Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Atrial Fibrillation Detection via Accelerometer and Gyroscope of a Smartphone

Olli Lahdenoja; Sami Nieminen; Tuomas Kiviniemi; Tuija Vasankari; Zuhair Iftikhar; Antti Saraste; Tero Koivisto; Juhani Airaksinen; Mikko Pänkäälä; Timo Knuutila; Tero Hurnanen

Atrial Fibrillation Detection via Accelerometer and Gyroscope of a Smartphone

Olli Lahdenoja
Sami Nieminen
Tuomas Kiviniemi
Tuija Vasankari
Zuhair Iftikhar
Antti Saraste
Tero Koivisto
Juhani Airaksinen
Mikko Pänkäälä
Timo Knuutila
Tero Hurnanen
Katso/Avaa
Final draft (806.5Kb)
Lataukset: 

IEEE
doi:10.1109/JBHI.2017.2688473
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021042717491
Tiivistelmä

Atrial Fibrillation (AFib), which utilizes the built-in accelerometer and gyroscope sensors (Inertial Measurement Unit, IMU) in the detection. Depending on the patient’s situation,it is possible to use the developed smartphone application either regularly or occasionally for making a measurement of the subject. The smartphone is placed on the chest of the patient who is adviced to lay down and perform a non-invasive recording, while no external sensors are needed. After that, the application determines whether the patient suffers from AFib or not. The presented method has high potential to detect paroxysmal (”silent”) AFib from large masses. In this paper, we present the pre-processing, feature extraction, feature analysis and classification results of the envisioned AFib detection system based on clinical data acquired with a standard mobile phone equipped with Google Android OS. Test data was gathered from 16 AFib patients (validated against ECG), as well as a control group of 23 healthy individuals with no diagnosed heart diseases. We obtained an accuracy of 97.4% in AFib vs. healthy classification (a sensitivity of 93.8% and a specificity of 100%). Due to the wide availability of smart devices/sensors with embedded IMU, the proposed methods could potentially also scale to other domains such as embedded body-sensor networks.


Kokoelmat
  • Rinnakkaistallenteet [19207]

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetAsiasanatTiedekuntaLaitosOppiaineYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste