年少有为！大学生借助 NVIDIA Jetson Nano 改善患者理疗效果

大荆

PocketPT 应用程序使患者可以借助 NVIDIA Jetson Nano 检测锻炼姿势是否正确，从而改善在家中的理疗效果。

4 名本科生在 Stanford TreeHacks 黑客马拉松上一见如故，成为密友，并在短短 36 小时内共同开发了一款 AI 驱动的应用程序，帮助理疗患者以正确姿势在家中锻炼。

早在二月份，Shachi Champaneri，Lilliana de Souza，Riley Howk 和 Deepa Marti 碰巧在活动开幕式上碰面，几乎立刻决定组队参加比赛。

她们共同创建了 PocketPT。作为一款可帮助理疗患者以正确姿势在家中锻炼的应用程序，PocketPT 在一个参赛者众多的领域斩获两项大奖，这激励了她们继续使用 AI 帮助他人。

下图为该应用程序的 AI 模型正在借助 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件检测做树式体式的用户，该姿势有助于增加肩部肌肉力量并改善平衡感。Jetson Nano 还可以进行图像分类，如此一来，AI 模型就能够根据 100 多幅经过训练的图像（由团队自己拍摄）判断用户姿势是否正确，然后再提供反馈，让用户了解是否需要调整姿势。

Howk 说：“对患者来说，经常求助理疗师无论是在经济上还是身体上都是一种负担。”

她解释说，在家中继续锻炼是理疗患者康复的关键，但不正确的锻炼实际上可能会影响患者康复。

从想法到现实

在黑客马拉松开始前的几个月里，即将升入阿拉巴马大学（University of Alabama）的高中生 Howk 正在洛杉矶（Los Angeles）实习，那里的瑜伽馆几乎遍布各个角落。她带着开发某种瑜伽应用程序的想法来到比赛现场，但是直到其团队在黑客马拉松赞助商展会上巧遇 NVIDIA 展位时，她们才意识到这个想法还有深入挖掘的潜力，能够帮助更多有需要的人。

加州大学戴维斯分校（UC Davis）二年级新生 Marti 说：“ Jetson Nano 的演示展示了该系统如何从上到下地追踪身体运动。这就赋予了该项目开发理疗应用程序的可能性，而非仅限于瑜伽。”

在此之前，由于团队成员没有深度学习和计算机视觉领域的工作经验，因而她们面临着如何在短时间内学习操作模型的挑战。

加州大学戴维斯分校大四新生 Champaneri 说：“NVIDIA 的导师们真的帮了我们很多。她们编纂了一份有关如何使用 Jetson Nano 的教程指南，为我们提供了正确的立足点和框架，使我们得以推进并实施这个想法。”

在黑客马拉松的第一天晚上，该团队就参加了 NVIDIA 深度学习学院（Deep Learning Institute）课程。由此，她们掌握了深度学习的基础知识。第二天早上，她们开始对模型进行调整和训练，并用自己拍摄的图像展示正确与错误的锻炼姿势。

在这个想法产生 36 个小时后，PocketPT 就诞生了。

获奖之外，实现更大使命

Howk 表示，周末最激动人心的部分就是发现自己的团队成功进入决赛。她们在 500 名观众面前展示了自己的项目，并最终斩获两项大奖。

黑客马拉松共吸引了 197 个项目。经过与Medical Access 类别其他 65 个项目（其中许多采用了云计算或其他平台）进行角逐，她们的项目获得了该类别的最高奖项，并且在其他 11 个采用 Jetson 进行开发的团体项目中脱颖而出，获选为“ Best Use of Jetson Hack ”。

但是，这个团队希望利用她们的应用程序做更多事情，而不仅是赢得奖项。

由于黑客马拉松的快节奏特性，PocketPT 仅能完全实现一个姿势，其他姿势仍在开发中，该团队将继续完善其产品并努力实现“让所有人都能实现轻松理疗”的使命。

虽然黑客马拉松在美国新冠疫情爆发前举办，但是这个团队强调了她们的项目现在似乎越来越具有实用价值。

西北大学（Northwestern University）的学生 de Souza 说：“我们甚至没有意识到我们正在开发顺应未来趋势的东西，那就是远程医疗。我们正在创建 PT 家用版本，这也是为了满足目前的需要。这个项目绝对值得我们继续花时间加以完善。”

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