A general framework for improving electrocardiography monitoring system with machine learning

As one of the most important health monitoring systems, electrocardiography (ECG) is used to obtain information about the structure and functions of the human heart for detecting and preventing cardiovascular disease. Given its important role, it is vital that the ECG monitoring system provides relevant and accurate information about the heart. Over the years, numerous attempts were made to design and develop more effective ECG monitoring system. Nonetheless, the literature reveals not only several limitations in conventional ECG monitoring system but also emphasizes on the need to adopt new technology such as machine learning to improve the monitoring system as well as its medical applications. This paper reviews previous works on machine learning to explain its key features, capabilities as well as presents a general framework for improving ECG monitoring system

Patients Monitoring System based on a Wireless Sensor Network Adaptive Platform

Guaranteeing ubiquity and appropriateness of health services provision to the users constitutes a priority issue for the Public Health Authorities. This paper presents an innovative Wireless Personal Area Network architecture that takes advantage of some of the features provided by Intelligent Environments -large number of devices, heterogeneous networks and mobility enhancement- in order to adapt and personalise ambient conditions to the user profile

Liikeartefaktat elektrokardiografiassa

Movement of the patient during electrocardiograph (ECG) recording is a severe source of artifacts. Recent technical developments have enabled ECG recording without continuous supervision by experts. However, ECG recording outside of hospitals is prone to poor quality and movement artifacts. Therefore, it is important to study how and how much ECG recordings are affected by movement. Movement artifacts can hide signal components or mimic them, which causes false negative or false positive detections. Methods to manage movement artifacts include both computational and non-computational approaches. Computational approaches include, for example, adaptive filtering and machine learning methods. Additional variables that correlate with the artifact sources can be utilized in artifact recognition. For example, acceleration, impedance, and pressure signals have been studied as possible movement references. These additional signals are recorded by sensors that are placed on the ECG electrodes or on the patient’s body. In this thesis, the effect of movement artifacts is quantified using a simulation. The simulation makes use of open ECG databases. This study investigates how automated ECG analysis is affected by incremental increase in the movement artifact level. According to the results QRS detection statistics worsen with increased artifact levels. Capturing a movement reference for ECG is studied by experimental research. ECG and inertial measurement unit signals were recorded during different movements in order to analyze the creation of movement artifacts and movement reference signals. According to the results, placement of the movement reference signal sensor has a significant effect on the results. Different movements are captured better by different sensors and affect different ECG leads with different strengths.Potilaan liike sydänsähkökäyrämittauksen (EKG) aikana on merkittävä artefaktien lähde. Viimeaikainen teknologinen kehitys on mahdollistanut EKG-mittauksen ilman asiantuntijoiden jatkuvaa valvontaa. EKG-mittaukset sairaalaolosuhteiden ulkopuolella ovat kuitenkin erityisen alttiita huonolle signaalilaadulle ja liikeartefaktoille. Tämän vuoksi on tärkeää tutkia, miten ja kuinka paljon liike vaikuttaa EKG-mittauksiin. Liikeartefaktat voivat joko peittää tai jäljitellä EKG-signaalin eri osia, aiheuttaen vääriä negatiivisia tai vääriä positiivisia havaintoja. Liikeartefaktojen vaikutusta voidaan vähentää sekä laskennallisten että muiden menetelmien avulla. Laskennallisia menetelmiä ovat esimerkiksi adaptiivinen suodatus ja koneoppimismenetelmät. Artefaktojen lähteen kanssa korreloivia muuttujia mittaamalla voidaan edistää artefaktojen tunnistusta EKG-signaalista. Esimerkiksi kiihtyvyys-, impedanssi- ja painesignaalien käyttöä liikereferensseinä on tutkittu. Kyseisiä referenssisignaaleja voidaan mitata EKG-elektrodeihin tai potilaan kehoon kiinnitettävillä sensoreilla. Liikeartefaktojen vaikutuksen suuruutta tutkitaan tässä työssä simulaation avulla. Simulaatiossa hyödynnetään avoimia EKG-tietokantoja. Tutkimuksessa tarkastellaan sitä, miten vähittäinen liikeartefaktatason kasvu vaikuttaa automaattiseen EKG-analyysiin. Tulosten mukaan QRS-detektioon liittyvät tilastot huononevat artefaktatason kasvaessa. Liikereferenssin luomista tarkastellaan kokeellisen tutkimuksen avulla. EKG- ja inertiamittausyksikkö-signaaleja mitattiin erilaisten liikkeiden aikana, jotta voitaisiin havainnoida liikeartefaktojen ja liikesignaalin syntymistä. Tulosten mukaan liikereferenssiä mittaavan sensorin sijoituspaikalla on merkittävä vaikutus tuloksiin. Tietyt liikkeet saadaan paremmin mitattua eri tavoin sijoitettujen sensorien avulla. Lisäksi liikkeet vaikuttavat eri vahvuuksilla eri EKG-kytkentöihin