In-Ear Audio Wearable: Measurement of Heart and Breathing Rates for Health and Safety Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper examines the integration of a noninvasive vital sign monitoring feature into the workers' hearing protection devices (HPDs) by using a microphone positioned within the earcanal under the HPD. METHODS: 25 test-subjects were asked to breathe at various rhythms and intensities and these realistic sound events were recorded in the earcanal. Digital signal processing algorithms were then developed to assess heart and breathing rates. Finally, to test the robustness of theses algorithms in noisy work environments, industrial noise was added to the in-ear recorded signals and an adaptive denoising filter was used. RESULTS: The developed algorithms show an absolute mean error of 4.3 beats per minute (BPM) and 2.7 cycles per minute (CPM). The mean difference estimate is -0.44 BPM with a limit of agreement (LoA) interval of -14.3 to 13.4 BPM and 2.40 CPM with a LoA interval of -2.62 to 7.48 CPM. Excellent denoising is achieved with the adaptive filter, able to cope with ambient sound pressure levels of up to 110 dB SPL, resulting in a small error for heart rate detection, but a much larger error for breathing rate detection. CONCLUSION: Extraction of the heart and breathing rates from an acoustical measurement in the occluded earcanal under an HPD is possible and can even be conducted in the presence of a high level of ambient noise. SIGNIFICANCE: This proof of concept enables the development of a wide range of noninvasive health and safety monitoring audio wearables for industrial workplaces and life-critical applications where HPDs are used.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».