
Biomedical Signal Analysis for Connected Healthcare
Die biomedizinische Signalanalyse für die vernetzte Gesundheitsfürsorge deckt mehrere Generationen von Techniken ab, darunter Zeitbereichsansätze für die Ereigniserkennung, Spektralanalyse für die Interpretation klinischer Ereignisse von Interesse, zeitvariable Signalverarbeitung für das Verständnis dynamischer Aspekte komplexer biomedizinischer Systeme, die Anwendung von Prinzipien des maschinellen Lernens bei der verbesserten klinischen Entscheidungsfindung, die Anwendung von Sparse-Techniken und Compressive Sensing bei der Bereitstellung von stromsparenden Anwendungen, die für Wearable-Designs unerlässlich sind, die aufkommenden Paradigmen des Internets der Dinge und die vernetzte Gesundheitsfürsorge.