Övervakningen av epileptiska anfall sker huvudsakligen med hjälp av elektroencefalogram (EEG). Även om denna metod är korrekt, är det inte bekvämt för patienten som EEG-elektroderna måste fästas i hårbotten som hindrar patientens rörelse. Detta gör det inte möjligt att genomföra en långsiktig hemövervakning. I detta dokument är syftet att föreslå ett system för att upptäcka anfall baserat på accelerometri för påvisande av epileptiska anfall. De sensorer som används är trådlösa, vilket kan förbättra livskvaliteten för patienterna. I detta system placeras tre 2D accelerometersensorer på höger arm, vänster arm och vänster lår på en epileptisk patient. Datauppsättningar från tre patienter som lider av svår epilepsi används i detta dokument för att utveckla en automatisk detektionsalgoritm. Detta övervakningssystem är baserat på trådlösa sensornätverk och kan avgöra var patienten befinner sig när ett anfall upptäcks och sedan skicka ett larm till sjukhuspersonalen eller patientens anhöriga. Våra trådlösa sensornoder är MICAz Motes utvecklade av Crossbow Technology. Det föreslagna systemet kan användas för patienter som bor i en klinisk miljö eller i sitt hem, där de bara gör sina dagliga rutiner. Analysen av de registrerade data görs av en Artificial Neural Network och K Nearest-Neighbor för att känna igen anfallsrörelser från normala rörelser. Resultaten visar att K Nearest Neighbor presterar bättre än Artificial Neural Network för att upptäcka dessa anfall. Resultaten visar också att om minst 50% av signalen består av anfallsprover, kan vi upptäcka anfallet korrekt. Dessutom finns det inget behov av att träna algoritmen för varje ny patient. Nyckelord: 2D accelerometer, epileptisk krampdetektering, K Nearest-Neighbor, neuralt nätverk, trådlöst sensornätverk Golshan Taheri Borujeny, Mehran Yazdi, Alireza Keshavarz-Haddad, Arash Rafie Borujeny Department of Communication and Electronic Engineering, School of Electrical and Computer Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran Inlämning: 18-11-2012 Godkänd: 25-03-2013 syftar till att särskilja patologiska (perioder av hypokinesi, bradykinesi och dyskinesi) och normala rörelser. [6, 7] Här fokuserar vi på motoriska tecken eftersom epileptiska anfall ofta åtföljs av motoriska tecken. Med accelerometri (ACM) kan endast anfall som uttrycker sig i rörelser eller stör normala rörelsemönster upptäckas. Resultaten i referens [8] visar att 3D ACM är en värdefull avkänningsmetod för detektion av beslag. Författarna i referens [9] föreslår en algoritm baserad på HMM för detektering av beslag. Som i referens [9], i referens [10] patientrörelserna är modellerade med dolda Markov modeller och Bayesian analys av signalen utförs. Algoritm för detektion av anfall i referens [9] är utan anpassning till patienten, men detta problem är löst i referens [10]. Om nattliga epileptiska anfall, referens [11] fokuserar på skillnaden mellan anfallsrörelser och nattliga rörelser. Sensorer är därför fästa på en patient och författarna föreslår att upptäcka period med motoriska aktiviteter. Långvarig hemövervakning kan ge neurologen ett objektivt mått på antalet anfall som en patient kan få under dagen. Även i en del av denna artikel introducerar vi ett system baserat på WSN som ger en kontinuerlig övervakning utan att begränsa patienternas frihet och integritet. Huvudsyftet är att skilja mellan data med och utan anfallsrörelse. Systemets allmänna begränsningar och egenskaper listas enligt följande: • Flexibilitet: Alla externa ledningar kan tas bort för att tillåta försökspersonen att röra sig utan begränsningar • Enkel användning: Nätverksprotokollet gör det möjligt för sensornätverket att initiera sig själv på ett mycket ad hoc-mässigt, självorganiserande sätt • Tillförlitlighet: Även om datasäkerhet alltid är viktigt, blir det ett kritiskt krav för många tillämpningar, till exempel vid medicinsk övervakning • Biaxiell accelerationsmätning • Uppladdningsbara batterier • Låg strömförbrukning • Komfortabilitet: Apparaten har liten storlek och låg vikt och kan fästas på olika delar av patientens kropp. Det finns två typer av noder i nätverket: • Mobila sensornoder som placeras på kroppen av patienter • Statiska noder som är placerade på fasta specifika platser i byggnaden. De statiska noderna transporterar insamlade data från mobila sensornoder till en basstation. Basstationen skickar data till datorservern via en USB-kabel. Inspelade data kommer att behandlas och när ett anfall upptäcks kan statiska noder bestämma ungefär var patienten befinner sig och skicka ett larm till sjukhuspersonalen eller patientens anhöriga. Analysen av de registrerade data är baserad på artificiella neurala nätverk (ANN) och K Nearest Neighbor (KNN) för att känna igen anfallsrörelser från normala rörelser. Figur 1 visar det föreslagna systemet för upptäckt av epileptiska anfall. Datauppsättningar från patienter med tung epilepsi användes för att utveckla en automatisk detektionsalgoritm. I detta system placerades tre 2D accelerometersensorer på höger arm, vänster arm och vänster lår av epileptiska patienter. Datauppsättningar erhölls från tre patienter med svår epilepsi. Datauppsättningarna för de epileptiska patienterna registrerades under dagen. Vi spelade in 20 epileptiska anfall. Patienterna ombads utföra en sekvens av vardagliga normala aktiviteter men fick inte särskilt anvisningar om hur de skulle utföras. Normala aktiviteter som vi spelade in inkluderade statiska aktiviteter som läsning, arbete med dator, tandborstning och liggande och dynamiska aktiviteter som promenader. Accelerometerns provtagningsfrekvens är 3 Hz. Figur 2 visar den rena uteffekten av accelerometrar när provtagningsfrekvensen är 3 Hz. Den visar till att börja med att ljuga och sedan anfallssignal. I denna figur har anfallet börjat från 180 prover. Acceleration har uppmätts baserat på gravitation (. - Vad är det för fel på dig? g ms = 9 8 2 För att analysera och upptäcka anfall från denna enorma datasekvens, är det bästa sättet att skära accelerationssekvenser i många överlappande fönster (segment) av samma längd. För våra data, storleken på detta fönster anses 50 prover och det upprepas för var 25 prover. Eftersom provtagningsfrekvensen är 3 Hz, klipper vi datasekvensen var 9:e sekund och analyserar detta fönster av ACM-data för att upptäcka anfall. Figur 3 visar accelerationsdata och överlappande fönster som lokaliserade signalen. Utgången av en accelerometer kopplad till människokroppen består av olika komponenter: • Buller från sensor och mätsystem I jämförelse med kroppsrörelser kan bullret från sensorn och mätsystemet försummas. Alla data som användes i denna studie registrerades medan patienterna befann sig i sin livsmiljö, vilket innebar att inga accelerationer producerades av externa källor. När det inte finns någon rörelse, är fysiologiska störningar, som andning och hjärtfrekvens och gravitationsacceleration synliga i signalen. Ett förbehandlingssteg utförs på rådata för att ta bort dessa störningar. För att göra det använder vi ett rörligt medelfilter. Om den mottagna signalen betecknas som X(k), ges den filtrerade signalen genom följande ekvation: Där X s (k) är filtrets utgång. 2 L + 1 är storleken på skjutfönstret uttryckt i antalet provexemplar, filterlängden. Vi inför en fördröjning av LT i flödet av data. I praktiken T = 1/3, så för L = 2 är fördröjningen 0,6 sekunder. Valet av diskriminerande egenskaper är grunden för nästan alla detektionsalgoritmer. Valet för vissa egenskaper baseras på de fysiologiska fenomen som måste upptäckas. [13] På detta sätt bör vi utvinna de egenskaper som hjälper oss att upptäcka anfall. Vi använde följande tre egenskaper: • Varians mäter storleken på en varierande mängd i signalen. Om x i = X s (k), variansen av prover s i 2 kan beräknas genom: I vårt arbete, två klassificeringar konstruerades för att känna igen anfallsrörelser från dagliga aktiviteter. Den första klassificeringen är ANN och den andra klassificeringen är KNN. Strukturen av ANN klassificerare visas i figur 4,,, är ingång och utgång vektorer, respektive, där r representerar antalet element i inmatningsfunktionen uppsättning och h är antalet klasser. Tangent sigmoid funktioner väljs som aktiveringsfunktioner f i dolda och utgående neuroner. I allmänhet, bakåtutbredning lärande algoritm (en gradient nedstigning optimering metod) används för att träna ANN. Det är dock känt att inlärningsmetoden för lutningsnedstigning är föremål för långsam konvergens och lokala minima. Levenberg-Marquardt backpropagation är en av de bästa lösningarna för neurala nätverk utbildning. [14] En multilayer perceptron med ett dolt lager av 15 noder och med Levenberg-Marquardt backpropagation som träningsalgoritm användes i ANN-klassning. Denna regel klassificerar x genom att tilldela den till etiketten som är den som oftast representeras bland de k närmaste proverna; med andra ord, KNN-förfrågan börjar vid testpunkten och växer en sfärisk region tills den omsluter k-utbildningsprover, och märker testpunkten med en majoritet av dessa prov. Kriteriet för avstånd i KNN-klassificeringen är det Euclidean-avstånd som ges genom följande ekvation. där x är en testpunkt och m i är ett träningsprov. Det finns flera arkitekturer som kan användas för att implementera WSN-tillämpningar, inklusive stjärn-, mesh- och stjärnmesh-hybrid. Varje topologi presenterar sina egna utmaningar, fördelar och nackdelar. Topologin hänvisar till konfigurationen av hårdvarukomponenterna och hur data överförs genom den konfigurationen. XMesh är ett komplett multi-hop, ad-hoc, mesh nätverk protokoll utvecklat av Crossbow, [15] för trådlöst nätverk. Ett XMesh-nätverk består av noder som trådlöst kommunicerar till varandra och kan hoppa radiomeddelanden till en basstation där de skickas till en central server. Hoppet utökar effektivt radiokommunikationsområdet och minskar den kraft som krävs för att sända meddelanden. Genom att handla data på detta sätt kan XMesh ge två kritiska fördelar: förbättrad radiotäckning och förbättrad tillförlitlighet. Två noder behöver inte vara inom direkt radioavstånd från varandra för att kommunicera. Xmesh tillhandahåller stöd för både Zigbee-standarder (802.15.4) och avancerade nätnätverk. XMesh tillhandahåller en TrueMesh nätverkstjänst som både är självorganiserande och självläkande. I figur 5 visas diagrammet för XMesh-nätverket. Vi har implementerat denna WSN i en trevåningsbyggnad med 16 rum i varje våning. Vi har implementerat detta system med våra trådlösa sensornoder, Motes, utvecklade av Crossbow Technology. Apparaten är byggd på IEEE 802.15.4-standarden och har en 8-bitars Atmel ATmega-mikrocontroller. Den använder Chipcon CC2420, ZigBee ready radiofrekvenstransceiver utformad för lågeffekts- och lågspännings trådlös kommunikation i 2,4 GHz olicensierade ISM-bandet. [15] För att upptäcka anfall använder vi MTS310-sensorkort. MTS310 har en mängd olika avkänningsmetoder inklusive en accelerometer med två axlar. Figur 6 visar en MICAz Mote och en MTS310-sensortavla. [16] Som nämnts ovan har de statiska noderna en interfaceroll mellan mobila sensornoder och basstation. Dessutom kan platsen för varje mobil nod bestämmas av närmaste statiska nod. Så placeringen av statiska noder måste väljas så att när som helst, en mobil nod ansluter till en och endast en statisk nod, eftersom varje mobil nod lokaliseras av närmaste statiska nod. Även om ett stort radioområde för noderna ökar strömförbrukningen och minskar noggrannheten för att lokalisera de mobila noderna, hjälper det till att täcka en byggnad med färre statiska noder. Så vi borde göra en avvägning mellan antalet noder och radioavståndet för dem. Vi satte nodens kraft på 316 mW. I denna kraft, radioområdet av noder är 30 m i en linje av synområde och vi kan täcka en byggnad med åtta statiska noder. Det föreslagna systemet i denna forskning kan användas för patienter som lever i en klinisk miljö eller i sitt hem, där de bara gör sin dagliga rutin. Vi kan upptäcka anfall från normala aktiviteter som promenader. Analysen av de registrerade uppgifterna är baserad på ANN och KNN för att känna igen anfallsrörelser från normal rörelse. När vi klassificerade datauppsättningar av de tre patienterna av ANN för att upptäcka epileptiska anfall, fick vi de resultat som visas i tabell 1. Som framgår av tabellen har tre anfall inte upptäckts och vi har fått tre falska larm. Känslighet i detta system är 85%. Sedan använde vi KNN för att klassificera datamängderna och upptäcka anfall. Resultaten av användningen av denna klassificering med k = {1, 3, 5} visas i tabell 2. Tabell 2 visar att för k = 1 två anfall inte har upptäckts och tre normala aktiviteter har påvisats som anfall. För k = 3 har vi bara två falsklarm. Men för k = 5 har inget anfall missats av systemet och vi har inget falskt alarm. Så KNN-algoritm har gett bättre resultat än ANN. En av de mest intressanta applikationerna av WSN är hälsoövervakning. I detta dokument införde vi ett övervakningssystem baserat på WSN för påvisande av epilepsianfall. Detta system kan användas för patienter som bor i en klinisk miljö eller i sitt hem, där de bara gör sin dagliga rutin. Vårt system kan avgöra var patienten befinner sig när ett anfall upptäcks och skicka ett larm till sjukhuspersonalen eller patientens anhöriga. Eftersom våra sensorer är trådlösa kan försökspersonen röra sig utan restriktioner. Dessutom, på grund av den lilla storleken på sensorn noder, är de bärbara för patienter. Våra experimentella resultat visade att 5 nearest neighbors ger bättre resultat än ANN clasfier. Dessutom finns det inget behov av att träna algoritmen för varje ny patient.  REFERENSER
Borujeny m.fl. i REF har föreslagit en algoritm som använder WSN och k-nearest grannar (kNN) för detektion av epilepsi med accelerometri och har visat att det ger bättre prestanda jämfört med att använda neurala nätverk.
Detection of Epileptic Seizure Using Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Journal of Medical Signals and Sensors', 'journal': 'Journal of Medical Signals and Sensors', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}