抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ボディセンサネットワーク(BSN)における再構成可能性は,効率的な患者特異的監視を提供するために,センサネットワークのスケーラビリティと不均一な可能性を増加させる。したがって,本研究では,遺伝的モジュール性とスケーラビリティを持つBSNを設計する方法を検討した。この問題に答えるために,実生活環境での脳と心拍数信号をそれぞれ測定するために,EEGとピエゾ抵抗センサからなる統合着用可能な「スマートセンサノード」(SSN)を設計した。EEGセンシングにおけるモジュール性は,従来のドライブ-右脚(DRL)回路を使用することなく,脳信号を測定することができる新しいアナログフロントエンドを使用することによって導入した。ネットワークにおける再構成可能性は,100kbpsバス速度において,5ピンディジタルインダクタ集積回路(I2C)バスインタフェイスを用いて,SSNをCommand制御ノード(CCN)に接続することによって実現した。CCNは,付属したSSNを2番目に同期させ,SSNからの集合データを収集し,そして,115.2kbpsのbaudレートでBluetooth送受信機を介してデータを無線的に送信する。このネットワークは,バスから分離または分離された任意のSSNに対してスケーラブルである。これにより,システム全体の再設計なしに再構成可能性とハードウェアノードのアップグレードが可能になる。市販のEEGとパルスオキシメータに対して,いくつかのカスタム設計SSN(3つのEEG SSNと1つの心拍変動性SSN)を機能的に検証した。提案した再構成可能アーキテクチャは,実際の設定におけるデータ収集のための任意の神経生理学的センサに接続できる移動性健康(mHealth)における拡張可能なBSNを約束する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
