Μέθοδοι ανάλυσης βιοσημάτων που προέρχονται από καταγραφές στην καθημερινή ζωή
Creators: name: Μανωλιός, Βασίλειος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Βιοσήματα
Φορετή συκευή
Κιρκάδιος ρυθμός
Εντροπία
Συσταδοποίηση
Biosignals
Wearable sensors
Circadian rythm
Entropy
Clustering

description: Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η διερεύνηση της δυνατότητας αξιοποίησης των βιοσημάτων που συλλέγουν οι εμπορικές φορετές συσκευές. Οι έξυπνες συσκευές έχοντας ενσωματωμένους αισθητήρες καταγραφής βιομετρικών σημάτων επιτρέπουν την μη παρεμβατική καταγραφή δεδομένων. Οι τιμές των λαμβανόμενων βιοσημάτων αφορούν τις φυσιολογικές αντιδράσεις του οργανισμού, οι οποίες επηρεάζουν την θερμοκρασία, την αντίσταση του δέρματος, τον καρδιακό παλμό και έχουν επίσης να κάνουν με την καταγραφή της δραστηριότητας του ατόμου. Επομένως, η καταγεγραμμένη πληροφορία δίνει τη δυνατότητα να ερμηνευθούν κάποιες βασικές καταστάσεις, όπως ο καθημερινός ύπνος και η ημερήσια δραστηριότητα. Ο κύριος στόχος της εργασίας είναι η δυνατότητα αναπαράστασης μιας γενικής εικόνας της υγείας του ατόμου. Για το γεγονός αυτό, συλλέχθηκαν δεδομένα από διάφορες φορετές συσκευές. Αναλυτικότερα, τα δεδομένα προ-επεξεργάστηκαν αρχικά και στην συνέχεια αναπτύχθηκε μέθοδος με την οποία τα δεδομένα αυτά διαχωρίστηκαν, σε δύο αναγνωρίσιμες καταστάσεις: του ύπνου και της δραστηριότητας. Έπειτα, τα επεξεργασμένα δεδομένα αναλύθηκαν με τις εξής μεθόδους εντροπίας, ApEn, SampEn, Multi-scale Entropy, προκειμένου να ποσοτικοποιηθεί η κανονικότητα και οι διακυμάνσεις αυτών. Στην συνέχεια χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος συσταδοποίησης -kmeans-, με στόχο την ομαδοποίηση των εντροπιών και για τις δύο καταστάσεις: δραστηριότητας και ύπνου. Επιπλέον, απεικονίστηκαν οι χαρακτηριστικές τάσεις, όπως η κατανομή των τιμών του καρδιακού ρυθμού και το μοτίβο των μεταπτώσεων μεταξύ των κλάσεων και στις δύο καταστάσεις αντίστοιχα. Επιπρόσθετα, με την βοήθεια της καμπύλης συνημιτόνου απεικονίστηκε ο κιρκαδικός ρυθμός. Τέλος, εξετάστηκε ποιοτικά η συσχέτιση μεταξύ του κιρκάδιου, του καρδιακού ρυθμού και της δραστηριότητας, ενώ περαιτέρω πειραματισμός υποδεικνύεται για την πληρότητα αυτής της προσπάθειας.
description: The aim of this diploma thesis is to investigate the usefulness of bio-signals obtained from commercial wearable devices. Smart devices with built-in biometric signal sensors allow non-intrusive recording of bio-signals in order to track the daily activity life of individuals. The values of received bio-signals refer to physiological reactions of the body, which affect the temperature, the skin resistance and the heart rate while others record the individual's activity. Therefore, it is possible to interpret basic daily states, such as sleep and activity status. In this research the main objective is the potential representation of a general status of the individual's health. For this reason, data were collected from different wearable devises. In detail, data were initially pre-processed and then they were divided, through the development of signal segmentation method, into two recognizable states: inactive and active. After that, processed data were further analyzed using the following entropy methods, ApEn, SampEn, Multi-scale entropy in order to quantify the amount of regularity and the unpredictability of data. Afterwards, the clustering method -kmeans- was used, with the aim of grouping the entropies for both conditions, active and sleep. Characteristic trends such as the distribution of heart rate values had been observed and the pattern of transitions between classes was illustrated for both. Moreover, circadian rhythm was plotted via cosinor-based method. Finally it was made an effort to examine the correlation between circadian rhythm, heart rate and activity while further experimentation is indicated for the completeness of this try.