A system for the monitoring of sleep-related parameters based on inertial measurement units
Notice bibliographique
Résumé
Sleep is an essential process needed by the body; as a result, the effects of sleep deprivation are severe and include increased risk of heart diseases and dementia. It is estimated that 40% of Canadians suffer from sleep disorders; nevertheless, most of them are unaware of their condition. Approximately 75–80% of cases of sleep apnea (SA), the most common sleep disorder, are still undiagnosed and thus lacking treatment. However, demand for sleep studies is unmet by the available spaces—high operating costs and expensive equipment limits their availability and the access to diagnosis. Thus, the necessity of inexpensive, yet adequate alternatives for the monitoring of sleep parameters is evident. We present the development of a respiratory effort (RE), body position (BP), and heart rate (HR) monitoring systems for sleep using inertial measurement units (IMU) comprising a 3D accelerometer, gyroscope, and magnetometer. These parameters are required by the American Academy of Sleep Medicine (AASM), and necessary for diagnosis of SA. The chest’s angle variations due to breathing are tracked using all three sensors in the IMU and an extended Kalman filter (EKF) as a data fusion method, thus obtaining the RE in supine and lateral recumbent positions, as well as monitoring BP by tracking gravity vector orientation relative to the body. The system is self-contained, wireless, battery operated and real time. Thus, we improve over previous works that only measure RE limited to a supine position of the body. The HR is estimated by detecting cardiac induced vibrations from a single axis angular rate measuring channel. Using a simple algorithm with an adaptive threshold for peak detection, we obtain good instantaneous HR readings. Although its simplicity sacrifices some accuracy, it is amenable for real-time implementation in a low cost, wireless microcontroller, such as the one utilized for RE/BP. Both tests show promising results, with a high correlation value for RE (e.g. 96.26%) and low error values for HR (e.g. mean 0.35bpm) with respect the reference signals. Furthermore, preliminary tests show the possibility of obtaining all three signals using a single IMU device, suggesting a viable alternative to current technologies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».