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IEMS: An IoT-Empowered Wearable Multimodal Monitoring System in Neurocritical Care

可穿戴计算机 神经重症监护 计算机科学 无线传感器网络 人工智能 嵌入式系统 计算机硬件 医学 计算机网络 重症监护医学
作者
Yizhou Jiang,Mi Tian,Jialong Zhang,Jianzheng Li,Cehui Tan,Chongyuan Ren,Jiuqing Feng,Yichen Cai,Jianpeng Gao,Yu Ma,Ye Gong,Yajie Qin
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (2): 1860-1875 被引量:11
标识
DOI:10.1109/jiot.2022.3210930
摘要

IoT-empowered wearable multimodal monitoring system (IEMS), an IEMS for neurocritical care is developed to perform simultaneous monitoring of 8-channel electroencephalogram (EEG), 2-channel regional cerebral oxygen saturation (rSO2) based on near-infrared spectrum (NIRS), body surface temperature, electrocardiogram (ECG), photoplethysmography (PPG), and bioimpedance (Bio-Z). The IoT platform and wireless devices enable the patients' signals available for remote diagnosis. Besides, analysis functions and artificial intelligence (AI) algorithms could be embedded in both the bedside platform and the cloud server to support physicians with clinical decisions. In the multimodal neural monitoring device, the following designs are adopted to face the neurological intensive care unit (NICU) application. Active electrodes and preamplifying free topology provide better signal quality and a larger dynamic range (DR). Dedicated low-power designs ensure the device lasts 10 h of operation. A nonwoven headset improves long-term wearability, which is also quick and easy to install. In the cardiovascular patch, the disposable electrode patch based on elastic materials ensures tight and comfortable contact with skin. Besides, the reusable wireless sensing module is tiny (20 mm $\times16$ mm $\times9$ mm) but could measure ECG, PPG, and Bio-Z simultaneously. Electrical tests and human subject (healthy volunteers and NICU patients) studies were conducted to examine the performance. The EEG channels show 130.75-dB DR and 0.84- $\mu {}\text{V}_{\mathrm{ RMS}}$ input-referred noise, which also yields signals with high quality during human EEG monitoring. The NIRS channels exhibit good linearity and are able to operate under severe ambient interference. The temperature sensors show ±0.2 °C accuracy. Moreover, the system complies with mandatory standards for medical equipment. Overall, an IEMS can meet the requirements for NICU applications and could provide better comfort during long-term wearing.
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