পারকিনসন ডিজিজ পরিধানযোগ্য টেক: 4 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 07:56

বিশ্বব্যাপী 10 কোটিরও বেশি মানুষ পারকিনসন্স ডিজিজ (পিডি) নিয়ে বসবাস করছে। একটি প্রগতিশীল স্নায়ুতন্ত্রের ব্যাধি যা কঠোরতা সৃষ্টি করে এবং রোগীর চলাচলকে প্রভাবিত করে। সহজ ভাষায়, অনেকে পার্কিনসন রোগে ভুগছিলেন কিন্তু এটি নিরাময়যোগ্য নয়। যদি গভীর মস্তিষ্কের উদ্দীপনা (ডিবিএস) যথেষ্ট পরিপক্ক হয় তবে পিডি নিরাময় হওয়ার সুযোগ রয়েছে।

এই সমস্যার সমাধান করে, আমি এমন একটি প্রযুক্তি ডিভাইস তৈরি করব যা সম্ভবত হাসপাতালগুলিকে পিডি রোগীদের আরও সঠিক এবং ব্যবহারিক ওষুধ সরবরাহ করতে সাহায্য করতে পারে।

আমি একটি পরিধানযোগ্য প্রযুক্তি ডিভাইস তৈরি করেছি - নুং। এটি সারা দিন ধরে রোগীর কম্পনের মান সঠিকভাবে ধরতে পারে। হাসপাতালগুলিকে প্রতিটি রোগীর জন্য ভাল ওষুধের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য পুনরাবৃত্ত প্যাটার্ন ট্র্যাকিং এবং বিশ্লেষণ করা। শুধু এটি হাসপাতালগুলিকে সঠিক তথ্য প্রদান করে না, এটি পিডি রোগীদের যখন তারা তাদের ডাক্তারদের সাথে দেখা করে তখন তাদের জন্যও সুবিধা নিয়ে আসে। সাধারণত, রোগীরা তাদের অতীতের লক্ষণগুলি স্মরণ করবে এবং ডাক্তারকে আরও ওষুধের সমন্বয় করতে বলবে। যাইহোক, প্রতিটি একক বিবরণ মনে রাখা কঠিন, এইভাবে adjustষধ সমন্বয় ভুল এবং অকার্যকর করে তোলে। কিন্তু এই পরিধানযোগ্য প্রযুক্তি যন্ত্রের ব্যবহারের মাধ্যমে, হাসপাতালগুলি সহজেই কম্পনের ধরন চিহ্নিত করতে পারে।

ধাপ 1: ইলেকট্রনিক্স

- ESP8266 (ওয়াইফাই মডিউল)

- SW420 (কম্পন সেন্সর)

- ব্রেডবোর্ড

- জাম্পার তার

ধাপ 2: কম্পন মনিটর ওয়েবসাইট

এই গ্রাফিং দ্বারা, হাসপাতাল রোগীর অবস্থা লাইভ দেখতে পারে।

1. SW420 ব্যবহারকারীর কাছ থেকে কম্পন তথ্য সংগ্রহ করে

2. একটি ডাটাবেসে সময় এবং কম্পন ডেটা সংরক্ষণ করুন (ফায়ারবেস)

3. ওয়েবসাইট ডাটাবেসে সংরক্ষিত তথ্য পাবে

4. একটি গ্রাফ আউটপুট (x- অক্ষ - সময়, y- অক্ষ - কম্পন মান)

ধাপ 3: মেশিন লার্নিং মডেল

আমি ব্যবহারকারীর বিভিন্ন সময়কালের সর্বাধিক গড় কম্পন মান সনাক্ত করার জন্য বহুপদী রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমার ডেটা পয়েন্ট হওয়ার কারণটি x এবং y- অক্ষের মধ্যে সুস্পষ্ট সম্পর্ক দেখায় না, বহুপদী বক্রতার বিস্তৃত পরিসর এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করে। যাইহোক, তারা বহিরাগতদের জন্য খুব সংবেদনশীল, যদি এক বা দুটি অসঙ্গতিযুক্ত ডেটা পয়েন্ট থাকে তবে এটি গ্রাফের ফলাফলকে প্রভাবিত করবে।

x_axis = numpy.linspace (x [0], x, 50) # পরিসীমা, প্রজন্ম y_axis = numpy.poly1d (numpy.polyfit (x, y, 5)) # ড্র x y, 5 nth পদ

ধাপ 4: সমাবেশ

শেষে, আমি কয়েকটি ইলেকট্রনিক্স পরিবর্তন করেছি এবং পরিধানযোগ্য প্রযুক্তিকে শক্তি দেওয়ার জন্য লিথিয়াম পলিমার ব্যাটারি ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। কারণ এটি রিচার্জেবল, হালকা ওজনের, ছোট এবং অবাধে চলাফেরা করতে পারে।

আমি সমস্ত ইলেকট্রনিক্স একসাথে বিক্রি করেছি, ফিউশন 360 এ কেস ডিজাইন করেছি এবং পুরো পণ্যটিকে সহজ এবং ন্যূনতম দেখানোর জন্য এটি কালো রঙে মুদ্রণ করেছি।

আপনি যদি এই প্রকল্প সম্পর্কে আরও বুঝতে চান, তাহলে নির্দ্বিধায় আমার ওয়েবসাইটটি দেখুন।