Prediction of epileptic seizures with the use of biomedical sensors and internet of things

Abstract

Epilepsi hastaların gözetilmesi için biyolojik sensorları oldukça önemlidir. Söz konusu sensorlar, epilepsi nöbetinin meydana gelmesinden önce tahmin edebilir. Epilepsi hastalığı, dünya çapında çeşitli yaşlardaki insanların yakalandığı 4. nörolojik hastalıktır. Dünyada yaklaşık olarak 65 milyon kişi epilepsi hastalığından şikayet etmektedir. Rastgele meydana gelen bu hastalık ani ölüme sebebiyet verebilir. Epilepsi nöbetlerini tahmin etme sistemi, beyin için bir video/ elektroencefalogram cihazını içermektedir. Söz konusu cihaz hastalar için rahatsız edici olup, hastanın beynine bağlanır.Araştırıcı ve tasarımcılar, epilepsi nöbetlerinin meydana gelmesinden önce hastalara yardım etme ve onları uyarma meselesine oldukça önem vermektedir. Dolayısıyla piyeslerde nöbeti keşfetmek için asılı spektrum sistemleri bulunmaktadır. Bunlar beyine, elektrikli çizim sinyalleri olmaksızın çalışmaktadır.Araştırıcılar, bileklikte taşınan bir bileklik ve akıllı telefonları kullanarak bu incelemeyi yapmışlardır. Bileklik, `elektrik`, `kalp atışları ortalaması`, `oksijen seviyesi` ve hastanın durumunuxbelirtmek üzere ayrılabilir bir sinyalin sağlanması için `biyolojik sensor cihazını hızlandırma` olmak üzere dört sensordan oluşmaktadır.Araştırıcılar, incelemeyi Bağdat'ta bulunan Nöroloji Hastalıkları Bölümü'ne gelen Iraklı hastalar üzerine uygulamışlardır. Neredeyse hastaların tamamı beyine elektrikli resim videosu kaydı sırasında epilepsi nöbetine maruz kalmamıştır. Bu durum da araştırıcıların karşılaştıkları sorunlardan biri olmuştur. Bu sorun yüzünden çalışma gerçek gözetlemekten tezli bir incelemeye dönüşmüştür.Bu incelemede, sistemi oluşturan bir paça olarak Arduino programı birleştirilmiştir. Sabit bilekliğin kullanımı hasta için daha rahat olduğu testlerden gözlemlenmiştir. Bununla birlikte test sırasında incelenen bilgiler için sensorlar iyi sinyal sağlamıştır. Sistem ayrıca, kalp atışlarının ortalamasını izleme, oksijen seviyesi, hastanın bulunduğu yeri takip etme ve olağanüstü durumlarda alarm verme gibi değişik hizmetler sağlamıştır.Java ve Android'den dil yazılımları kullanılarak Android Stüdyo'sunda sunulan akıllı telefonların Android ve Arduino yazılımları uygulanmıştır. Sistem sonucunda, nöbetlerin tahmin edilmesine ilişkin esas alınabilecek sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar Sözcükler: Biyolojik Sensorlar, Epilepsi, Nöbetler, Elektroencefalogram, Epilepsi hastalığı için otomatik alarm .

The biosensors became most important for monitoring patient status; the seizure epilepsy is taken into consideration to monitor the patients and predict their status before the seizure happen. The epilepsy is the 4th most common neurologic disorder affecting people of different ages which about 65 million people affected around the world, this disease is happen randomly and may be caused a sadden unexpected death. The standard monitoring epileptic seizures system involves video/EEG (electro-encephalography), which is bothersome for the patient, as EEG electrodes are attached to the patient head. Seriously, help and alert patient before the seizure is one of the issue that the researchers and designers attention. For that there are spectrums of portable seizure detection systems available in markets which are based on non-EEG signal.This study is conducted to use the combined a portable wrist-band, together with smartphone which can easily carried by the patients. The portable wrist-band integrated four sensors to read the signal of three physiological parameters such as: Electromyography (EMG), Heart rate (HR), oxygen level (SpO2) and accelerometer (ACM) biosensor; for facilitate in providing separable signal variation to recognize the status of patients. The study applied on the Iraqi's patients whom visit the Department of Neurology at Baghdad Hospital, almost all the patients had no-seizure during the EEG-Video recording which was one of the problems was faced during the trials of device, according to this problem the work change from real monitoring into virtual study.In this study was incorporated Arduino platform ‗wrist-band‖ as a component part of the system. From the applied test it showed that the fixed wrist-band is confortable to use by the patient hand. Also, the used sensors were reflected a good signals of the studied parameters. The proposed system provide difference services such as heart rata tracking and oxygen level , user tracking location and emergency notification.The Arduino-wear and android-smartphone side of the proposed system is implemented by the Android studio using java programming, while the portable written by Arduino programing language. The results of the proposed system response show a promising outcome that can depend on for predicting the seizure.Keyword: Biosensors, Wearable sensors, Epilepsy, Seizures, Non-EEG, EMG, Autonomic Alterations in Epilepsy