Etudes Non Stop Etudes Non Stop
Related Articles
Au cours de la dernière décennie, la prévalence de modes de vie malsains et la mondialisation ont augmenté le nombre de personnes vivant avec des troubles cardiovasculaires, de l’asthme et du diabète, tout en les rendant plus sujettes aux épidémies de maladies respiratoires. De telles conditions de santé peuvent affecter la vie de chaque personne et peuvent même fermer des aspects clés de l’économie comme nous l’avons récemment connu en raison de l’épidémie mondiale de COVID-19. Heureusement, des réseaux de capteurs corporels sans fil (WBSN) ont vu le jour au cours de la dernière décennie, offrant la possibilité d’enregistrer et d’analyser à distance les signaux vitaux du corps, ce qui est essentiel pour la surveillance de l’état de chaque patient et même pour le diagnostic de l’apparition de symptômes critiques. L’analyse des électrocardiogrammes (ECG) a joué un rôle clé dans la surveillance et la détection précoce non seulement des troubles cardiaques mais aussi des symptômes pseudo-grippaux. Actuellement, la plupart des analyses ECG sont limitées dans le domaine temporel en raison de la grande complexité de l’analyse spectrale de puissance (PSA) de la fréquence cardiaque dans le domaine fréquentiel, qui est reconnu comme un outil puissant pour évaluer de nombreuses activités autonomes du système nerveux. L’objectif principal de ce projet est le développement d’un système PSA évolutif de variabilité de la fréquence cardiaque pour la surveillance de la santé ainsi que l’authentification de la personne. L’algorithme PSA développé pourra adapter son effort en fonction des caractéristiques vitales requises qui pourraient être associées au type et à la gravité de la maladie ainsi qu’aux ressources matérielles disponibles à la périphérie / dans le cloud. Les nouvelles fonctionnalités extraites dans le domaine fréquentiel seront utilisées pour former des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique pour l’évaluation des conditions des patients et la détection des conditions de santé critiques telles que les arythmies. Enfin, les caractéristiques cardiaques extraites seront également utilisées pour authentifier chaque personne et améliorer l’efficacité des algorithmes de sécurité basés sur l’ECG existants qui n’utilisent actuellement que les informations du domaine temporel.
Le projet est interdisciplinaire et intersectoriel réunissant des experts sur a) la conception de systèmes biomédicaux de faible puissance du Queen’s ECIT Global Research Institute, b) sur la détection et la prévention du diabète et des maladies cardiovasculaires du Queen’s Wellcome-Wolfson Institute for Experimental Medicine ainsi que c) sur l’artificiel Surveillance de l’intelligence et du bien-être de la société B-Secur.
Emploi et salaire:
Le chercheur sera employé comme personnel, avec le titre de chercheur en début de carrière, de l’Université Queen’s, dans le cadre d’un programme de rémunération amélioré de 28925 £ / an! Le chercheur aura accès à un programme de formation universitaire et industrielle spécialisé et rejoindra une équipe de 20 autres ECR sur les sociétés en réseau intelligentes.
Le chercheur rejoindra une équipe avec plus de 35 publications au cours des 3 dernières années sur des sites de premier plan, y compris un brevet récent sur l’analyse de signal biologique à faible complexité, un prix du meilleur article à la conférence IEEE DATE, un prix ACM SRC, etc. et doit être motivé à poursuivre des publications.
Critère d’éligibilité:
Les candidats doivent être dans les quatre premières années de leur carrière de recherche et ne doivent pas avoir obtenu un doctorat. Les chercheurs ne doivent pas avoir résidé ou exercé leur activité principale au Royaume-Uni pendant plus de 12 mois au cours des 3 dernières années.
Critères souhaitables:
- Preuve de réalisations académiques exceptionnelles
- Preuve de compétences exceptionnelles pertinentes pour le poste, à savoir systèmes intégrés, c / c ++, python, algorithmes de traitement du signal et / ou d’apprentissage automatique, vhdl / verilog, expérience passée avec les flux de conception ASIC / FPGA.
- Avoir déjà une publication ou désireux de publier dans des conférences / revues de haut niveau.
Les candidats intéressés qui répondent aux critères d’éligibilité doivent postuler au lien avec un CV et une lettre de motivation expliquant comment ils répondent aux critères souhaitables.
Les candidats sont également fortement encouragés à contacter g.karakonstantis@qub.ac.uk avec un CV et une brève description de leurs compétences pertinentes pour indiquer leur intérêt.
