Алгоритм детектирования тремора головы по данным видеокамеры смартфона системы биомедицинского мониторинга

Современные условия требуют от человечества активной цифровизации в различных сферах деятельности и быта, что способствует ускорению выполнения задач и упрощению процессов. Самостоятельная диагностика позволяет находить симптомы, что может стать основанием для обращения к медицинским специалистам, что особенно важно в критических ситуациях, когда на кону стоит жизнь. Таким образом, очевидно, что разработка таких систем является актуальной задачей. В данном случае тремор головы играет особую роль, так как он может свидетельствовать о наличии болезни Паркисона или рассеянного склероза. Цель данной работы – разработать модуль определения наличия тремора головы, пригодный для внедрения в решения, предназначенные для смартфонов. В работе используется метод, основанный, на анализе данных оптического датчика, которым является камера фронтальной части смартфона. Метод базируется на применении открытой модели машинного обучения ML Kit, которая отвечает за распознавание лиц, а также на специально разработанном алгоритме для обработки результатов. Испытания показали точность 0,92 по метрике accuracy. Данный метод предлагает новый подход к обнаружению тремора головы и подчеркивает эффективность применения стандартной модели ML Kit для решения подобных задач на смартфонах, что также позволяет использовать его в рамках крупной биомедицинской системы диагностики.