Epilepsi drabbar över tre miljoner amerikaner i alla åldrar. Trots den senaste tidens framsteg uppnår mer än 20 procent av de personer som har epilepsi aldrig tillräcklig kontroll över sina anfall. Användningen av en liten, bärbar, icke-invasiv anfallsövervakare skulle kunna vara till stor nytta för dessa individer. För att en sådan anordning ska vara lämplig för långvarigt slitage måste den dock vara både bekväm och lätt. Typiska state-of-the-art icke-invasiva anfall debut detektion algoritmer kräver 21 hårbotten elektroder för att placeras på huvudet. Dessa elektroder används för att generera 18 dataströmmar, kallade kanaler. Det stora antalet elektroder är obekvämt för patienten och bearbetning 18 kanaler kan förbruka en betydande mängd energi, ett problem för en batteridriven enhet. I detta papper beskriver vi ett automatiserat sätt att konstruera detektorer som använder färre kanaler, och därmed färre elektroder. Med utgångspunkt från en befintlig teknik för att konstruera 18-kanals patientspecifika detektorer använder vi maskininlärning för att automatiskt konstruera reducerade kanaldetektorer. Vi utvärderar vår algoritm på data från 16 patienter som använts i en tidigare studie. I genomsnitt minskade vår algoritm antalet kanaler från 18 till 4.6 samtidigt som den genomsnittliga fraktionen av anfall upptäcktes från 99% till 97%. För 12 av 16 patienter sågs ingen försämring av detektionshastigheten. Medan den genomsnittliga detektionslatensen ökade från 7,8 s till 11,2 s, minskade den genomsnittliga frekvensen av falsklarm per timme från 0,35 till 0,19. Vi beskriver också en prototypimplementering av en enda kanal EEG-övervakningsenhet byggd med hjälp av off-the-shälf komponenter, och använder denna implementation för att härleda en energiförbrukning modell. Genom att använda färre kanaler minskade den genomsnittliga energiförbrukningen med 69%, vilket motsvarar en ökning av batteriets livslängd med 3,3×. Slutligen visar vi hur ytterligare energibesparingar kan realiseras genom att använda en lågeffektsdetektor för att utesluta segment av data som uppenbarligen inte är beslag. Även om denna teknik inte minskar antalet elektroder som behövs, minskar den energiförbrukningen med ytterligare 16 %.
I REF används en maskininlärningsteknik för att konstruera en epilepsidetektor med färre kanaler.
Sensor selection for energy-efficient ambulatory medical monitoring
{'venue': "MobiSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}