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.

Continuous Radar-based Heart Rate Monitoring using Autocorrelation-based Algorithm in Intensive Care Unit

Seifizarei, Sepehr; Elnaggar, Ismail; Anzanpour, Arman; Sandelin, Jonas; Lahdenoja, Olli; Glassee, Miguel; Castro, Ivan D.; Torfs, Tom; van de Poll, Marcel C. G.; Airola, Antti; Kaisti, Matti; Koivisto, Tero

Continuous Radar-based Heart Rate Monitoring using Autocorrelation-based Algorithm in Intensive Care Unit

Seifizarei, Sepehr
Elnaggar, Ismail
Anzanpour, Arman
Sandelin, Jonas
Lahdenoja, Olli
Glassee, Miguel
Castro, Ivan D.
Torfs, Tom
van de Poll, Marcel C. G.
Airola, Antti
Kaisti, Matti
Koivisto, Tero
Katso/Avaa
Continuous_Radar-based_Heart_Rate_Monitoring_using_Autocorrelation-based_Algorithm_in_Intensive_Care_Unit.pdf (10.74Mb)
Lataukset: 

IEEE
doi:10.1109/jbhi.2025.3527566
URI
https://ieeexplore.ieee.org/document/10834566
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025082786869
Tiivistelmä

This study presents a radar-based algorithm for non-invasive heart rate monitoring in intensive care units (ICUs) using a 140 GHz Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW) radar, placed unobtrusively beneath hospital beds. Data were collected from 15 post-operative cardiac patients at Maastricht University Hospital, with an ECG device serving as the ground truth for validation. The proposed algorithm includes data preprocessing, channel selection, heart rate estimation, and post-processing, employing autocorrelation to detect rhythmic patterns and quality metrics to ensure reliable channel selection. The system achieved a mean absolute error (MAE) of 2.22 beats per minute (bpm) with 66% overall coverage, increasing to 98% during sinus rhythm periods. This approach demonstrates robust performance in challenging ICU environments by mitigating noise and motion artifacts and optimizing computational efficiency. These findings highlight the potential of radar-based systems to enhance patient care through continuous, non-invasive vital sign monitoring and validate the algorithm's effectiveness in real-world clinical scenarios.

Kokoelmat
  • Rinnakkaistallenteet [27094]

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