[論文レビュー] Shesop Healthcare: Android application to monitor heart rate variance, display influenza and stress condition using Polar H7

Andrien Ivander Wijaya, Ary Setijadi Prihatmanto+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Heart Rate Variability and Autonomic Control参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、Polar H7胸ベルトから得られるリアルタイムの心拍数および心拍変動性（HRV）データを用いて、ストレスおよびインfluenza状態を分類するAndroidアプリ「Shesop」を提示する。Android Studioを用いて開発され、Bluetooth Low Energy（BLE）を活用してデータを取得し、HRV解析（時間領域および非線形領域）を実施。SVM分類を用いて健康状態を評価し、結果をDropbox統合により可視化および保存する。

ABSTRACT

Shesop is an integrated system to make human lives more easily and to help people in terms of healthcare. Stress and influenza classification is a part of Shesop's application for a healthcare devices such as smartwatch, polar and fitbit. The main objective of this paper is to create a proper application to implement the stress and influenza classification. The application use Android studio, XML and Java. Also, while creating this application, all design and program is considered to be available for future updates. The application needs an android smartphone with Bluetooth Low Energy technology (bluetooth v4.0 or above). SheSop application will accommodate data entry, device picker, data gathering process, result and saving the result. In the end, we could use the polar H7 and this application to get a real-time heart rate, Heart rate variability and diagnose our stress and influenza condition.

研究の動機と目的

• 生理的信号を用いて、ストレスおよびインフルエンザを監視可能な、アクセス可能でリアルタイムのモバイルアプリケーションの開発を目的とする。
• Polar H7のデータから得られるHRV解析を、ユーザーフレンドリーなAndroidインターフェースに統合することを目的とする。
• HRV指標を用いた機械学習（SVM）によるストレスおよびインフルエンザ状態の分類を実現することを目的とする。
• 将来のアップデートに備えて、モジュラー設計およびクリーンコードを採用することでスケーラビリティおよび保守性を確保することを目的とする。
• Dropbox統合によるユーザーのデータ永続化およびクラウドバックアップを支援することを目的とする。

提案手法

• アプリケーションはAndroid Studioを用い、UIおよびロジックにJavaとXMLで構築された。
• Bluetooth Low Energy（BLE）v4.0以降を用いて、Polar H7からリアルタイムの心拍数およびRRインターバル（IBI）データをストリーミング受信する。
• IBIデータからHRV特徴量を抽出し、時間領域（平均、SDNN）、Poincaréプロット、非線形指標を含む。
• HRVパターンに基づいてストレスおよびインフルエンザ状態を区別するため、サポートベクターマシン（SVM）分類器を実装した。
• 分類精度の向上を図るため、ユーザー固有のパrameter（例：収縮期血圧・拡張期血圧、体温）を入力するためのモジュールを追加した。
• 結果はリアルタイムで表示され、ローカル保存およびDropboxへのアップロードにより長期保存・分析を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Polar H7胸ベルトから得られるリアルタイムのHRVデータは、モバイルアプリケーションにおいて、ストレスおよびインフルエンザ状態を効果的に分類するために適しているか？
• RQ2 時間領域、Poincaréプロット、非線形指標を含むHRV指標は、臨床的評価に準じた軽量なAndroidアプリにどのように統合可能か？
• RQ3 ユーザー入力パrameter（例：血圧、体温）は、分類精度の向上にどのような役割を果たすか？
• RQ4 Androidベースのシステムは、将来的な健康モニタリング拡張を考慮して、使いやすさ、パフォーマンス、スケーラビリティをどのように確保できるか？
• RQ5 アプリの設計は、医療アプリケーションにおけるセキュアで効率的かつ保守可能なソフトウェア開発をどの程度サポートしているか？

主な発見

• Shesopアプリは、API 18以降のAndroidデバイスにおいて、BLEを介してPolar H7からリアルタイムの心拍数およびIBIデータを正常に収集した。
• 平均RRインターバル、標準偏差（SDNN）、Poincaréプロットパラメータを含むHRV特徴量が抽出され、分類に使用された。
• HRVデータを用いたSVMモデルを訓練することで、ストレスおよびインフルエンザ状態の機能的分類が達成された。
• 収縮期/拡張期血圧および体温のユーザー入力が統合され、分類の文脈を強化した。
• アプリはすべてのUX、パフォーマンス、安定性テスト（例：UX-B1、PS-P1）に合格し、Dropboxへのデータエクスポートをサポートした。
• 拡張性を考慮したモジュラーなアーキテクチャを採用しており、将来のアップデートおよび新たな健康状態の統合を可能にした。