AEDNav: indoor navigation for locating automated external defibrillator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a sudden cardiac arrest, starting CPR and applying an AED immediately are the two highest resuscitation priorities. Many existing mobile applications have been developed to assist users in locating a nearby AED. However, these applications do not provide indoor navigation to the AED location. The time required to locate an AED inside a building due to a lack of indoor navigation systems will reduce the patient's chance of survival. The existing indoor navigation solutions either require special hardware, a large dataset or a significant amount of initial work. These requirements make these systems not viable for implementation on a large-scale. METHODS: The proposed system collects Wi-Fi information from the existing devices and the path's magnetic information using a smartphone to guide the user from a starting point to an AED. The information collected is processed using four techniques: turn detection method, Magnetic data pattern matching method, Wi-Fi fingerprinting method and Closest Wi-Fi location method to estimate user location. The user location estimations from all four techniques are further processed to determine the user's location on the path, which is then used to guide the user to the AED location. RESULTS: The four techniques used in the proposed system Turn detection, Magnetic data pattern matching, Closest Wi-Fi location and Wi-Fi fingerprinting can individually achieve the accuracy of 80% with the error distance ± 9.4 m, ± 2.4 m, ± 4.6 m, and ± 4.6 m respectively. These four techniques, applied individually, may not always provide stable results. Combining these techniques results in a robust system with an overall accuracy of 80% with an error distance of ± 2.74 m. In comparison, the proposed system's accuracy is higher than the existing systems that use Wi-Fi and magnetic data. CONCLUSION: This research proposes a novel approach that requires no special hardware, large scale data or significant initial work to provide indoor navigation. The proposed system AEDNav can achieve an accuracy similar to the existing indoor navigation systems. Implementing this indoor navigation system could reduce the time to locate an AED and ultimately increase patient survival during sudden cardiac arrest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».