Smart Epilepsy Monitoring System Using Iot Sensors and Ml Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is a critical brain disorder that causes a person to have recurrent seizures, without any warning. Seizures can happen at any time, anywhere, and this puts a person's life at risk, especially when the person is alone. Timely diagnosis of seizures may result in timely help and even salvage lives. In this project, we are going to create an intelligent system based on IoT (Internet of Things) and Machine Learning (ML) that will track the health of the individual and give alerts for any indications of a future seizure. Our system incorporates a number of sensors like a heart rate sensor, accelerometer, EEG sensor, and temperature sensor. These sensors capture actual-time data from the body of the individual. Data hence obtained is sent to a microcontroller (e.g., Arduino or NodeMCU), where it is processed and sent to a cloud server. Depending on the data, a machine learning algorithm is trained for detecting abnormal patterns that would indicate a seizure. When such a pattern is detected, the system issues an alarm message to caregivers or doctors through a mobile app or SMS. This helps in delivering real-time help to the person. This is a low-cost, portable, and real-time epilepsy patient monitoring solution. It can be used at hospitals as well as at home. The use of IoT and ML improves the accuracy of detection, and also turns the system smart and automatic. This system can be further advanced with future sensors, AI models, and wearable designs
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».