Sistem Pendeteksi Kantuk Pada Pengendara Mobil Berbasis Image Processing

Mobil adalah kendaraan yang sering dipakai oleh pengemudi dalam mobilisasi pada kehidupan sehari-hari. Mengendarai mobil dalam keadaan mengantuk sangat berbahaya untuk dilakukan karena bisa mengakibatkan kecelakaan. Pencegahan rasa mengantuk dapat ditanggulangi menggunakan peringatan dari orang lain maupun alat bantu. Dengan adanya masalah tersebut penulis melakukan sebuah eksperimen dengan membuat alat yang dapat mencegah pengendara tertidur ketika sedang mengemudi. Alat memiliki kemampuan untuk membaca gerak wajah yaitu mata dan bibir untuk menjadi parameter yang dibaca oleh kamera untuk diproses oleh program menjadi peringatan berupa suara. Pembacaan ekspresi wajah menggunakan library yaitu OpenCV yang ada di pemrograman python. Harapan dari terciptanya alat ini dapat mengurangi resiko kecelakaan akibat tertidur ketika mengemudi

Advanced Signal Processing in Wearable Sensors for Health Monitoring

Smart, wearables devices on a miniature scale are becoming increasingly widely available, typically in the form of smart watches and other connected devices. Consequently, devices to assist in measurements such as electroencephalography (EEG), electrocardiogram (ECG), electromyography (EMG), blood pressure (BP), photoplethysmography (PPG), heart rhythm, respiration rate, apnoea, and motion detection are becoming more available, and play a significant role in healthcare monitoring. The industry is placing great emphasis on making these devices and technologies available on smart devices such as phones and watches. Such measurements are clinically and scientifically useful for real-time monitoring, long-term care, and diagnosis and therapeutic techniques. However, a pertaining issue is that recorded data are usually noisy, contain many artefacts, and are affected by external factors such as movements and physical conditions. In order to obtain accurate and meaningful indicators, the signal has to be processed and conditioned such that the measurements are accurate and free from noise and disturbances. In this context, many researchers have utilized recent technological advances in wearable sensors and signal processing to develop smart and accurate wearable devices for clinical applications. The processing and analysis of physiological signals is a key issue for these smart wearable devices. Consequently, ongoing work in this field of study includes research on filtration, quality checking, signal transformation and decomposition, feature extraction and, most recently, machine learning-based methods

Complex Assessment of Pilot Fatigue in Terms of Physiological Parameters

Únava pilotů je jedním z hlavních důvodů leteckých nehod, ke kterým došlo v důsledku pochybení lidského činitele. Z tohoto důvodu je v zájmu zachování nejvyšších standardů letové bezpečnosti ve všech fázích letu zásadní být schopen zabránit vzniku únavy nebo alespoň být schopen ji účinně detekovat a následně na tuto skutečnost upozornit posádku, aby byla schopna unaveného člena posádky odstavit. V současnosti existují studie zabývající se detekcí a sledováním únavy pilotů prostřednictvím fyziologických parametrů, jako je srdeční aktivita, pohyby očí, aktivita horních končetin apod. Ze všech dostupných fyziologických měření se pak analýza variability srdečního rytmu (HRV) jeví jako nejvhodnější metoda zkoumání únavy pilota. Ačkoli se k hodnocení únavy používá mnoho parametrů vycházejících z analýzy variability srdečního rytmu, v literatuře neexistuje shoda o tom, které z těchto parametrů variability srdeční frekvence jsou nejdůležitější pro použití při detekci únavy piloty. Na základě tohoto nedostatku informací v kontextu současného stavu poznání je cílem této práce zjistit nejvýznamnější parametry analýzy variability srdečního rytmu, které lze přímo použít při monitorování únavy pilota. Pro účely zisku dat byly provedeny 24hodinové experimenty, při nichž byla sbírána data o srdeční aktivitě 16 subjektů na Ústavu letecké dopravy, Fakulty dopravní, Českého vysokého učení technického v Praze. Údaje o srdeční aktivitě subjektu byly zaznamenány ve formě elektrokardiogramu (EKG), zatímco plnily letové úkoly. První část této práce přináší teoretické základy únavy v prostředí kokpitu a vysvětluje několik metod, které se používají pro analýzu variability srdeční frekvence zaznamenaných signálů EKG. Následující části obsahují metody statistické analýzy používané k zjištění parametrů s nejvyšší importancí. Výsledky naznačují, že parametr pVLF analýzy ve frekvenční a časově-frekvenční doméně a parametr nHF analýzy HRV ve frekvenční doméně jsou parametry s nejvyšší importancí v případě indikace únavy člena letové posádky. Klíčová slova: Únava pilota, fyziologické parametry, srdeční aktivita, variabilita srdečního rytmuPilot fatigue is one of the main reasons of aircraft accidents that were caused due to the human error factors in flight crew. Therefore, in order to maintain the highest standards of flight safety throughout all flight phases, it is crucially important to be able to prevent occurrence of fatigue or at least to be able to efficiently detect it, afterwards alert the crew to eliminate the fatigued member from flying. At present, there are many studies focusing on detection and monitoring of pilot fatigue by tracking pilot’s physiological parameters such as: cardiac activity, eye movements, upper-limb activities etc. Among all those physiological measurements available, heart rate variability analysis seems to be the most accurate method to examine pilot fatigue. Although many indices of heart rate variability analysis are used to evaluate fatigue, there is no consensus in the literature on which of those heart rate variability indices are the most important ones to utilize on determination of pilot fatigue. Based on this lack of information on the current state of the art, the purpose of this thesis is to ascertain the most significant parameters of heart rate variability analysis that can be directly used in determining pilot fatigue. For obtaining data, a 24-hours of cardiac activity measurements were conducted on 16 subjects on a flight simulator located at the Department of Air Transport, Faculty of Transportation Sciences, Czech Technical University in Prague. The subject’s cardiac activity data were recorded in form of electrocardiogram (ECG) while they performed flying tasks. The first part of this thesis delivers a theoretical background on fatigue in the cockpit environment and explains several methods that are used for heart rate variability analysis of the recorded ECG signals. The following parts provide the statistical analysis methods used to find out the most important parameters. The results indicate that pVLF index of the frequency domain and time-frequency domain analysis and nHF parameter of frequency-domain analysis of HRV corresponds to the most important indices which indicate fatigued condition of a flight crew member. Keywords: Pilot fatigue, physiological parameters, cardiac activity, heart rate variabilit

Electrocardiogram Signal Analysis and Simulations for Non-Invasive Diagnosis - Model-Based and Data-Driven Approaches for the Estimation of Ionic Concentrations and Localization of Excitation Origins

Das Elektrokardiogramm (EKG) ist die Standardtechnik zur Messung der elektrischen Aktivität des Herzens. EKG-Geräte sind verfügbar, kostengünstig und erlauben zudem eine nichtinvasive Messung. Das ist insbesondere wichtig für die Diagnose von kardiovaskulären Erkrankungen (KVE). Letztere sind mit verursachten Kosten von 210 Milliarden Euro eine der Hauptbelastungen für das Gesundheitssystem in Europa und dort der Grund für 3,9 Millionen Todesfälle – dies entspricht 45% aller Todesfälle. Neben weiteren Risikofaktoren spielen chronische Nierenerkrankungen und strukturelle Veränderungen des Herzgewebes eine entscheidende Rolle für das Auftreten von KVE. Deshalb werden in dieser Arbeit zwei Pathologien, die in Verbindung zu KVE stehen, betrachtet: Elektrolytkonzentrationsveränderungen bei chronisch Nierenkranken und ektope Foki, die autonom Erregungen iniitieren. In beiden Projekten ist die Entwicklung von Methoden mithilfe von simulierten Signalen zur Diagnoseunterstützung das übergeordnete Ziel. Im ersten Projekt helfen simulierte EKGs die Signalverarbeitungskette zur EKG-basierten Schätzung der Ionenkonzentrationen von Kalium und Calcium zu optimieren. Die Erkenntnisse dieser Optimierung fließen in zwei patienten-spezifische Methoden zur Kaliumkonzentrationsschätzung ein, die wiederum mithilfe von Patientendaten ausgewertet werden. Die Methoden lieferten im Mittel einen absoluten Fehler von 0,37 mmol/l für einen patienten-spezifischen Ansatz und 0,48 mmol/l für einen globalen Ansatz mit zusätzlicher patienten-spezifischer Korrektur. Die Vorteile der Schätzmethoden werden gegenüber bereits existierender Ansätze dargelegt. Alle entwickelten Algorithmen sind ferner unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Das zweite Projekt zielte auf die Lokalisierung von ektopen Foki mithilfe des EKGs ohne die Nutzung der individuellen Patientengeometrie. 1.766.406 simulierte EKG-Signale (Body Surface Potential Maps (BSPMs)) wurden zum Trainieren von zwei Convolutional Neural Networks (CNNs) erzeugt. Das erste CNN sorgt für die Schätzung von Anfang und Ende der Depolarisation der Ventrikel. Das zweite CNN nutzt die Information der Depolarisation im BSPM zur Schätzung des Erregungsurpsrungs. Der spezielle Aufbau des CNNs ermöglicht die Darstellung mehrerer Lösungen, wie sie durch Mehrdeutigkeiten im BSPM vorliegen können. Der kleinste Median des Lokalisierungsfehlers lag bei 1,54 mm für den Test-Datensatz der simulierten Signale, bzw. bei 37 mm für Patientensignale. Somit erlaubt die Kombination beider CNNs die verlässliche Lokalisierung von ektopen Foki auch anhand von Patientendaten, obwohl Patientendaten vorher nicht im Training genutzt wurden. Die Resultate dieser zwei Projekte demonstrieren, wie EKG-Simulationen zur Entwicklung und Verbesserung von EKG-Signalverarbeitungsmethoden eingesetzt werden und bei der Diagnosefindung helfen können. Zudem zeigt sich das Potential der Kombination von Simulationen und CNNs, um einerseits die zumeist raren klinischen Signale zu ersetzen und andererseits Modelle zu finden, die für mehrere Patienten/-innen gültig sind. Die vorgestellten Methoden bergen die Möglichkeit, die Diagnosestellungen zu beschleunigen und mit hoher Wahrscheinlichkeit den Therapieerfolg der Patienten zu verbessern

Signal Processing Methods for the Analysis of the Electrocardiogram

Das Elektrokardiogramm (EKG) zeichnet die elektrische Aktivität des Herzens auf der Brust- oberfläche auf. Dieses Signal kann einfach und kostengünstig aufgenommen werden und wird daher in einer Vielzahl von mobilen und stationären Anwendungen genutzt. Es ist über die letzten 100 Jahre zum Goldstandard bei der Diagnose vieler kardiologischer Krankheiten geworden. Herzerkrankungen bleiben ein relevantes Thema in unserer Gesellschaft, da sie zu 30 % aller Todesfälle weltweit führen. Allein die koronare Herzkrankheit ist die häufigste Todesursache überhaupt. Weiterhin sind 2 bis 3 % der Europäer von Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern und Vorhofflattern betroffen. Die damit verbundenen geschätzten Kosten in der Europäischen Union belaufen sich auf 26 Milliarden Euro pro Jahr. In allen diesen Fällen ist die Aufzeichnung des EKGs der erste unumgängliche Schritt für eine verlässliche Diagnose und erfolgreiche Therapie. Im Rahmen dieser Dissertation wurden eine Reihe von Algorithmen zur Signalver- arbeitung des EKG entwickelt, die automatisch die rhythmischen und morphologischen Eigenschaften aus dem EKG extrahieren und dadurch den diagnostischen Prozess und die Entscheidungsfindung des Arztes unterstützen. In einem ersten Projekt wurde das Phänomen der postextrasystolischen T-Wellen-Änderung (PEST) untersucht. Die aus der PEST ex- trahierten Biomarker haben wir als Prädiktoren für Herzversagen postuliert. Ein zweites Projekt handelte vom Entwurf eines akkuraten Algorithmus zur Detektion und Annotation der P-Welle im EKG. Als Referenz während der Entwicklung wurden intrakardial gemessene Signale verwendet. Eine dritte Untersuchg hatte das Ziel, das physiologische Phänomen der respiratorischen Sinusarrhythmie (RSA) besser zu verstehen. In diesem Projekt wurde ein Algorithmus zur Trennung der Herzratenvariabilität (HRV) in ihre atmungsabhängige und ihre atmungsunabhn ̈gige Komponente untersucht. Letzterer Anteil der HRV könnte neue Erkenntnisse über die Regulationsmechanismen des kardiovaskulären Systems liefern. In der vierten und letzten Studie wurde der Einfluss mentaler Belastung auf das EKG während der Autofahrt untersucht. Eine Vielzahl von Deskriptoren wurden gefunden, die eine gefährliche mentale Beanspruchung detektieren und somit den Fahrer vor einem möglichen Unfall schützen können. Wir schließen aus diesen Untersuchungen, dass gut entwickelte Methoden der Signalver- arbeitung des EKG das Potential haben, die Belastung der Patienten, die an Herzerkrankungen leiden, und die Anzahl der Verkehrsunfälle zu reduzieren

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes (supplement 400)

This bibliography lists 397 reports, articles and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System during April 1995. Subject coverage includes: aerospace medicine and physiology, life support systems and man/system technology, protective clothing, exobiology and extraterrestrial life, planetary biology, and flight crew behavior and performance

Noninvasive Dynamic Characterization of Swallowing Kinematics and Impairments in High Resolution Cervical Auscultation via Deep Learning

Swallowing is a complex sensorimotor activity by which food and liquids are transferred from the oral cavity to the stomach. Swallowing requires the coordination between multiple subsystems which makes it subject to impairment secondary to a variety of medical or surgically related conditions. Dysphagia refers to any swallowing disorder and is common in patients with head and neck cancer and neurological conditions such as stroke. Dysphagia affects nearly 9 million adults and causes death for more than 60,000 yearly in the US. In this research, we utilize advanced signal processing techniques with sensor technology and deep learning methods to develop a noninvasive and widely available tool for the evaluation and diagnosis of swallowing problems. We investigate the use of modern spectral estimation methods in addition to convolutional recurrent neural networks to demarcate and localize the important swallowing physiological events that contribute to airway protection solely based on signals collected from non-invasive sensors attached to the anterior neck. These events include the full swallowing activity, upper esophageal sphincter opening duration and maximal opening diameter, and aspiration. We believe that combining sensor technology and state of the art deep learning architectures specialized in time series analysis, will help achieve great advances for dysphagia detection and management in terms of non-invasiveness, portability, and availability. Like never before, such advances will enable patients to get continuous feedback about their swallowing out of standard clinical care setting which will extremely facilitate their daily activities and enhance the quality of their lives

The Wits intelligent teaching system (WITS): a smart lecture theatre to assess audience engagement

A Thesis submitted to the Faculty of Science, University of the Witwatersrand, Johannesburg, in fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, 2017The utility of lectures is directly related to the engagement of the students therein. To ensure the value of lectures, one needs to be certain that they are engaging to students. In small classes experienced lecturers develop an intuition of how engaged the class is as a whole and can then react appropriately to remedy the situation through various strategies such as breaks or changes in style, pace and content. As both the number of students and size of the venue grow, this type of contingent teaching becomes increasingly difficult and less precise. Furthermore, relying on intuition alone gives no way to recall and analyse previous classes or to objectively investigate trends over time. To address these problems this thesis presents the WITS INTELLIGENT TEACHING SYSTEM (WITS) to highlight disengaged students during class. A web-based, mobile application called Engage was developed to try elicit anonymous engagement information directly from students. The majority of students were unwilling or unable to self-report their engagement levels during class. This stems from a number of cultural and practical issues related to social display rules, unreliable internet connections, data costs, and distractions. This result highlights the need for a non-intrusive system that does not require the active participation of students. A nonintrusive, computer vision and machine learning based approach is therefore proposed. To support the development thereof, a labelled video dataset of students was built by recording a number of first year lectures. Students were labelled across a number of affects – including boredom, frustration, confusion, and fatigue – but poor inter-rater reliability meant that these labels could not be used as ground truth. Based on manual coding methods identified in the literature, a number of actions, gestures, and postures were identified as proxies of behavioural engagement. These proxies are then used in an observational checklist to mark students as engaged or not. A Support Vector Machine (SVM) was trained on Histograms of Oriented Gradients (HOG) to classify the students based on the identified behaviours. The results suggest a high temporal correlation of a single subject’s video frames. This leads to extremely high accuracies on seen subjects. However, this approach generalised poorly to unseen subjects and more careful feature engineering is required. The use of Convolutional Neural Networks (CNNs) improved the classification accuracy substantially, both over a single subject and when generalising to unseen subjects. While more computationally expensive than the SVM, the CNN approach lends itself to parallelism using Graphics Processing Units (GPUs). With GPU hardware acceleration, the system is able to run in near real-time and with further optimisations a real-time classifier is feasible. The classifier provides engagement values, which can be displayed to the lecturer live during class. This information is displayed as an Interest Map which highlights spatial areas of disengagement. The lecturer can then make informed decisions about how to progress with the class, what teaching styles to employ, and on which students to focus. An Interest Map was presented to lecturers and professors at the University of the Witwatersrand yielding 131 responses. The vast majority of respondents indicated that they would like to receive live engagement feedback during class, that they found the Interest Map an intuitive visualisation tool, and that they would be interested in using such technology. Contributions of this thesis include the development of a labelled video dataset; the development of a web based system to allow students to self-report engagement; the development of cross-platform, open-source software for spatial, action and affect labelling; the application of Histogram of Oriented Gradient based Support Vector Machines, and Deep Convolutional Neural Networks to classify this data; the development of an Interest Map to intuitively display engagement information to presenters; and finally an analysis of acceptance of such a system by educators.XL201

WOFEX 2021 : 19th annual workshop, Ostrava, 1th September 2021 : proceedings of papers

The workshop WOFEX 2021 (PhD workshop of Faculty of Electrical Engineer-ing and Computer Science) was held on September 1st September 2021 at the VSB – Technical University of Ostrava. The workshop offers an opportunity for students to meet and share their research experiences, to discover commonalities in research and studentship, and to foster a collaborative environment for joint problem solving. PhD students are encouraged to attend in order to ensure a broad, unconfined discussion. In that view, this workshop is intended for students and researchers of this faculty offering opportunities to meet new colleagues.Ostrav