manbetⅹ官网水晶宫

技术背后的科学

发现OMsignal技术背后的科学原理,m.7manbetx以及很多情况下,我们的解决方案已经应用。。

OMm.7manbetxsignal心率变异性检测

这项工作的目的是开发一个个性化的方法对心率变异性(HRV)进行分类记录在日常生活中,参与者穿着OMbra。低HRV与增加的压力水平和一系列不利的健康结果有关。20妇女穿着OMbra一周几次在他们的日常生活。当参与者处于静止状态时,在5分钟的窗口上计算HRV,坐的位置。根据为每个参与者记录的前100个HRV节段期间HRV与心率(HR)之间的关系来计算个性化HRV区。参与者平均有23人。1%(+/- 9)。8)高HRV,55。3% (+ / -13。2)平均心率变异性,16.1% (+ / 7。1)低HRV和5。6%(+/- 6)。9)非常低的HRV时期在记录他们的日常生活。这项工作提出了一种新颖的方法获得高质量的HRV指标作为人们日常生活中使用OMbra。提出了一种新的方法,以提供个性化HRV评级,考虑到由于增加或减少HRV的变化。。

1月。30,2018
关键词:

心率,心率变异性,心电图,bio-sensing纺织。。

心房纤维性颤动分类从短单导致心电图记录使用深卷积神经网络

在这项工作中,深提出了卷积神经网络(CNN)检测房颤(AF)的正常,噪声和其他类别的心律失常心电图(ECG)录音。利用分类交叉熵损失函数,通过随机梯度下降训练CNN。网络性能评估培训(75%)和验证(25%)的数据集,从2017生理网/ CinC挑战获得数据库。提出了CNN模型分别达到的平均精度和F1的分数87%和0。84验证数据集。。

这个工作的主要优势之一,除了精度高和可靠性,是简化特征提取过程和消除需要检测ECG信号基准分,提取可用手工特性与传统方法在文献中。m.7manbetx此外,它为大量人群的心电图筛查提供了机会,尤其是对于房颤筛查,使用可穿戴设备如OM服装高品质的单通道记录心电图信号。m.7manbetx。

1月。3.2018
呼吸速率算法在运行中的验证

在这个报告中描述的工作是drw呼吸率算法的准确性(基于吸气峰OMsignal箱中设有固件)。m.7manbetx为此目的,从穿OMshirt的男性收集的九个原始数据文件和从穿OMbras的女性收集的30个原始数据文件有一部分可用的记录由工程师手工评分,以识别真正的吸入峰。基于灵敏度和正预测值(PPV)对事件检测算法的性能进行评估。呼吸率的准确性评估使用的第95百分位的绝对差异率计算手册分数和自动检测,那(吸入吸入)间隔。总精度为2。1 (+ 2。7)BPM 5 BPM的所需的公差内。此外,每个文件平均灵敏度和PPV分别是94%和94%。呼吸频率算法评估工作对男性和女性的上下文中运行。。

12月。13日,2017
在运行验证呼吸深度和通风措施

这个报告的目的是评估的准确性呼吸深度和通风计算的指标OMshirts OMbras。5名男性和5名女性参加了一个增量运动测试,用新陈代谢车监测他们的呼吸,在一个被称为“峰中心”的实验室。同时,用OMeNoT技术记录他们的生物特征。m.7manbetx有一个技术故障的OMsignal记录2人。m.7manbetx的一个女性难以遵守协议,导致不可靠的数据。最后,详细分析了3男4女。受试者得分根据他们之间的皮尔逊相关系数指标来衡量代谢车,和它们类似的度量,由OMGoT技术测量。m.7manbetx此外,为了量化非线性,使用基于线性回归模型和kNN模型的比较的最坏情况偏差度量。。

最后,这三名男性和四名女性中的两名都处于忍耐状态。一个失败的女人(W1)有很大偏差,但这发生在一个区域的识别测试是不重要的或者VT。最后女人失败(W5) OMsignal呼吸检测过剩的问题的数据。m.7manbetx主题报道,她认为这种模式是一致的她是如何呼吸的。然而,这些检测导致重大问题/ VT识别,这是不可能从OMLoad数据这个主题。m.7manbetx总之,通风措施从OMsignal技术被证明是足够和线性相关与真正的每m.7manbetx分通气量是有用的在6 7 / VT识别分析主题。第七届主题是准确地确定在单独的/ VT验证没有明显的拐点。考虑到这一点,建议总是让一个选项“不可用”在需要评估的应用程序/ VT。。

12月。13日,2017
ECG-Based人类识别

在这项工作中,快速,可靠和准确ECGbased人类识别策略。训练一个神经网络来识别来自33个参与者的个体,5的窗口心跳。参与者是来自OMsignal躲项目。m.7manbetx窗户是提取心电图记录被OMsignal服装而参与者对他们的日常活动。m.7manbetx神经网络与不确定性增强测量基于蒙特卡洛的辍学生,只允许在高质量数据上进行预测。从不同的录音测试数据集创建相同的参与者和未被注意的,直到开发已经完成,一个窗口99的准确性。7%是通过一个窗口18废品率。4%。使用多数投票分类收集的所有窗户,31个33的参与者被正确识别。个人不正确识别属于用户的一个子集不到5 5天分别录音。这是假设上下限的数据量需要观察足够的变化进行准确的识别。。

从他们的心电图识别个体需要的存在和测量细微的特征信号。m.7manbetx这个系统的性能提供了令人鼓舞的证据表明OMsignal服装,m.7manbetx结合机器学习算法可能能够发现与发展的医疗条件相关的微妙模式。。

12月。13日,2017
自动检测生物厌氧和通气阈值的数据

提出了一个系统的自动检测心率对应于一个人的通气和无氧阈值(VT)。该系统是基于心率的分析,呼吸深度和呼吸频率测量OMsignal服装而用户运行。m.7manbetx在大多数情况下,系统能够提供一个合理的估计和VT 5自由形式运行后,ie。没有一个预先确定的协议。系统自动决定和VT从这个数据,密切近似的值由以前手工流程依赖人工注释器。由于分析自由形式运行数据的困难,一个足够精确的算法迄今为止一直难以捉摸。使用一个过滤器和序列算法,自动AT和VT确定是计算机视觉问题,最后解决了随机森林。在40个用户的测试集,系统测定的AT和VT均在95%病例人工测定值的10BPM以内,,都是在7。5 BPM在85%的情况下。最大的差异发生在用户ventilation-HR曲线显示模糊的拐点或低的变化。此外,系统的AT和VT评估与由代谢推车系统在10名用户接受增量运动协议时确定的基本真值进行比较。除一例外,低于7的区别。5 BPM,和VT的平均绝对误差在3。56 BPM和4。分别为75 BPM。剩余的错误可能是由于使用自由格式数据与规范协议相比固有的不确定性。需要更高精度或更高精度的用例应该使用这样的协议。。

12月。12,2017
心电图和呼吸信号的压缩m.7manbetx

由于有限的资源OMsignal硬件盒子,m.7manbetx唯一的可能性来记录和发送原始心电图(ECG)和生呼吸信号压缩。m.7manbetx但是压缩会造成信号质量的损失,需要最小化。m.7manbetx我们给出我们的压缩算法的结果,其中得到的解压缩信号与原始信号相比的百分比均方根误差小于0。m.7manbetx1%。。

12月。12,2017
关键词:

心电图,呼吸,m.7manbetx信号压缩。。

深卷积神经网络ECG-Based人类识别

在这项工作中,开发了一种深度卷积神经网络(CNN)用于解决人体识别问题,该网络利用33名妇女在日常活动时通过OM.服装采集到的心电图(ECG)信号。m.7manbetx签名的窗户包括10个心跳从过滤ECG信号中提取被应用到CNN模型。m.7manbetx美国有线电视新闻网通过随机梯度下降和分类交叉熵损失函数来训练。网络性能评估的验证和测试数据集。从同一参与者的不同记录创建的验证和测试数据集总体窗口精度为95。25%和95。分别达到了95%。使用多数投票分类收集的所有窗户,100%的人每天有超过5心电图记录正确识别。。

这个工作的主要优势之一,除了精度高和可靠性,是简化特征提取过程和消除需要检测ECG信号基准分,提取可用手工特性与传统方法在文献中。m.7manbetx。

12月。8,2017
OMm.7manbetxsignal运行动态

OM运行动力学是基于在用户运行时利用来自OM.框的加速度计信号。m.7manbetxOMsignm.7manbetxal框是OMbra安全型依附或心电图OMshirt和措施,呼吸和加速。本文档描述了如何使用加速度信号获取详细信息用户的运行技术。m.7manbetx首先,确定稳态运行,然后计算生物力学指标;颞步态特征,不对称性,制动脉冲,每一步的冲击和垂直振荡。本文总结了通过OMsignal运行动力学指标获得。m.7manbetx。

12月。2017
关键词:

生物力学,加速度计,Bio-sensing纺织。。

日常压力预测使用心率变异性指标

在跑步和慢跑m.7manbetx过程中,OM.心率测量算法被证明在每分钟5次心跳内是准确的。这个精度验证记录时间的95% 95%统计确定。数据验证被男人和女人从20录音穿着OMsignal bio-sensing衣服。m.7manbetx在这项工作中,提出了一种基于ECG的日常心理应激水平预测策略。多个支持向量机(SVM)与线性核函数单独训练预测日常压力的女性参与了OM -信号躲项目。m.7manbetx在这项研究中,参与者被要求回答一个每日调查,以确定他们的睡眠质量,锻炼,价,在过去24小时控制和沉思。使用上述物品,每天压力得分被定义作为目标价值构造应力预测模型。设计的模型是使用心率变异性(HRV)指标计算从一个5分钟的数据窗口移动日常心电图记录。一个30维特征向量,包括前五SDNN和RMSSD最大和最小值(两个流行的HRV指标)以及提取心率来表示每个人每天心电图记录。使用留出一个的交叉验证方法来训练和验证我们的用户相关的SVM模型。验证数据,平均准确率为85。日常压力预测分数达到26%的用户提供足够数量的每日调查数据。。

11月。29日,2017
心率算法验证

在跑步和慢跑m.7manbetx过程中,OM.心率测量算法被证明在每分钟5次心跳内是准确的。这个精度验证记录时间的95% 95%统计确定。整体心率准确度被测量为4 BPM(CI + 4)。71 bpm)。算法的平均灵敏度和PPV均为90。和99年的95%。6%的核实数据来自穿着OM.生物传感服装的妇女和男子的20段录音。m.7manbetx。

11月。7,2017
关键词:

心率,心电图Bio-sensing纺织。。