Fortschritte im Fernmonitoring der Gesundheit mit Radar-Technologie

Die Überwachung von Gesundheit aus der Ferne ist dank neuer Technologien zugänglicher geworden. Man kann damit Vitalzeichen prüfen, Aktivitäten erkennen und Nutzer identifizieren, ohne dass sie irgendwelche Geräte tragen müssen. Eine der Methoden, die verwendet werden, sind Radarsignale. Dabei werden Radarwellen ausgesendet und gemessen, wie sie von einem Körper zurückreflektiert werden. Das hilft zu verstehen, wie jemand atmet oder ob er andere Aktivitäten macht.

Manchmal ist es allerdings wichtig, eine Aufgabe besser zu machen als die anderen. Zum Beispiel kann es in bestimmten Situationen wichtiger sein, Atmungsmuster genau zu messen, als zu identifizieren, wer die Person ist. Um dieses Problem zu lösen, nutzen wir eine Methode, die mehrere Ziele gleichzeitig betrachtet. Das bedeutet, die richtigen Merkmale auszuwählen, die es ermöglichen, Atmungsmuster zu erkennen, während es schwieriger gemacht wird, individuelle Nutzer zu identifizieren.

#Warum Fernüberwachung?

Es gibt ein wachsendes Interesse an kontaktlosen Methoden zur Überwachung der Gesundheit von Menschen. Traditionelle Methoden erfordern oft, dass Sensoren oder Geräte getragen werden, was unangenehm und aufdringlich sein kann. Kontaktlose Techniken, wie Radar und Videoanalyse, vermeiden diese Probleme, indem sie Bewegungen und Veränderungen messen, ohne dass physischer Kontakt erforderlich ist.

Eine gängige Methode ist die Fern-Photoplethysmographie. Diese Technik misst Veränderungen, wie Licht von der Haut absorbiert und reflektiert wird, um Dinge wie Herzfrequenz und Blutfluss zu bestimmen. Radaransätze funktionieren anders, indem sie Hochfrequenzsignale nutzen, um winzige Bewegungen im Brustkorb, die durch die Atmung verursacht werden, zu erkennen.

Obwohl diese Methoden praktisch sind, können sie auch Datenschutzbedenken aufwerfen. Zum Beispiel könnte die Analyse von Videoaufnahmen des Gesichts einer Person deren Privatsphäre verletzen. Radartechnologie kann Individuen anhand ihrer Gangart identifizieren, was zusätzliche Risiken birgt. Daher ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Bequemlichkeit und dem Schutz der Privatsphäre der Nutzer zu finden.

#Die Herausforderung der Merkmalsauswahl

Die Wahl der richtigen Merkmale oder Datenpunkte ist entscheidend für die Erstellung effektiver Modelle, die mit kontaktlosen Methoden arbeiten. Merkmale, die für eine Aufgabe gut sind, könnten für eine andere ungeeignet sein. Zum Beispiel können einige Merkmale helfen, Aktivitäten zu erkennen, aber auch die Identifikation einer Person erleichtern. Das schafft ein Dilemma, bei dem die Verbesserung einer Aufgabe der anderen schaden kann.

Um dies zu veranschaulichen, betrachten wir den Prozess der Merkmalsauswahl in einem einfachen Beispiel. Stellen wir uns vor, wir haben eine Menge von Merkmalen, die bei der Bestimmung von Atmungsmustern helfen. Diese Merkmale könnten die Atmungstiefe oder die Geschwindigkeit der Ein- und Ausatmung umfassen. Allerdings könnten Merkmale, die bei der Erkennung der Atmung helfen, auch persönliche Eigenschaften offenbaren, die nicht geteilt werden sollten.

Angesichts dieser Komplexität brauchen wir einen sorgfältigen Ansatz, um Merkmale auszuwählen, die eine Aufgabe verbessern, während die Genauigkeit einer anderen eingeschränkt wird. Die traditionellen Methoden der Merkmalsauswahl konzentrieren sich oft auf ein einzelnes Ziel, normalerweise darauf, das Modell so genau wie möglich zu machen. Dies kann Probleme in Fällen verursachen, in denen mehrere Ziele im Konflikt stehen, wie zum Beispiel den Datenschutz der Nutzer zu wahren, während gleichzeitig eine genaue Gesundheitsüberwachung gewährleistet wird.

#Unser Ansatz

Um dieses Problem zu lösen, haben wir einen genetischen Algorithmus angewendet, der von biologischen Prinzipien inspiriert ist. Diese Methode ahmt die natürliche Selektion nach, bei der die besten Individuen überleben und sich fortpflanzen. Im Kontext der Merkmalsauswahl können wir verschiedene Merkmalsuntergruppen entwickeln, um die besten für unsere Aufgaben zu finden.

Durch die Anwendung von multi-objektiver Optimierung mit diesem genetischen Ansatz können wir Merkmale auswählen, die die Erkennung von Atmungsmustern verbessern, während die Genauigkeit der Nutzeridentifikation minimiert wird. Das ist besonders nützlich in Radarsensoranwendungen, wo eine einzelne Einrichtung eine Reihe von Merkmalen mit unterschiedlicher Bedeutung liefern kann.

Wir haben unsere Methode mit einem einzigartigen Datensatz getestet, der 50 Probanden bei verschiedenen Atemaktivitäten umfasst. Die Ergebnisse zeigten einen deutlichen Unterschied zwischen der Genauigkeit der Erkennung von Atmungsmustern und der Identifizierung von Nutzern. Unsere Arbeit zeigt, dass es möglich ist, sich auf eine Aufgabe zu konzentrieren, während die Leistung in einer anderen eingeschränkt wird, und so Datenschutzbedenken angegangen werden.

#Techniken der Merkmalsauswahl

Techniken zur Merkmalsauswahl können helfen, maschinelles Lernen zu verbessern. Sie können in drei Hauptkategorien eingeteilt werden: Filtermethoden, Wrappermethoden und eingebettete Methoden.

Filtermethoden bewerten die Relevanz jedes Merkmals unabhängig, oft unter Verwendung statistischer Tests. Sie sind recheneffizient, könnten aber Wechselwirkungen zwischen Merkmalen übersehen. Beispiele für Filtermethoden sind Chi-Quadrat-Test, Informationsgewinn und Varianzschwellen.

Wrappermethoden behandeln die Merkmalsauswahl als ein Suchproblem. Sie bewerten verschiedene Untergruppen basierend auf der Leistung eines prädiktiven Modells. Obwohl diese Methoden tendenziell bessere Ergebnisse liefern, können sie rechnerisch anspruchsvoller sein. Recursive Feature Elimination (RFE) ist eine der beliebten Wrappermethoden, die iterativ weniger signifikante Merkmale basierend auf der Modellleistung entfernt.

Eingebettete Methoden beziehen die Merkmalsauswahl in den Trainingsprozess des Modells ein. Diese Modelle sind spezifisch für bestimmte Algorithmen und können von Natur aus die Bedeutung von Merkmalen bewerten, wie zum Beispiel Entscheidungsbäume.

Genetische Algorithmen sind in diesem Kontext besonders interessant, weil sie mehrere Ziele gleichzeitig optimieren können, was sie zur idealen Wahl für unser Problem macht.

#Die Bedeutung der Multi-objektiven Optimierung

Die Notwendigkeit der multi-objektiven Optimierung entsteht, wenn wir mehrere Ziele kombinieren möchten, die möglicherweise im Konflikt stehen. Zum Beispiel, die Genauigkeit der Erkennung von Atemaktivitäten zu maximieren, während die Genauigkeit der Nutzeridentifikation minimiert wird, ist ein klassisches Beispiel für widersprüchliche Aufgaben.

Wir haben dieses Problem angegangen, indem wir drei Hauptziele definiert haben:

1. Die Genauigkeit des Modells zur Erkennung von Atemaktivitäten erhöhen.
2. Die Fehlerquote des Nutzeridentifikationsprozesses maximieren.
3. Eine signifikante Leistungsunterschied zwischen beiden Aufgaben erreichen.

Um die optimalen Merkmale für unser erstes Modell zu finden, haben wir den Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) genutzt. Dieser Algorithmus erzeugte eine Reihe von Lösungen durch evolutionäre Prozesse und behielt nur die besten Performer.

#Prozess der Merkmalsprägung

Unser Prozess zur Merkmalsprägung beginnt mit den Ausgaben der Radarsignale. Das Radar sammelt verschiedene Datenpunkte, die Vitalzeichen und physiologische Metriken beschreiben. Wir extrahieren Merkmale, die Folgendes umfassen:

• Grundstatistiken wie Mittelwert und Standardabweichung.
• Zeitbereichs- und Frequenzbereichsattribute.
• Fraktaldimensionen, die die Komplexität der Signale widerspiegeln.
• Entropie-Merkmale, die die Unsicherheit in den Daten messen.

Am Ende hatten wir eine umfangreiche Sammlung von 189 Merkmalen aus den Radar-Daten für jedes Subjekt. Diese Merkmale helfen dabei, ein klares Bild des physiologischen Zustands des Subjekts zu erstellen, was für unsere Merkmalsauswahl-Methode entscheidend ist.

Um die richtigen Merkmale zu finden, haben wir Python-Bibliotheken genutzt, um bei der Extraktion dieser Metriken zu helfen. Der Prozess stellt sicher, dass wir ein detailliertes und hochrelevantes Merkmalsset für unsere Klassifikationsaufgaben haben.

#Experiment einrichten

In unseren Experimenten haben wir einen Datensatz mit 50 Personen zusammengestellt, wobei wir darauf geachtet haben, eine ausgewogene Verteilung der Geschlechter einzuschliessen. Die Teilnehmer haben Einwilligungsformulare unterschrieben und ihre Vitalzeichen wurden erfasst, während sie vier verschiedene Atemaufgaben durchführten. Diese Aufgaben umfassten:

1. Normale Atmung.
2. Eine Erzählung lesen.
3. Ein geführtes Atemmuster folgen.
4. Atem anhalten, um Apnoe zu simulieren.

Die Daten wurden mit einem speziellen Radargerät erfasst, und wir haben ein sauberes Protokoll eingerichtet, um hochwertige Messwerte sicherzustellen.

In dieser Phase haben wir die Probanden in drei Gruppen unterteilt: eine für das Training, eine für die Validierung und eine für den Test. Die Trainingsgruppe wurde verwendet, um unsere Modelle zu verfeinern, die Validierungsgruppe testete die Merkmalsauswahl, und die Testgruppe lieferte eine unvoreingenommene Bewertung der Modellleistung.

#Ergebnisse und Analyse

Nachdem wir unsere Klassifikationsmodelle mit den ausgewählten Merkmalen ausgeführt haben, beobachteten wir die Leistung jeder Aufgabe. Bei der Erkennung von Atemaktivitäten fanden wir, dass die Modelle Muster effektiv erkennen konnten und eine hohe Genauigkeit bei der Nutzung der ausgewählten Merkmale aufrechterhielten.

Im Vergleich dazu erlebte die Nutzeridentifikationsaufgabe aufgrund des Merkmalsauswahlprozesses einen signifikanten Rückgang der Genauigkeit. Unsere Ergebnisse zeigten einen klaren Vorteil, sich auf die Erkennung von Atemaktivitäten zu konzentrieren, während die Identifikation des Nutzers eingeschränkt wurde. Dieses Gleichgewicht ist wichtig in Bereichen, in denen Datenschutz ein Anliegen ist.

Wir haben unseren Ansatz auch durch Leave-One-Subject-Out- und Leave-One-Group-Out-Evaluationsmethoden getestet. Diese Methoden halfen zu verifizieren, dass unsere Merkmalsauswahl die Leistung verbessert hat, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.

#Prozess vereinfachen

Die Berechnung der Fitnessfunktion ist oft eine zeitaufwändige Aufgabe, insbesondere wenn wir verschiedene Modelle trainieren. Um dem entgegenzuwirken, haben wir vereinfachte Modelle genutzt, um die Anzahl der Merkmale durch Hauptkomponentenanalyse (PCA) zu reduzieren. Diese Dimensionsreduktion ermöglichte es uns, Effizienz zu wahren und trotzdem konkurrenzfähige Ergebnisse in beiden Aufgaben zu erzielen.

Die Verwendung einfacher Modelle beschleunigte unseren Prozess und half sicherzustellen, dass wir rechtzeitige Antworten in realen Anwendungen anbieten konnten, während wir gleichzeitig die Leistungsstandards einhielten.

#Fazit

Durch einen kombinierten und detaillierten Ansatz, der fortschrittliche Techniken zur Merkmalsauswahl nutzt, haben wir demonstriert, dass es möglich ist, mehrere Ziele in Anwendungen der Fernüberwachung der Gesundheit zu optimieren. Unsere Ergebnisse unterstrichen das Potenzial der Radartechnologie, wichtige Gesundheitsmetriken zu unterscheiden und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu gewährleisten.

Unsere Methode hat gezeigt, dass wir Merkmale auswählen können, die die Erkennung von Atemaktivitäten verbessern, während die Genauigkeit der Nutzeridentifikation gleichzeitig eingeschränkt wird. Die durchgeführten Experimente haben eine solide Grundlage für die kontinuierliche Entwicklung in diesem Bereich gelegt und zeigen vielversprechende Perspektiven für zukünftige Anwendungen in der Gesundheitsüberwachung und dem Datenschutz.

Dieser Ansatz kann weiter verfeinert werden, und während sich die Technologie weiterentwickelt, werden auch die Methoden für die Fernüberwachung der Gesundheit fortschreiten, was Vorteile für Praktiker und Nutzer gleichermassen bietet.