Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado una técnica de eficiencia energética para rastrear con precisión la actividad física de un usuario basada en datos de dispositivos portátiles.
Un objetivo para las tecnologías de salud portátiles es identificar y rastrear la actividad física por parte del usuario. Sin embargo, lograr este objetivo requiere una compensación entre la precisión y la potencia necesaria para el análisis y almacenamiento de datos, lo cual es un desafío, dado el poder limitadodisponible para dispositivos portátiles
"El seguimiento de la actividad física es importante porque es un componente clave para colocar otros datos de salud en contexto", dice Edgar Lobaton, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en NC State y autor principal de un artículo sobre el nuevo trabajo ".Por ejemplo, un aumento en la frecuencia cardíaca es normal al hacer ejercicio, pero puede ser un indicador de problemas de salud en otras circunstancias ".
Diseñar tecnología para monitorear la actividad física implica abordar dos desafíos. Primero, el programa necesita saber cuántos datos procesar al evaluar la actividad. Por ejemplo, observar todos los datos recopilados en un incremento de 10 segundos, o tau, tomael doble de poder de cómputo que evaluar todos los datos en una tau de cinco segundos.
El segundo desafío es cómo almacenar esa información. Una solución a esto es agrupar perfiles de actividad similares bajo un encabezado. Por ejemplo, ciertas firmas de datos pueden agruparse en "en ejecución", mientras que otras pueden agruparse como"caminar". El desafío aquí es encontrar una fórmula que permita al programa identificar perfiles significativos por ejemplo, correr, caminar o sentarse: si la fórmula es demasiado general, los perfiles son tan amplios que no tienen sentido; y si ella fórmula es demasiado específica, obtienes tantos perfiles de actividad que es difícil almacenar todos los datos relevantes.
Para explorar estos desafíos, el equipo de investigación hizo que los estudiantes graduados entraran a un laboratorio de captura de movimiento y realizaran cinco actividades diferentes: golf, ciclismo, caminar, saludar y sentarse.
Los investigadores luego evaluaron los datos resultantes usando taus de cero segundos es decir, un punto de datos, dos segundos, cuatro segundos, y así sucesivamente, hasta 40 segundos.
Luego, los investigadores experimentaron con diferentes parámetros para clasificar los datos de la actividad en perfiles específicos.
"Con base en este conjunto específico de datos experimentales, descubrimos que podíamos identificar con precisión las cinco actividades relevantes usando una tau de seis segundos", dice Lobaton. "Esto significa que podríamos identificar actividades y almacenar datos relacionados de manera eficiente.
"Este es un estudio de prueba de concepto, y estamos en el proceso de determinar qué tan bien funcionaría este enfoque utilizando más datos del mundo real", dice Lobaton. "Sin embargo, somos optimistas de que este enfoque funcionebríndenos la mejor oportunidad para rastrear y registrar datos de actividad física de una manera práctica que brinde información significativa a los usuarios de dispositivos de monitoreo de salud portátiles ".
El documento, "Análisis de agrupamiento de actividad jerárquica para una recuperación de estructura gráfica robusta", se presentará en la Conferencia mundial IEEE 2016 sobre procesamiento de señales e información, que se llevará a cabo del 7 al 9 de diciembre en Washington, DC. El autor principal del documento es NamitaLokare, estudiante de doctorado en NC State. Los coautores son Daniel Benavides y Sahil Juneja, de NC State.
La investigación se realizó con el apoyo del Centro de Investigación de Ingeniería de Nanosistemas de la Fundación Nacional de Ciencias para Sistemas Avanzados Autoamplificados de Sensores y Tecnologías Integradas ASSIST bajo la subvención EEC-1160483. El objetivo del Centro ASSIST, con sede en NC State, consiste en crear tecnologías portátiles que funcionen con el movimiento del usuario o el calor corporal y que puedan usarse para el monitoreo de la salud a largo plazo.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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