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我们的技术背后的科学

发现OMsignal技术背后的科学原理,狗万提款流畅以及很多情况下,我们的解决方案已经应用。。

OM狗万提款流畅signal心率变异性检测

这项工作的目的是开发一个个性化的方法对心率变异性(HRV)进行分类记录在日常生活中,参与者穿着OMbra。低HRV与增加的压力水平和有关广泛的不良健康结果。20妇女穿着OMbra一周几次在他们的日常生活。计算HRV在5分钟windows还是参与者,坐的位置。个性化HRV区域计算基于HRV和心率(HR)之间的关系在100年第一个HRV段为每个参与者都被记录下来。参与者平均23。1%(+ / 9。8)高HRV,55。3%(+ / -13。2)平均HRV,16。1%(+ / 7。1)低HRV和5。6%(+ / 6。9)非常低的HRV时期在记录他们的日常生活。这项工作提出了一种新颖的方法获得高质量的HRV指标作为人们日常生活中使用OMbra。提出了一种新颖的方法来提供个性化HRV评级考虑HRV变化将增加或减少人力资源。。

1月。30.2018年
关键词:

心率,心率变异性,心电图,bio-sensing纺织。。

心房纤维性颤动分类从短单导致心电图记录使用深卷积神经网络

在这工作,深提出了卷积神经网络(CNN)检测房颤(AF)的正常,噪声和其他类别的心律失常心电图(ECG)录音。拟议的美国有线电视新闻网是由随机梯度下降训练分类熵损失函数。网络性能评估培训(75%)和验证(25%)的数据集,从2017生理网/ CinC挑战获得数据库。提出了CNN模型分别达到的平均精度和F1的分数87%和0。84验证数据集。。

这个工作的主要优势之一,除了精度高和可靠性,是简化特征提取过程和消除需要检测ECG信号基准分,提取可用手工特性与传统方法在文献中。狗万提款流畅此外,它提供了一个机会,心电图检查在一个大的人口,尤其是对于房颤筛查,使用可穿戴设备如OM服装高品质的单通道记录心电图信号。狗万提款流畅。

1月。3.2018年
运行期间呼吸率算法的验证

在这个报告中描述的工作是drw呼吸率算法的准确性(基于吸气峰OMsignal箱中设有固件)。狗万提款流畅为了这个目的,九从穿着OMshirts收集原始数据文件和三十原始数据文件从女性穿着OMbras收集一部分可用手动记录得分由工程师确定真正的吸气峰。事件检测算法的性能评估是基于敏感性和阳性预测值(PPV)。呼吸率的准确性评估使用的第95百分位的绝对差异率计算手册分数和自动检测,那(吸入吸入)间隔。总体精度是2。1(+ 2。7)BPM 5 BPM的所需的公差内。此外,每个文件平均灵敏度和PPV分别是94%和94%。呼吸频率算法评估工作对男性和女性的上下文中运行。。

12月。13日,2017年
在运行验证呼吸深度和通风措施

这个报告的目的是评估的准确性呼吸深度和通风计算的指标OMshirts OMbras。5男5女参加了一个增量运动试验,他们的呼吸被代谢监测车,在实验室将称为峰值中心。与此同时,他们的生物识别技术与OMsignal技术记录。狗万提款流畅有一个技术故障的OMsignal记录2人。狗万提款流畅的一个女性难以遵守协议,导致不可靠的数据。最后,详细分析了3男4女。受试者得分根据他们之间的皮尔逊相关系数指标来衡量代谢车,和他们类似的指标作为衡量OMsignal技术。狗万提款流畅另外一个衡量最坏情况的偏见基于线性回归模型的比较与资讯模型以量化非线性。。

最后,三个男人和四个女人的两个都在公差之内。一个失败的女人(W1)有很大偏差,但这发生在一个区域的识别测试是不重要的或者VT。最后女人失败(W5)OMsignal呼吸检测过剩的问题的数据。狗万提款流畅主题报道,她认为这种模式是一致的她是如何呼吸的。然而,这些检测导致重大问题/ VT识别,这对这个主题从OMsignal数据是不可能的。狗万提款流畅总之,通风措施从OMsignal技术被证明是足够和线性相关与真正的每狗万提款流畅分通气量是有用的在6 7 / VT识别分析主题。第七届主题是准确地确定在单独的/ VT验证没有明显的拐点。考虑到这一点,建议总是让一个选项“不可用”在需要评估的应用程序/ VT。。

12月。13日,2017年
ECG-Based人类识别

在这工作,一种快速、可靠和准确ECGbased人类识别策略。训练一个神经网络来识别个人从33个参与者,5的窗口心跳。参与者是来自OMsignal躲项目。狗万提款流畅窗户是提取心电图记录被OMsignal服装而参与者对他们的日常活动。狗万提款流畅神经网络与不确定性增强测量基于蒙特卡洛的辍学生,允许预测,只有高质量的数据。从不同的录音测试数据集创建相同的参与者和未被注意的,直到开发已经完成,一个窗口99的准确性。7%是通过一个窗口18废品率。4%。使用多数投票分类收集的所有窗户,31个33的参与者被正确识别。个人不正确识别属于用户的一个子集不到5 5天分别录音。这是假设上下限的数据量需要观察足够的变化进行准确的识别。。

从他们的心电图识别个体需要的存在和测量细微的特征信号。狗万提款流畅这个系统的性能提供了令人鼓舞的证据表明OMsignal服装,狗万提款流畅结合机器学习算法可以找到微妙的模式与发展医疗条件有关。。

12月。13日,2017年
自动检测生物厌氧和通气阈值的数据

提出了一个系统的自动检测心率对应于一个人的通气和无氧阈值(VT)。该系统是基于心率的分析,呼吸深度和呼吸频率测量OMsignal服装而用户运行。狗万提款流畅在大多数情况下,系统能够提供一个合理的估计和VT 5自由形式运行后,ie。没有一个预先确定的协议。系统自动决定和VT从这个数据,密切近似的值由以前手工流程依赖人工注释器。由于分析自由形式运行数据的困难,一个足够精确的算法迄今为止一直难以捉摸。使用一个过滤器和序列算法,自动在和VT的决心是计算机视觉问题,最后解决了随机森林。在40个用户的测试集,在和VT由系统都在10 BPM的手动确定值在95%的情况下,,都是在7。在85%的情况下5 BPM。最大的差异发生在用户ventilation-HR曲线显示模糊的拐点或低的变化。此外,在和VT评估进行了比较系统的地面真值由代谢车系统进行增量运动时10个用户协议。除了一个案例中,低于7的区别。5 BPM,和VT的平均绝对误差在3。56 BPM和4。分别为75 BPM。其余的错误可能是由于使用自由形式的数据的固有的不确定性而不是管制协议。用例需要更多的准确性或精度应该使用这样一个协议。。

12月。12日,2017年
心电图和呼吸信号的压缩狗万提款流畅

由于有限的资源OMsignal硬件盒子,狗万提款流畅唯一的可能性来记录和发送原始心电图(ECG)和生呼吸信号压缩。狗万提款流畅但压缩创建一个信号质量的损失需要最小化。狗万提款流畅我们现在的结果压缩算法的均方根误差百分比结果解压信号比原始原始信号小于0。狗万提款流畅1%。。

12月。12日,2017年
关键词:

心电图,呼吸,狗万提款流畅信号压缩。。

深卷积神经网络ECG-Based人类识别

在这工作,深卷积神经网络(CNN)是专注于开发人类使用心电图(ECG)信号识别问题收集的OMsignal服装来自33个女人在做他们的日常活动。狗万提款流畅签名的窗户包括10个心跳从过滤ECG信号中提取被应用到CNN模型。狗万提款流畅CNN是由随机梯度下降训练分类熵损失函数。网络性能评估的验证和测试数据集。验证和测试数据集创建不同的录音相同的参与者,95年整个窗口的准确性。和95年的25%。分别达到了95%。使用多数投票分类收集的所有窗户,100%的人每天有超过5心电图记录正确识别。。

这个工作的主要优势之一,除了精度高和可靠性,是简化特征提取过程和消除需要检测ECG信号基准分,提取可用手工特性与传统方法在文献中。狗万提款流畅。

12月。8日,2017年
OM狗万提款流畅signal运行动态

OM运行动力学是基于利用加速度计信号从OMsignal框,用户运行。狗万提款流畅OMsign狗万提款流畅al框是OMbra安全型依附或心电图OMshirt和措施,呼吸和加速度。本文档描述了如何使用加速度信号获取详细信息用户的运行技术。狗万提款流畅首先,稳态运行标识的生理机能指标计算;颞步态特征,不对称,刹车的冲动,和垂直振荡影响每一个步骤。本文总结了通过OMsignal运行动力学指标获得。狗万提款流畅。

12月。2017年
关键词:

生物力学,加速度计,Bio-sensing纺织。。

日常压力预测使用心率变异性指标

OMsign狗万提款流畅al心率测量算法被证明是准确的每分钟在5次在跑步和慢跑。这个精度验证记录时间的95% 95%统计确定。数据验证被男人和女人从20录音穿着OMsignal bio-sensing衣服。狗万提款流畅在这工作,准确ECG-based每日精神压力水平预测策略。多个支持向量机(SVM)与线性核函数单独训练预测日常压力的女性参与了OM -信号躲项目。狗万提款流畅在这项研究中,参与者被要求回答一个每日调查,以确定他们的睡眠质量,锻炼,价,在过去24小时控制和沉思。使用上述物品,每天压力得分被定义作为目标价值构造应力预测模型。设计的模型是使用心率变异性(HRV)指标计算从一个5分钟的数据窗口移动日常心电图记录。30维特征向量,包括前五SDNN和RMSSD最大和最小值(两个流行的HRV指标)以及提取心率来表示每个人每天心电图记录。分析交叉验证方法是用来训练和验证我们user-dependent SVM模型。验证数据,平均85的准确性。日常压力预测分数达到26%的用户提供足够数量的每日调查数据。。

11月。29日,2017年
心率算法验证

OMsign狗万提款流畅al心率测量算法被证明是准确的每分钟在5次在跑步和慢跑。这个精度验证记录时间的95% 95%统计确定。整体的心率测量精度是4 bpm(CI + 4。71 bpm)。算法的平均PPV灵敏度和测量是90。和99年的95%。6%的数据验证被男人和女人从20录音穿着OMsignal bio-sensing衣服。狗万提款流畅。

11月。7,2017年
关键词:

心率,心电图,Bio-sensing纺织。。