See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Mobilitas Pluss ERA-NET toetus" projekt MOBERA20
MOBERA20 "Sündmustepõhine tehisintellekti riistvara biomeditsiini sensoritele (1.12.2019−31.10.2022)", Olev Märtens, Tallinna Tehnikaülikool, Infotehnoloogia teaduskond, Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut.
MOBERA20
Sündmustepõhine tehisintellekti riistvara biomeditsiini sensoritele
Event Driven Artificial Intelligence Hardware for Biomedical Sensors
JEDAI
1.12.2019
31.10.2022
Teadus- ja arendusprojekt
Mobilitas Pluss ERA-NET toetus
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.7. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogiaT121 Signaalitöötlus 2.2 Elektrotehnika, elektroonika, infotehnika100,0
AsutusRiikTüüp
SA ETAg
PerioodSumma
01.12.2019−31.10.2022150 000,00 EUR
150 000,00 EUR

Juhtmeta biomeditsiini andurid peaksid dramaatiliselt vähendama kulusid ja riske personaal- tervishoius, olles samal ajal üha enam telemeditsiini poolt kasutatud ja tõhusad e-tervise süsteemides. Suure energiatarbe tõttu andmete pidev edastamisel väheneb andurite aku tööiga pikaajalisel kasutamisel. Töötatakse välja sub-Nyquist pideva diskreet-amplituudiga (CTDA) signaali võendusmeetodiga analoog-digitaalmuundurid võendussageduse ja energia vähendamiseks. Kuna traditsioonilised masinõppe tehnikad ja arhitektuurid ei ühildu ebaühtlaste võendamisega, siis projekti eesmärk on välja töötada analoog-algoritmid, skeemid ja -süsteemid masinõppe tehnikate rakendamine CTDA andmete võenduseks juhtmeta biomeditsiini anduridte. See lähenemisviis kohe anduri lähedal aitab vähendada andmeside mahtu ja seega anduri energiatarvet. CTDA väljundsagedus on võrdeline analoogsignaali aktiivsusega anduri sisendis. Seetõttu taoline tark riistvara tarbib oluliselt vähem energiat. Demonstreeritakse biomeditsiinilist anduri prototüüpi, et tuvastada ja klassifitseerida näiteks uneapnoed või südame arütmiat. Andur võtab EKG ja inimese bioimpedantssignaalid ja kasutab andmete sulandamise ja õppimistehnikaid suure täpsuse saavutamiseks südamega seotud sündmuste tuvastamisel.
Wireless biomedical sensors should dramatically reduce the costs and risks associated with personal health care while being more and more exploited by telemedicine and efficient e-health systems. However, because of the large power consumption of continuous wireless transmission, the battery life of the sensors is reduced for long-term use. Sub-Nyquist continuous-time discrete-amplitude (CTDA) sampling approaches using level-crossing analogto- digital converters (ADCs) have been developed to reduce the sampling rate and energy consumption of the sensors. However, traditional machine learning techniques and architectures are not compatible with the non-uniform sampled data obtained from levelcrossing ADCs. This project aims to develop analog algorithms, circuits, and systems for the implementation of machine learning techniques in CTDA sampled data in wireless biomedical sensors. This “near-sensor computing” approach, will help reduce the wireless transmission rate and therefore the power consumption of the sensor. The output rate of the CTDA is directly proportional to the activity of the analog signal at the input of the sensor. Therefore, artificial intelligence hardware that processes CTDA data should consume significantly less energy. For demonstration purposes, a prototype biomedical sensor for the detection and classification of sleep apnea will be developed using integrated circuit prototypes and a commercially available analog front-end interface. The sensor will acquire electrocardiogram and bioimpedance signals from the subject and will use data fusion techniques and machine learning techniques to achieve high accuracy.
KirjeldusProtsent
Alusuuring30,0
Rakendusuuring65,0
Katse- ja arendustöö5,0
AsutusRollRiikTüüpKommentaar
IEMN (Institut d'électronique de microélectronique et de nanotechnologie)Prantsuse Vabariik
University College Dublin Iirimaa