Sammanfattning av denna webbsida: Falska larm i hjärtövervakning påverkar kvaliteten på sjukvården och påverkar både patienter och vårdgivare. Vid kontinuerlig hjärtövervakning med hjälp av trådlösa Body Sensor Networks (BSN) kan kvaliteten på EKG-signaler försämras på grund av flera faktorer, t.ex. buller, låg batterieffekt och nätöverföringsproblem, vilket ofta resulterar i höga falsklarmhastigheter. Dessutom kan kroppsrörelser som uppstår från aktiviteter i det dagliga livet (ADL) också skapa falska larm. Detta papper presenterar en tvåfas ram för false arytmi alarm minskning i kontinuerlig hjärtövervakning, med hjälp av signaler från en EKG-sensor och en 3D accelerometer. I den första fasen används klassificeringsmodeller som konstruerats med hjälp av algoritmer för maskininlärning för märkning av ingångssignaler. EGG-signaler är märkta med pulstyper och signalkvalitetsnivåer, medan 3D-accelerationssignaler är märkta med ADL-typer. I den andra fasen används ett regelbaserat expertsystem för att kombinera klassificeringsresultat för att avgöra om arytmilarm ska accepteras eller inte. Det föreslagna ramverket validerades för datauppsättningar som förvärvats med hjälp av BSN och MIT-BIH-arytmidatabasen. För BSN-datasetet samlades accelerations- och EKG-signaler in från 10 unga och 10 äldre försökspersoner medan de utförde ADL. Ramverket minskade falsklarmfrekvensen från 9,58% till 1,43% i vår experimentella studie, vilket visar att det potentiellt kan hjälpa läkare att diagnostisera en stor mängd data som förvärvats från trådlösa sensorer och förbättra prestandan av kontinuerlig hjärtövervakning. ÖPPNA TILLTRÄDESensorer 2015, 15 3953
I REF föreslås ett ramverk för att minska larmet vid falsk arytmi med hjälp av maskininlärning.
False Alarm Reduction in BSN-Based Cardiac Monitoring Using Signal Quality and Activity Type Information
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}