Дисертації з теми "Biosignal monitoring"
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Snäll, Jonatan. "Software development of Biosignal Pi : An affordable open source platform for monitoring ECG and respiration." Thesis, KTH, Skolan för teknik och hälsa (STH), 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-154211.
Повний текст джерелаFör att hantera den ökande kostnaden för hälso- och sjukvård kommer en större del av övervakning samt vård att ske i patientens hem. Det kommer därför att vara önskvärt att utveckla mindre system som är lättare att hantera än de större traditionella apparaterna för att samla in vanliga biosignaler som exempelvis ett EKG. Detta projekt är en fortsättning på ett tidigare projekt vars syfte var att framställa en ”sköld” som kan kopplas ihop med en Raspberry Pi via dess GPIO pinnar. Det föregående projektet var lyckat och en sköld innehållande en ADAS1000 som kan samla in bl.a. ett EKG samt andningen framställdes. Syftet med detta projekt var att utveckla en applikation som kan köras på en Raspberry Pi och på så sätt visa den data som samlas in från skölden på en skärm. Det skulle även vara möjligt att spara insamlad data för senare användning. Projektet resulterade i en applikation som uppfyllde dessa krav.
Gomes, Ricardo Rafael Baptista. "Long-term biosignals visualization and processing." Master's thesis, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2011. http://hdl.handle.net/10362/7979.
Повний текст джерелаLong-term biosignals acquisitions are an important source of information about the patients’state and its evolution. However, long-term biosignals monitoring involves managing extremely large datasets, which makes signal visualization and processing a complex task. To overcome these problems, a new data structure to manage long-term biosignals was developed. Based on this new data structure, dedicated tools for long-term biosignals visualization and processing were implemented. A multilevel visualization tool for any type of biosignals, based on subsampling is presented, focused on four representative signal parameters (mean, maximum, minimum and standard deviation error). The visualization tool enables an overview of the entire signal and a more detailed visualization in specific parts which we want to highlight, allowing an user friendly interaction that leads to an easier signal exploring. The ”map” and ”reduce” concept is also exposed for long-term biosignal processing. A processing tool (ECG peak detection) was adapted for long-term biosignals. In order to test the developed algorithm, long-term biosignals acquisitions (approximately 8 hours each) were carried out. The visualization tool has proven to be faster than the standard methods, allowing a fast navigation over the different visualization levels of biosignals. Regarding the developed processing algorithm, it detected the peaks of long-term ECG signals with fewer time consuming than the nonparalell processing algorithm. The non-specific characteristics of the new data structure, visualization tool and the speed improvement in signal processing introduced by these algorithms makes them powerful tools for long-term biosignals visualization and processing.
Eguchi, Kana. "Easy-to-Use Biosignal Monitoring: Wearable Device for Muscle Activity Measurement during Sleep in Daily Life." Doctoral thesis, Kyoto University, 2020. http://hdl.handle.net/2433/253414.
Повний текст джерела0048
新制・課程博士
博士(情報学)
甲第22578号
情博第715号
新制||情||123(附属図書館)
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
(主査)教授 黒田 知宏, 教授 守屋 和幸, 教授 吉川 正俊
学位規則第4条第1項該当
Doctor of Informatics
Kyoto University
DFAM
Radüntz, Thea. "Biophysiological Mental-State Monitoring during Human-Computer Interaction." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2021. http://dx.doi.org/10.18452/23026.
Повний текст джерелаThe long-term negative consequences of inappropriate mental workload on employee health constitute a serious problem for a digitalized society. Continuous, objective assessment of mental workload can provide an essential contribution to the identification of such improper load. Recent improvements in sensor technology and algorithmic methods for biosignal processing are the basis for the quantitative determination of mental workload. Neuronal workload measurement has the advantage that workload registration is located directly there where human information processing takes place, namely the brain. Preliminary studies for the development of a method for neuronal workload registration by use of the electroencephalogram (EEG) have already been carried out [Rad16, Rad17]. For the field use of these findings, the mental workload assess- ment on the basis of the EEG must be evaluated and its reliability examined with respect to several conditions in realistic environments. A further essential require-ment is that the method can be combined with the innovative technologies of gel free EEG registration and wireless signal transmission. Hence, the presented papers include two investigations. Main subject of the first investigation are experimental studies on the usability of commercially-oriented EEG systems for mobile field use and system selection for the future work. Main subject of the second investigation is the evaluation of the continuous method for neuronal mental workload registration in the field. Thereby, a challenging application was used, namely the arrival management of aircraft. The simulation of the air traffic control environment allows the realisation of realistic conditions with different levels of task load. Furthermore, the work is well contextualized in a domain which is very sensible to human-factors research.
Parmakis, Gerry. "Artificial pattern recognition with indeterminate input : a methodological review, and an original design for an adaptive system having prospective application in the real-time monitoring of biosignals such as ECG." Thesis, University of Sheffield, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.310728.
Повний текст джерелаSarmento, Ana Sofia Nascimento. "Improving skin conductivity to small ions for enhanced biosignal monitoring." Master's thesis, 2018. https://hdl.handle.net/10216/114359.
Повний текст джерелаSarmento, Ana Sofia Nascimento. "Improving skin conductivity to small ions for enhanced biosignal monitoring." Dissertação, 2018. https://hdl.handle.net/10216/114359.
Повний текст джерелаSarmento, Ana Sofia Nascimento. "Improving skin conductivity to small ions for enhanced biosignal monitoring." Dissertação, 2002. https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/114359.
Повний текст джерелаSaleh, Abdulelah. "Inkjet Printing of a Two-Dimensional Conductor for Cutaneous Biosignal Monitoring." Thesis, 2019. http://hdl.handle.net/10754/652930.
Повний текст джерелаMoura, André Magalhães. "Construction of a biosignal measurement device and its dashboard for swimming training." Master's thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10400.6/12025.
Повний текст джерелаO âmbito deste trabalho incide no desenvolvimento/criação de um dispositivo de medição de biosinais (acelerometria, eletromiografia e eletrocardiografia) para que através de uma conexão via Bluetooth seja feita a captura destes valores num nadador. Abrange ainda o desenvolvimento de um dashboard que permite ao treinador acompanhar e melhorar os treinos de um atleta.
"Fully-passive Wireless Acquisition of Biosignals." Doctoral diss., 2020. http://hdl.handle.net/2286/R.I.63004.
Повний текст джерелаDissertation/Thesis
Doctoral Dissertation Electrical Engineering 2020
Cavaco, Catarina Alexandra da Quinta Silva. "New visualization model for large scale biosignals analysis." Master's thesis, 2014. http://hdl.handle.net/10362/13834.
Повний текст джерелаMaia, Vasco Matos. "Monipart: integrated monitoring of participants in experiments with mobile acquisition of biosignals." Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10773/29069.
Повний текст джерелаA realização de estudos experimentais com recolha de dados fisiológicos de grupos de participantes obriga frequentemente os investigadores a usar equipamentos proprietários, com poucas possibilidades de sair do laboratório ou adaptar os protocolos de recolha. A utilização de dispositivos móveis, em conjunto com sensores selecionados, pode proporcionar uma configuração de baixo custo e portátil para a recolha de dados fisiológicos, para investigação. O Monipart é uma aplicação web que tira partido de uma solução já existente para a captura de biossinais baseada em dispositivos móveis e que a evolui no sentido de implementar um módulo web para a configuração e monitorização de experiências em tempo real. A aplicação também oferece um ambiente amigável para os investigadores fazerem a gestão dos seus estudos bem como a posterior análise da informação recolhida. Para isso, a aplicação comunica com a solução de recolha preexistente, baseada em dispositivos móveis, recorrendo a mensagens (MQTT), para controlo e monitorização das experiências. A exploração dos dados obtidos é suportada pelo uso de uma base de dados orientada a séries temporais, para flexibilidade adicional no processamento de dados. A aplicação desenvolvida permite uma fácil extensão via plugins para incluir novas funcionalidades (e.g.: visualizadores especializados para certos tipos de dados) que podem ser desenvolvidas por entidades externas ao projeto. Com este trabalho, os investigadores podem agora planear e acompanhar experiências através de uma interface web, bem como ter um acesso imediato aos dados.
Mestrado em Engenharia Informática
Silva, Daniel Costa. "On the evaluation of easily measured biosignals features for non-invasive and continuous arterial pressure estimation." Master's thesis, 2017. http://hdl.handle.net/10316/83058.
Повний текст джерелаThis dissertation aimed to study and evaluate the estimation of Blood pressure, on a continuous and non-invasive basis, to be deployed during surgeries, relying only on extracted features from non-invasive modalities (Photoplethysmography and Electrocardiography). From the Photoplethysmography, features were extracted by means of its pulsatile and non-pulsatile components, as well as the corresponding second derivative of the pulsatile component. Namely, the Pulsatile component amplitude, Non-pulsatile component amplitude, Ratio of pulsatile and non-pulsatile amplitudes, Dicrotic notch amplitude, Reflection index, Heart beat interval and the Ratio between amplitudes of the second derivative waveform of Photoplethysmography (“b” and “a” waves). Two different implementations of Pulse arrival time were also computed (according to [65] and [17]) and included in this feature pool which in its turn required the consideration of Electrocardiography in this experimentation. The nine extracted features from these two biosignals had their relationship quantified in terms of the correlation performance with four different Blood pressure features: Systolic blood pressure, Diastolic blood pressure, Pulse pressure and Mean arterial pressure. This analysis highlighted the strong correlations of the Ratio of “b” and “a” waves amplitudes and Pulse arrival time (computed from [17]) with Systolic, Diastolic and Mean arterial pressures for all patients. The spearman correlation coefficients varied between 71% and 90% for the former and between 75% and 91% for the latter feature. In contrast, Heart beat interval only showed negligible correlations with the blood pressure features. Spearman correlation coefficients varied between 4% and 58%.Furthermore, the Blood Pressure features in investigation were separately estimated from the combination of the nine features previously mentioned through multiple linear regression modelling, for each patient, and confirmed according to a leave-one-out cross validation. Different models were proposed and experimented in order to evaluate the contribution of four major aspects on the estimated Blood pressure features. The influence of the inclusion of Pulse arrival time (and consequent usage of extra electrocardiogram sensors) and Photoplethysmography’s non-pulsatile component in the arranged models was taken into account. The biosignals were also segmented and had the spearman correlation coefficient calculated, for each segment, between the estimated Blood pressure features and the pooled features from Electrocardiography and Photoplethysmography. The segments associated to (very) strong correlations (spearman correlation coefficients above 70%) were assembled to define the training group in the cross validation. This enabled to test the influence, in the built models, of the inclusion of strongly correlated segments of the biosignals, instead of the entire biosignals. At last, the influence of the implemented calibration procedure both in the beginning of the surgery (through the computation of a recursive least squares method) and during the surgery (including a derivation of Pulse arrival time) was studied. These models were validated within British Hypertension Society and Association for the Advancement of Medical Instrumentation protocols, which are considered to be the standards on the evaluation of blood pressure automated measuring systems. These protocols depend on the distribution of the differences between the real and the estimated Blood pressure values. The measuring system to be accepted within the British Hypertension Society protocol requires that at least 50%, 75% and 90% of the mentioned differences to be within 5, 10 and 15 mmHg, respectively, while the Association for the Advancement of Medical Instrumentation demands the standard deviation and the mean of the differences to be lower than or equal to 8 mmHg and 5 mmHg, respectively. The best performing model according to the implied standard protocols didn’t require neither extra electrocardiogram sensors nor the implemented calibrations. This corroborates the key role of the included range of Photoplethysmography features. Pulse pressure estimation was the only to fulfill the two protocols’ requirements while Diastolic blood pressure and Mean arterial pressure estimations only met British Hypertension Society recommendations. At last, Systolic blood pressure estimation didn’t meet neither British Hypertension Society nor Association for the Advancement of Medical Instrumentation protocols. Overall, the strong relationship between blood pressure and Photoplethysmography was corroborated for this data. Larger heterogeneous population would have to be tested in order to be presented reliable conclusions on the continuous and non-invasive Blood pressure estimation solely from Photoplethysmography.
Esta dissertação pretendeu estudar e avaliar a pressão sanguínea estimada, de uma forma continua e não invasiva, a ser implantada durante cirurgias, dependendo apenas de parâmetros extraídos de modalidades não-invasivas (Fotopletismografia e Eletrocardiografia). Da Fotopletismografia, parâmetros foram extraídos através dos seus componentes pulsáteis e não-pulsáteis, assim como a segunda derivada correspondente da componente pulsátil. Nomeadamente, a Amplitude da componente pulsátil, a Amplitude da componente não-pulsátil, o ratio entre as amplitudes pulsáteis e não-pulsáteis, a Amplitude do nó dicrótico, o Índice de reflexão, o Intervalo de batimento cardíaco e o ratio entre as amplitudes da forma de onda da segunda derivada da Fotopletismografia (ondas “a” e “b”). Duas implementações diferentes do Tempo de chegada do pulso foram também calculadas (de acordo com [65] e [17]) e incluídas neste conjunto de parâmetros, o que por sua vez exigiu a consideração da Eletrocardiografia nesta experimentação. A relação entre os nove parâmetros extraídos destes dois biosinais foi quantificada em termos do desempenho da correlação com quatro outros aspetos diferentes da Pressão sanguínea: a Pressão sanguínea sistólica, a Pressão sanguínea diastólica, a Pressão do pulso e a Pressão arterial média. Esta análise destacou a forte correlação entre o ratio das amplitudes das ondas “a” e “b” e o Tempo de chegada do pulso (calculado em [17]), e as Pressões sistólica, diastólica e arterial média, para todos os pacientes. Os coeficientes da correlação spearman variaram entre 71% e 90% para o parâmetro anterior e entre 75% e 91% para o posterior. Por outro lado, o Intervalo do batimento cardíaco mostrou apenas correlações negligenciáveis com os parâmetros da pressão sanguínea. Os coeficientes da correlação de spearman variaram entre 4% e 58%. Além disso, os aspetos sob investigação da Pressão sanguínea foram estimados à parte da combinação dos nove parâmetros previamente mencionados, através da modelação de regressões lineares múltiplas, para cada paciente, e confirmados de acordo com a validação cruzada “leave-one-out”. Diferentes modelos foram propostos e experienciados de modo a avaliar a contribuição de quatro grandes aspetos para os parâmetros da pressão sanguínea estimada. A influência da inclusão do Tempo de chegada do pulso ( e consequente utilização de sensores extra de Eletrocardiograma) e da Componente não-pulsátil da Fotopletismografia nos modelos definidos foi tida em consideração. Os biosinais foram também segmentados e calculou-se, para cada segmento, o coeficiente da correlação de spearman entre os parâmetros da pressão sanguínea estimada e os parâmetros extraídos da Eletrocardiografia e da Fotopletismografia. Os segmentos associados a correlações (muito) fortes (coeficiente da correlação de spearman acima dos 70% ) foram reunidos para definir o grupo de treino da validação cruzada. Isto permitiu testar a influência, nos modelos construídos, da inclusão de segmentos de biosinais fortemente correlacionados ao invés de biosinais na sua totalidade. Por fim, a influência do processo de calibração implementado, tanto no início da cirurgia (através da computação de um método recursivo dos mínimos quadrados), como durante a mesma (incluindo uma derivação do Tempo de chegada de pulso) foi estudada. Estes modelos foram validados à luz dos protocolos da British Hypertension Society e da Association for the Advancement of Medical Instrumentation, que são considerados os sistemas de medição automatizados standard na avaliação da pressão sanguínea. Estes protocolos dependem da distribuição das diferenças entre o valor real e o estimado da pressão sanguínea. O sistema de medição aceite no protocolo da British Hypertension Society requer que pelo menos 50%, 75% e 90% das diferenças mencionadas estejam entre 5, 10 e 15 mmHg, respetivamente, enquanto que a Association for the Advancement of Medical Instrumentation exige que o desvio-padrão e média das diferenças sejam iguais ou inferiores a 8 mmHg e 5 mmHg, respetivamente.O modelo com melhor desempenho e de acordo com os protocolos implicados não exigiu nem sensores de eletrocardiograma extras nem as calibrações implementadas. Isto corrobora o papel fundamental dos parâmetros da Fotopletismografia incluídos. A estimativa da Pressão do pulso foi a única a satisfazer as exigências de ambos os protocolos, enquanto que as estimativas da Pressão sanguínea diastólica e da Pressão arterial média apenas preencheram as exigidas pela British Hypertension Society. Por fim, a estimativa da Pressão sanguínea sistólica não preencheu nenhum dos requisitos dos protocolos. De um modo geral, a forte relação entre Pressão sanguínea e Fotopletismografia foi corroborada pelos dados obtidos. Maiores populações heterógenas teriam de ser testadas de modo a poderem ser apresentadas conclusões de maior fiabilidade.
Outro - Sponsored internship by Philips Electronics Nederlands B.V. from the 11th of February to the 18th of June (4 months) in Philips "Research and development" department in the High tech campus in Eindhoven
Ramos, Guilherme Alexandre dos Santos Espadanal. "EMG Signal Processing in Amateur and Professional Sports with Performance Evaluation and Injury Prevention." Master's thesis, 2018. http://hdl.handle.net/10362/40257.
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