Signal detection and discrimination for medical devices using windowed state space filters

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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2017
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Institut für Medizintechnik und Medizininformatik
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Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
2017 13th IASTED International Conference on Biomedical Engineering (BioMed)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
https://doi.org/10.2316/p.2017.852-020
URI
https://irf.fhnw.ch/handle/11654/46840
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
125-133
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
Innsbruck
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
We introduce a model-based approach for computationally efficient signal detection and discrimination, which is relevant for biological signals. Due to its low computational complexity and low memory need, this approach is well-suited for low power designs, as required for medical devices and implants. We use linear state space models to gain recursive, efficient computation rules and obtain the model parameters by minimizing the squared error on discrete-time observations. Furthermore we combine multiple models of different time-scales to match superpositions of signals of variable length. To give immediate access to our method, we highlight the use in several practical examples on standard and on esophageal ECG signals. This method was adapted and improved as part of a research and development project for medical devices.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
600 - Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Projekt
Veranstaltung
13th IASTED International Conference on Biomedical Engineering (BioMed)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
20.02.2017
Enddatum der Konferenz
21.02.2017
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-0-88986-990-5
978-1-5090-4908-0
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Nein
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Wildhaber, R., Zalmai, N., Jacomet, M., & Loeliger, H.-A. (2017). Signal detection and discrimination for medical devices using windowed state space filters. 2017 13th IASTED International Conference on Biomedical Engineering (BioMed), 125–133. https://doi.org/10.2316/p.2017.852-020
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