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智能手錶感知手部活動

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/05/08
圖片來源:卡內基梅隆大學

卡內基梅隆大學人機交互研究所(HCII)的研究人員,使用標準的智能手錶來確定佩戴者何時在鍵盤上打字、洗碗、撫摸狗狗等動作。透過對手錶的操作系統進行一些更改,他們能夠使用其加速度計識別手部運動,並且在某些情況下,還可以使用與25種不同手部活動相關的生物聲學聲音,精確度約為95%。這25項活動只是可能發現的事件開始。

HCII助理教授兼未來介面組主任Chris Harrison說:「我們設想智能手錶是身體上獨特的灘頭陣地,用於捕捉豐富的日常活動。如果我們的設備知道我們的身體和手部的活動,那麼各種應用程式可以變得更聰明,更具上下文敏銳性。」

HarrisonHCII博士 Gierad Laput54日至9日,在蘇格蘭格拉斯哥舉行的CHI 2019會議上,展示他們對這種新傳感能力的研究結果。

Laput說:「正如智能手機現在可以在用戶駕駛時阻止簡訊一樣,未來感知手部活動的設備,可能學會在手部從事某些工作時不打擾某人,例如切菜或操作電源設備。感知手部活動還適用於與健康相關的應用程式監控活動,如刷牙、洗手或抽煙。」

手部感應也可能被應用程式使用,這些應用程式向正在學習新技能的用戶提供反饋,例如演奏樂器或進行身體康復。應用程式可能會提醒用戶輸入可能導致重複性勞損(RSI)的習慣,或評估運動障礙的發生,例如與帕金森氏症相關的運動障礙。

LaputHarrison開始探索手部活動探測,招募50人,在進行日常活動時,佩戴特別編程的智能手錶近1000小時。手錶會定期紀錄手部動作、手部方向和生物聲學信息,然後提示佩戴者描述手部活動 如刮鬍子、拍手、刮擦、塗口紅等。以這種方式標記了80多個手部活動,提供獨特的數據集。

目前,用戶必須在他們的主動手臂上佩戴智能手錶,而不是人們通常佩戴手錶的被動(非主導)手臂,以便系統工作。未來的實驗將探索使用被動臂可以檢測哪些事件。

「我們評估的25項手部活動,只是我們在現實世界中使用手臂和手部方式的一小部分,」Laput說。「未來的工作可能會集中在活動類別 - 與戒菸、老年護理、打字和重複性勞損等特定活動相關的活動。」