菊纹、粪便識别测健康,斯坦福智能马桶研究登上Nature子刊

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世界上没有两片不异的雪花，「菊花」亦然。最少，斯坦福大學的一篇论文是這麼說的。在這篇论文中，钻研者發現了一種「菊纹辨認」智能马桶，可以操纵深度進修技能辨認你的「菊纹」和便便，從而到达康健监测的目標。今朝，该论文已在《Nature Biomedical Engineering》期刊上颁發。

深度進修三巨擘之1、图灵奖得到者 Yann LeCun 看完以後一脸當真地說，「卷积收集正在马桶上落地，為人類谋福祉。」

這個马桶乍看上去和平凡马桶差未几，但细心看就會發明內里隐藏玄機，特别是马桶圈四周。

這個马桶圈里安装了四個摄像頭：一個粪便摄像頭（stool camera）、一個「菊花」摄像頭（anus camera）和两個尿流摄像頭（uroflow camera）。顾名思义，這些摄像頭别離用来监测排便者的粪便、「菊花」和尿液。

除此以外，马桶圈上還安装有一系傳記感器和試纸，可以記實人坐在马桶上的時候、阐發尿液里的成份。

该马桶的事情道理可以归纳综合為：尿液和粪便样本都經由過程視频收集，然後經由過程一组算法举行處置，這些算法可以區别正常的尿液（流速、時候、流量）、粪便特性和不正常的特性。試纸则用于丈量某些份子特性，包含白细胞计数、血液污染、特定程度的卵白質等，這些指標可以反應一系列疾病，從傳染到膀胱癌再到肾衰竭。论文作者暗示，该马桶今朝已可以丈量 10 種分歧的生物標MDB面膜,識表記標帜。

信息支票借款,采集、阐發装配有了，那怎样區别哪份样本是你的呢？究竟结果除茕居的人以外，其他大都人都要和他人共用马桶。

這就要說到本文的關頭观點——「菊纹辨認」了。

在最初的版本中，钻研者斟酌過在冲水柄處安装指纹辨認装配。這個設法很輕易實現，但問題在于，若是上一小我健忘冲水怎样辦？因而，他們想到了「菊纹辨認」，即操纵摄像頭拍摄的肛門視频来辨認排便者。

正确地說，他們用摄像頭辨認的是一個名為「肛膜（anoderm）」的部位，與肛門四周的皮膚有關，由肛門（anus）與皮膜（derm）两個词组合而成。

所稀有据收集以後會上傳到加密的云辦事器长進行存储和阐發。

這類做法固然看起来比力難以接管，但作者即時比分,暗示，在几個月的時候里，已有 21 名自愿者介入了堆高機,马桶的测試。而在一项针對 300 多名智能马桶潜伏用户的查询拜访中，37% 的人暗示對這個設法比力得意，乃至有 15% 的人暗示對這類以精准康健為目標表露一切的做法很是得意。

该论文已于本周一颁發于《Nature》子刊。

事情道理细节

這個马桶详细是怎样事情的呢？

针對尿液阐發，马桶上有两個高速摄像頭，用来观测流速，马桶的後方還安有一堆試纸。當你起頭小便時，被動红外活動傳感器（passive infrared motion sensor）會檢测到旌旗灯号并伸出一条試纸。試纸被浸湿以後會缩回马桶後方，然後由一個摄像頭来阐發成果。该體系针對一名男士和一名密斯举行了测試，成果發明這套體系加倍合适站立小便的男士，但作者暗示，後续會针對男女小便的差别改良設計。

為了阐發人的大便举動，马桶上有一個压力傳感器，可以用来激活摄像頭從而拍摄排便全程。這些图象可以反應肠道功效，由卷积神經收集举行處置。

钻研者写道：「這個摄像頭也可以或许察看到粪便的動态變革，包含马桶里粪便的形态和活動性随時候的變革，這些在以前都没有被钻研過。」

详细来讲，钻研者利用 GoogLeNet Inception v.3 来對马桶捕获到的图片举行辨認。之以是選擇 Inception v.3 是由于這是一個開源的算法，且足浴包,在 ImageNet 里的一百多万张图片长進行了預练習。

钻研者在十個马桶類型上從新對 Inception v.3 举行了练習，這十個類型别離是七個 BSFS 類型和清潔、唯一小便和带有草纸這三個分外類型。

钻研者暗示，這些粪便图象是經由過程 Google，Bing 和 Yahoo 等搜刮引擎（關頭词包含「马桶里的粪便」和」粪便「）得到的。别的，他們還從钻研介入者那邊采集了 12,226 张粪便图象和相干的马桶状况图象（n=11）。跟着钻研介入者供给的真實粪便图象愈来愈多，CNN 的表示也将有较着的改良。

在家庭中，區别是谁的粪便明显對這個體系很首要，是以才有了「菊纹辨認」這個观點。

為了實現菊纹辨認，起首要用马桶上安装的摄像頭给用户的屁股录制一段短視频，然後經由過程图象辨認算法举行區别。拍摄的屁股片断被分成帧，算法将其與用户「菊纹」的参考图象数据集举行比力。

钻研者利用了三種分歧法子来举行「菊纹」辨認，别離是：MSE（mean squared error）、SSIM（structural similarity index measure）和 CNN。此中 CNN 的布局與上文提到的粪便辨認雷同。钻研者一样利用了迁徙進修来對其举行分類练習。下图為利用「菊纹」举行生物辨認的示用意。

對如斯私密的部位举行拍摄不免激發人們對付隐私問題的担心。但论文作者夸大，数据将被存在一個平安的云端體系里，「咱們已采纳了周密的辦法，确保所有的信息在發到云端時都不會被辨認，并且這些信息在發给醫護事情者時會遭到 HIPAA 的庇護」。HIPAA 指的是限定公然醫療記實的康健保險便當和责任法案。

最後想提示一下读者，作為正兒八經的深度進修钻研，實在這篇论文另有「菊花」的图片数据。若是你正在吃午餐，请不要打開论文。

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