https://www.mdu.se/

mdh.sePublikasjoner
Endre søk
Begrens søket
1 - 4 of 4
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Treff pr side
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
Merk
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1.
    Gerdtman, Christer
    Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik.
    Avancerade alternativa inmatningsenheter till datorer för funktionshindrade2011Licentiatavhandling, med artikler (Annet vitenskapelig)
    Abstract [sv]

    Datorn är ett viktigt verktyg i vår vardag. För rörelsehindrade kan datorn vara en förutsättning för att kunna fungera i vardagen. Datorn har som tekniskt hjälpmedel gett funktionshindrade större möjligheter till meningsfulla aktiviteter, såsom att på egen hand skriva, läsa och kommunicera. Samtidigt är det inte alltid funktionshindrade klarar av att använda vanliga datorer utan behöver alternativa inmatnings- och styrenheter.

    Målet med denna licentiatavhandling har varit att utveckla tekniker som ska stödja personer med rörelsebegränsningar. Främst har arbetet varit att utveckla alternativa tekniker för att kunna manövrera en dator. Viktiga aspekter i arbetet har varit att göra hjälpmedlen användarvänliga, möjliga att individanpassa, och att ta tillvara de tänkta användarnas synpunkter kring behov och önskemål. Vidare har inmatningsenheten utvärderats av användare och även tillämpats som ett rehabiliteringsverktyg för en mindre patientgrupp med nackskador, så kallade pisksnärtskador.

    Utöver dessa vetenskapliga mål har produktionsaspekterna varit viktiga. För att säkerställa att enheten ska kunna bli en produkt måste den kunna produceras och säljas till ett rimligt pris och detta måste beaktas under hela utvecklingsprocessen.

    En alternativ datormus baserad på MEMS-gyroskop har utvecklats. Utvecklingen är gjord utifrån de krav de tilltänka användarna ställde på den alternativa datormusen och enheten är utprovad och förbättrad i en iterativ process mellan utvecklare och användare, så kallad användarcentrerad utvecklingsprocess. MEMS-gyron var den typ av rörelsesensor som bäst svarade mot de krav som ställdes på enheten. De användare som deltog vid ett längre fältprov var samtliga nöjda och ville behålla musen.

    För att underlätta processen att välja rätt typ av gyro och att kunna utvärdera deras stabilitet under olika omgivningsfaktorer, såsom temperatur och vibrationer, har en testrig för gyron utvecklats. Människors rörelsemönster skiljer sig från industriella tillämpningar och därför behövs en speciell testrigg. Testriggen roterar gyron och mäter sensorsignalen under olika betingelser. Flera gyron kan testas samtidigt och testdatat kan sparas och analyseras i efterhand.

    Ett interaktivt datorbaserat träningsprogram har utvecklats och utvärderats vid en pilotstudie tillsammans med den alternativa datormusen. Syftet var att låta nackskadade utföra huvudrörelser och få en feedback på att de tränar rätt. Resultatet pekar på att detta kan vara en lovande metod.

    Fulltekst (pdf)
    kappa
  • 2.
    Kawnine, Tanzim
    Mälardalens högskola, Institutionen för datavetenskap och elektronik.
    A Radial-Ulnar Deviation and Wrist-Finger Flexion Analysis Based on Electromyography2008Independent thesis Basic level (university diploma), 10 poäng / 15 hpOppgave
    Abstract [en]

    This study is aimed to determine the electromyographic signals of the forearm, using Ag/AgCl electrodes. The four major muscles of forearm, which are providing the bioelectrical currents, have been displayed and analysed to determine the different activities. In order to record the signals, an EMG device has been developed and installed and a schematic has also been presented in this paper.

    Fulltekst (pdf)
    FULLTEXT01
  • 3.
    Tidare, Jonatan
    Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system.
    Temporal representation of Motor Imagery: towards improved Brain-Computer Interface-based strokerehabilitation2021Licentiatavhandling, med artikler (Annet vitenskapelig)
    Abstract [en]

    Practicing Motor Imagery (MI) with a Brain-Computer Interface (BCI) has shown promise in promoting motor recovery in stroke patients. A BCI records a person’s brain activity and provides feedback to the person in real time, which allows the person to practice his or her brain activity. By imagining a movement (performing MI) such as gripping with their hand, cortical areas in the brain are activated that largely overlaps with those activated during the actual hand movement. A BCI can provide positive feedback when the hand-related cortical areas are activated during MI, which helps a person to learn how to perform MI. Despite evidence that stroke patients may recover some motor function from practicing MI with BCI feedback thanks to the feedback provided from a BCI, the effectiveness and reliability of BCI-based rehabilitation are still poor. 

    A BCI can detect MI by analyzing patterns of features from the brain activity. The most common features are extracted from the oscillatory activity in the brain.  In BCI research, MI is often treated as a static pattern of features, which is detected by using machine learning algorithms to assign activity into a binary state. However, this model of MI may be inaccurate. Analyzing brain activity as dynamically varying over time and with a continuous measure of strength could better represent the cortical activity related to MI. 

    In this Licentiate thesis, I explore a method for analyzing the temporal dynamic of MI-activity with a continuous measure of strength. Brain activity was recorded with electroencephalography (EEG) and subject-specific feature patterns were extracted from a group of healthy subjects while they performed MI of two opposing hand movements: opening and closing the hand. Although MI of the two same-hand movements could not be discriminated, the continuous output from a machine learning algorithm was shown to correlate well with MI-related feature patterns. The temporal analysis also revealed that MI is dynamically encoded early, but later stabilizes into a more static pattern of brain activity. Last, to accommodate for higher temporal resolution of MI, I designed and evaluated a BCI framework by its feedback delay and uncertainty as a function of the stress on the system and found a non-linear correlation. These results could be essential for developing a BCI with time-critical feedback.

    To summarize, in this Licentiate thesis I propose a promising method for analyzing and extracting a temporal representation of MI, enabling relevant and continuous neurofeedback which may contribute to clinical advances in BCI-based stroke rehabilitation.

    Fulltekst (pdf)
    fulltext
  • 4.
    Trobec, R.
    et al.
    Department of Communication Systems, Jožef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia.
    Jan, M.
    Department of Cardiovascular Surgery, University Medical Centre, Ljubljana, Slovenia.
    Lindén, Maria
    Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system.
    Tomasic, Ivan
    Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system.
    Detection and Treatment of Atrial Irregular Rhythm with Body Gadgets and 35-channel ECG2019Inngår i: 2019 42nd International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2019, s. 301-308Konferansepaper (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    The atrial irregular rhythm, often reflected in atrial fibrillation, undulation or flutter, is recognized as one of the major causes of brain stroke and entails an increased risk of thromboembolic events because it increases the likelihood of blood clots formation. Its early detection is becoming an increasingly important preventive measure. The paper presents a simple methodology for the detection of atrial irregular rhythm by ECG body gadget that can perform long-term measurements, e.g. several weeks or more. Multichannel ECG, on the body surface, gives a more detailed insight into the atrial activity in comparison to standard 12-lead ECG. The information from MECG is compared with single-channel patch ECG. The obtained results suggest that the proposed methodology could be useful in treatments of atrial irregular rhythm. One can obtain a reliable information about the time and duration of fibrillation events, or determine arrhythmic focuses and conductive pathways in heart atria, or study the effects of antiarrhythmic drugs on existing arrhythmias and on an eventual development of new types of arrhythmias. 

1 - 4 of 4
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf