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

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 durumunu x belirtmek 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 .