Using mobile devices and apps to assist the elder population in rural areas and generate business opportunities

Providing gerontological cares represents an increased challenge when applied to rural scenarios. This paper discusses the role of technology in gerontology and specifically how technology-based solutions can be developed to assist the elderly population in rural areas. We also characterize the Northeast Portuguese region exposing its rural characteristics and presented some demographic numbers. Finally, a conceptual model and a prototype supported by mobile devices are presented to assist and monitor the elderly and enhance business opportunities. The developed prototype allows not only to assist the elderly in a set of typical elderly population routines - such as those related to health - but also to improve the interaction between the elderly and their relatives and / or caregivers. This work is part of a more extensive effort that has been made in the search for effective solutions to assist the elderly population in rural areas, typically distant from the main health and / or support services; contributing to relieve these deficits.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

EDA-signaalin automaattinen virheensuodatus

Tiivistelmä. Tässä kandidaatintyössä tutkin ihmiskehosta mitatun sähkönjohtavuussignaalin eli EDA-signaalin automaattista virheensuodatusta. EDA-signaali on kytköksissä ihmisen parasympaattiseen hermostoon, joten sen avulla voidaan tulkita ihmisen tunnetiloja ja vireystilaa. Tavallinen EDA-signaali etenee muutaman sekunnin mittaisissa nousevissa ja laskevissa aalloissa. Tässä tutkielmassa käyttämäni data on kerätty Empatica E4 -rannekkeella, joka mittaa EDA-signaalin lisäksi myös kiihtyvyysdataa. Koska mittalaite asetetaan koehenkilön käteen, se on altis henkilön liikkeiden aiheuttamille virheille. Nämä virheet saattavat näkyä signaalissa sekä nollaan pudonneena signaalina että epätavallisen jyrkkinä piikkeinä. EDA-signaalin keräämistä, sen ongelmia ja virheensuodatusta on käsitelty kirjallisuudessa ja siihen on esitetty erilaisia ratkaisuja. Tässä tutkielmassa käyn läpi aiheeseen liittyviä artikkeleita ja esittelen muutamia ratkaisuehdotuksia virhepiikkien eli niin sanottujen artefaktien automaattiseksi tunnistamiseksi. Esittelen myös oman ratkaisuni, joka perustuu signaalin pätkien luokitteluun normaaleiksi tai todennäköisesti virheellisiksi muodon ja amplitudin perusteella. Leimoja on neljää eri tyyppiä: 0 — normaalia signaalia; 1 — signaali on pudonnut alle minimiamplitudin; 2 — signaalissa on liikkumisesta johtuva jyrkkä piikki; ja 3 — signaalissa on tuntemattomasta syystä johtuva jyrkkä piikki. Luokittelussa käytetään apuna EDA-signaalin kanssa samanaikaisesti kerättyä kiihtyvyysdataa. Analysoitu ja luokiteltu signaali esitetään graafisesti väriä leiman mukaan vaihtavalla viivalla. Esittelen lyhyesti ohjelmani tuottamia tuloksia ja arvioin niiden oikeellisuutta. Lopuksi esitän ehdotuksia siitä, kuinka työtä voisi jatkaa, ja arvioin ratkaisematta jääneitä ongelmia.Automatic error detection in EDA signal. Abstract. This is a bachelor’s thesis on automatic detection of artefacts in EDA signal (Electodermal Activity). EDA measures electrical characteristics of human skin. These characteristics are connected to the parasympathetic nerve system and thus they reflect emotions and arousal of the person being monitored. My data is collected using Empatica E4 wristband and it consists of several hours of EDA and acceleration data from three different days. Wristbands are liable to errors due to rapid movement of the test person, and these errors can be seen in the signal as steep peaks or very low amplitude level. Filtering these errors from EDA signal has been discussed in several articles, many of which also provide solutions to this problem. In this thesis I present some of these articles. I also suggest my own solution, which is a Python program that measures amplitude and derivative of the signal. Concurrently gathered acceleration data is used in determining whether the signal is erroneous due to rapid movements of the test person. Every sample of the signal is being labeled based on these properties. There are four different labels: 0 — normal signal; 1 — amplitude of the signal is too low; 2 — fast change in signal level due to movement of the test person; and 3 — fast change in signal level due to unknown reason. The program creates metadata, which contains information about proportions of the different labels. Lastly, labeled signal is presented as a multicoloured line. After discussing my methodology I present and assess the results yielded by my program. In the last section I discuss unsolved problems and propose possible themes for future work