A Low-Power Co-Processor to Predict Ventricular Arrhythmia for Wearable Healthcare Devices

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F24%3A39921713" target="_blank" >RIV/00216275:25530/24:39921713 - isvavai.cz</a>

Result on the web

<a href="https://ieeexplore-ieee-org.ezproxy.techlib.cz/document/10589544" target="_blank" >https://ieeexplore-ieee-org.ezproxy.techlib.cz/document/10589544</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TVLSI.2024.3413584" target="_blank" >10.1109/TVLSI.2024.3413584</a>

Result language

čeština

Original language name

Nízkoenergetický koprocesor pro predikci komorové arytmie pro nositelná zdravotnická zařízení

Original language description

Komorová arytmie (VA) je nejkritičtější srdeční anomálií ze všech arytmií. Proto je nezbytné předvídat výskyt VA, aby se předešlo náhlým obětem způsobeným těmito arytmiemi. V minulosti bylo navrženo pouze několik hardwarových návrhů pro předpovídání VA pomocí různých funkcí odvozených ze signálů elektrokardiogramu (EKG) a zpracovaných pomocí klasifikátorů strojového učení. Tyto návrhy jsou však buď složité, nebo vyžadují větší přesnost predikce. Proto je v tomto článku navržen koprocesor pro predikci arytmie založený na hluboké neuronové síti (DNN). Dokáže předpovědět VA nejméně 15 min před jejím výskytem s přesností 91,6 %. Architektura koprocesoru pro predikci arytmie (CoAP) využívá optimální příznakový vektor extrahovaný z EKG signálu a optimalizovanou DNN s využitím nového přibližného násobiče (AM). CoAP pracuje při frekvenci 12,5 kHz a spotřebovává 4,69 mu W při implementaci pomocí 180nm bulk CMOS technologie SCL. Realizace navrženého návrhu s nízkou spotřebou a jeho vyšší přesnost ve srovnání se známými nejmodernějšími metodami jej činí vhodným pro nositelná zařízení.

Czech name

Nízkoenergetický koprocesor pro predikci komorové arytmie pro nositelná zdravotnická zařízení

Czech description

Komorová arytmie (VA) je nejkritičtější srdeční anomálií ze všech arytmií. Proto je nezbytné předvídat výskyt VA, aby se předešlo náhlým obětem způsobeným těmito arytmiemi. V minulosti bylo navrženo pouze několik hardwarových návrhů pro předpovídání VA pomocí různých funkcí odvozených ze signálů elektrokardiogramu (EKG) a zpracovaných pomocí klasifikátorů strojového učení. Tyto návrhy jsou však buď složité, nebo vyžadují větší přesnost predikce. Proto je v tomto článku navržen koprocesor pro predikci arytmie založený na hluboké neuronové síti (DNN). Dokáže předpovědět VA nejméně 15 min před jejím výskytem s přesností 91,6 %. Architektura koprocesoru pro predikci arytmie (CoAP) využívá optimální příznakový vektor extrahovaný z EKG signálu a optimalizovanou DNN s využitím nového přibližného násobiče (AM). CoAP pracuje při frekvenci 12,5 kHz a spotřebovává 4,69 mu W při implementaci pomocí 180nm bulk CMOS technologie SCL. Realizace navrženého návrhu s nízkou spotřebou a jeho vyšší přesnost ve srovnání se známými nejmodernějšími metodami jej činí vhodným pro nositelná zařízení.

Type

J_imp - Article in a specialist periodical, which is included in the Web of Science database

CEP classification

—

OECD FORD branch

20201 - Electrical and electronic engineering

Project

<a href="/en/project/LTAIN19100" target="_blank" >LTAIN19100: Smart contactless technology development for smart fencing</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2024

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems

ISSN

1063-8210

e-ISSN

1557-9999

Volume of the periodical

32

Issue of the periodical within the volume

9

Country of publishing house

US - UNITED STATES

Number of pages

12

Pages from-to

—

UT code for WoS article

001271369700001

EID of the result in the Scopus database

2-s2.0-85202851513