eHealth: La Rivoluzione dei Dispositivi Indossabili

Apr 9, 20161 like843 views

Il seguente materiale è stato presentato in data 8 Aprile 2016, all'interno della conferenza 'Medicina Futura: il Domani è Oggi' tenuta presso il Policlino Umberto I, Roma e organizzata dal SISM, sede di Roma, La Sapienza.

eHealth: La Rivoluzione dei Dispositivi Indossabili
Alessandra Fusco
alessandra1.fusco@mail.polimi.it8 Aprile 2016 – Policlinico Umberto I, Roma

Contesto
Il termine tecnologia
indossabile indica
ogni accessorio o
capo d’abbigliamento
dotato di capacità di
calcolo, sensori e/o
trasmettitori.
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Caratteristiche Fondamentali
© 2015 | www.yole.fr | Sensors forWearable Electronics & Mobile Healthcare
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Connettività
© 2015 | www.yole.fr | Sensors forWearable Electronics & Mobile Healthcare
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Monitoraggio remoto
© 2016Vital Connect | www.vitalconnect.com/vitalpatch
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VitalPatch™, il biosensore usa e getta per favorire il
monitoraggio remoto dei pazienti.
Sensori
• ECG
• Accelerometro a 3 assi
• Termistore
Batteria
• Zinco-aria usa e getta
• Durata: 3-4 gg

Una scarpa per diabetici
© 2015 EPFL | École polytechnique fédérale de Lausanne
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Una scarpa per diabetici
© 2015 EPFL | École polytechnique fédérale de Lausanne
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Smart Watches
© 2015 | www.yole.fr | Sensors forWearable Electronics & Mobile Healthcare
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Sensori Integrati
© 2016 Empatica Inc. | www.empatica.com
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Sensori Integrati
© 2016 Empatica Inc. | www.empatica.com

Il Segnale PPG
Il segnale PPG contiene due componenti principali:
• Una componente DC che riflette le proprietà ottiche dei tessuti sottostanti;
• Una componente AC che mostra le variazioni di volume sanguigno durante il
ciclo cardiaco.
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Accoppiamento Cardio-Respiratorio
La respirazione altera la forma d’onda del PPG in tre modi:
• Modulazione di ampiezza;
• Modulazione di intensità;
• Modulazione di frequenza.
11

Obiettivo della Ricerca
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
12
Ci siamo posti come obiettivo l’estrazione della frequenza
respiratoria tramite strumenti non convenzionali.

Algoritmo per estrazione BR
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
13

Algoritmo per estrazione BR
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
Il segnale viene filtrato passabanda con filtro FIR
(0.08 – 1.5 Hz)
14

Algoritmo per estrazione BR
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
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Algoritmo per estrazione BR
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
16

Dati di Ricerca
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
Database Sperimentale
Registrazioni su soggetti adulti sani durante
sessioni notturne.
b) Fascia toracica per il respirogramma
a) Smartwatch per registrare il PPG
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Riassumendo
Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015.
19
In breve, la nostra ricerca ha prodotto un algoritmo in grado di estrarre
la frequenza respiratoria da segnale PPG. Le caratteristiche sono:
• buona accuratezza;
• basso costo computazionale;
• elaborazione real-time per applicazioni wearable.

Per concludere 20
© 2015 | www.yole.fr | Sensors forWearable Electronics & Mobile Healthcare

Alessandra Fusco
alessandra1.fusco@mail.polimi.it
Grazie per l’attenzione.
Domande?

This document discusses a project that aims to improve decision-making by using wearable biosensors and machine learning to understand a person's cognitive state. Physiological signals like heart rate and skin temperature are collected from wearables during a calibration task to induce different cognitive workload levels. The FlyLoop framework extracts features from the raw sensor data and uses them to train a classifier, like SVM, to recognize states of high or low workload. This calibrated model could then be used to adaptively deliver decisions in a way that accounts for a person's workload, with the goal of improving their decision-making.

Consumer Electronics Show 2015 - A healthcare summaryGary Monk

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What if Wearable Tech was like Press-on Nails?ctorgan

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WearDuino presentation for Portland Wearables MeetupMark Leavitt

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This document describes WearDuino, an open source wearable wireless sensor. It can be worn in various locations on the body through accessories like hats, shirts, wristbands, or socks. The core hardware consists of a small board with Bluetooth, sensors, and a battery. Optional sensor boards can add capabilities like heartbeat or flexion detection. The system is designed to be customizable so users can build exactly what they need. It aims to give users control over their own health and activity data.

Medical Wearable DevicesGene Leybzon

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This document discusses medical wearable devices and related topics. It covers the key technologies that enable medical wearables like sensors, computing, and connectivity. It also addresses regulatory considerations regarding whether a device is classified as a medical device or general wellness product based on its intended use and claims. Finally, it provides examples of medical wearables already on the market, including devices that monitor bio-data, glucose levels, and provide pain relief through electrotherapy.

PSFK Future Of Wearable Tech ReportPSFK

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The Future of Wearable Tech report in collaboration with iQ by intel identifies 10 trends and three major themes that point to the evolving form and function of wearable devices and their influence on the way we live, work and socialize. In our Connected Intimacy theme, we explore how wearables are revolutionizing the way we communicate information about ourselves and maintain relationships over any distance. With the Tailored Ecosystem theme, we look at how these devices are personalizing the world around us and adapting to our ever-changing needs. While the Co-Evolved Possibilities theme considers the potential and promise of a closer union between humans and technology and its impacts on our natural abilities. Within these themes, we take an in-depth look at each of the key trends, bringing them to life with best-in-class examples and connecting the dots with takeaways to help spark thinking and discussion. As you click through the following slides, we hope you find inspiration and innovation that you can leverage and share within your own organization. For more information about the report visit: http://www.psfk.com/publishing/future-of-wearable-tech Want to Learn More About This Topic or Any Other? Go to labs.psfk.com to learn more about accessing in-depth trend reports on industries, markets, and topics, database access, workshops, presentati

Dispositivo sensorizzato per l’analisi di un fluido mediante onde acusticheToscana Open Research

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Biotech healthApulian ICT Living Labs

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Premio forum pa sanita 2019 template word isola del cuoreFiammetta P.

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L'Ubiquitous Computing nello sportMelissa Colombo

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Ecg pasero s@lute 2017Eros Pasero

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Wearable and Mobile Computing for Health and WellnessBarracca

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New wireless technology for tele-home-care purposes gives new possibilities for monitoring of vital parameters with wearable biomedical sensors, and will give the patient the freedom to be mobile and still be under continuously monitoring and thereby to better quality of patient care. This paper describes a new concept for wireless and wearable electrocardiogram (ECG) sensor transmitting signals to a diagnostic station at the hospital, and this concept is intended for detecting rarely occurrences of cardiac arrhythmias and to follow up critical patients from their home while they are carrying out daily activities

Wearable computingMatteo Ostuni

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Infervision Coronavirus Neural Network Study (ICONS)CristinaDiNicola2

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Several different artificial intelligence (AI) tools, built upon Machine Learning (ML) algorithms, are employed in order to analyse data and decision-making processes; these technologies are playing an important role in SARS-COV-2 pandemic, being able to study epidemiology, molecular research, drug development, medical diagnosis treatment, socioeconomics, and more. An example of AI commercial tool for radiologist in COVID-19 evaluation, in codifying lung volumes on CT, is InferRead TM CT Lung Covid 19 (InferVision Europe, Wiesbaden, Germany), presented in this manuscript and tested.

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Net hospital technoscience premio forum pa sanita 2021 template pptFelice Paolo Arcuri

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Extended Summary of Smart-textiles in ambito biomedicale AliceBenedetti4

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Spazio Ottagono della Ricerca e dell'Innovazione 19_9Apulian ICT Living Labs

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IMPLICITYconvegnonazionaleaiic

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Metodo per la disposizione ottimizzata di sensori di pressioneToscana Open Research

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Template doc premio_salute2017 santpausil (2)Laura Donnarumma

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Intellisystem Technologies - Telemedicina applicata allo studio del morbo di ...Cristian Randieri PhD

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Sistemi per le telerefertazione e telediagnostica a distanza Sistemi modulari per il telecontrollo distribuito Creazione di nuovi strumenti e tools per l’analisi delle capacità motorie e comportamentali del modello “topo tuitcer” Applicazioni nel caso della leucodistrofia di Krabbe Grazie a queste tecnologie e alla capillarizzazione della diffusione di Internet è possibile: Diagnosticare a distanza la malattia da parte di un esperto che fisicamente potrebbe trovarsi anche a diverse migliaia di Km (Es. esperienza di Grazia Sacco) Monitorare a distanza diversi parametri vitali del paziente direttamente a casa propria limitando lo stress del soggetto e dei familiari. By Ing. Cristian Randieri - Intellisystem Technologies

mHealth Technologies_Pitch FARETE 2016Giampaolo Pagliuca

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mHealth Technologies s.r.l. is a spin-off of the University of Bologna. We are a team of expert researchers in the fields of movement analysis, signal processing, algorithm development, wearable sensors, and data mining.mHT solutions provide relevant outcomes to the clinician and effective feedback to the users. Users become proactive in their health management. mHT solutions are easy-to-use systems. Depending on the specific motor impairment, we use smartphones, tablet and ad hoc sensors. We can also fully customize our systems in order to answer your specific needs, and we can provide support and data analysis service.

eHealth: La Rivoluzione dei Dispositivi Indossabili

1. eHealth: La Rivoluzione dei Dispositivi Indossabili Alessandra Fusco alessandra1.fusco@mail.polimi.it8 Aprile 2016 – Policlinico Umberto I, Roma

2. Contesto Il termine tecnologia indossabile indica ogni accessorio o capo d’abbigliamento dotato di capacità di calcolo, sensori e/o trasmettitori. 2

3. Contesto Il termine tecnologia indossabile indica ogni accessorio o capo d’abbigliamento dotato di capacità di calcolo, sensori e/o trasmettitori. CASIO DATABANK (anni ‘80)

6. Monitoraggio remoto © 2016Vital Connect | www.vitalconnect.com/vitalpatch 5 VitalPatch™, il biosensore usa e getta per favorire il monitoraggio remoto dei pazienti. Sensori • ECG • Accelerometro a 3 assi • Termistore Batteria • Zinco-aria usa e getta • Durata: 3-4 gg

12. Il Segnale PPG Il segnale PPG contiene due componenti principali: • Una componente DC che riflette le proprietà ottiche dei tessuti sottostanti; • Una componente AC che mostra le variazioni di volume sanguigno durante il ciclo cardiaco. 10

13. Accoppiamento Cardio-Respiratorio La respirazione altera la forma d’onda del PPG in tre modi: • Modulazione di ampiezza; • Modulazione di intensità; • Modulazione di frequenza. 11

14. Obiettivo della Ricerca Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. 12 Ci siamo posti come obiettivo l’estrazione della frequenza respiratoria tramite strumenti non convenzionali.

15. Algoritmo per estrazione BR Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. 13

16. Algoritmo per estrazione BR Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. Il segnale viene filtrato passabanda con filtro FIR (0.08 – 1.5 Hz) 14

17. Algoritmo per estrazione BR Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. 15

18. Algoritmo per estrazione BR Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. 16

19. Dati di Ricerca Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. Database Sperimentale Registrazioni su soggetti adulti sani durante sessioni notturne. b) Fascia toracica per il respirogramma a) Smartwatch per registrare il PPG 17

20. Dati di Ricerca Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. Database Sperimentale Registrazioni su soggetti adulti sani durante sessioni notturne. b) Fascia toracica per il respirogramma a) Smartwatch per registrare il PPG 18 Risultati MAE (Respiri al minuto) 0.1586 ρs 0.9618

21. Riassumendo Fusco, A., et al. "On how to extract breathing rate from PPG signal using wearable devices." BioCAS, IEEE, 2015. 19 In breve, la nostra ricerca ha prodotto un algoritmo in grado di estrarre la frequenza respiratoria da segnale PPG. Le caratteristiche sono: • buona accuratezza; • basso costo computazionale; • elaborazione real-time per applicazioni wearable.

23. Alessandra Fusco alessandra1.fusco@mail.polimi.it Grazie per l’attenzione. Domande?

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