Tools

Der Forschungsbereich ESS hat bereits viele nützliche Software-Werkzeuge entwickelt, die vielleicht auch für Sie von Interesse sein könnten. Das Portfolio erstreckt sich dabei von Algorithmen zur mobilen Analyse von Biosignalen bis hin zu vollständigen Entwicklungsketten für eingebettete Hardware- und Software-Systeme.

Auf dieser Seite stellen wir verschiedene Tools vor oder bieten sie Ihnen zum Download an. Sollten Sie Interesse an einem unserer Werkzeuge haben, treten Sie doch bitte mit uns in Kontakt.

xAffect – Middleware für online-Verarbeitung physiologischer Daten

xAffect ist ein modulares Software-Framework für die Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung von Multisensor-Daten unter Echtzeit-Bedingungen. Die Software kann als eine flexibel anpassbare Middleware zwischen physiologischen Sensoren und Anwendungen verwendet werden, die in Echtzeit Features aus physiologischen Signalen extrahieren müssen. Des Weiteren lässt sich die xAffect-Software auch getrennt von anderen Anwendungen zur Aufnahme und Live-Visualisierung von Signalen einsetzen.

xAffect kann einfach um eigene Komponenten für neue Sensoren, Schnittstellen oder Algorithmen erweitert werden. Die Middleware steht unter der Orignal BSD License auf der Projektseite http://xaffect.org zur Verfügung.

Algorithmen für die EKG-Analyse

Die Computer-gestützte Auswertung von EKG-Signalen ist seit Jahren der Stand der Technik. Der Forschungsbereich ESS hat auf diesem Gebiet mehrjährige Erfahrung und bietet fertige Konzepte zum Thema HRV, Erkennung von artefaktbehafteten EKG-Sequenzen oder Kontext-sensitive Rhythmus-Analyse.

Unisens – ein universelles Datenformat für Sensordaten

Unisens ist ein universelles Datenformat für das Abspeichern, die Dokumentation und das Austauschen von Sensordaten. Unisens wurde speziell dafür entwickelt, semantisch zusammenhängende Sensordaten von unterschiedlichen Sensoren in einem einzigen Datensatz zu speichern, auch wenn die einzelnen Sensoren technisch unterschiedlich zu behandeln sind. Unisens fokussiert sich auf Vitaldaten, schränkt sich aber nicht darauf ein.

Ein Beispiel: Beim cardiovaskulären Langzeit-Monitoring fallen unterschiedliche Daten an: Es wird kontinuierlich ein zweikanaliges EKG aufgezeichnet und mit einer Abtastrate von 200 Hz gespeichert. Ein Algorithmus erkennt zur Laufzeit die Herzschläge und notiert diese Samplegenau zur EKG-Aufnahme. Das Langzeit-Blutdruckmessgerät misst etwa alle 30 Minuten den Blutdruck und speichert den systolischen und diastolischen Wert. Ein SpO₂-Sensor speichert den kontinuierlich gemessenen Sauerstoffgehalt des Blutes mit einer Abtastfrequenz von 256 Hz.

In diesem Beispiel wird schnell klar: Aufgrund der unterschiedlichen Abtastraten und der Mischung von kontinuierlichen und ereignisorientierten Daten ist eine konventionelle Speicherung in einer Datei nicht sinnvoll. Bei einem Aufsplitten in unterschiedliche Dateien geht schnell der semantische Zusammenhang verloren. Unisens speichert die Daten in unterschiedlichen Dateien innerhalb eines Datensatzes und stellt den Zusammenhang durch eine übergeordnete Meta-Datei her.

Weitere Informationen finden Sie auf der Unisens-Webseite unter http://www.unisens.org.