Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
200
konferencja
Status:
Autorzy: Kłosowski Grzegorz, Rymarczyk Tomasz, Niderla Konrad, Kowalski Marcin, Soleimani Manuchehr
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1290 - 1292
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 31st Annual International Conference on Mobile Computing and Networking
Skrócona nazwa konferencji: 31st ACM MobiCom 2025
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 4 listopada 2025 do 8 listopada 2025
Miasto konferencji: Hong Kong
Państwo konferencji: CHINY
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
We introduce a wearable‑based system for real‑time ECG anomaly detection and contextual interpretation within a mobile‑health framework. Twenty‑four‑hour Holter ECG data are synchronized over wireless/mobile networks with e.g. Apple Health streams (iPhone + iWatch), including activity states (walking, running, resting, sleeping) and heart rate history. A hybrid preprocessing pipeline extracts instantaneous frequency (Hilbert), spectral entropy, and RMS energy, concatenated into fixed‑length multichannel tensors for deep‑learning models deployed via edge or cloud SaaS. The model detects critical cardiac anomalies correlating each with user activity and exertion context. This multimodal approach distinguishes physiological deviations during motion from pathological events at rest or sleep and suppresses motion artifacts. Experiments with subjects wearing both Holter and Apple devices demonstrate improved sensitivity and specificity versus ECG‑only baselines. Our system exemplifies wearable computing, mobile health, ML‑enabled mobile systems, and edge/cloud mobile analytics. Fig. 1 shows a complete system for recording and classifying ECG signals, including a Holter ECG with electrodes, a smartphone and a smartwatch [1].