Seguimiento de la calidad del sueño con ML integrado y Arduino Nano 33 BLE Sense


Seguimiento de la calidad del sueño con ML integrado y Arduino Nano 33 BLE Sense

Equipo Arduino — 10 de enero de 2023

Asegurar un sueño adecuado y reparador es vital para mantener una buena salud, ya que se ha demostrado que la reducción de la calidad del sueño causa una variedad de problemas. Los estudiantes de la Universidad de Toronto Zongyan Yao y Xilin Liu reconocieron este aspecto vital del bienestar y querían construir un dispositivo barato que podría clasificar las diferentes etapas del sueño y reportar los datos resultantes de forma inalámbrica.

La evaluación clínica del sueño se realiza mediante polisomnogramas, que son básicamente mediciones del cerebro, el corazón, las vías respiratorias y otras características fisiológicas. Zongyan y Xilin decidieron usar un Sentido Arduino Nano 33 BLE para clasificar valores de EEG de un solo canal con un modelo ligero de aprendizaje automático debido a su procesador relativamente rápido y RAM disponible. Los datos de entrenamiento para el modelo provienen de la extensa base de datos Sleep-EDF que contiene varias horas de telemetría del sueño, incluidos EEG, EOG, flujo de aire y temperatura corporal, aunque solo se conservaron los datos de EEG.

Después de preprocesar valores del conjunto de datos entre 0,1 y 10, el equipo entrenó un modelo de convolución 1D personalizado para clasificar cada etapa del sueño desde la vigilia hasta el movimiento ocular rápido (REM), obteniendo así una precisión del 77 %. Pudieron aumentar aún más esta métrica mediante la realización de capacitación específica del tema, aumentándola aún más. En el futuro, Zongyan y Xilin planean expandir aún más su proyecto agregando un sensor EEG para permitir una amplia gama de investigaciones sobre el sueño. Se puede encontrar más información aquí en su artículo.

Crédito de la imagen: Z. Yao et al.

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Contenido original en Inglés


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