马桶的革新一直在进行。经过对排泄物剖析完成个性化健康监测的厕所体系

现如今纵向监督人体健康技能与临床作业结合欠安，而且医疗保健人员无法得到牢靠的生物特征数据。

为了处理上述问题，斯坦福大学医学院放射系Seung-min Park, Daeyoun D. Won, Brian J. Lee立异性的研发了一种“智能厕所”，经过搜集数据和人类健康模型对用户排泄物进行长时刻剖析，可用于特定患者集体的筛查、确诊和纵向监测。该论文“A mountable toilet system for personalized health monitoring via the analysis of excreta”宣布在《Nature Biomedical Engineering》期刊上。

该“智能”厕所经过运用压力和运动传感器自主操作，该办法运用规范的护理比色法从尿检条中追寻红-绿-蓝值剖析用户的尿液。

经过核算机视觉作为尿流计核算尿液的流量和体积，并按布里斯托尔大便量表运用深度学习对粪便进行分类。经过指纹和肛纹来辨认用户，在加密的云服务器中存储和剖析数据。该厕所可用于特定患者集体的筛查、确诊和纵向监测。

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图1 用于接连丈量人体排泄物的马桶的体系示意图

抽水马桶体系包含（1）尿液剖析；（2）两个高速核算机视觉尿流仪；（3）经过深度学习对粪便进行分类；（4）马桶座下压力传感器检测排便时刻；（5）两种生物辨认：肛纹辨认和冲水杆上的指纹辨认；（6）无线通信将数据传输到云的健康门户体系

图2 马桶的核算机视觉尿检和尿流丈量示意图

a)马桶体系剖析尿液条的整一个完好的进程（从左到右）；b)掺牛血清白蛋白的尿液样品的蛋白质垫RGB动力学丈量；c)条带色彩随滴定的蛋白质水平改变的三维示意图；d)马桶的尿流测定原理图；e)规范尿流计与核算机视觉尿流计的数据叠加图；f)体系运用自定义算法提取排尿事情的起点和结尾；g)相机丈量和尿流法丈量的总排尿量

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图3 用于粪便剖析的卷积神经网络（CNN）

a)两位外科医生对大肠粪便分类之间的混杂矩阵比较。b)七类粪便的CNN中最终一个躲藏层标明的t散布随机邻域嵌入可视化；c)大便分类示意图；d )CNN的规划布局图，运用新类别（厕所状况和粪便状况）对Inception v.3模型的最终一层从头练习。练习品种包含七个BSFS和三个厕所状况（清洁状况，尿液状况和厕纸状况）；e ) CNN准确性

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图4 马桶的排便监控模块

a) 排便监测体系的作业流程; b )摄像机记载参与者1整个排便进程示例图; c )榜首个自定义CNN对图画分类确认厕所状况示例图；d )假如厕所处于大便状况，将图画引进第二个自定义CNN，以确认其BSFS。该图标明CNN猜测的品种主要是BS4，即正常的大便。当压力传感器反应空信号时，安装在水箱冲洗器上的指纹扫描仪辨认出用户，并将用户个人信息注释到数据中；e )参与者1的十个排便事情的其他信息，例如总排便时刻和就座后的榜首次大便下落时刻；f )11名参与者55次排便事情的相关信息，例如榜首次大便下落时刻，排便时刻和总就座时刻

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图5 运用指纹和肛门折痕进行生物特征辨认

a )指纹扫描仪指纹测验的直方图和ROC曲线，准确率为0.95；b )肛纹剖析的示意图；c )MSE索引和SSIM核算包含中心值、榜首四分位数和第三四分位数与数据点堆叠图和CNN猜测的带有差错线的概率直方图

这种技能类似于物联网和长途医疗，因为这种厕所与危险和不确认性有着内涵的联络，因而须完善其对私家健康数据和用户隐私的维护。

此外，此类立异技能的运用将在很大程度上取决于用户的承受程度。

斯坦福大学医学院Seung-min Park, Daeyoun D. Won, Brian J. Lee为论文的一起榜首作者，本论文的通讯作者为斯坦福大学医学院Sanjiv S. Gambhir，斯坦福大学医学院为榜首完结单位。

【文章链接】

A mountable toilet system for personalized health monitoring via the analysis of excreta

Seung-min Park , Daeyoun D. Won, Brian J. Lee, Diego Escobedo, Andre Esteva, Amin Aalipour, T. Jessie Ge, Jung Ha Kim, Susie Suh, Elliot H. Choi, Alexander X. Lozano , Chengyang Yao, Sunil Bodapati, Friso B. Achterberg, Jeesu Kim, Hwan Park, Youngjae Choi, Woo Jin Kim, Jung Ho Yu, Alexander M. Bhatt, Jong Kyun Lee, Ryan Spitler, Shan X. Wang，Sanjiv S. Gambhir

Nature BiomedicalEngineering, 2020-04-06

该论文只做学术交流运用，无任何商业意图。

版权所属为2020 Springer Nature Limited

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