Найти

Результаты поиска

• АНАЛИЗ СИСТЕМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ЭМОЦИЙ ЧЕЛОВЕКА ПО ДАННЫМ ЗВУКОВОГО ПОТОКА

  А.А. Егорчев , Д. М. Пашин , Н. А. Сарамбаев , А. Ф. Фахрутдинов

  2024-10-08

  Аннотация ▼

  В современной быстро меняющейся и требовательной рабочей среде способность быстро и
  точно оценить эмоциональное состояние сотрудника имеет решающее значение для защиты че-
  ловеческих жизней и снижения материальных рисков. Эмоциональное благополучие играет важ-
  ную роль в обеспечении безопасности на рабочем месте, производительности труда и общего
  психического здоровья. Поэтому разработка эффективных инструментов для мониторинга нега-
  тивных эмоций и реагирования на них является актуальной задачей современности. Целью данно-
  го исследования является разработка алгоритма, способного классифицировать эмоции, используя
  аудиоданные, записанные смартфоном пользователя. Такой инструмент особенно полезен, если
  интегрирован в более широкую систему мониторинга здоровья, позволяющую оценивать показа-
  тели здоровья человека в режиме реального времени с помощью неинвазивных методов. В этой
  статье представлено новое решение, которое использует акустические сигналы, улавливаемые
  микрофоном смартфона, для обнаружения и классификации эмоций пользователя. Используя
  сверточные нейронные сети (CNNS), тип алгоритма глубокого обучения, известного своей эф-
  фективностью при обработке аудио- и визуальных данных, предлагаемая система может опреде-
  лять эмоциональное состояние пользователя. Модель CNN обучена распознавать признаки в ау-
  диоданных, соответствующие различным эмоциональным проявлениям, фокусируясь на обнару-
  жении негативных эмоций, таких как, гнев или печаль. Результаты исследования демонстрируют
  эффективность системы: частота ошибок при определении негативных эмоций составляет
  19,5% для ложноположительных результатов (ошибки I рода) и 20,1% для ложноотрицательных
  результатов (ошибки II рода). Эти показатели указывают на ее потенциал для практического
  применения в реальных условиях. Внедряя это решение в существующие системы биомедицинского
  мониторинга, организации могут расширить свои возможности по мониторингу эмоционального
  благополучия сотрудников, потенциально предотвращая негативные последствия, такие как не-
  счастные случаи на производстве или кризисы психического здоровья. Интеграция распознавания
  эмоций с помощью смартфонов в системы мониторинга состояния здоровья представляет собой
  значительный прогресс в области неинвазивного биомедицинского мониторинга, использующего
  повсеместное присутствие смартфонов и возможности машинного обучения.

• МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ СЕРДЕЧНЫХ СОКРАЩЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВСТРАИВАЕМЫХ В СМАРТФОНЫ СЕНСОРОВ

  М. Р. Шарипов , А.Ф. Фахрутдинов , П.А. Кокунин

  2023-10-23

  Аннотация ▼

  Неинвазивный мониторинг является перспективной направлением в медицине для оп-
  ределения биометрических показателей. Целью предлагаемого исследования являет обзор
  современных неинвазивных методов определения биометрического показателя, такого как
  частота сердечных сокращений. Рассмотрены проблемные вопросы имеющихся решений,
  связанные с методами проведения расчетов и методиками проведения испытаний. В на-
  стоящее время смартфон является неотъемлемой частью жизни любого человека. С по-
  мощью этих устройств пользователи могут выполнять практически любые действия, не
  выходя из дома, например, делать покупки, смотреть фильмы и развлекаться, что делает
  их жизнь гораздо проще, удобнее и эффективнее. Кроме того, современные смартфоны
  имеют широкие возможности в сфере телекоммуникаций, позволяя группам людей часто
  общаться в режиме реального времени. В связи с пандемией COVID-19 актуальной стала
  необходимость мониторинга состояния здоровья, а также постоянного контроля биоме-
  дицинских показателей сотрудников, которые находятся на рабочем месте. Одним из
  важнейших показателей является частота сердечных сокращений, анализ этого показа-
  теля позволяет характеризовать работу важнейшей сердечно-сосудистой системы.
  В настоящем обзоре рассматриваются методики контроля частоты сердечных сокраще-
  ний на основе методов, которые могут быть использованы на базе смартфонов, с исполь-
  зованием датчиков, которыми оснащаются все современные смартфоны. Основным под-
  ходом, который может быть применен в смартфонах для определения частоты сердеч-
  ных сокращений является использование источника света и светочувствительного уст-
  ройства, которое принимает свет, проходящий через капилляры, чаще всего пальца, чело-
  века у которого измеряется частота сердечных сокращений. Отличие подходов заключа-
  ется в аппаратной части – какой источник света используется и что используется в каче-
  стве приемника отраженного света. В качестве источника света может использоваться
  светодиод, в смартфонах это мощные светодиоды, которые используются в фотовспыш-
  ке, в качестве приемника либо фотодиод, либо видеокамера. В части обработки получае-
  мого сигнал существует несколько подходов в настоящем обзоре они рассмотрены.

• АЛГОРИТМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ДЕФЕКТОВ МЕЛКОЙ МОТОРИКИ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИИ ОТ СЕНСОРОВ СМАРТФОНА

  А.А. Егорчев, Д.Е. Чикрин, Д.М. Пашин , А.Ф. Фахрутдинов , П.А. Кокунин

  2023-10-23

  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.