Reproducibility and sensitivity of detecting brain activity by simultaneous electroencephalography and near-infrared spectroscopy

The aims were (1) to determine the sensitivity and reproducibility to detect the hemodynamic responses and optical neuronal signals to brain stimulation by near-infrared spectroscopy (NIRS) and evoked potentials by electroencephalography (EEG) and (2) to test the effect of novel filters on the signal-to-noise ratio. This was achieved by simultaneous NIRS and EEG measurements in 15 healthy adults during visual stimulation. Each subject was measured three times on three different days. The sensitivity of NIRS to detect hemodynamic responses was 55.2% with novel filtering and 40% without. The reproducibility in single subjects was low. For the EEG, the sensitivity was 86.4% and the reproducibility 57.1%. An optical neuronal signal was not detected, although novel filtering considerably reduced nois

Precision of cerebral oxygenation and hemoglobin concentration measurements in neonates measured by near-infrared spectroscopy

The precision of NIRS measurements correlates with tissue homogeneity

Nocturnal Cerebral Hemodynamics in Snorers and in Patients with Obstructive Sleep Apnea: A Near-Infrared Spectroscopy Study

Sleep disordered breathing (SDB) of the obstructive type causes hemodynamic consequences, leading to an increased cerebrovascular risk. The severity of SDB at which detrimental circulatory consequences appear is matter of controversy. Aim of the present study is the investigation of cerebral hemodynamics in patients with SDB of variable severity using near-infrared spectroscopy (NIRS)

Intelligentes Leben in der Stadt der Zukunft

Zusammenfassung: Schweizerische Städte rechnen mit Bevölkerungszuwachs zwischen 10-25 % bis zum Jahr 2030. Aufgrund des Platzmangels sind in der Schweiz nur ökologie-bewusste Verdichtungen möglich. Der demografische Wandel ist ein anderer spürbarer Trend. Babyboomers kommen in das Pensionsalter und die Lebenserwartung steigt kontinuierlich weiter bei gleichbleibender Zahl des Pflegepersonals und der Pflegeeinrichtungen. Somit wird die Bevölkerung länger in den eigenen vier Wänden leben, wobei wachsende Ansprüche an Individualität und Selbstbestimmung auch im hohen Alter hinzukommen. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig umweltschonend mit natürlichen Ressourcen umzugehen, sind neue Lösungen für intelligentes Wohnen gefragt. Die Miniaturisierung und das Downscaling als Basis unserer technologischen Entwicklungen heute ermöglicht die nahtlose Integration von Sensoren, Aktoren, Steuerungskomponenten und mikroelektronischen Systemen in smarte Subsysteme, Komponenten und Geräte. Zugleich ermöglichen neue Ansätze des Web 3.0 die Verknüpfung und die Zusammenarbeit verteilter Systeme und Unterkomponenten, die aktiv oder sogar proaktiv Umgebungen gestalten können. Ermöglicht durch diese Gebäudeautomatisierung, sind einerseits geschickte und flexible Aufteilung und Nutzung von Räumen und anderseits energie-effiziente Regelungen ohne Komforteinbußen in Häusern der Zukunft realisierbar. Erfassung der Gewohnheiten eines Benutzers, sowie auf dem Internet der Dinge basierten intelligenten Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Lebensbereichen außerhalb eines Gebäudes soll Lebensqualität in Zukunft weiter erhöhen. Diese neuen, smarten Systeme sollten als Anforderung an eine Gestaltung einer Stadt der Zukunft dabei jedoch einen mehrfachen Mehrwert erzielen: sie sollten in der Lage sein, sowohl zur Intensivierung der Human-Building-Interaction, zur Erhaltung und Förderung von Mobilität, zur Senkung des Energieverbrauchs als auch zur Senkung der Kosten zur Gesunderhaltung beizutragen

Performance Analysis of Interaction between Smart Glasses and Smart Objects Using Image-Based Object Identification

We propose the use of smart glasses to collaborate with smart objects in the Internet of Things environment. Particularly we are focusing on new interaction methods and the analysis of acceptable reaction times in the process of object recognition using smart glasses. We evaluated the proposed method using user studies and experiments with three different smart glasses: Google Glass, Epson Moverio, and the developed eGlasses platform. We conclude that using the proposed method it is possible to recognize objects and process information allowing object detection below the average acceptance response times specified by almost all participants in the user study. Additionally, we showed that eye-tracking can be used for simple interaction between a user and a graphical user interface presented in the near-to-eye display