Sammanfattning av denna webbsida: Elektrokardiografi har ett mervärde för att automatiskt upptäcka krampanfall hos patienter med tinninglobe epilepsi (TLE). Det trådbundna sjukhussystemet lämpar sig inte för ett långvarigt anfallsdetekteringssystem i hemmet. För att tillgodose detta behov jämförs prestandan hos två bärbara enheter, baserade på elektrokardiografi (EKG) och fotoplethysmografi (PPG), med sjukhus-EKG med hjälp av en befintlig krampdetekteringsalgoritm. Denna algoritm klassificerar anfallen på grundval av pulsfunktioner, extraherade från hjärtfrekvensen ökning. Algoritmen applicerades på inspelningar av 11 patienter i sjukhusmiljö med 701 timmar för att fånga 47 (fronto-)temporala lobanfall. Sjukhussystemets känslighet, den bärbara EKG-apparaten och den bärbara PPG-apparaten var 57 %, 70 % respektive 32 %, med motsvarande falsklarm per timme på 1,92, 2.11 respektive 1,80. Även om detektionsprestandan vid anfall med hjälp av den handledsslitna PPG-apparaten var betydligt lägre, har det visat sig att prestandan vid användning av den bärbara EKG:n liknar den hos sjukhuset ECG.
Som exempel kan nämnas att författarna i REF uppnår en känslighet på 70% och en motsvarande falsklarmfrekvens på 2,11 per timme, med hjälp av pulsvariationsfunktioner.
Automated Epileptic Seizure Detection Based on Wearable ECG and PPG in a Hospital Environment
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}