Router überwacht Atem

Mithilfe des Wireless Access Points lässt sich auch die Atemfrequenz einer Person im Raum messen - und zwar wenn sich der in mobilen Endgeräten verbaute Wireless Adapter mit einem Local Area Network (LAN) oder einem anderen kabelgebundenen Datennetz verbindet. Der Router wird laut Experten des National Institute of Standards and Technology (NIST) somit zum Frühwarngerät für gesundheitsgefährdende Atemstörungen.

Die elektromagnetischen Wellen, die Router aussenden, prallen an manchen Hindernissen ab oder durchdringen Materie, auch menschliche Körper. Wenn sie sich bewegen, etwa beim Atmen, werden sie zusätzlich verändert. Diese Interaktionen unterbrechen die Internetverbindung nicht, aber sie können signalisieren, dass jemand in Schwierigkeiten ist, jedenfalls mit dem neuen System der NIST-Forscher. Im Jahr 2020 wollten NIST-Wissenschaftler Ärzten helfen, die COVID-19-Pandemie zu bekämpfen. Patienten wurden isoliert und Beatmungsgeräte waren knapp. Frühere Forschungen hatten die Verwendung von WLAN-Signalen untersucht, um Personen oder Bewegungen zu erfassen - mit nur mäßigem Erfolg.

Die Forscher um Jason Coder haben die Kanalstatusinformation (CSI), also das Signal, das Laptops, Smartphones und andere Endgeräte aussenden, genutzt. Es ist immer dasselbe, und der Access Point, der die CSI-Signale empfängt, weiß, wie es aussehen soll. Aber wenn die CSI-Signale durch die Umgebung wandern, werden sie verzerrt. Der Access Point analysiert das Ausmaß der Verzerrung, um die Verbindung anzupassen und zu optimieren. Das Team hat die Firmware auf dem Router modifiziert, um diese Signale bis zu zehnmal pro Sekunde abzufragen, um ein detailliertes Bild davon zu erhalten, wie sich das Signal ändert.

Um das System zu trainieren, haben die KIST-Wissenschaftler eine Puppe genutzt, die für Ausbildungszwecke entwickelt worden war. Sie simuliert alle denkbaren Arten von normaler Atmung über abnormal langsame und abnormal schnelle Atmung sowie Asthma bis hin zu Lungenerkrankungen. In all diesen Fällen bewegt sich der Körper auf eine ganz spezielle Art. Die Atembewegungen der Puppe verändern den Weg des CSI-Signals. Mit Deep Learning ist es den Ingenieuren schließlich gelungen, eine Trefferquote für Erkrankungen der Atemwege von 99,54 Prozent zu erreichen.

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