WiFi सिग्नल से हृदय गति मापना संभव

 (news.ucsc.edu)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-09-05 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • केवल WiFi सिग्नल से भी क्लिनिकल-स्तर की हृदय गति माप संभव है
  • अत्यंत कम-कीमत वाले WiFi डिवाइस और एल्गोरिदम के संयोजन से wearable के बिना स्वास्थ्य स्थिति की जांच संभव है
  • व्यक्ति की स्थिति या हरकत से बिना प्रभावित हुए, 3 मीटर दूर से भी सटीक माप संभव है
  • शोध टीम ने ESP32, Raspberry Pi जैसे कम-कीमत डिवाइसों के डेटा से एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया
  • भविष्य में श्वसन दर मापने और sleep apnea का पता लगाने में भी इसके उपयोग की संभावना अधिक है

अवलोकन

  • UC Santa Cruz की शोध टीम ने सामान्य घरेलू WiFi सिग्नल से ही हृदय गति को सटीक रूप से मापने वाला Pulse-Fi सिस्टम विकसित किया है
  • यह सिस्टम अत्यंत कम-कीमत वाले WiFi डिवाइसों और machine learning एल्गोरिदम को जोड़कर, पारंपरिक wearable के बिना भी रियल-टाइम स्वास्थ्य मॉनिटरिंग की संभावना दिखाता है

Pulse-Fi: WiFi और machine learning से हृदय गति माप

  • WiFi डिवाइस आसपास frequency waves उत्सर्जित करते हैं, और ये तरंगें इंसानों जैसी वस्तुओं से टकराकर गणितीय रूप से पता लगाए जा सकने वाले बदलाव पैदा करती हैं
  • Pulse-Fi WiFi ट्रांसमीटर-रिसीवर से जुटाए गए सिग्नलों का signal processing और machine learning के जरिए विश्लेषण करता है
    • शोर को फ़िल्टर करके केवल दिल की धड़कन से होने वाले सूक्ष्म सिग्नल बदलाव निकाले जाते हैं
  • Baskin School of Engineering के प्रोफेसर, ग्रेजुएट छात्र और एक विज़िटिंग हाई-स्कूल शोधकर्ता ने इस प्रोजेक्ट का नेतृत्व किया

प्रयोग के नतीजे और सटीकता

  • 118 प्रतिभागियों पर केवल 5 सेकंड की माप से क्लिनिकल-स्तर की सटीकता हासिल हुई
    • औसत त्रुटि प्रति मिनट केवल 0.5 धड़कन थी, और माप का समय बढ़ने पर सटीकता भी बढ़ी
  • यह केवल लैब वातावरण में ही नहीं, बल्कि अलग-अलग मुद्राओं (बैठना, खड़ा होना, लेटना, चलना आदि) और उपकरण की स्थिति से स्वतंत्र रूप से भी बिना समस्या काम करता है
  • 3 मीटर (करीब 10 फीट) की दूरी पर भी उच्च सटीकता मिली, और commercial router जैसे उन्नत WiFi डिवाइस इस्तेमाल करने पर और बेहतर प्रदर्शन की उम्मीद है

डेटासेट निर्माण

  • एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए ESP32 और मानक pulse oximeter का साथ में उपयोग कर सीधे डेटा एकत्र किया गया
    • Pulse-Fi डेटा और pulse oximeter के 'ground truth' डेटा को मिलाकर neural network को प्रशिक्षित किया गया
  • एक अन्य शोध टीम द्वारा Raspberry Pi से बनाए गए बड़े डेटासेट पर भी Pulse-Fi लागू किया गया

अनुप्रयोग और भविष्य की दिशा

  • आगे के शोध में श्वसन दर मापने और sleep apnea detection जैसे अतिरिक्त उपयोगों तक विस्तार करने की योजना है
  • गैर-प्रकाशित चरण के प्रयोगों में भी श्वसन और apnea detection के लिए उच्च सटीकता की संभावना की पुष्टि हुई

औद्योगिक उपयोग

  • व्यावसायिक अपनाने में रुचि रखने वाली कंपनियां UC Santa Cruz के technology transfer प्रभारी से संपर्क कर सकती हैं

निष्कर्ष

  • अत्यंत कम-कीमत हार्डवेयर और machine learning के संयोजन से non-contact हृदय गति और स्वास्थ्य मॉनिटरिंग संभव हो गई है
  • wearable या अस्पताल उपकरणों के बिना भी घर पर आसानी से और non-invasive तरीके से स्वास्थ्य स्थिति जांचने में यह बड़ा बदलाव ला सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-09-05
Hacker News राय
  • कुछ लोग इस तकनीक से बायोमेट्रिक जानकारी की लगातार मॉनिटरिंग करने का सुझाव देते हैं। वहीं कुछ लोगों का मानना है कि इससे privacy की समस्या पैदा होगी। लेकिन इससे भी बड़ी समस्या यह हो सकती है कि लगातार मॉनिटरिंग उल्टा over-treatment की ओर ले जाए और मरीजों के लिए और खराब परिणाम पैदा करे। अहम बात यह है कि हम vital signs की मॉनिटरिंग आम तौर पर तब शुरू करते हैं जब हमें पहले से कुछ गड़बड़ होने का शक होता है। अगर किसी स्वस्थ व्यक्ति को लगातार देखते रहें, तो काफी बड़ा variation दिख सकता है और वास्तव में कोई समस्या न होने पर भी वह ऊपर-ऊपर से समस्या जैसा लग सकता है। वास्तव में यह बात अस्पतालों में प्रसव के दौरान मां और बच्चे की लगातार मॉनिटरिंग के प्रयोगों में देखी गई है। कुछ क्लीनिकों में पहुंचते ही लगातार मॉनिटरिंग शुरू कर दी जाती थी और बेवजह अधिक इलाज किया जाता था, जिससे मूल रूप से स्वस्थ होने के बावजूद नतीजे और खराब हुए। बेशक कुछ क्लीनिकों में पहले से over-treatment की प्रवृत्ति हो सकती है, लेकिन यह सहज व्याख्या पसंद आती है कि excessive monitoring, excessive treatment की ओर ले जाती है
  • सुना है कि utility pole निरीक्षण करने वाले हेलिकॉप्टर कैसे propeller की sound wave reverb pattern से लकड़ी के pole की हालत (ठीक है या सड़ा हुआ है) का पता लगाते हैं। non-invasive sensing का क्षेत्र, खासकर मौजूदा/पर्यावरणीय emission sources का इस्तेमाल करके, वाकई प्रभावशाली तरीके से आगे बढ़ रहा है
    • टेलीकॉम construction field में pole के आसपास काम करते समय हमेशा "hammer test" करने की ट्रेनिंग दी जाती है। अच्छे pole, थोड़ा सड़े pole और पूरी तरह सड़े pole की आवाज़ में काफी फर्क होता है
    • संबंधित मूल लेख (2001): नई तकनीक airborne lasers और AI से लकड़ी की संरचनाओं की विश्वसनीयता का आकलन करती है. यह वास्तव में commercialize हुआ या नहीं, पता नहीं, और हाल में thermal imaging तथा multispectral imaging के उपयोग के उदाहरण भी देखे हैं
    • जिज्ञासा है कि इतने बड़े हेलिकॉप्टर वास्तव में तारों से जुड़े utility poles के इतना पास किस मॉडल में जा पाते हैं
    • CT scan मरीज को radiation देता है, फिर भी यह standard care है
  • इससे Star Trek TOS का वह episode याद आता है जिसमें कैप्टन Kirk पर हत्या का आरोप लगता है, और heartbeats को अलग करके detect कर लिया जाता है ताकि जहाज पर अब भी मौजूद पीड़ित को ढूंढा जा सके। लगभग 60 साल पुराना episode है, लेकिन अगर यह spoiler हो गया हो तो क्षमा करें
    • एक classic Star Trek fan के तौर पर कहूं तो, वे पूरे ग्रह को scan करके crew ढूंढ लेते हैं, लेकिन अपने ही जहाज में कौन है यह नहीं जान पाते। जहाज में सार्वभौमिक audio surveillance device होने के बावजूद दीवार वाले intercom का इस्तेमाल करना पड़ता है
    • “Spoiler!” वाला मजाक करने का मौका ही छीन लिया। सच कहूं तो episode पहले बता देने से भी ज्यादा दुखद है
    • मजेदार सारांश: planetofhats का उस episode का सारांश
  • हर व्यक्ति का दिल अलग होता है। iris या fingerprint की तरह, unique heart signal (cardio signature) को पहचान के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। laser से दूर से इसे detect करने पर पहले से research भी मौजूद है संबंधित लेख: Pentagon ने ऐसा laser विकसित किया है जो सिर्फ heartbeat से लोगों की पहचान कर सकता है
    • मानव शरीर WiFi signal propagation में जो बाधा डालता है उसके आधार पर biometric identification | संबंधित HN लेख
      शोधकर्ताओं ने इस पर ध्यान दिया कि WiFi पर लागू CSI (channel state information: जैसे electromagnetic signal की amplitude और phase की जानकारी) हर व्यक्ति द्वारा अलग ढंग से distort होती है। इसे deep learning से process करके signal-आधारित unique data signature निकाला गया। इस तरीके को signal-based Re-ID प्रणाली में लागू किया जा सकता है
    • fingerprint नहीं बदलते, लेकिन heartbeat हर बार अलग होती है। चूंकि हर heartbeat अलग है, इसलिए व्यक्तिगत 'heart signature' भी लगातार बदलती रहेगी और किसी खास व्यक्ति की लगातार पहचान करना मुश्किल होगा
  • बिना असुविधाजनक wearable के, treadmill पर chest strap की भी जरूरत नहीं। heartbeat और breathing दोनों साथ में? घर के सभी लोगों की 24/7 मॉनिटरिंग एक सस्ते Raspberry Pi से? उम्मीद है यह तकनीक बाजार में आने में ज्यादा समय नहीं लेगी। यह वाकई उपयोगी लगती है
    • इसका एक सकारात्मक sci-fi उपयोग परिदृश्य है। लेकिन इसका मतलब तभी है जब data और automation पूरी तरह उसी व्यक्ति के नियंत्रण में हों जिससे वह जुड़ा है। उदाहरण: self-hosted server, local GPU, local LLM, offline speech recognition, personal 3D home और body scan आदि
    • caregiving में भी इसकी बहुत बड़ी उपयोगिता हो सकती है। मैं अपनी दादी की देखभाल करता हूँ, और चाबी पर AirTag लगाना भी आसान नहीं है। wearable या life alert जैसे उपकरण वे लगातार पहने नहीं रख सकतीं। अगर non-invasive और passive health monitoring हो तो यह बहुत अच्छा होगा
    • यह तकनीक इतनी अजीब लगती है कि अंदाजा है WiFi industry इसे लेकर बेहद सतर्क होगी। शायद इसे patents में बंद कर दिया जाए। सरकार भी शायद नहीं चाहेगी कि ऐसी चीज़ आम लोगों को पता चले
    • WiFi RSSI hacking (जैसे WiSee(2013)), Linksys Aware(-2024) Linksys Aware Google search,
      संबंधित thread: 802.11bf की व्याख्या,
      802.11bf खोज: Google,
      "पूरे घर के wireless signals से gesture recognition" (2013): ACM paper,
      उद्धृत papers Google Scholar,
      high-DoF accelerometer-based wireless gesture recognition, Awesome-WiFi-CSI-Sensing,
      और 3D scanning technology तथा उसके applications तक
  • मैं वह हाई स्कूल छात्र हूँ जिसने यह तकनीक विकसित की है। अगर किसी को कुछ पूछना हो, तो मैं जवाब देने के लिए तैयार हूँ
    • बधाई, यह सचमुच प्रभावशाली है। लिंक किए गए लेख में काफी विवरण नहीं है, इसलिए जानना चाहूँगा कि क्या आप paper या preprint साझा कर सकते हैं
  • ESP32 chip पर इसे चलते देखकर मुझे पूरा विश्वास है कि यह smartphone के WiFi chip पर भी ठीक से काम करेगा (लेख में इसका ज़िक्र नहीं है)। आजकल बहुत से लोग अपना smartphone हमेशा साथ रखते हैं। इससे किसी व्यक्ति की गहन प्रोफ़ाइल बनाई जा सकती है। उदाहरण के लिए, वह smartphone पर क्या देख रहा है, कौन-से calls ले रहा है, या कहाँ है, यहाँ तक कि उसके आसपास कौन लोग हैं (दूसरे smartphones की पहचान) यह भी पता लगाया जा सकता है। उपयोगकर्ता की भावनाएँ—उत्तेजना, डर, गुस्सा आदि—तक को जोड़कर कहीं ज्यादा जानकारी निकाली जा सकती है
  • यह तकनीक नई नहीं है। WiFi signals का उपयोग कम-से-कम 10 साल से objects/people/animals detection, gait analysis[1], keystroke recognition[2], breathing और heart rate monitoring[3], यहाँ तक कि conversation eavesdropping[4] के लिए किया जा रहा है।
    पुरानी संबंधित HN चर्चा,
    The Atlantic - Wi-Fi Surveillance,
    Archive
    1: gait analysis IEEE paper
    2: keystroke detection ACM paper
    3: breathing·heartbeat detection archive
    4: conversation eavesdropping archive
    • जिज्ञासा है कि क्या किसी ने इन तकनीकों को वास्तव में सफलतापूर्वक लागू किया है। कुछ साल पहले मैंने इसी तरह के उपयोग की संभावना देखी थी, लेकिन papers में बताई गई लगभग हर विधि में सीमाएँ या methodology की कमियाँ काफी थीं
    • दरअसल यही सिद्धांत sound पर भी लागू किया गया है। कुछ साल पहले मैंने एक paper देखा था जिसमें car speaker और microphone से वाहन के भीतर लोगों की संख्या, खासकर छोड़े गए बच्चों/पालतू जानवरों की पहचान, की जाती थी
    • [आधिकारिक घोषणा के अनुसार] घर और office में commercialization फिलहाल नया पहलू है
  • 802.11bf sensing applications पर केंद्रित है

    हाल की प्रगति की बदौलत WiFi technology से detection, tracking, recognition जैसी sensing functions संभव हो गई हैं
    लेकिन मौजूदा WLAN standards मुख्यतः communication उद्देश्यों के लिए विकसित किए गए थे, इसलिए वे उन्नत sensing आवश्यकताओं को पर्याप्त रूप से पूरा नहीं कर पाते
    इसी के लिए IEEE 802.11 working group ने 802.11bf task group (TG) बनाया, ताकि communication पर न्यूनतम प्रभाव रखते हुए advanced sensing requirements को संभालने वाला standard amendment तैयार किया जा सके
    संबंधित paper: IEEE Xplore 802.11bf sensing परिचय,
    NIST Wi-Fi sensing के व्यापक प्रसार पर शोध,
    Cognitive Systems - 802.11bf legacy sensing को कैसे बेहतर बनाता है
    संदर्भ: IEEE 802.11bi (data privacy enhancement) भी मौजूद है

    • 802.11 Blue Falcon
  • अफसोस है कि यह लेख (press release) स्वास्थ्य मॉनिटरिंग के कथित सकारात्मक प्रभावों पर ही जोर देता है और privacy मुद्दों का बिल्कुल उल्लेख नहीं करता। इस तकनीक के कई तरह से दुरुपयोग का खतरा है। उदाहरण के लिए, विज्ञापन देखने के बाद heart rate में बदलाव की निगरानी करके ऐसा ad targeting संभव हो सकता है जो भावनात्मक रूप से ज्यादा असर डाले। खरीदारी के दौरान heart rate बदलाव की निगरानी भी इसी तरह है। यहाँ तक कि चोर भी इसका इस्तेमाल घर में लोगों की मौजूदगी पता करने के लिए कर सकते हैं। आगे चलकर चिंता सिर्फ इतनी नहीं होगी कि unpatched WiFi routers botnet में इस्तेमाल होंगे, बल्कि यह भी कि वे location, excitement level और अन्य biometric data को track करके बेचेंगे
    • एक नया efficient market खुलने वाला है (=new and more efficient markets)