机器之心报道
机器之心编辑部
世界上没有两片相同的雪花，「菊花」亦然。至少，斯坦福大学的一篇论文是这么说的。在这篇论文中，研究者发明了一种「菊纹识别」智能马桶，可以利用深度学习技术识别你的「菊纹」和便便，从而达到健康监测的目的。目前，该论文已经在《NatureBiomedicalEngineering》期刊上发表。
深度学习三巨头之一、图灵奖获得者YannLeCun看完之后一脸认真地说，「卷积网络正在马桶上落地，为人类谋福祉。」
从目前流行的指纹识别、人脸识别到「菊纹（analprint）识别」，研究人员思路的进化让人一时难以跟上。我们先来看一下这个马桶长什么样子：
智能马桶整体结构。
这个马桶乍看上去和普通马桶差不多，但仔细看就会发现里面暗藏玄机，尤其是马桶圈附近。
这个马桶圈里安装了四个摄像头：一个粪便摄像头（stoolcamera）、一个「菊花」摄像头（anuscamera）和两个尿流摄像头（uroflowcamera）。顾名思义，这些摄像头分别用来监测排便者的粪便、「菊花」和尿液。
除此之外，马桶圈上还安装有一系列传感器和试纸，可以记录人坐在马桶上的时间、分析尿液里的成分。
该马桶的工作原理可以概括为：尿液和粪便样本都通过视频采集，然后通过一组算法进行处理，这些算法可以区分正常的尿液（流速、时间、流量）、粪便特征和不正常的特征。试纸则用于测量某些分子特征，包括白细胞计数、血液污染、特定水平的蛋白质等，这些指标可以反映一系列疾病，从感染到膀胱癌再到肾衰竭。论文作者表示，该马桶目前已经可以测量10种不同的生物标记。
信息收集、分析装置有了，那怎么区分哪份样本是你的呢？毕竟除了独居的人之外，其他多数人都要和别人共用马桶。
这就要说到本文的关键概念——「菊纹识别」了。
在最初的版本中，研究者考虑过在冲水柄处安装指纹识别装置。这个想法很容易实现，但问题在于，如果上一个人忘记冲水怎么办？于是，他们想到了「菊纹识别」，即利用摄像头拍摄的肛门视频来识别排便者。
准确地说，他们用摄像头识别的是一个名为「肛膜（anoderm）」的部位，与肛门周围的皮肤有关，由肛门（anus）与皮膜（derm）两个词组合而成。
所有数据采集之后会上传到加密的云服务器上进行存储和分析。
这种做法虽然看起来比较难以接受，但作者表示，在几个月的时间里，已经有21名志愿者参与了马桶的测试。而在一项针对多名智能马桶潜在用户的调查中，37%的人表示对这个想法比较满意，甚至有15%的人表示对这种以精准健康为目的暴露一切的做法非常满意。
该论文已经于本周一发表于《Nature》子刊。
论文链接：