Use of Mobile Phones as Intelligent Sensors for Sound Input Analysis and Sleep State Detection

Sleep is not just a passive process, but rather a highly dynamic process that is terminated by waking up. Throughout the night a specific number of sleep stages that are repeatedly changing in various periods of time take place. These specific time intervals and specific sleep stages are very important for the wake up event. It is far more difficult to wake up during the deep NREM (2–4) stage of sleep because the rest of the body is still sleeping. On the other hand if we wake up during the mild (REM, NREM1) sleep stage it is a much more pleasant experience for us and for our bodies. This problem led the authors to undertake this study and develop a Windows Mobile-based device application called wakeNsmile. The wakeNsmile application records and monitors the sleep stages for specific amounts of time before a desired alarm time set by users. It uses a built-in microphone and determines the optimal time to wake the user up. Hence, if the user sets an alarm in wakeNsmile to 7:00 and wakeNsmile detects that a more appropriate time to wake up (REM stage) is at 6:50, the alarm will start at 6:50. The current availability and low price of mobile devices is yet another reason to use and develop such an application that will hopefully help someone to wakeNsmile in the morning. So far, the wakeNsmile application has been tested on four individuals introduced in the final section

Biorhythm-Based Awakening Timing Modulation

Abstract-The purpose of the present study is to control human biological rhythm and life cycle by optimization of awakening timing. We developed a wearable interface for controlling awakening time named "BRAC (Biological Rhythm based Awakening timing Controller)". BRAC could estimate bio-rhythm by pulse wave from finger tip and send awake signal to user. An ordinary alarm clock operates according to set times that have to be set in advance. However, humans have a rhythm in their sleep, which affects one's sleep depth and wake-up timing. We consider the simplest way to control or reset human's biorhythm or life style is to optimize the awakening timing and the sleeping hours. We examined the relationship between controlling awakening timing based on autonomous nerve rhythm and equilibrium function. Our findings suggest indicate that the prototype "BRAC" could evaluate user's biological rhythm and awakes user at the time optimized for physical function of equilibrium

A physicochemical-sensing electronic skin for stress response monitoring

Approaches to quantify stress responses typically rely on subjective surveys and questionnaires. Wearable sensors can potentially be used to continuously monitor stress-relevant biomarkers. However, the biological stress response is spread across the nervous, endocrine, and immune systems, and the capabilities of current sensors are not sufficient for condition-specific stress response evaluation. Here we report an electronic skin for stress response assessment that non-invasively monitors three vital signs (pulse waveform, galvanic skin response and skin temperature) and six molecular biomarkers in human sweat (glucose, lactate, uric acid, sodium ions, potassium ions and ammonium). We develop a general approach to prepare electrochemical sensors that relies on analogous composite materials for stabilizing and conserving sensor interfaces. The resulting sensors offer long-term sweat biomarker analysis of over 100 hours with high stability. We show that the electronic skin can provide continuous multimodal physicochemical monitoring over a 24-hour period and during different daily activities. With the help of a machine learning pipeline, we also show that the platform can differentiate three stressors with an accuracy of 98.0%, and quantify psychological stress responses with a confidence level of 98.7%

Washington University Record, February 14, 2003

https://digitalcommons.wustl.edu/record/1957/thumbnail.jp

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes

This bibliography lists 148 reports, articles and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in December 1984

Non-invasive wearable sensing system for sleep disorder monitoring

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2017This Master Thesis introduced a proposal of a remote sensory system for the detection of sleep disorders in geriatric outpatients. Although the most accurate solution would be an in-depth study in a sleep clinic, it is not a realistic environment for the elderly. The objective is that the patient stays at home, and without changing their daily routines, the clinicians get objective information in order to make a correct diagnosis of the sleep disorders. Sleep disorders are often classified as medical disorders corresponding to modifications on the sleep patterns and the amount of these modifications increase with age. However, regularly, these illnesses are undiagnosed, since is hard for the patients to explain the symptoms to the doctor. To achieve the proposed objective, we studied the polysomnography bio-signals that could be used to accurate reflect the sleep disorders occurrences. We designed a Body Sensor Network (BSN) to be divided into both movement assessment (Accelerometer and Gyroscope) and biomedical signals (EMG, ECG, PPG, GSR) evaluation. These signals, reflecting both breathing and cardiac activities, are processed by a specifically developed algorithm. The reduction of the number of sensors was also envisaged, and it was decided to use 3 biomedical sensors instead of the minimum of 22 sensors used by polysomnography. Thus, to offer better visualization of the recorded signals a software interface was developed to include the processing and visualization of the signals. To identify the sleep stage and apnea state, we settled an algorithm that processes both ECG and EMG. To validate this algorithm, it was decided to use two sources of data: PhysioNet data base containing ECG and EMG signals and data recorded by our BSN on volunteers. With this work, we were able to build a BSN capable of detecting a set of sleep disorders, without using any invasive method. The network provides reliable data, and using the developed interface, it helps elderly health providers to carry out an in-depth analysis of the information and to better identify sleep disorders.Este trabalho introduz uma proposta de uma monitorização remota de saúde para a deteção de desordens de sono em pacientes ambulatórios geriátricos. As desordens de sono são as condições que afetam a habilidade de dormir bem regularmente. Podem ser causadas por um problema de saúde ou por elevado stress. Embora a solução mais precisa seja um estudo aprofundado numa clínica de sono, este não corresponde a um cenário realista para os idosos, corrompendo os dados registados devido ao stress associado ao ambiente desconhecido. De modo a que o paciente não saia de sua casa e não altere as suas rotinas diárias, o sistema desenvolvido tem um uso simples que pode ser utilizado num ambiente amigável e seguro para o paciente. Isto irá providenciar informação objetiva aos clínicos, de modo a diagnosticar as desordens de sono de maneira correta, já que os pacientes por vezes têm dificuldade em explicar os sintomas aos médicos durante a consulta, o que vai provocar um elevado número de casos subdiagnosticados. O primeiro passo a tomar, de modo a criar um sistema de monitoramento remoto doméstico, é definir quais são os sinais a monitorizar. O primeiro sinal definido para ser alvo de monitoramento foi o Eletrocardiograma (ECG). A razão deve-se ao fato de este sinal já ter sido empregado em variadíssimos estudos relativos ao sono, em que os pesquisadores utilizam a Heart Rate Variability (HRV) para a deteção de apneias de sono (tanto no domínio do tempo ou frequência) e outros transtornos de sono. Neste trabalho vamos tentar identificar episódios de acoplamento cardiorrespiratório, ao analisar a HRV. O segundo sinal a ser eleito foi o Eletromiograma (EMG) proveniente do queixo. Este sinal foi escolhido, devido à correlação que tinha com o sinal ECG na presença de episódios de apneia obstrutivos. Este fenómeno deve-se à dificuldade que o paciente tem ao inspirar, pois como tem as vias respiratórias obstruídas, o ar não chega aos pulmões. Isto vai levar a um esforço extra por parte do paciente, que se vai traduzir num aumento de amplitude do sinal. Esta variação vai novamente aparecer dez ou mais segundos depois, quando o ar voltar a entrar nos pulmões, e o paciente voltar a respirar normalmente. Para além de estes dois sinais biomédicos, também vamos monitorizar o sinal Fotopletismografia (PPG) e a resposta galvânica da pele (GSR). O PPG é usado para detetar as diferenças no volume do sangue, de modo a avaliar a circulação periférica enquanto que a resposta galvânica mede a condutividade da pele. Ambos os sinais apresentaram características distintivas na presença de apneia, e podem ser alvo de estudo detalhado em trabalhos futuros. Em termos de sinal de movimento, foram gravados e analisados os sinais do acelerómetros e giroscópios em dois locais distintos: na região do diafragma, de modo a obter dados que se possam correlacionar com doenças respiratórias relacionadas com o sono, e na coxa esquerda. Esta informação não vai ser utilizada minuciosamente no presente trabalho, mas no futuro irá ser empregada de modo a ser correlacionada com distúrbios do movimento do sono. Identificados os sinais a ser supervisionados e a informação proveniente, vai ser desenvolvido um algoritmo para diferenciar o estado de apneia obstrutiva (OSA) e o estado de sono normal (NS). No algoritmo proposto foi processado o sinal ECG de modo a obter a HRV. O nosso algoritmo foi baseado no domínio da frequência, dado que a literatura aponta como a forma mais adequada para revelar diferenças de episódios de apneia obstrutiva e sono normal [1]. Ao processar a HRV, obtemos as suas características, e é efetuada a densidade espetral de potência (PSD) na Very Low Frequency (VLF) e High Frequency (HF). Escolhemos estas duas bandas de frequência, porque está provado que são as melhores na distinção entre o estado de sono e o estado de apneia. No caso da VLF, o máximo em OSA é mais proeminente que no NS. Já o inverso ocorre na banda de HF, em que no estado NS, existe um pico que surge devido à arritmia do seio respiratório (RSA) e que normalmente tem o aspeto de uma curva gaussiana. Reconhecidas as diferenças entre os dois estados, são definidos thresholds para estado de apneia e estado de sono normal. Estes limites serão verificado por uma Moving Average Window com um tamanho de 60 segundos. No começo, o algoritmo vai desprezar os primeiro 60 segundos. Após este período, a janela média móvel vai fazer a PSD para HF e VLF e verifica se para ambos os resultados, o threshold é cumprido. Caso os limites sejam atingidos, a janela desloca-se 10 segundos, e aplica os mesmo método, durante os próximos 50 segundos, de modo a termos os valores para 60 segundos. Após a recolha total de dados, é feita a média dos 60 segundos para as duas bandas de frequência. Se ambas atingirem o threshold definido, o intervalo é definido como OSA. Para testar este algoritmo foram utilizadas duas bases de dados: a PhysioNet, que tem informação clinicamente anotada por médicos e é utilizada em diversos trabalhos nesta área, e também iremos testar na informação recolhida pela nossa rede de sensores. Relativamente à base de dados da PhysioNet, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, com precisão a 87,8%, especificidade a 89,9% e sensibilidade a 86,3%. No caso dos sinais recolhidos pela rede de sensores proposta, foi escolhido um dos voluntários que já tinha sido previamente diagnósticos com apneia severa de modo a aumentar as nossas chances de encontrar episódios de apneia. Não foi possível definir valores para a precisão, especificidade e sensibilidade já que não temos um sinal de referência com anotações médicas, para compararmos com os resultados obtidos pelo nosso algoritmo. Em alguns intervalos que foram identificados como episódios de apneia, os sinais recolhidos foram verificados no domínio do tempo, e foram encontradas correlações entre o sinal HRV, EMG, acelerómetro e giroscópio, em que estes dois últimos são sinais obtidos oriundos do peito. De modo a aumentar a precisão do sistema proposto, o próximo passo vai ser incluir o sinal EMG no nosso sistema. Como foi observado em literatura previamente lida, é possível usar a PSD no sinal EMG, para diferenciar entre indivíduos com determinada patologia e indivíduos saudáveis [2]. Por isso aplicamos a PSD no sinal EMG, nos dois diferentes estados (NS e OSA) e obtivemos curvas semelhantes para ambos os estados, obtidas no sinal ECG. Tal fato deve-se provavelmente à componente respiratória que vai influenciar o sinal muscular obtido do queixo. De modo a que os sinais sejam facilmente visualizados, também foi desenvolvida uma interface gráfica, na aplicação do Matlab™ GUIDE, que irá dar aos utilizadores acesso aos sinais gravados pela nossa rede de sensores, e possivelmente a aplicação do algoritmo proposto, para vermos em que pontos os episódios de apneia ocorreram

Neuroscience of Meditation

Dhyana-Yoga is a Sanskrit word for the ancient discipline of meditation, as a means to Samadhi or enlightenment. Samadhi is a self-absorptive, adaptive state with realization of ones being in harmony with reality. It is unitive, undifferentiated, reality-consciousness, an essential being, which can only be experienced by spontaneous intuition and self-understanding. Modern neuroscience can help us to better understand Dhyana-Yoga. This article discusses topics including brain-mind-reality, consciousness, attention, emotional intelligence, sense of self, meditative mind, and meditative brain. A new hypothesis is proposed for a better understanding of the meditative mind. Meditation is an art of being serene and alert in the present moment, instead of constantly struggling to change or to become. It is an art of efficient management of attentional energy with total engagement (poornata, presence, mindfulness) or disengagement (shunyata, silence, emptiness). In both states, there is an experience of spontaneous unity with no sense of situational interactive self or personal time. It is a simultaneous, participatory consciousness rather than a dualistic, sequential attentiveness. There is a natural sense of well being with self-understanding, spontaneous joy, serenity, freedom, and self-fulfillment. It is where the ultimate pursuit of happiness and the search for meaning of life resolve. One realizes the truth of ones harmonious being in nature and nature in oneself. It is being alive at its fullest, when each conscious moment becomes a dynamic process of discovery and continuous learning of the ever-new unfolding reality

Health State Estimation

Life's most valuable asset is health. Continuously understanding the state of our health and modeling how it evolves is essential if we wish to improve it. Given the opportunity that people live with more data about their life today than any other time in history, the challenge rests in interweaving this data with the growing body of knowledge to compute and model the health state of an individual continually. This dissertation presents an approach to build a personal model and dynamically estimate the health state of an individual by fusing multi-modal data and domain knowledge. The system is stitched together from four essential abstraction elements: 1. the events in our life, 2. the layers of our biological systems (from molecular to an organism), 3. the functional utilities that arise from biological underpinnings, and 4. how we interact with these utilities in the reality of daily life. Connecting these four elements via graph network blocks forms the backbone by which we instantiate a digital twin of an individual. Edges and nodes in this graph structure are then regularly updated with learning techniques as data is continuously digested. Experiments demonstrate the use of dense and heterogeneous real-world data from a variety of personal and environmental sensors to monitor individual cardiovascular health state. State estimation and individual modeling is the fundamental basis to depart from disease-oriented approaches to a total health continuum paradigm. Precision in predicting health requires understanding state trajectory. By encasing this estimation within a navigational approach, a systematic guidance framework can plan actions to transition a current state towards a desired one. This work concludes by presenting this framework of combining the health state and personal graph model to perpetually plan and assist us in living life towards our goals.Comment: Ph.D. Dissertation @ University of California, Irvin