TechSpot 报道称，MIT 科学与人工智能实验室（CSAIL）将在下月举办的 ACM 用户界面软件和技术研讨会（UIST）上展示其最新研究成果。
今年 1 月的时候，研究团队还在题为《EIT-kit: An Electrical Impedance Tomography Toolkit for Health and Motion Sensing》的论文中详细介绍了该工具套件的技术原理。
Designing Custom Wearbles for Health and Motion Sensing（via）
虽然当前阶段的装置外形看起来有些笨拙、难以配置、且需要昂贵的硬件来帮助实现，但 CSAIL 还是设想将这套方案用于运动传感、手势识别、分心驾驶、以及物理治疗等领域的可穿戴设备。
如演示视频截图所示，这种可穿戴设备需要用到多条引线线束。但在增强现实（AR）应用程序的加持下，用于还可在移动设备上轻松查看相关数据。
如需借助这套 3D 打印工具包制造一款可穿戴设备，你得先在 3D 建模应用程序中设计好装置的物理形状和尺寸，然后软件能够自动配置传感器的安装位，并且支持手动调整。
接着 3D 建模设计的描述文件会被发送到 3D 打印机，之后用户可组装打印完成的各个部件。完成后还必须借助 EIT-kit 专门设计的主板，对可穿戴设备进行一系列校准。
CASAIL 指出：微控制器库能够自动测量电阻抗，且可视化库允许用户在移动设备上查看相关测量数据。
最后，鉴于这项技术仍处于相当早期的阶段，目前尚不清楚它是否比基于手势识别和运动传感器的传统替代方案更加实用。
不过由于它捕捉的是肌肉的实际运动、而不仅仅是四肢的运动，研究团队还是对其在临床物理治疗方面的应用前景表示相当看好。
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