Inertial Sensor Dynamics, Selection and Applications for Epileptic Seizure Detection
Notice bibliographique
Résumé
In this work, an optimal placement strategy for wearable inertial sensor placement on a human arm is presented with an ultimate goal of using a sensor cluster for epileptic seizure detection. The present study shows that the placement of sensors plays a significant role in achieving high sensing resolution. Employing the commercial package Motion Genesis™, a procedure is first developed to simulate the dynamic response when human body is under typical epileptic seizure episodes. The method uses Kane’s method to obtain equations of motion and the resulting equations of motion are numerically solved using Matlab™ when the system is subjected to a prescribed seizure input. Simulation results give insights into influences of the neurological disorder on sensing in quantitative terms. Based on certain assumptions on the predicted quantitative measures of the response, optimal detection performance based on sensor location and number of sensors is proposed with particular emphasis on sensor resolution and noise. The optimization is carried out employing the genetic algorithm module of Matlab global optimization toolbox to find the optimal placement of sensors to achieve least sensing noise in calculating the angular acceleration. The results are also verified with those predicted via simulated annealing. The predictions have also been validated via suitable sensitivity analysis to evaluate the efficacy of the method to uncertainties in the biomechanical, geometry as well as sensor noise parameters. The proposed optimal placement predictions are envisaged to be instrumental for the implementation of a wearable inertial sensor cluster.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».