25 条结果 关键词:机器学习 ×

Feasibility of Using a Wearable Biosensor Device in Patients at Risk for Alzheimer's Disease Dementia.

The journal of prevention of Alzheimer's disease 2020 Saif N, Yan P, Niotis K, Scheyer O 等 11 人

背景:阿尔茨海默病(AD)在认知症状前存在睡眠与自主神经调节的早期变化,可穿戴生物传感器或可评估AD风险。方法:招募有AD家族史且无或轻微认知主诉患者,40例中34例同意佩戴WHOOP,1例丢失,33例纳入数据;包括24例认知正常、6例主观认知下降、3例淀粉样蛋白阳性。通过WHOOP采集睡眠周期、心率变异性(HRV)和活动指标,并进...

Machine learning detection of obstructive hypertrophic cardiomyopathy using a wearable biosensor.

NPJ digital medicine 2019 Green EM, van Mourik R, Wolfus C, Heitner SB 等 6 人

肥厚型心肌病(HCM)是一种遗传性心肌疾病,即使无症状患者也面临心力衰竭、卒中和猝死风险。目前仅约10%–20%的受影响者得到诊断,因此临床场景外亟需有效筛查工具。光电容积脉搏波(PPG)是一种非侵入光学方法,利用集成于商用智能手表的光学传感器检测皮肤表面血容量变化。本研究从19例左室流出道梗阻性肥厚型心肌病(oHCM)患者和64名...

Predicting aggression to others in youth with autism using a wearable biosensor.

Autism research : official journal of the International Society for Autism Research 2019 Goodwin MS, Mazefsky CA, Ioannidis S, Erdogmus D 等 5 人

自闭症谱系障碍(ASD)青少年的不可预测攻击行为会阻碍其接受教育、社交和家庭活动,并显著增加疾病负担与成本。本研究评估腕戴生物传感器记录的外周生理与运动数据能否预测ASD青少年对他人的攻击行为。研究在专门住院精神科病房中,对20名ASD青少年(6–17岁,75%男性,85%少语)进行69次自然观察,并同步进行行为编码。使用Empat...

Automatic Detection of Opioid Intake Using Wearable Biosensor.

International Conference on Computing, Networking, and Communications : [proceedings]. International Conference on Computing, Networking and Communications 2018 Mahmud MS, Fang H, Wang H, Carreiro S 等 5 人

现有研究指出,娱乐性药物过量会造成严重社会与经济后果,而法医毒理学中的非法药物检测常因样本制备耗时长和主观判断而延迟。为此,作者开发了一种基于腕戴式生物传感器自动检测阿片类药物摄入的方法。该系统利用 Q-sensor(Affectiva)连续采集皮肤电活动(EDA)、皮肤温度和三维加速度数据,适用于家庭与医院场景。研究采用监督学习,...

A wrist-worn biosensor system for assessment of neurological status.

Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference 2014 Cogan D, Pouyan MB, Nourani M, Harvey J

基于脑电图的神经状态监测通常显眼且不适。作者分析了一组可由腕戴设备舒适监测的生理信号,包括心率、血氧饱和度、皮肤电活动、皮肤温度和腕部运动,并利用机器学习分类准确区分个体的四种压力状态。研究还发现,在单次癫痫发作前70分钟内这些信号发生明显变化,所有数据的分类准确率均大于90%。实验使用 Affectiva Q Curve 和 No...