i-Mask: Intelligente Atemmasken erkennen Aktivitäten mit über 95 % Genauigkeit

Die Muster von Ein- und Ausatmungen tragen wichtige physiologische Signale in sich, die genutzt werden können, um menschliches Verhalten, Gesundheitsentwicklungen und lebenswichtige Parameter frühzeitig zu erkennen. In der Human Activity Recognition (HAR) bilden diese Signale die Grundlage für tiefere Einblicke in das Wohlbefinden und ermöglichen eine Echtzeit-Überwachung von Gesundheitsdaten.

Mit der i‑Mask wird ein neuartiger Ansatz vorgestellt, bei dem ein speziell entwickeltes Maskenmodell mit integrierten Sensoren die Ausatemmuster erfasst. Die gesammelten Daten von Freiwilligen werden zunächst von Rauschen bereinigt, anschließend in Zeitreihen zerlegt und mit Labels versehen, um daraus prädiktive Modelle zu trainieren.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die i‑Mask eine Genauigkeit von über 95 % erreicht. Diese hohe Präzision unterstreicht das enorme Potenzial der Technologie für Anwendungen im Gesundheitswesen und im Fitnessbereich, wo präzise Aktivitäts- und Gesundheitsüberwachung gefragt ist.

Durch die Integration in Wearables und die Weiterentwicklung der Algorithmen könnte die i‑Mask künftig eine zentrale Rolle bei der Echtzeit-Überwachung von Vitalparametern spielen und damit einen wichtigen Beitrag zur Prävention und zum individuellen Gesundheitsmanagement leisten.