BLE Embedded Solution for Gait Analysis on Subjects Affected by Multiple Sclerosis

Sfrappini, Alessandro (2021) BLE Embedded Solution for Gait Analysis on Subjects Affected by Multiple Sclerosis. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Automation engineering / ingegneria dell’automazione [LM-DM270]
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Multiple sclerosis (MS), also known al encephalomyelitis disseminata, is a demyelinating disease in which the insulating covers of nerve cells in the brain and spinal cord are damaged. The majority of patients either present with or transition into a progressive course, characterised by the gradual accumulation of disability independent of clinical relapses, which usually significantly affect their ability to walk. This thesis follows the development of a low power embedded device for activity recognition and gait assessment. The Bluetooth Low Energy protocol is studied and applied for wireless communication between the device and a smartphone. A machine learning approach is implemented to detect walking-related activities during the day. Then, data analysis extracts the mobility-related data and uses it to compute gait-related information.

Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Sfrappini, Alessandro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Corso di studio
Ordinamento Cds
Parole chiave
Bluetooth,BLE,Multiple Sclerosis,Gait,Embedded,Neural Network,Machine Learning,Activity Recognition,Data Analysis
Data di discussione della Tesi
20 Luglio 2021

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