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基於機器學習技術的阿茲海默症數碼生物標記研究

項目簡介

項目負責人

  • 邢國良教授

    信息工程學系

  • 資助機構

    阿兹海默症藥物研發基金

  • 合作夥伴

    香港大學

早期監測及介入對緩減阿茲海默症尤其重要,本項目將構建一個室內的智慧健康系統。其會部署多種類型的傳感器,收集不同模態的數據,進而建立一套多模態融合算法來完成日常活動、行為檢測。同時建立一個新型的聯邦學習框架,該框架即可以保證相關算法的實時性,又可以保護用戶的隱私數據。之後項目會預測並識別出那些更容易患老年癡呆的人並給予他們高質量的治療反饋。

 

項目完整的框架圖
跌倒檢測系統的演示。 (a):人處於站立狀態,跌倒沒有發生。 (b):跌倒發生。系統可以立即地給相關的護理人員反饋,以致於跌倒的人可以及時被救治
使用運動特徵檢測到的活動例子。左欄展示的是進餐場景;右欄為看電視場景
日常活動中的生物標誌物和其相應的檢測算法

特點及優勢:

  • 數據會保存在本地數據倉庫,不被傳輸或洩露,進而保護用戶隱私
  • 用深度攝像機採集數據,收集的深度圖像不會揭示人臉信息
  • 將為用戶提供高質量的早期識別和及時干預,盡可能減緩其病症的進展

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