Loading...

Design and Implementation of Wearable Sensor for Cardiac Arrhythmia Detection

Banaei Kashani, Amir Ali | 2021

565 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 53872 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Fakharzadeh Jahromi, Mohammad
  7. Abstract:
  8. Today, by emerging wearable technologies and digital health, it is possible to constantly monitor vital signals of people without time-consuming and costly referrals to medical centers. Applications of wearable sensors for health monitoring include electrocardiograms (ECG), blood pressure measurement, and blood sugar measurement, etc. One of the important fields of health monitoring is cardiac arrhythmia detection. Cardiac arrhythmia is any kind of anomalies in heart beat rhythm that can lead to serious damage to vital organs of the body. It is estimated that between 750 thousand to 1.5 million people are facing cardiac arrhythmia in Iran. Therefore, early detection of cardiac arrhythmia is of great importance in health.In this thesis, algorithms are developed to recognize arrhythmia from ECG signal. First, these algorithms filter the noisy signal of ECG and make a clean signal for further analysis. Afterwards, with the aid of machine learning, arrhythmia sections are marked on the ECG signal to help cardiologist in analyzing the signal. Diagnostic algorithms are verified by valid databases to yield optimum results.In addition to the algorithms, a device is developed to replace the common Holter monitors in the market. Holter monitor is a device that can store electrocardiogram from few hours up to days in order to recognize cardiac arrhythmia. However, these devices may cause discomfort due to their heavy weight, large volume, and high price. Considering these disadvantages, a comfortable, high quality, and cost-effective Holter monitor is designed in this thesis
  9. Keywords:
  10. Wearable Sensor ; Machine Learning ; Holter Monitor ; Cardiac Arrhythmia ; Digital Health ; Health Monitoring

 Digital Object List

 Bookmark

  • فهرست جدولها
  • فهرست شکلها
  • 1 فصل اول: بیان مسئله
    • 1‏-‏1 خلاصهای از عملکرد قلب و نوار قلب
    • 1‏-‏2 انواع آریتمی
      • 1‏-‏2‏-‏1 تاکی کاردیا
        • 1‏-‏2‏-‏1‏-‏1 تاکی کاردیای دهلیزی15F :
        • 1‏-‏2‏-‏1‏-‏2 تاکی کاردیای سینوسی16F :
        • 1‏-‏2‏-‏1‏-‏3 تاکی کاردیای بطنی17F :
        • 1‏-‏2‏-‏1‏-‏4 فلوتر دهلیزی18F :
      • 1‏-‏2‏-‏2 برادی کاردیا
      • 1‏-‏2‏-‏3 ضربان نامنظم قلب
        • 1‏-‏2‏-‏3‏-‏1 انقباض نارس دهلیز (PAC 19F )/ انقباض نارس بطن (PVC 20F )
      • 1‏-‏2‏-‏4 فیبریلاسیون دهلیزی22F
        • 1‏-‏2‏-‏4‏-‏1 فیبریلاسیون بطنی23F :
    • 1‏-‏3 فیبریلاسیون دهلیزی24F
      • 1‏-‏3‏-‏1 آسیب شناسی فیبریلاسیون دهلیزی [7]
      • 1‏-‏3‏-‏2 انواع فیبریلاسیون دهلیزی
      • 1‏-‏3‏-‏3 مشخصات فیبریلاسیون دهلیزی در نوار قلب
    • 1‏-‏4 اهداف پایان نامه
  • 2 فصل دوم: مروری بر کارهای انجام شده
    • 2‏-‏1 الگوریتمهای تشخیصی
    • 2‏-‏2 محصولات موجود در بازار
      • 2‏-‏2‏-‏1 QardioCore
      • 2‏-‏2‏-‏2 Savvy
      • 2‏-‏2‏-‏3 Zio XT
      • 2‏-‏2‏-‏4 VitalPatch
      • 2‏-‏2‏-‏5 هولتر مانیتورها
  • 3 فصل سوم: الگوریتم و روشهای پردازشی
    • 3‏-‏1 معرفی دیتابیسهای مورد استفاده
      • 3‏-‏1‏-‏1 MIT-BIH Atrial Fibrillation Database [25]
      • 3‏-‏1‏-‏2 Long Term AF Database [26]
      • 3‏-‏1‏-‏3 MIT-BIH Arrhythmia Database [27]
      • 3‏-‏1‏-‏4 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database
      • 3‏-‏1‏-‏5 QT Database [28]
    • 3‏-‏2 فیلتر و پیش پردازش
      • 3‏-‏2‏-‏1 استخراج سیگنال تمیز از سیگنال خام
      • 3‏-‏2‏-‏2 تشخیص محل ضربانهای معتبر
      • 3‏-‏2‏-‏3 تشخیص محل نقاط مهم سیگنال
    • 3‏-‏3 الگوریتم تشخیصی
      • 3‏-‏3‏-‏1 درخت تصمیم گیری
        • 3‏-‏3‏-‏1‏-‏1 علت انتخاب
        • 3‏-‏3‏-‏1‏-‏2 ساختار و نحوه آموزش
      • 3‏-‏3‏-‏2 استخراج و انتخاب ویژگی
        • 3‏-‏3‏-‏2‏-‏1 ویژگیهای HRV
        • 3‏-‏3‏-‏2‏-‏2 انتخاب ویژگیهای بهینه
        • 3‏-‏3‏-‏2‏-‏3 ویژگیهای اینتروال
      • 3‏-‏3‏-‏3 آموزش درخت تصمیم گیری
        • 3‏-‏3‏-‏3‏-‏1 نحوه آماده سازی داده جهت آموزش و قطعه بندی سیگنال دیتابیسها
        • 3‏-‏3‏-‏3‏-‏2 آموزش درخت تصمیم گیری برای دسته بندی دوگانه
        • 3‏-‏3‏-‏3‏-‏3 آموزش درخت تصمیم گیری برای دسته بندی سهگانه
        • 3‏-‏3‏-‏3‏-‏4 نکات تکمیلی از بحث آموزش درخت تصمیم گیری
  • 4 فصل چهارم: ساخت سنسور، داده برداری و تست عملی
    • 4‏-‏1 انتخاب قطعات
    • 4‏-‏2 ساخت و اندازهگیریهای الکتریکی
    • 4‏-‏3 داده برداری عملی و تست در شرایط واقعی
    • 4‏-‏4 نسل دوم هولتر مانیتور
  • 5 فصل پنجم: جمع بندی و کارهای آینده
    • 5‏-‏1 جمع بندی
    • 5‏-‏2 پیشنهادها
  • 6 مراجع
  • 7 پیوستها
    • 7‏-‏1 پیوست 1: نتایج دسته بندی سهگانه با ویژگیهای HRV
    • 7‏-‏2 پیوست 2: نتایج دسته بندی سهگانه با ویژگیهای HRV و اینتروال
    • 7‏-‏3 پیوست 3: نمونه سیگنالهای داده برداری عملی
...see more