基于Android的医疗信息传感器
从《异形》到《阿凡达》，基地中的指挥官总是知道他们未来的战士们何时被敌人夺去生命——因为他们重要的生命体征可以被实时监控，而在当下实现它却是个挑战。尤其是通过几个运动传感器和生命体征传感器收集和传输所有这些数据，将耗费大量的电池电能以及无锡通过在身体和衣服上安装大量不同的被称之为“智能尘埃”的传感器——它们向一台基于Android的手机发送报告，研究人员正在沿着一条“开源”式的道路实现他们永远开机的医疗传感器的梦想。他们的工作已经可以让他们计算出测试对象的锻炼情况，他们的心脏工作状态以及他们暴露在何种空气污染中。测试结果可以用于：将实时生命体征与历史记录融合成永久性的医疗数据自动提醒病人调整心脏药物将锻炼和日常活动转换为Foursquare风格的竞赛使用户可以避开空气污染最严重的地区和时间文章描述了这种技术将在2010年7月底的希腊Samos辅助环境的普适计算会议（International conference on Pervasive technologies for assistive environment）上展示。它描绘了一个分层的处理流程，使得存在电池寿命和带宽限制问题的24*7生命体征监控成为现实。http://www.technologyreview.com/blog/guest/files/42241/sensor1x410.jpgDexterNet三层架构系统的演示硬件，通信及软件实现。被命名为DexterNet分层架构，硬件中每一层的连续处理过程包括：传感器（被称为身体传感器层），智能手机或者个人网络层，最终对用户数据备份以及处理的“云”层或全球网络层。信息在设备中处理的目的压缩需要无线传输的数据量。分层结构的最底层，即安装在用户四肢和躯体上的传感器，可以收集具有多个参数的数据：3轴的运动传感（使用三轴加速器和两轴陀螺仪），心电图，空中悬浮微粒物质，以及描述呼吸运动的阻抗充气造影。为了减少传感器与用户的智能手机之间必须通信的频度（以及传输的数据量），这些传感器都会在程序员预订的时间内执行一些基本的信号处理算法，包括对特定参数的最小化，最大化，算术平均指和均值计算。系统使用了两种传感器，一种被称为TelosB的传感器，有优盘大小，搭载了具有10k RAM的经常在嵌入式应用中出现的TI的处理器；另一种是Intel的SHIMMER传感器，搭载为远程传感器使用的TinyOS操作系统，仅重15g并且和一个硬币大小类似。由UC Berkely公共健康系的Edmund Seto领导的该项目中，参与的研究人员进一步将手机收集到的无线传感器发送的数据补充完整。通过加入位置，时间以及空气质量等信息，研究者可以创建用户一天运动的地图并强调出其中用户暴露在严重空气污染的位置和时间。http://www.technologyreview.com/blog/guest/files/42242/sensor2x410.jpg因为手机和传感器通过蓝牙进行无线通信，用户身上和周边环境的传感器的数量实际上是有限的。在其中一个应用中，研究人员放置了一个传感器到数字浴室中度量用户的身材并监控用户的血压，由此可以量化出每日的相对变化以判断是否在病人体内存留过多的液体。生成的数据通过智能手机发送给服务器并由其上运行的算法计算出血压药物可能的计量变化。Seto以及其他人，使用Android平台作为他们工作的唯一平台，不仅仅是因为像其他智能手机一样的Android phone是一个足以承受的便于随身携带的移动计算平台，更因为Android是开源的，因此研究人员可以在其上使用用于远程传感的SPINE平台进行开发，并添加他们自己的API——被称为WAVE（别跟Google的Wave搞混了）。这样结合起来使得研究人员可以自由的进行试验。研究人员认为，至今使用Android平台的唯一的缺点就是不能在室内定位。他们花了大量的研究去重新造轮子，如尝试通过Wifi节点甚至使用手机上的摄像头对内部空间进行视觉识别去解决这个问题。但显然他们没有意识到，Skyhook Wireless已经有用了一个全球Wifi网络的数据库并提供了API去解决这问题。
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