Chế tạo thành công kính phát hiện… ngã

PGS.TS Lê Thanh Hà.

Việc này góp phần cấp cứu và phục hồi sau tai nạn cho người cao tuổi.

Công nghệ “làm bạn” với người già

Tình trạng già hóa dân số khiến nhiều cặp vợ chồng người cao tuổi phải sống cô đơn hoặc chỉ còn cụ ông/cụ bà sống cùng gia đình trẻ bận rộn. Đối mặt với sức khỏe yếu và ít được theo dõi sát sao, người già gặp rất nhiều nguy hiểm khi đột quỵ hoặc ngã mà không được phát hiện kịp thời.

Nhận thấy điều này, PGS.TS Lê Thanh Hà cùng các cộng sự tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã quyết định phát triển một giải pháp giúp phát hiện người ngã để kịp thời cấp cứu…

PGS.TS Lê Thanh Hà chia sẻ, giải pháp là một camera thông thường Full HD 1080P gắn với bộ máy tính bo mạch cấu hình thấp Raspberry Pi có kích thước chỉ bằng một tấm thẻ ngân hàng với giá khoảng vài chục USD.

Hình ảnh camera sẽ được xử lý ngay trên bộ máy tính và nếu có người bị ngã, bộ máy tính sẽ gửi tín hiệu tới ứng dụng trên điện thoại của người giám hộ. Hệ thống này không chỉ dễ dàng lắp đặt trong gia đình mà còn có thể phổ biến ngay tại các bệnh viện hoặc cơ sở chăm sóc người cao tuổi giúp giảm tải việc theo dõi cho các bác sĩ, y tá.

PGS.TS Lê Thanh Hà cho biết, đây thực chất là thuật toán xử lý hình ảnh và video đơn giản và thông minh. Chỉ dựa vào một camera và máy tính có năng lực tính toán giới hạn. Hiện nay, trong môi trường ánh sáng tốt, kết quả thử nghiệm với bộ dữ liệu gồm 50 mẫu video. Trong đó “diễn viên” của video ngã ở các tư thế khác nhau, ở các tình huống khác nhau thì độ chính xác của hệ thống vào khoảng 90%.

Theo PGS.TS Hà, có thể đưa ra phán đoán về người ngã chính xác hơn nếu dùng nhiều camera. Hoặc dùng nhiều camera kết hợp cảm biến đo khoảng cách. Tuy nhiên, hai cách này sẽ không đủ rẻ và không dễ lắp đặt để “có thể phổ biến nhất với bối cảnh Việt Nam”.

Bên cạnh đó, bài toán phân tích hình ảnh phát hiện người ngã thường có khối lượng tính toán lớn và phức tạp, nếu không tìm ra cách tối ưu hóa tính toán để có thể xử lý tại chỗ thì sẽ phải xây dựng một hệ thống tập trung bên ngoài.

Ghi lại vùng chuyển động, phát hiện người ngã

Thuật toán của PGS.TS Lê Thanh Hà sử dụng kỹ thuật vector motion. Theo đó, nó sẽ chỉ ghi lại những “vùng chuyển động” (ở đây là người), gọi là vector trong video để phân tích các đặc trưng về chuyển động và hình dáng cơ thể. Vì không ghi lại các hình ảnh tĩnh (như đồ vật, tường…), kỹ thuật này cho phép giảm một lượng lớn khối lượng dữ liệu lưu trữ và xử lý.

Thiết lập các đường elip bao quanh đối tượng và xem xét lịch sử chuyển động của đối tượng trên nhiều khung hình liên tiếp. Thuật toán sẽ phát hiện những thay đổi về di chuyển và góc của hình elip trong suốt quá trình trước, trong và sau khi ngã nhằm phát hiện tai nạn.

Các kĩ thuật xử lý nhiều khung hình song song cũng được áp dụng nhằm tăng tốc độ tính toán, đáp ứng thời gian thực. Nhìn chung, tai nạn ngã xảy ra trong thời gian ngắn từ 0,45 - 0,85 giây trong đó người bị ngã thay đổi rất nhiều về tư thế và hình dạng. Những thay đổi đột ngột này rất quan trọng để xác định xem liệu cú ngã có xảy ra hay không.

Mặc dù, các kỹ thuật vector motion đã được sử dụng tương đối nhiều trong việc nén truyền video, tuy nhiên trong nghiên cứu này, các nhà khoa học đã phát triển nó nhằm ứng dụng cho một mục đích cụ thể là phát hiện người ngã.

Điều quan trọng của thuật toán này là họ đã thiết lập được những ngưỡng giá trị (về thời gian, chiều cao, góc nghiêng, số lượng điểm ảnh…) phù hợp cho các đặc trưng chuyển động và hình dạng người ngã.

Theo BS Võ Hòa Khánh, Bệnh viện Chấn thương Chỉnh hình TPHCM, té ngã có thể dẫn đến nhiều hệ lụy nghiêm trọng đối với sức khỏe người cao tuổi. Đây là nguyên nhân hàng đầu gây chấn thương với hơn 50% trường hợp bị té ngã tại nhà và là nguyên nhân thứ hai gây chấn thương não, tủy sống ở người cao tuổi.

Trong các chấn thương do té ngã thì gãy xương chiếm tỉ lệ cao nhất với 87%, trong đó hơn 95% trường hợp bị gãy xương hông. Té ngã cũng nằm trong 5 nguyên nhân gây tử vong ở người trên 65 tuổi với tỉ lệ tử vong tăng theo tuổi.

Người cao tuổi bị té ngã thường do nhiều yếu tố kết hợp như: Lão hóa, tiền căn té ngã, có vấn đề bàn chân, yếu cơ, hạ huyết áp tư thế, giảm thị lực, giảm thính lực, đột quỵ, giảm nhận thức, thoái hóa khớp; hay từ môi trường sống: Cầu thang không có tay vịn, nhà tắm không có thanh nắm, không gian sống không đủ ánh sáng hoặc quá chói, bề mặt sàn nhà có nhiều chướng ngại vật, nhà tắm trơn trượt hoặc không bằng phẳng...

Ngoài ra, tác dụng phụ của một số thuốc chống trầm cảm, loạn thần, thuốc ngủ, thuốc điều trị sa sút trí tuệ, parkinson cũng là nguy cơ gây ra té ngã ở người cao tuổi. Việc phát triển các ứng dụng giám sát, cảnh báo té ngã ở người cao tuổi là rất cần thiết trong nâng cao chất lượng sống, chăm sóc sức khỏe.

Hệ thống camera phát hiện người té ngã này rất dễ ứng dụng, song điểm yếu của hệ thống là khó hoạt động trong điều kiện thiếu sáng, đặc biệt vào buổi tối. Hơn nữa, nếu người ngã ở vị trí quá xa hay khuất giữa các đồ vật thì có thể không phát hiện được.

Trong ba năm qua, các kĩ thuật tính toán đã được cải thiện đáng kể nhờ những nỗ lực phát triển học máy đang diễn ra trên toàn cầu. Do vậy, PGS.TS Lê Thanh Hà cho biết, nhóm tiếp tục áp dụng các nghiên cứu để nâng cao chất lượng, hoàn thiện sản phẩm.

PGS.TS Lê Thanh Hà cho biết, tháng 10/2020, Cục Sở hữu trí tuệ đã cấp bằng độc quyền sáng chế số 1-0025669 cho phương pháp và thiết bị phân tích video phát hiện sự kiện người ngã của nhóm. Một vài đối tác phía Nhật Bản đã liên hệ để phát triển sản phẩm, một tập đoàn công nghệ trong nước cũng đang tiến hành thỏa thuận về việc cấp phép sử dụng sáng chế.