search query: @author Ranta, Mika / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author: | Ranta, Mika |
Title: | Respiratory rate detection from a force signal |
Hengitystaajuuden havaitseminen voimasignaalista | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2010 |
Pages: | [9] + 39 Language: eng |
Department/School: | Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta |
Main subject: | Informaatiotekniikka (T-61) |
Supervisor: | Kaski, Samuel |
Instructor: | Leen, Gayle |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto | Archive |
Keywords: | respiratory rate contactless monitoring ballistography hengitystaajuus kontaktiton seuranta ballistografia |
Abstract (eng): | Respiratory rate is an important vital sign and a convenient method for its measurement could have important applications in the medical field. An algorithm is presented to calculate the respiratory rate of a patient from a force signal recorded from under the mattress in a hospital bed. The algorithm uses autocorrelation to segment the force signal into a sequence of potential breaths. The similarity of consecutive segments is evaluated according to a set of similarity parameters. If a long enough sequence of segments with strong similarities is found, it is used to calculate the respiratory rate. The algorithm was tested with simulated data and recorded human data and the effects of the parameters on performance were evaluated. The algorithm was found to produce adequate results and several avenues for its improvement were discovered. |
Abstract (fin): | Hengitystaajuus on tärkeä ihmisen terveydentilaa kuvaava tekijä ja vaivattomasta tavasta mitata se olisi lääketieteellistä hyötyä. Tässä diplomityössä kehitetään algoritmi potilaan hengitystaajuuden laskemiseksi voimasignaalista joka on mitattu sairaalasängyn patjan alta. Algoritmi käyttää autokorrelaatiota signaalin paloittelemiseen sarjaksi potentiaalisia hengityssegmenttejä. Peräkkäisten segmenttien samankaltaisuutta arvioidaan parametrien avulla ja mikäli ne ovat riittävän samankaltaisia, segmenttisarja hyväksytään hengitykseksi ja siihen kuuluvien segmenttien pituuden perusteella lasketaan hengitystaajuus. Algoritmia testattiin sekä simuloidulla että nauhoitetulla datalla ja parametrien vaikutusta arvioitiin. Algoritmin havaittiin tuottavan tyydyttäviä tuloksia ja useita jatkokehityssuuntia löytyi. |
ED: | 2010-08-31 |
INSSI record number: 40345
+ add basket
« previous | next »
INSSI