ETD

• monitoraggio del sonno
• smartwatch
• stigmergia

In questo lavoro viene presentato un metodo di monitoraggio del sonno rivolto alle persone anziane, che può essere effettuato all’interno di un ambiente familiare grazie all’utilizzo di uno smartwatch in grado di registrare alcuni parametri di interesse tramite i sensori di cui è equipaggiato. I dati prelevati dal dispositivo sono relativi alla frequenza cardiaca e ai valori accelerometrici registrati in seguito ai movimenti del paziente. I dati raccolti vengono elaborati da un’architettura software basata sulla stigmergia, che ci consente di tracciare un modello del sonno dell’individuo e di riconoscerne delle variazioni. Infatti i dati, dopo essere sottoposti a una fase di pre-processing, vengono ricevuti sotto forma di serie temporali (una per ogni notte monitorata) e analizzati da un primo livello stigmergico che ne riduce le dimensioni e ne fa emergere le caratteristiche. Un secondo livello stigmergico elegge una serie temporale (una notte) come riferimento, perché riconosciuta come rappresentante di un andamento tipico del sonno dell’individuo e calcola la similarità di tutte le serie temporali con essa. Infine un algoritmo di clustering raggruppa i valori di similarità su diversi livelli e dà quindi un grado di variazione tra ogni notte e quella di riferimento.