EMG sinyalleri kullanarak nesnelerin interneti tabanlı akıllı yüz ifadesi izleme

Yüz ifadeleri, kızgın, gülümseme, korku veya sürprizleri değerlendirmek için otomatik araçlar geliştirmek için kullanılan insan davranışlarının önemli yönleridir. Bu araçlar, özellikle yoğun bakım ünitesinde (YBÜ) ve reşit olmayanlarda olmak üzere sağlık durumlarını bildiremeyen hastalar için uygun olan kendini raporlama yöntemlerinin yerini almak için etkilidir. Bu çalışmada, yüz yüzey elektromiyografisi (sEMG) kullanan bir hastanın insan durumunun yoğunluğunu izlemek için biyosensing maskeli giyilebilir bir cihaz öneriyoruz. Giyilebilir cihazlar, hastaların uzaktan izlenmesi için Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemlerine entegre edilen kablosuz sensör düğümleridir. 1000 Hz'de bulut sunucusuna iletim için yaklaşık dokuz sEMG kanalı örneklenir ve ağ geçidi boyunca tüm frekans aralığını kapsar. Ayrıca, uzun vadeli izleme yapmak için tasarım sürecinde düşük enerji tüketen cihazların kullanılmasını da düşünüyoruz. Büyük miktarlarda gerçek zamanlı sEMG verilerini iletmek için bir mobil web uygulaması geliştirdik. Ayrıca, kızgın, korku korkusu veya gülümseme verisi gibi gerçek zamanlı hasta durumları bakıcılara açıklamak için dijital sinyal işleme, görselleştirme ve yorumlama da yapıyoruz. Bulut platformu, web tarayıcısı ve sensör düğümleri arasında bir köprüdür. Web uygulaması ve sunucu arasındaki kablosuz iletişimi yönetmeye yardımcı olur. Bu çalışma, gerçek zamanlı ölçeklenebilir IoT sistemi biyopotansiyel izleme, korku, sürpriz, kızgın veya gülümsemeyi değerlendirmek için sınıflandırma ve yüz ifadeleri kullanarak otomatik hasta durum değerlendirmesi için giyilebilir bir çözüm önermektedir.