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A Wearable System for In-Home and Long-Term Assessment of Fetal Movement - 05/12/19

Doi : 10.1016/j.irbm.2019.11.003 
X. Zhao a , X. Zeng a, , L. Koehl a , G. Tartare a , J. De Jonckheere b
a The ENSAIT Textile Institute, Roubaix, France 
b INSERM CIC-IT 1403, Maison Régionale de la Recherche Clinique, CHRU de Lille, Lille, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Thursday 05 December 2019
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Fetal movement monitoring has its greatest value for saving the life of the fetus.
The proposed system for home use aims to save hospital resources.
The usability and user experience of the system have been largely improved.
The acquired fetal movement data help to establish a database for future research.

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Abstract

Objectives: This paper presents a novel wearable system for in-home and long-term fetal movement monitoring on a reliable and easily accessible basis.

Material and methods: The system mainly consists of four accelerometers for fetal movement signal acquisition, a microcontroller for signal processing and an Android-based device interacting with the microcontroller via Bluetooth Low Energy (BLE), providing the mother with information related to the fetal movement in an intelligible way.

Results: The proposed system can deliver reliable results with a specificity of 0.99 and a sensitivity of 0.77 for fetal movement time series signal classification.

Conclusion: The proposed wearable system will provide a good alternative to optimize the use of medical professionals and hospital resources, and has potential applications in the field of e-Health home care. Besides, the fetal movement acceleration signals acquired with volunteers (pregnant women) help establish an initial database for future medical analysis of sensor-recorded fetal behaviors.

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Keywords : Fetal movements, Wearable system, Accelerometer, Machine learning


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