Descriere


Proiectul SPLANN are ca obiectiv proiectarea şi dezvoltarea unui sistem de recunoaştere automată a plânsetelor sugarului, corelând cunoştinţe neonatologice cu metode de procesare a semnalelor şi de recunoaştere tipare (pattern recognition). Scopul este obţinerea de noi tehnologii, protejate prin brevete, cu grad ridicat de aplicabilitate în informatică şi îngrijirea copilului, cu şanse reale de exploatare pe piaţă.
Consorţiul SPLANN este format din:
  • o companie cu experienţă în dezvoltare software, implementare soluţii IT, biometrie şi management de proiecte R&D – SOFTWIN (Coordonator);
  • o facultate cu experienţă în procesare de semnale şi recunoaşterea vorbirii – Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei, Universitatea „Politehnica”, Bucureşti (Partener 1);
  • un spital cu o maternitate de nivel înalt, o unitate de terapie intensivă neonatală şi o lungă tradiţie în cercetare – Spitalul Clinic de Urgenţă „Sf. Pantelimon” (Partener 2).
Cercetările neonatologice evidenţiază importanţa identificării nevoilor sugarilor. Recunoaşterea consecventă şi rapidă a nevoilor asigură îngrijire şi nutriţie adecvată, creşte calitatea somnului şi îmbunătăţeşte interacţiunea părinte-sugar, detensionează părintele şi ajută persoanele care îngrijesc sugarii. Proiectul doreşte îmbunătăţirea calităţii îngrijirii sugarului furnizând metode de recunoaştere a stărilor sale.
Cercetările privind plânsetul sugarilor sunt vaste şi pline de provocări, incluzând: analiză şi detectare plânset, recunoaştere şi construire tipare plânset, asocieri stare/nevoie/patologie-plânset şi clasificare plânset.
SPLANN doreşte să contribuie la progresul în domeniu cu:
  • o bază de date mare de plânsete etichetate cu acurateţe;
  • un studiu cuprinzător al sensurilor plânsetului, realizat de profesionişti în neonatologie şi procesare de semnal;
  • o metodă inovatoare de stabilire a nevoilor sugarului pe baza plânsetului.
Tehnici anterioare folosesc informaţii de frecvenţă şi amplitudine pentru analiza semnalului plânsetului. Caracteristicile sunt extrase prin operaţii matematice (ex. medie, deviaţie standard, asimetrie) sau algoritmi precum coeficienţi de frecvenţă mel. Metodele de recunoaştere a tiparelor includ: algoritmi genetici, reţele neurale, modele Markov ascunse, maşini cu suport vectorial. Competiţia pe piaţă în recunoaşterea plânsetului sugarului există doar la nivel internaţional (ex. Cry Translator, WhyCry).
SPLANN va folosi algoritmi proprietate SOFTWIN pentru procesare semnal, extragere caracteristici şi recunoaştere tipare. Algoritmii inovatori construiesc vectori de caracteristici utilizând forma semnalului. Clasificarea foloseşte metode de analiză bazată pe similaritate, ca distanţa Levenstein şi algoritmul Dynamic Time Warping. În proiect vor fi dezvoltaţi alţi algoritmi inovatori, în colaborare cu Partenerul 1. Provocările ştiinţifice identificate în domeniu includ: toleranţa scăzută la zgomot, timpul de răspuns mare, inconsecvenţa interpretării. Ratele de acurateţe sunt scăzute sau nesusţinute de studii clinice complexe pe baze de date suficient de mari. 
SPLANN îşi propune să elimine aceste provocări, furnizând metode cu:
  • rată mare de recunoaştere (minim 95%), susţinută de teste clinice pe o bază de date extinsă, etichetată cu acurateţe;
  • nivel ridicat de consecvenţă în interpretare;
  • timp de răspuns scăzut (maxim 3-5 secunde);
  • toleranţă ridicată la zgomot.
Un API (Application Programming Interface) va include librăriile rezultate pentru achiziţie, procesare semnal şi recunoaştere tipare. API-ul va uşura integrarea metodelor de recunoaştere a limbajului sugarului în aplicaţii dezvoltate pe diverse platforme sau în dispozitive dedicate. O astfel de aplicaţie va rula pe un calculator personal sau un telefon inteligent, cu un microfon ataşat sau încorporat plasat în apropierea sugarului, captându-i sunetele. Când sugarul plânge, după o scurtă procesare, aplicaţia îi afişează starea, alături de alte informaţii.

 

Acest site foloseşte cookie-uri. Folosim cookie-uri pentru analiza şi îmbunătăţirea site-ului, personalizarea vizitei, marketing şi reclamă. Prin navigarea pe acest site, vă exprimaţi acordul asupra folosirii cookie-urilor în aceste scopuri. Citiți mai mult.