تحسين أداء شبكة منطقة الجسم اللاسلكية باستخدام العتبة الديناميكية بواسطة الشبكة العصبية التلافيفية
An Enhancement for Performance of Wireless Body Area Network Using Dynamic Threshold by Convolutional Neural Network
- الباحث
- محمد راضي مجيد
- المشرف
- اسراء تحسين علي
- الجامعة
- الجامعة التكنولوجية
- الكلية / القسم
- قسم علوم الحاسوب / علوم الحاسوب
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2024
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Wireless body area network;Dynamic threshold;Convolutional neural network;Performance enhancement
الملخص
تعد شبكات منطقة الجسم اللاسلكية (WBANS) واحدة من أهم التقنيات للحفاظ على المراقبة المستمرة لصحة المريض وتشخيص الأمراض. وهي تتكون من مستشعرات لاسلكية صغيرة يمكن ارتداؤها تنقل الإشارات. ضمن هذه الرؤية، لا تخلو WBANS من صعوبات فريدة، على سبيل المثال، ارتفاع استهلاك الطاقة، والحرارة من المستشعرء وضعف دقة البيانات. ستحاول هذه الأطروحة التغلب على هذه التحديات من خلال اقتراح خوارزميات تكيفية مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وآليات العتبة الديناميكية لتحسين أداء وكفاءة الطاقة في WBANS من خلال تحسينات البرامج. يحتوي النظام في الاقتراح على عتبة مرنة قد تغير ميل مستشعر تخطيط القلب وفقا لمعدل ضربات القلب للمريض وهو مصمم للدخول في وضع السكون عندما لا يكون قيد الاستخدام لتقليل استخدام الطاقة وإنتاج الحرارة. علاوة على ll يتم استخدام شبكات CNN في تكييف وفرز إشارة تخطيط القلب بدقة، ويتم استخدام مجموعة بيانات عدم انتظام ضربات القلب MIT-BIH لتعزيز الكشف عن عدم انتظام ضربات القلب. هذه التقنيات ناجحة للغاية وقد تم إثباتها بشكل إيجابي من خلال عمليات المحاكاة المختلفة التي أجريت من أجل تحديد الفرق. تظهر النتائج تحسنا بنسبة 10.53/ في عمر البطارية وتحسنا بمقدار 5.62 ضعفا في إدارة درجة الحرارة عند تطبيق تقنية وضع السكون. نتيجة لذلك، وصل النموذج إلى متوسط 482 تصنيف ECG بنسبة 8 ومستوى عال من الانتقائية والحساسية للنوع الطبيعي من ضربات القلب ونتائج مرضية تماما في تصنيف نوع عدم انتظام ضربات القلب. تثبت هذه النتائج ببساطة أن الخوارزميات التكيفية يمكن أن تعزز أداء WBAN نظرا لاستخدام استهلاك الطاقة على النحو الأمثل وتجهيز أجهزة الاستشعار. يمثل اقتراح وتنفيذ العتبات الديناميكية وشبكات CNN فكرة أن النظام المقترح يمكن أن يوفر طرقا أكثر موثوقية وراحة لمراقبة صحة الناس. تم إجراء الأداء في محاكاة إطار عمل ميسا.
Abstract
Wireless Body Area Networks (WBANs) are one of the most critical technologies for maintaining constant monitoring of patient’s health and diagnosing diseases. They consist of small, wearable wireless sensors transmitting signals. Within this vision, WBANs are not without unique difficulties, for instance, high energy consumption, heat from the sensor, and impaired data accuracy. This thesis will try to overcome these challenges by proposing adaptive algorithms such as convolutional neural networks (CNNs) and dynamic threshold mechanisms to improve the performance and energy efficiency of WBANs through software enhancements. The proposed system contains a flexible threshold that may change the ECG sensor incline in accordance with the heart rate of the patient and is designed to enter sleep mode when not in use to minimize energy usage and heat production. Further, CNNs are used in accurate ECG signal conditioning and sorting, and the MIT-BIH Arrhythmia data set is used to enhance the detection of arrhythmias. These techniques are quite successful and have been positively proven via various simulations done to establish the difference. The results show a 10.53% improvement in battery life and a 5.62-fold enhancement in temperature management when sleep mode technology is applied. As a result, the proposed model reached the average accuracy of ECG classification of 98% and a high level of selectivity and sensitivity to normal type of heartbeat and quite satisfactory results in classification of arrhythmia type of heartbeat. These results simply prove that adaptive algorithms could enhance WBAN performance since energy consumption is optimally used and sensors are outfitted. The proposal and implementation of dynamic thresholds and CNNs represent the idea that the proposed system can offer more reliable and comfortable methods for people’s health monitoring. The performance was conducted in Mesa Framework simulator.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.