2 research outputs found
Design and development of a method for detecting sleep roll-over counts using accelerometer ADXL335
Sleep plays an important role as it helps human body to rejuvenate, boosts mental function and manage stress. Sleep is restorative function which enhances muscle growth, repairs tissues, maintains health and make physical appearance look or feel better. The lack of sleep in human body can increase the risk of diseases which are asthma, diabetes, depression. For healthy physiological function, sleep is essential and has strong relation to mental condition. Easy way of sleep management is considered for maintaining good mental health. Numerous scientists, doctors and researchers have proposed various ways to monitor sleep, some of those best tests are polysomnography test and actigraphy test. However, taking sleep test covering the whole body with wires and electrodes which is polysomnography test is uncomfortable for patients, and sensors used for different approaches like this are costly and often require overnight treatment and expert monitoring in clinics. Therefore, easy way of detecting roll-over movements which is convenient for patients to wear is proposed. Accelerometer ADXL335 sensor is taped on socks during sleep which is comfortable for patients to wear and do not cause any inconvenience during sleep. Algorithm is proposed to read the dataset and count the roll-over during the sleep based on threshold. Resulting the number of roll-over detected during a sleep period
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