Refine
Year of publication
- 2019 (3) (remove)
Document Type
- Article (3) (remove)
Has Fulltext
- no (3)
Keywords
- AAL (2)
- Atmung (1)
- E-Health (1)
- IoT (1)
- Posture tracking (1)
- Schlafanalyse (1)
- Sleep study (1)
- Telemedicine (1)
Institute
Die Erholung unseres Körpers und Gehirns von Müdigkeit ist direkt abhängig von der Qualität des Schlafes, die aus den Ergebnissen einer Schlafstudie ermittelt werden kann. Die Klassifizierung der Schlafstadien ist der erste Schritt dieser Studie und beinhaltet die Messung von Biovitaldaten und deren weitere Verarbeitung. Das non-invasive Schlafanalyse-System basiert auf einem Hardware-Sensornetz aus 24 Drucksensoren, das die Schlafphasenerkennung ermöglicht. Die Drucksensoren sind mit einem energieeffizienten Mikrocontroller über einen systemweiten Bus mit Adressarbitrierung verbunden. Ein wesentlicher Unterschied dieses Systems im Vergleich zu anderen Ansätzen ist die innovative Art, die Sensoren unter der Matratze zu platzieren. Diese Eigenschaft erleichtert die kontinuierliche Nutzung des Systems ohne fühlbaren Einfluss auf das gewohnte Bett. Das System wurde getestet, indem Experimente durchgeführt wurden, die den Schlaf verschiedener gesunder junger Personen aufzeichneten. Die ersten Ergebnisse weisen auf das Potenzial hin, nicht nur Atemfrequenz und Körperbewegung, sondern auch Herzfrequenz zu erfassen.
The number of home office workers sitting for many hours is increasing. The sensor chair is tracking users’ sitting behavior which the help of pressure sensors and tries to avoid wrong postures which may cause diseases. The system provides live monitoring of the pressure distribution via web interface, as well as sitting posture prediction in real time. Posture analysis is realized through machine learning algorithm using a decision tree classifier that is compared to a random forest. Data acquisition and aggregation for the learning process happens with a mobile app adding users biometrical data and the taken sitting posture as label. The sensor chair is able to differentiate between an arched back, a neutral posture or a laid back position taken on the chair. The classifier achieves an accuracy of 97.4% on our test set and is comparable to the performance of the random forest with 98.9%.
The goal of the presented project is to develop the concept of home ehealth centers for barrier-free and cross-border telemedicine. AAL technologies are already present on the market but there is still a gap to close until they can be used for ordinary patient needs. The general idea needs to be accompanied by new services, which should be brought together in order to provide a full coverage of service for the users. Sleep and stress were chosen as predominant diseases for a detailed study within this project because of their widespread influence in the population. The executed scientific study of available home devices analyzing sleep has provided the necessary to select appropriate devices. The first choice for the project implementation is the device EMFIT QS+. This equipment provides a part of a complete system that a home telemedical hospital can provide at a level of precision and communication with internal and/or external health services.