Американский стартап Аpotact labs представил универсальный контроллер для компьютера, который позволяет пользоваться программным обеспечением и оперировать трехмерными объектами при помощи жестов кистями. Для финансирования серийного производства устройства запущена краудфандинговая кампания на Kickstarter.
Gest представляет собой гибкий каркас с акселерометрами, гироскопами и магнитометрами, надевающийся на пальцы и тыльную сторону ладони. Поток данных с датчиков через Bluetooth передается на мобильное устройство или компьютер, к которому подключен контроллер. За анализ полученных данных и переводом их в управляющие команды отвечает установленный на компьютере SDK.
В качестве примера разработчики демонстрируют возможность управления при помощи Gest инструментами в графическом редакторе Photoshop, ввод текста без клавиатуры и вращение трехмерной модели в редакторе Maya. При помощи идущего в комплекте SDK Gest можно адаптировать практически к любому программному обеспечению, в том числе использовать как контроллер виртуальной реальности.
Задержка сигнала при работе с Gest составляет всего 30-40 миллисекунд. По словам разработчиков, заряда встроенных аккумуляторов хватает на полный день работы устройства, а для подзрадяки в корпусе предусмотрен разъем Micro USB.
Для того, чтобы приобрести контроллер Gest, необходимо пожертвовать от 99 долларов США. После завершения кампании устройство будет продаваться по цене 200 долларов, первая партия серийно изготовленных контроллеров будет отправлена покупателям в ноябре 2016 года.
Сканер работает в паре со смартфоном
Канадские и мексиканские исследователи представили результаты пилотных клинических испытаний сканера для диагностики воспаления и инфекционного процесса в ранах. Устройство гиперспектральной визуализации, выполненное в виде сменного объектива для смартфона, анализирует изображение, термограмму и флуоресценцию пораженной области. В испытаниях гаджет продемонстрировал общую точность в 74 процента. Отчет о работе опубликован в журнале Frontiers in Medicine. Хронические раны, которые не заживают в течение 8–12 недель, представляют серьезную проблему для общественного здравоохранения. Типичным пусковым фактором для их развития служит инфекция, особенно в том случае, если процесс заживления в силу состояния самой раны и всего организма задержался на воспалительной фазе. Стадии раневой инфекции включают загрязнение (контаминацию), колонизацию, местную инфекцию и ее системное распространение (генерализацию). Для оказания необходимого объема помощи врачу необходимо четко различать загрязненные и колонизированные раны, однако точность подобной диагностики при простом осмотре не достигает и 60 процентов. Как правило, это компенсируют микробиологическими и молекулярными исследованиями, однако они занимают значительное время и не всегда доступны. В силу этого все больший интерес представляют физические методы исследования, такие как инфракрасная термография и регистрация бактериальной флуоресценции, а также анализ изображений с помощью алгоритмов машинного обучения. Чтобы совместить преимущества этих методов, канадская компания Swift Medical разработала устройство гиперспектральной визуализации Swift Ray 1. Оно оснащено инфракрасными датчиками для разных длин волн, источниками видимого и ультрафиолетового излучения и соответствующими камерами высокого разрешения. Они позволяют одновременно выполнять фотосъемку и инфракрасную термографию раны и регистрировать флуоресценцию бактерий в ней. Полученные изображения устройство передает на камеру смартфона с интегрированным приложением Swift Skin and Wound. Оно собирает их в датасет, который содержит информацию о физиологии, морфологии и составе тканей в ране. Роберт Фрейзер (Robert Fraser) с коллегами из трех канадских университетов, Центральной больницы имени Прието в Сан-Луис-Потоси, компаний Swift Medical и Vope Medical провели мультицентровое проспективное испытание устройства Swift Ray 1, в котором оценивали его пригодность для дифференциальной диагностики невоспаленных, воспаленных и инфицированных ран. В исследовании приняли участие 66 амбулаторных пациентов из Мексики и Канады. Сканирование ран проводили хирурги, прошедшие инструктаж, в соответствии с полученными рекомендациями (рану очищали, помещали по ее краям идущий в комплекте маркер и снимали под углом 90 градусов с расстояния 15 сантиметров). Клинические характеристики ран оценивали в соответствии с протоколом Международного института раневых инфекций (IWII). Обработку данных проводили методами главных компонент (PCA) и k-ближайших соседей (KNN) для создания нейросетевой модели, кластеризующей раны по признаку наличия инфекции и воспаления. По результатам испытаний PCA-KNN-кластеризация с учетом всех клинических и визуализационных переменных обеспечила общую точность 74 процента при дифференциальной диагностике невоспаленных, воспаленных и инфицированных ран. Для невоспаленных ран чувствительность и специфичность модели составили соответственно 94 и 70 процентов, для воспаленных — 85 и 77 процентов, для инфицированных — 100 и 91 процент. Таким образом, комбинация множественных методов визуализации позволяет создавать модели для улучшенной оценки ран. Подобные устройства для использования в месте оказания помощи могут помочь клиницистам своевременно выявлять и лечить раневые инфекции, заключают авторы работы. В феврале 2023 года американские, китайские и корейские исследователи представили биорезорбируемый беспроводной электрод для мониторинга состояния и электротерапии хронических ран. В конце 2022 года стэнфордская научная команда продемонстрировала умный пластырь для мониторинга и электростимуляции ран, который атравматично отклеивается после использования.