Collection and exploratory analysis of attitude sensor data in an epilepsy monitoring unit.

International audienceThe aim of this paper is to present the collection of attitude sensor data from an epilepsy monitoring unit and the results of standard exploration using principal component analysis. The collection of data from attitude sensors positioned on three limbs of epileptic patients at their bedside is described. The analysis of the data focuses, on one hand, on motor features extraction from attitude sensor data and on the other hand, on visual segmentation of seizures into events corresponding to motor manifestations classes by an expert. Principal component analysis is then realized over these features and groups of data are localized according to the expert classification. This exploration indicates a possible discrimination between these motor manifestation classes

Classification of epileptic motor manifestations using inertial and magnetic sensors

International audienceIn order to characterize objectively the succession of movements observed during motor seizures, inertial and magnetic sensors were placed on epileptic patients. Video recordings synchronized with motion recordings were analyzed visually during seizures and divided, for each limb, into events corresponding to different classes of motor manifestations. For each classified event, features were extracted and a subset selection was automated using artificial neural networks. The best artificial neural network was simulated on whole recordings to generate a stereotypic evolution of motor manifestations that we called motorograms. It is shown that motorograms can point out seizure movements and emphasize epileptic patterns

Preliminary Evaluation of a New Semi-Closed-Loop Insulin Therapy System Over the Prandial Period in Adult Patients With Type 1 Diabetes

International audienceThere is room for improvement in the algorithms used in closed-loop insulin therapy during the prandial period. This pilot study evaluated the efficacy and safety of the Diabeloop algorithm (model predictive control type) during the postprandial period.This 2-center clinical trial compared interstitial glucose levels over two 5-hour periods (with/without the algorithm) following a calibrated lunch. On the control day, the amount of insulin delivered by the pump was determined according to the patient’s usual parameters. On the test day, 50% or 75% of the theoretical bolus required was delivered, while the algorithm, informed of carbohydrate intake, proposed changes to insulin delivery every 15 minutes using modeling to forecast glucose levels. The primary endpoint was percentage of time spent at near normoglycemia (70-180 mg/dl).Twelve patients with type 1 diabetes (9 men, age 35.6 ± 12.7 years, HbA1c 7.3 ± 0.8%) were included. The percentage of time spent in the target range was 84.5 ± 20.8 (test day) versus 69.2 ± 33.9% (control day, P = .11). The percentage of time spent in hypoglycemia < 70 mg/dl was 0.2 ± 0.8 (test) versus 4.4 ± 8.2% (control, P = .18). Interstitial glucose at the end of the test (5 hours) was 127.5 ± 40.1 (test) versus 146 ± 53.5 mg/dl (control, P = .25). The insulin doses did not differ, and no differences were observed between the 50% and 75% boluses.In a semi-closed-loop configuration with manual priming boluses (25% or 50% reduction), the Diabeloop v1 algorithm was as successful as the manual method in determining the prandial bolus, without any exposure to excessive hypoglycemic risk

An Ethernet motion-sensor based alarm system for epilepsy monitoring

International audienceThe EPIMOUV project aims at providing a place to live and autonomy for drug-resistant epileptic young adults while attempting to provide them a high level of security. In this framework, subjects will be monitored during night using body-worn motion sensors and an alarm will be triggered if an on-going seizure is detected by processing the accelerometer readings. In this paper, we describe an innovative architecture for such alarm system: the wireless inertial sensors are positioned on the subject's body; the RF transceiver is located in the subject's room and linked to an Ethernet gateway, and the remote motion capture acquisition system is interfaced with a medicalized alarm system. The EPIMOUV system will be evaluated in a specialized institution from December 2010.L’objectif global du projet EPIMOUV est d’augmenter l’autonomie des personnes souffrant d’une épilepsie pharmaco-résistante tout en préservant leur sécurité. Pour cela, le projet vise à développer un système d’alarme en cas de crise épileptique nocturne par analyse du mouvement. Dans ce papier, nous décrivons une architecture innovante de système d’alarme médicalisé : les accéléromètres sans fil sont placés sur le corps ; le récepteur RF est situé dans la chambre du résident et relié au réseau par connexion Ethernet ; et le système déporté d’acquisition de capture de mouvement et de détection de crises est interfacé à un système professionnel d’alarme médicalisé. Le système EPIMOUV sera évalué en institution spécialisé à partir de décembre 2010

SVELTE: Evaluation device of energy expenditure and physical condition for the prevention and treatment of obesity-related diseases through the analysis of a person's physical activities

Le niveau quotidien d’activité physique influence les risques de développement des pathologies chroniques les plus fréquentes. Chez l’adulte, un faible niveau d’activité physique et un comportement sédentaire sont associés à une augmentation des risques de maladies cardio-vasculaires (comme l’hypertension artérielle), de diabète de Type 2 et de certains cancers. L’activité physique intervient également dans le contrôle du poids des personnes obèses, et le maintien de l’autonomie chez la personne âgée. Dans ce contexte, l’objectif du projet SVELTE est de développer un outil innovant d’évaluation des comportements d’activité physique au quotidien et de la condition physique. Dans un premier temps, des prototypes permettant l’enregistrement de signaux de plusieurs capteurs (incluant accéléromètres et magnétomètres triaxiaux….) ont été développés. Ces prototypes ont une autonomie de plusieurs jours (mémoire et énergie), sont non-intrusifs et faciles d’utilisation pour le sujet. Des bases de données annotées ont ensuite été constituées afin de développer les algorithmes permettant : (i) l’évaluation de la condition physique d’un sujet à un instant donné ; (ii) la caractérisation de l’activité physique tout au long de la journée et (iii) l’estimation de la dépense énergétique liée à cette activité physique. Une étude clinique impliquant 120 sujets (obèses et non-obèses) équipés du dispositif de mesure durant deux semaines est en cours et permettra d’évaluer la robustesse et la justesse des algorithmes innovants développés