计算机视觉应用程序允许容易监测糖尿病
由剑桥大学开发的一种计算机视觉技术工程师现在已经发展成为一个免费手机应用定期监测糖尿病患者的血糖水平。
应用程序使用计算机视觉技术来读取和记录血糖水平、时间和日期显示在一个典型的葡萄糖通过相机在手机上测试。技术,它不需要一个互联网或蓝牙连接,适用于任何类型的血糖仪,在任何方向和在各种光水平。它也减少了需要更换高质量通过消除浪费non-Bluetooth米,使其成为英国国民健康保险制度具有成本效益的解决方案。
与英国合作GlucoRx葡萄糖测试公司,剑桥大学的研究人员已经开发出技术成为免费的手机应用,称为GlucoRx愿景,这是现在在苹果应用程序商店和谷歌玩商店。
使用这个应用程序,用户只需拍照的血糖仪,结果会自动读取和记录,允许更容易监测血糖水平。
除了葡萄糖测定仪,糖尿病患者每天使用,许多其他类型的数字米用于医疗和工业领域。然而,许多这些米还没有无线连接,所以连接手机跟踪应用程序经常需要手动输入。
“这些米工作得非常好,所以我们不想让他们送到垃圾填埋场只是因为他们没有无线连接,”詹姆斯博士说查尔斯从剑桥的工程部门。“我们想找到一种方法来改造他们的廉价和环保的方式使用手机应用程序。”
除了他的兴趣在解决所面临的挑战从工程的角度来看,查尔斯也有个人对这个问题的兴趣。他有1型糖尿病,需要每天多达十葡萄糖读数。每个阅读是手动输入到一个跟踪应用程序,以帮助确定他需要多少胰岛素调节血糖水平。
“从一个纯粹的自私的观点来看,这是我真的想发展,”他说。
“我们想要的东西是有效的,快速和容易使用,”罗伯托·Cipolla教授说,从工程的部门。“糖尿病会影响视力,甚至导致失明,因此我们需要易于使用的应用对于降低视力。”
的计算机视觉技术后面GlucoRx应用程序由两个步骤组成。首先,血糖仪检测到的屏幕。研究人员使用一个训练图像和增广随机背景,特别是与人的背景。这有助于确保系统是健壮的,当用户的脸反映在手机的屏幕上。
第二,神经网络叫LeDigit检测每个数字在屏幕上并读取它。网络与计算机生成的合成数据训练,避免劳动密集型的需要标签的数据通常需要训练一个神经网络。
“因为这些米的字体是数字,很容易训练神经网络识别不同的输入和合成数据,”查尔斯说。“这使它高效的手机上运行。”
“没关系,取向计是我们测试它在所有类型的取向,观点和光线的水平,“Cipolla说,他也是耶稣学院的一员。“应用程序将振动时读取信息,得到一个明确的信号,当你正确地完成它。系统是准确的在一系列不同类型的米,读取精度接近100%”
除了血糖监测,研究人员还测试了他们的系统在不同类型的数字米,如血压监视器、厨房和浴室秤。研究人员最近还将她们的研究结果发表在英国31日机器视觉会议。
Gluco-Rx最初接近Cipolla的团队在2018年开发一个具有成本效益和环保的解决问题的办法,non-connected葡萄糖米,一旦这项技术已经被证明是足够强劲,该公司与剑桥大学的研究人员开发的应用程序。
“我们一直在与剑桥大学合作,这种独特的解决方案,这将有助于改变糖尿病管理的多年来,”克里斯·查普曼说,GlucoRx的首席运营官。“我们很快就会让这个解决方案提供给我们所有的超过250000名病人。”
至于查尔斯,他一直使用这个应用程序跟踪他的血糖水平,”他说,使得整个过程变得更加容易。我已经忘记是什么样子在手动输入的值,但我知道我不想要回去。有一些地区的系统仍然可以更好,但是总的来说我很满意的结果。”
