshADB%2fgPhsVR6oZ%2bK3yBe%2bpaojg7A
rpC8KNWg%3d%3d&crl=c&resultLocal=ErrCrlNoResults&resultNs=Ehost&crlhashurl=logi
n.aspx%3fdirect%3dtrue%26profile%3dehost%26scope%3dsite%26authtype%3dcrawler%26j
rnl%3d19891660%26AN%3d140078842 (accessed 30 April 2023).
5. Quantitative assessment of fine motor skills in children using magnetic sensors, ScienceDirect.
Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0387760420301108 (accessed
08 April 2023).
6. Sensors Overview, Developer Android. Available at: https://developer.android.com/
guide/topics/sensors/sensors_overview (accessed 08 April 2023).
7. Bogomolov A.I., Nevezhin V.P. Mobil'naya personal'naya meditsinskaya sistema dlya vyyavleniya
predvestnikov krizisa serdechno- sosudistoy sistemy [Mobile personal medical system
for identifying precursors of a crisis in the cardiovascular system], Khronoekonomika
[Chronoeconomics], 2018, No. 4 (12). Available at: https://cyberleninka.ru/article/
n/mobilnaya-personalnaya-meditsinskaya-sistema-dlya-vyyavleniya-predvestnikov-krizisaserdechno-
sosudistoy-sistemy (accessed 22 April 2023).
8. Blinova A.K., Dobrya M.Ya. Diagnostika razvitiya svyaznoy rechi i melkoy motoriki u detey
starshego doshkol'nogo vozrasta s obshchim nedorazvitiem rechi III urovnya [Diagnosis of the
development of coherent speech and fine motor skills in children of senior preschool age with
general speech underdevelopment of level III], Forum molodykh uchenykh [Forum of young
scientists], 2018, No. 6-1 (22). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/diagnostikarazvitiya-
svyaznoy-rechi-i-melkoy-motoriki-u-detey-starshego-doshkolnogo-vozrasta-sobschim-
nedorazvitiem-rechi-iii (accessed 30 April 2023).
9. But-Gusaim V.V., Yarosh A.S. Metody otsenki melkoy motoriki i sily kisti u patsientov s
tsentral'nymi i perifericheskimi parezami, vozmozhnosti ikh ispol'zovaniya [Methods for assessing
fine motor skills and hand strength in patients with central and peripheral paresis, the
possibilities of their use], Zhurnal GrGMU [Journal of GrSMU], 2017, No. 3. Available at:
https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-melkoy-motoriki-i-sily-kisti-u-patsientov-stsentralnymi-
i-perifericheskimi-parezami-vozmozhnosti-ih-ispolzovaniya (accessed 29 September
2022).
10. Gaydina T.A., Dvornikova E.G. Effektivnost' ispol'zovaniya opticheskoy sistemy smartfona
dlya otsenki zlokachestvennosti melanotsitarnykh nevusov [The effectiveness of using the optical
system of a smartphone to assess the malignancy of melanocytic nevi], Vestnik RGMU
[Bulletin of the Russian State Medical University], 2020, No. 5. Available at:
https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-ispolzovaniya-opticheskoy-sistemy-smartfonadlya-
otsenki-zlokachestvennosti-melanotsitarnyh-nevusov (accessed 22 April 2023).
11. Grishkina D.A. Otsenka stepeni razvitiya krupnoy motoriki u detey pervykh trekh let zhizni po
myunkhenskoy sisteme funktsional'noy diagnostiki razvitiya rebenka [Assessment of the degree of
development of gross motor skills in children of the first three years of life according to the Munich
system of functional diagnostics of child development], Kronos [Kronos], 2022, No. 4 (66). Available
at: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-stepeni-razvitiya-krupnoy-motoriki-u-detey-pervyhtryoh-
let-zhizni-po-myunhenskoy-sisteme-funktsionalnoy-diagnostiki (accessed 10 October 2022).
12. Griffits D. Head First. Kotlin. Saint Petersburg: Piter, 2020, 464 p.
13. Kalinichenko A.V., Bortsov V.A., Simonov D.S., Kulikovskaya I.V., Romanenko M.Yu., Zulin Ya.V.
Organizatsiya sistemy distantsionnogo monitoringa patsientov v usloviyakh statsionara na domu
[Organization of a remote monitoring system for patients in a hospital setting at home],
Journal of Siberian Medical Sciences, 2013, No. 6. Available at: https://cyberleninka.ru/article/
n/organizatsiya-sistemy-distantsionnogo-monitoringa-patsientov-v-usloviyah-statsionara-na-domu
(accessed 01 May 2023).
14. Masleshov L.A. Razrabotka programmnoy sistemy dlya trenirovki dvigatel'noy aktivnosti i
identifikatsii zhestov melkoy motoriki ruk, schityvaemykh s perchatki virtual'noy real'nosti [Development
of a software system for training motor activity and identifying fine motor hand gestures
read from a virtual reality glove], Reshetnevskie chteniya [Reshetnev Readings], 2015, No. 19.
Available at: ttps://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-programmnoy-sistemy-dlya-trenirovkidvigatelnoy-
aktivnosti-i-identifikatsii-zhestov-melkoy-motoriki-ruk-schityvaemyh-s (accessed
20 September 2022).
15. Moxy – realizatsiya MVP pod Android s shchepotkoy magii [Moxy – MVP implementation
for Android with a pinch of magic], Habr. Available at: https://habr.com/ru/post/276189/ (accessed
11 September 2022).
16. Sal'nikova K.V. Analiz massiva dannykh s pomoshch'yu instrumenta vizualizatsii «yashchik s
usami» [Analysis of a data array using a “box with a mustache” visualization tool],
Universum: ekonomika i yurisprudentsiya [Universum: экономика и юриспруденция], 2021,
No. 6 (81). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/analiza-massiva-dannyh-spomoschyu-
instrumenta-vizualizatsii-yaschik-s-usami (accessed 10 October 2022).
17. Fedorovich A.A., Gorshkov A.Yu., Korolev A.I., Drapkina O.M. Smartfon v meditsine – ot
spravochnika k diagnosticheskoy sisteme. Obzor sovremennogo sostoyaniya voprosa
[Smartphone in medicine – from a reference book to a diagnostic system. Review of the current
state of the issue], KVTiP [Cardiovascular therapy and prevention], 2022, No. 9. Available
at: https://cyberleninka.ru/article/n/smartfon-v-meditsine-ot-spravochnika-k-diagnosticheskoysisteme-
obzor-sovremennogo-sostoyaniya-voprosa (accessed 17 April 2023).
18. Khamenyuk V. Android Architecture Comparison: MVP vs. VIPER, KB URN resolver. Available
at: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-80819 (accessed 11 September 2022).
19. Chakraborti D. Reactive Programming in Kotlin [Reactive Programming in Kotlin].
Birmingem: Packt Publishing, 2017, 299 p.
20. Shavlovskaya O.A. Sposob otsenki sostoyaniya dvigatel'noy funktsii kisti [Method for assessing the
state of motor function of the hand], Natsional'naya elektronnaya biblioteka [National Electronic
Library]. Available at: https://rusneb.ru/catalog/000224_000128_0002371088_20091027_C1_RU/
(accessed 08 April 2020).
