용을 방지하기 위해 노력하고,당신의 학생하는 진동을 감지

스마트 폰 응용 프로그램 감지할 수 있는 진동 및 기타 뇌손상 분야에서 여부,사이드 라인에서의 스포츠 게임,전장에서,또는 가정에서의 오래된 성인하는 경향이 떨어지고 있다.,

응용 프로그램 소 PupilScreen,에 있는지를 확인하여 학생의 반응을 빛을 사용하여 스마트 폰의 비디오 카메라고 깊은 학습 도구의 유형 인공지능—수 있는 계량 변화에 눈에 보이지 않는 인간의 눈입니다.

이 동공 빛을 반사 오래 사용되었습니다 여부를 평가하는 환자 심각한 뇌손상,그리고 최근의 연구를 발견에서 유용 할 수 있습니다 검출하는 온화한 진동—오픈까지 완전히 새로운 도로에 대한 검사.

팀의 컴퓨터 과학자,전기 엔지니어,의학 연구원을 보여주는 PupilScreen 을 감지하는 데 사용될 수 있습의 인스턴스는 중요한 뇌손상.,

광범위한 임상 연구에 이어 가을 넣을 것입니다 PupilScreen 의 손에 코치는,긴급 의료 기술자,의사,및 다른 사람들을 수집에 더 많은 데이터는 학생의 반응 특성에 가장 도움이 되는지 결정에서는 모호한 경우의 충격. 연구진은 2 년 이내에 pupilscreen 의 상업적으로 이용 가능한 버전을 출시하기를 희망한다.,

‘게임 체인저’

“하는 데 목적을 측정하는 코치는 부모나 사람이 사이드 라인에서의 게임을 위해서 사용할 수 있는 화면 충격에 대한 진정으로 게임 체인저,”says Shwetak Patel 교수,컴퓨터 과학&공학과 전기 공학과에서 워싱턴대학교 등이 있습니다.

“지금 바로 최고의 심사 프로토콜 우리가 여전히 주관적이,그리고 플레이어가 정말 원하는 사람 다시 얻을 수있는 필드에서 방법을 찾을 수 있습니다 게임,시스템다”고 말했다.,

9 월 9 일 발표 된 논문에 설명 된대로., 13Ubicomp2017,PupilScreen 을 평가할 수 있는 환자의 동공 빛을 반사 거의뿐만 아니라 pupilometer,비싸고 거의 사용 기계에만 있는 병원입니다. 스마트 폰의 플래시를 사용하여 환자의 눈을 자극하고 비디오 카메라를 사용하여 3 초짜리 비디오를 녹화합니다.

비디오 처리를 사용하여 심화 학습 알고리즘을 결정할 수 있는 픽셀에 속하는 학생에서 각각의 비디오 프레임 및 측정의 변경 사항에 동공 크기에 그 프레임이 있습니다.,

에서는 작은 파일럿 연구는 결합 48 결과 환자에서 뇌손상과 건강한 사람,임상할 수 있었을 진단하는 뇌의 부상으로 거의 완벽한 정확도를 사용하여 응용 프로그램의 출력을 혼자입니다.

목적 평가

아마추어 스포츠,오늘날도 최고의 관행을하는 코치는 부모는 경우에 사용하는 운동선수가 의심되는 진동안 게임—그들을 물어 어디 있는지를 반복하는 단어의 목록,균형,손가락이 그들의 코—에 의하여 근본적으로 이루어져 있는 주관적인 평가입니다.,

“…우리가 이것을 생각하는 장치를 강화할 것입니다 모두에서 작은 리그 코치 NFL 의사 비상부 의사를 신속하게 검출하고 분류할 수 있습니다.”

대조적으로,PupilScreen 하는 것을 목표로 생성하는 목표와 임상으로 관련 데이터에 사람이 사이드 라인에 사용할 수 있는지 여부를 결정 플레이어 추가 평가를 위해 충격이나 다른니다.

미국 질병 통제 및 예방 센터는 3 의 절반 정도를 추정합니다.,8 백만 진동당에서 올해는 우리에이션 스포츠 상해 혼자 여전히 진단하지 못하고,수백만의 젊은 선수들과 성인에서 위험한 미래 머리 부상이고 영구적인지 적자.

역사적으로,거기 없었다는 확실한 방법을 진단하는 진동—심지어 응급실에서 말한 공동 저자 린 맥그래스,거주자에 의사 신경외과 부에서 대학교도 있습니다. 의사는 대개 뇌출혈이나 두개골 골절과 같은 최악의 경우를 배제하기 위해 검사를 시행합니다. 더 심각한 두부 손상이 제외 된 후에는 뇌진탕 진단을 내릴 수 있습니다.,

의 전문가는 오랜 사용되는 동공 빛을 반사에서 일반적으로의 형태로 펜라이 테스트는 그들은 빛으로 환자의 눈—을 평가하는 심각한 형태의 뇌손상. 하지만 성장하는 몸의 의학 연구는 최근에는 미묘한 변화에 학생의 반응에 유용할 수 있습니다 검출하는 온화한 진동.

뇌 질환이에서 발견 110 111 사망 NFL 선수

“PupilScreen 는 것을 목표로서 기능하는 것으로 첫 번째 측정할 수 있는 능력을 객관적 biomarker 의 진동 분야에서,”맥그래스는 말합니다., 후”추가 테스트,우리가 이것을 생각하는 장치를 강화할 것입니다 모두에서 작은 리그 코치 NFL 의사 비상부 의사를 신속하게 검출하고 분류할 수 있습니다.”

고,앞으로 직면하는 도전

동안 연구 팀은 처음 테스트 PupilScreen3D 인쇄 상자를 제어하는 눈의 빛에 노출 연구자들은 지금 훈련 자신의 학습 기계 신경망을 생산하는 유사한 결과 함께 스마트폰 카메라 혼자입니다.

“우리가 촬영하고있는 비전은 누군가가 단순히 전화를 들고 플래시를 사용하도록하는 것입니다., 우리가 원하는 모든 부모,차,간병인 또는 EMT 에 대해 우려하고 두뇌 손상을 사용 할 수 있지 않고 그 자리에 필요한 추가 하드웨어,”말하는 지 알렉스 Mariakakis,박사 과정 학생에 컴퓨터 과학&엔지니어링입니다.

과제 중 하나 개발에서 PupilScreen 관련된 교육 기계 학습 도구를 구별하 눈의 눈동자 및 조리개는 관련 주석은 약 4,000 명의 이미지는 눈입니다., 컴퓨터는 인간의 눈이 인식 할 수없는 동공 빛 반사의 미묘한 변화를 정량화 할 수 있다는 장점이 있습니다.

“대신 알고리즘을 해결하고 특정 문제 측정의 학생의 반응은 우리에 이사하는 기계 학습 방법—을 많이 수집하는 데이터 및 알고리즘을 쓰기 허용하는 컴퓨터를 배우고 자체에 대한”라고 공동 저자 야곱 Baudin,의료 학생과 박사과정 학생에서 생리학 생물물리학.,

AI 을 검출할 수 있는 선수의 진동 년 후

PupilScreen 연구팀은 현재 확인 파트너 관심이에서 지휘를 추가 분야의 연구하는 응용 프로그램은,그들은 그 기대에서 시작합니다.

National Science Foundation,Washington Research Foundation 및 Amazon Catalyst 가이 프로젝트에 자금을 지원했습니다.