Accepted_test

Замерзание походки (Freezing of Gait, FOG) — это серьезное осложнение болезни Паркинсона, которое существенно влияет на качество жизни пациентов. В нашем исследовании мы стремимся создать систему, способную предсказывать FOG на основе данных с акселерометров, используя энергоэффективные микроконтроллеры с ограниченными ресурсами. Уникальностью данной системы является её способность работать в условиях строгих ограничений по питанию и вычислительной мощности, что характерно для носимых устройств.

Мы попробуем рассмотреть возможное использование разных микроконтроллеров таких как Cortex-M, ATmega328, ESP8266 и устройств на базе RISC-V российского производства "АМУР", которые предлагают оптимальный баланс между энергопотреблением и вычислительной способностью. Используя алгоритмы машинного обучения, адаптированные для работы в таких ограничениях, наша система будет анализировать паттерны движения и определять вероятность возникновения FOG.

Цель нашей работы — проверить гипотезу о том, что предсказание FOG возможно даже на устройствах с ограниченными ресурсами, что откроет путь к разработке доступных, надежных и энергоэффективных носимых систем для улучшения жизни людей, страдающих болезнью Паркинсона.