Aasta: 2019 - 2022
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 õendusmeetodiga 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.