Appareil pour la détection de stress utilisant des capteurs physiologiques

L'invention consiste en un système de stress médical intelligent basé sur l'IdO (Internet des Objets) pour aider les médecins à surveiller à distance l'état de stress de leurs patients. Ce système est composé d'un kit médical mesurant la saturation en oxygène, la fréquence cardia...

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Hauptverfasser:	MONDHER HADIJI, SAMI HADHRI, WALID LABIDI
Format:	Patent
Sprache:	fre
Schlagworte:	DIAGNOSIS HUMAN NECESSITIES HYGIENE IDENTIFICATION MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE SURGERY
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creator	MONDHER HADIJI SAMI HADHRI WALID LABIDI
description	L'invention consiste en un système de stress médical intelligent basé sur l'IdO (Internet des Objets) pour aider les médecins à surveiller à distance l'état de stress de leurs patients. Ce système est composé d'un kit médical mesurant la saturation en oxygène, la fréquence cardiaque et la réponse galvanique cutanée grâce à des capteurs fixés sur le dessus de la main du patient qui envoient les valeurs physiologiques mesurées au serveur Firebase. Ces valeurs sont récupérées et traitées par l'algorithme Machine Learning SVM qui en déduit si le patient est stressé ou non. Une application mobile permet alors de suivre en temps réel les valeurs physiologiques ainsi que l'état de stress du patient en visualisant un tableau de bord complet. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé une carte NodeMcu connectée à un MAX30100 (mesure des signaux d'oxymétrie de pouls et de fréquence cardiaque) et des capteurs GSR, une carte Raspberry Pi pour le processus d'intelligence Artificielle (IA), un framework Ionic pour développer l'application mobile et FireBase comme un cloud pour sauvegarder les données.
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Ce système est composé d'un kit médical mesurant la saturation en oxygène, la fréquence cardiaque et la réponse galvanique cutanée grâce à des capteurs fixés sur le dessus de la main du patient qui envoient les valeurs physiologiques mesurées au serveur Firebase. Ces valeurs sont récupérées et traitées par l'algorithme Machine Learning SVM qui en déduit si le patient est stressé ou non. Une application mobile permet alors de suivre en temps réel les valeurs physiologiques ainsi que l'état de stress du patient en visualisant un tableau de bord complet. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé une carte NodeMcu connectée à un MAX30100 (mesure des signaux d'oxymétrie de pouls et de fréquence cardiaque) et des capteurs GSR, une carte Raspberry Pi pour le processus d'intelligence Artificielle (IA), un framework Ionic pour développer l'application mobile et FireBase comme un cloud pour sauvegarder les données.</description><language>fre</language><subject>DIAGNOSIS ; HUMAN NECESSITIES ; HYGIENE ; IDENTIFICATION ; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE ; SURGERY</subject><creationdate>2024</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20240704&DB=EPODOC&CC=TN&NR=2022000366A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,777,882,25545,76296</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20240704&DB=EPODOC&CC=TN&NR=2022000366A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>MONDHER HADIJI</creatorcontrib><creatorcontrib>SAMI HADHRI</creatorcontrib><creatorcontrib>WALID LABIDI</creatorcontrib><title>Appareil pour la détection de stress utilisant des capteurs physiologiques</title><description>L'invention consiste en un système de stress médical intelligent basé sur l'IdO (Internet des Objets) pour aider les médecins à surveiller à distance l'état de stress de leurs patients. Ce système est composé d'un kit médical mesurant la saturation en oxygène, la fréquence cardiaque et la réponse galvanique cutanée grâce à des capteurs fixés sur le dessus de la main du patient qui envoient les valeurs physiologiques mesurées au serveur Firebase. Ces valeurs sont récupérées et traitées par l'algorithme Machine Learning SVM qui en déduit si le patient est stressé ou non. Une application mobile permet alors de suivre en temps réel les valeurs physiologiques ainsi que l'état de stress du patient en visualisant un tableau de bord complet. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé une carte NodeMcu connectée à un MAX30100 (mesure des signaux d'oxymétrie de pouls et de fréquence cardiaque) et des capteurs GSR, une carte Raspberry Pi pour le processus d'intelligence Artificielle (IA), un framework Ionic pour développer l'application mobile et FireBase comme un cloud pour sauvegarder les données.</description><subject>DIAGNOSIS</subject><subject>HUMAN NECESSITIES</subject><subject>HYGIENE</subject><subject>IDENTIFICATION</subject><subject>MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE</subject><subject>SURGERY</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2024</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNyjEKAjEQQNFtLES9w4C1ELOw_bIogmC1_TJkRx0IyZiZFB7Jc3gxLTyA1YfHXzbnXgQLcQTJtUBEmN8vo2CcE8wEaoVUoRpHVkz2NYWAYlSLgtyfyjnmGz8q6bpZXDEqbX5dNdvjYRxOO5I8kQoGSmTTePHOe-dc23X9vv3v-gDXmjed</recordid><startdate>20240704</startdate><enddate>20240704</enddate><creator>MONDHER HADIJI</creator><creator>SAMI HADHRI</creator><creator>WALID LABIDI</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20240704</creationdate><title>Appareil pour la détection de stress utilisant des capteurs physiologiques</title><author>MONDHER HADIJI ; SAMI HADHRI ; WALID LABIDI</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_TN2022000366A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>fre</language><creationdate>2024</creationdate><topic>DIAGNOSIS</topic><topic>HUMAN NECESSITIES</topic><topic>HYGIENE</topic><topic>IDENTIFICATION</topic><topic>MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE</topic><topic>SURGERY</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>MONDHER HADIJI</creatorcontrib><creatorcontrib>SAMI HADHRI</creatorcontrib><creatorcontrib>WALID LABIDI</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>MONDHER HADIJI</au><au>SAMI HADHRI</au><au>WALID LABIDI</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>Appareil pour la détection de stress utilisant des capteurs physiologiques</title><date>2024-07-04</date><risdate>2024</risdate><abstract>L'invention consiste en un système de stress médical intelligent basé sur l'IdO (Internet des Objets) pour aider les médecins à surveiller à distance l'état de stress de leurs patients. 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