haku: @keyword responsiveness / yhteensä: 5
hakutulos-lista
viite: 4 / 5
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Polkko, Jussi
Työn nimi:A Method for Detecting Eye Blinks from Single-Channel Biopotential Signal in the Intensive Care Unit
Teho-osastokäyttöön soveltuva menetelmä silmänräpäyksien havaitsemiseksi yksikanavaisesta biosignaalista
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2007
Sivut:x + 71      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto
Oppiaine:Lääketieteellinen tekniikka   (Tfy-99)
Valvoja:Meriläinen, Pekka
Ohjaaja:Särkelä, Mika
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark TF80     | Arkisto
Avainsanat:EEG
ICU
responsiveness
WSE
blink artifacts
ROC analysis
template matching


EEG
teho-osasto
responsiivisuus
WSE
silmän räpäys artefakta
ROC analyysi
mallikirjastoon sovittaminen
Tiivistelmä (fin): Potilasmonitorointi nykyaikaisessa teho-osastossa on keskittynyt pääasiassa potilaan sydämen ja keuhkojen toiminnan seuraamiseen.
Vaikkakin molemmat näistä tekijöistä ovat kiistatta ensiarvoisen tärkeitä potilaan selviämisen kannalta, kärsii merkittävä osa yleisen tehohoidon potilaista myös neurologisista komplikaatioista, joilla on selvä yhteys kohonneeseen kuolleisuuteen ja pitkittyneeseen tehohoitoaikaan.
Rutiinitoimenpiteenä suoritettavan neuromonitoroinnin puuttuessa suuri osa näistä komplikaatioista jää huomaamatta ja siten myös vaille hoitoa.

Laaja-alaisen aivosähkökäyrämittauksen (EEG) tuominen tehohoitoympäristöön edellyttää mittauslaitteiston helppokäyttöisyyttä ja etenkin potilaaseen kiinnitettävien ylimääräisten elektrodien määrän minimoimista.
Nämä vaatimukset kuitenkin altistavat mitattavat signaalit häiriöille, joista silmäperäiset artefaktat ovat kaikkein yleisimpiä.

Tämän työn tavoitteena on kehittää täysin automaattinen algoritmi tunnistamaan silmäluomien räpyttelystä johtuvia sähköisiä häiriöitä.
Kyseisten häiriöiden tunnistamisen on tarkoitus parantaa uusien tehohoidossa käytettävien neuromonitorointiparametrien luotettavuutta.
Näistä parametreista erityisen tarkastelun kohteeksi on valittu vielä kehitteillä olevat Responsiivisuus ja WSE (Wavelet Subband Entropy).

Algoritmikehitys toteutettiin ohjattuna opettamisen etsimällä ominaisuuksia jotka erottavat artefaktat aivojen sähköisestä signaalista joko yksiulotteisessa tai lineaarisessa kaksiulotteisessa piirreavaruudessa.
Piirteitä etsittiin käsin poimittujen artefaktojen pohjalta ja kuhunkin sopivat luokittelurajat optimoitiin ROC (Receiver Operating Characteristics) analyysin perusteella.
Lisäksi tutkittiin neljän eri mallikirjastoon sovittamismenetelmän sopivuutta luokittelijaksi.

Testiaineistoksi oli kerätty EEG mittauksia neurologiselta taustaltaan erilaisilta potilailta.
Saavutetut suoritusarvot olivat: sensitiivisyys 75.7% ja vastaavasti PPV 97.3%.
Laajemman aineiston arviointi antoi myös viitteitä menetelmän hyvästä spesifisyydestä.
ED:2007-10-09
INSSI tietueen numero: 34683
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI