Design of Ultra-Low-Power Smart Wearable Systems

Latest progress in microelectronics have enabled a new generation of low cost, low power, miniaturized, yet, smart sensor nodes. This new generation of wearable sensor nodes promise to deploy automated complex bio-signals analysis. In this paper, we present INYU, a wearable sensor device for physical and emotional health monitoring. The device obtains key vital signs of the user, namely Electrocardiogram (ECG), respiration and skin conductance continuously. Using this information, INYU can deliver a novel real-time algorithm for on-line heart-beat classification and correction that relies on a probabilistic model to determine whether a heartbeat is likely to happen under certain timing conditions. Thus, using this algorithm INYU can quickly decide if a beat is occurring at an expected time or if there is a problem in the series (e.g., a skipped, an extra or a misplaced beat). This new algorithm has been integrated in the processing pipeline of automated Heart-Rate Variability (HRV) analysis, both for time-domain (RMSSD, SDNN) and frequency-domain (LF/HF) algorithms

Novel Approaches to Pervasive and Remote Sensing in Cardiovascular Disease Assessment

Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death worldwide, responsible for 45% of all deaths. Nevertheless, their mortality is decreasing in the last decade due to better prevention, diagnosis, and treatment resources. An important medical instrument for the latter processes is the Electrocardiogram (ECG). The ECG is a versatile technique used worldwide for its ease of use, low cost, and accessibility, having evolved from devices that filled up a room, to small patches or wrist- worn devices. Such evolution allowed for more pervasive and near-continuous recordings. The analysis of an ECG allows for studying the functioning of other physiological systems of the body. One such is the Autonomic Nervous System (ANS), responsible for controlling key bodily functions. The ANS can be studied by analyzing the characteristic inter-beat variations, known as Heart Rate Variability (HRV). Leveraging this relation, a pilot study was developed, where HRV was used to quantify the contribution of the ANS in modulating cardioprotection offered by an experimental medical procedure called Remote Ischemic Conditioning (RIC), offering a more objective perspective. To record an ECG, electrodes are responsible for converting the ion-propagated action potential to electrons, needed to record it. They are produced from different materials, including metal, carbon-based, or polymers. Also, they can be divided into wet (if an elec- trolyte gel is used) or dry (if no added electrolyte is used). Electrodes can be positioned either inside the body (in-the-person), attached to the skin (on-the-body), or embedded in daily life objects (off-the-person), with the latter allowing for more pervasive recordings. To this effect, a novel mobile acquisition device for recording ECG rhythm strips was developed, where polymer-based embedded electrodes are used to record ECG signals similar to a medical-grade device. One drawback of off-the-person solutions is the increased noise, mainly caused by the intermittent contact with the recording surfaces. A new signal quality metric was developed based on delayed phase mapping, a technique that maps time series to a two-dimensional space, which is then used to classify a segment into good or noisy. Two different approaches were developed, one using a popular image descriptor, the Hu image moments; and the other using a Convolutional Neural Network, both with promising results for their usage as signal quality index classifiers.As doenças cardiovasculares (DCVs) são a principal causa de morte no mundo, res- ponsáveis por 45% de todas estas. No entanto, a sua mortalidade tem vindo a diminuir na última década, devido a melhores recursos na prevenção, diagnóstico e tratamento. Um instrumento médico importante para estes recursos é o Eletrocardiograma (ECG). O ECG é uma técnica versátil utilizada em todo o mundo pela sua facilidade de uso, baixo custo e acessibilidade, tendo evoluído de dispositivos que ocupavam uma sala inteira para pequenos adesivos ou dispositivos de pulso. Tal evolução permitiu aquisições mais pervasivas e quase contínuas. A análise de um ECG permite estudar o funcionamento de outros sistemas fisiológi- cos do corpo. Um deles é o Sistema Nervoso Autônomo (SNA), responsável por controlar as principais funções corporais. O SNA pode ser estudado analisando as variações inter- batidas, conhecidas como Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC). Aproveitando essa relação, foi desenvolvido um estudo piloto, onde a VFC foi utilizada para quantificar a contribuição do SNA na modulação da cardioproteção oferecida por um procedimento mé- dico experimental, denominado Condicionamento Isquêmico Remoto (CIR), oferecendo uma perspectiva mais objetiva. Na aquisição de um ECG, os elétrodos são os responsáveis por converter o potencial de ação propagado por iões em eletrões, necessários para a sua recolha. Estes podem ser produzidos a partir de diferentes materiais, incluindo metal, à base de carbono ou polímeros. Além disso, os elétrodos podem ser classificados em húmidos (se for usado um gel eletrolítico) ou secos (se não for usado um eletrólito adicional). Os elétrodos podem ser posicionados dentro do corpo (dentro-da-pessoa), colocados em contacto com a pele (na-pessoa) ou embutidos em objetos da vida quotidiana (fora-da-pessoa), sendo que este último permite gravações mais pervasivas . Para este efeito, foi desenvolvido um novo dispositivo de aquisição móvel para gravar sinal de ECG, onde elétrodos embutidos à base de polímeros são usados para recolher sinais de ECG semelhantes a um dispositivo de grau médico. Uma desvantagem das soluções onde os elétrodos estão embutidos é o aumento do ruído, causado principalmente pelo contato intermitente com as superfícies de aquisição. Uma nova métrica de qualidade de sinal foi desenvolvida com base no mapeamento de fase atrasada, uma técnica que mapeia séries temporais para um espaço bidimensional, que é então usado para classificar um segmento em bom ou ruidoso. Duas abordagens diferentes foram desenvolvidas, uma usando um popular descritor de imagem, e outra utilizando uma Rede Neural Convolucional, com resultados promissores para o seu uso como classificadores de qualidade de sinal

Modelado robusto para la extracción de información en entornos biofísicos y críticos

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 12/07/2018The era of information and Big Data is an environment where multiple devices, always connected, generate huge volumes of information (paradigm of the Internet of Things). This paradigm is present in different areas: the Smart Cities, sport tracking, lifestyle, or health. The goal of this thesis is the development and implementation of a Robust predictive modeling methodology using low cost wearable devices in biophysical and critical scenarios. In this manuscript we present a multilevel architecture that covers from the on-node data processing, up to the data management in Data Centers. The methodology applies energy aware optimization techniques at each level of the network. And the decision system makes use of data from different sources leading to expert decision system...La era de la información y el Big Data, se sustenta en un entorno en el que múltiples dispositivos, siempre conectados, generan ingentes volúmenes de información (paradigma del Internet de las Cosas). Este paradigma ha llegado diversos entornos: las denominadas ciudades inteligentes, monitorización deportiva, estilo de vida, o salud. El objetivo de esta tesis es el desarrollo e implementación de una metodología de modelado predictivo robusto mediante dispositivos wearable de bajo coste en entornos biofísicos y críticos. A lo largo de este manuscrito se presenta una arquitectura multinivel que abarca desde el tratamiento de los datos en los dispositivos sensores hasta el manejo de éstos en centros de datos. La metodología cubre la optimización energética a todos los niveles con consciencia del estado de la red. Y el sistema de decisión hace uso de datos de distintas fuentes para conformar un sistema experto de decisión...Fac. de InformáticaTRUEunpu