Show simple item record

dc.contributorNadeu Camprubí, Climent
dc.contributorTemko, Andrey A.
dc.contributorPopovici, Emanuel
dc.contributor.authorAnglès Cabau, Montserrat
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.date.accessioned2018-11-29T11:28:47Z
dc.date.available2018-11-29T11:28:47Z
dc.date.issued2018-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/125224
dc.descriptionStudy usability aspects of the sonification prototype, and making changes to the Android app to match better the clinical needs, and also help with actual conduction of the survey which will involve personal talking to neonatologists and other healthcare professionals.
dc.description.abstractThe goal of the project was to study the usability of Neurobell, an Android App designed to help healthcare professionals without EEG interpretation expertise. The application, which is currently being developed, detects neonatal brain injuries using sonification and artificial intelligence methods. This work also aims to assess the performance of the neonatal brain stethoscope by comparing it with the current method of visualising EEG signals. To accomplish this, a web-based survey was previously developed. In this work, the usability of the survey was studied, and the website was redesigned to be more appealing to users by forming a game based scenario. The improvements of the Android app and website were discussed with a user interface expert and healthcare professionals in order to tailor both for clinical needs and settings. To conclude, the results of the survey are analysed and it is proven that the neonatal brain stethoscope is improving the detection of brain injuries in neonatal patients.
dc.description.abstractEl objetivo del proyecto era estudiar la usabilidad de Neurobell, una aplicación de Android diseñada para ayudar a los profesionales de la salud sin experiencia en interpretación de EEG. La aplicación, que actualmente se está desarrollando, detecta lesiones cerebrales en neonatos mediante métodos de sonificación e inteligencia artificial. Este trabajo también pretende evaluar el rendimiento del estetoscopio cerebral neonatal comparándolo con el método actual de visualización de señales EEG. Para ello, se desarrolló previamente una encuesta basada en web. En este trabajo, se ha estudiado la usabilidad de la encuesta y se ha rediseñado el sitio web para que fuera más atractivo para los participantes convirtiéndolo en un juego. Las mejoras de la aplicación Android y la web se discutieron con un experto en interfaces de usuario y profesionales de la salud para adaptarse tanto a las necesidades clínicas como las técnicas. Finalmente, se han analizado los resultados de la encuesta y se ha demostrado que el estetoscopio mejora la detección de lesiones cerebrales en pacientes neonatales.
dc.description.abstractL'objectiu del projecte era estudiar la usabilitat de Neurobell, una aplicació d'Android dissenyada per ajudar els professionals de la salut sense experiència en interpretació d'EEG. L'aplicació, que actualment s'està desenvolupant, detecta lesions cerebrals en nounats mitjançant mètodes de sonificació i intel·ligència artificial. Aquest treball també pretén avaluar el rendiment de l'estetoscopi cerebral neonatal comparant-lo amb el mètode actual de visualització de senyals EEG. Per aconseguir-ho, es va desenvolupar prèviament una enquesta basada en web. En aquest treball, s'ha estudiat la usabilitat de l'enquesta i s'ha redissenyat el lloc web perquè fos més atractiu pels participants convertint-lo en un joc. Les millores de l'aplicació Android i la web es van discutir amb un expert en interfícies d'usuari i professionals de la salut per adaptar-se tant a les necessitats clíniques com a les tècniques. Finalment, s'han analitzat els resultats de l'enquesta i s'ha demostrat que l'estetoscopi millora la detecció de lesions cerebrals en pacients neonatals.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.rightsS'autoritza la difusió de l'obra mitjançant la llicència Creative Commons o similar 'Reconeixement-NoComercial- SenseObraDerivada'
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
dc.subject.lcshArtificial intelligence
dc.subject.lcshHuman-computer interaction
dc.subject.lcshElectronic data interchange
dc.subject.otherusability
dc.subject.otherassessment
dc.subject.otherEEG
dc.subject.othersonification
dc.subject.otherwebpage
dc.subject.otherAndroid App
dc.subject.otherartificial inteligence
dc.subject.otherusabilidad
dc.subject.otherevaluación
dc.subject.othersonificación
dc.subject.otherpágina web
dc.subject.otheraplicación Android
dc.subject.otherinteligencia artificial
dc.subject.otherProcessament electrònic de dades
dc.subject.otherServidors web -- Administració
dc.subject.otherDispositius mòbils
dc.titleQuantitative assessment of IA-assisted sound-based interpretation of neonatal EEG
dc.title.alternativeEvaluación cuantitativa de la interpretación de EEG mediante sonificación asistida por IA
dc.title.alternativeAvaluació quantitativa de la interpretació de EEG mitjançant sonificació assistida per IA
dc.typeBachelor thesis
dc.subject.lemacIntel·ligència artificial
dc.subject.lemacInteracció persona-ordinador
dc.subject.lemacIntercanvi electrònic de dades
dc.identifier.slugETSETB-230.134320
dc.rights.accessOpen Access
dc.date.updated2018-10-24T05:51:45Z
dc.audience.educationlevelGrau
dc.audience.mediatorEscola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license: Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain