Πλοήγηση ανά Συγγραφέας "Tsiknakis, Emmanouil"
Τώρα δείχνει 1 - 8 of 8
Αποτελέσματα ανά σελίδα
Επιλογές ταξινόμησης
Τεκμήριο Biosignal analysis methods for the assessment of stress(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), ΠΜΣ Μηχανικών Πληροφορικής, 2025-09-02) Froudas, Michail; Φρούδας, Μιχαήλ; Tsiknakis, Emmanouil; Τσικνάκης, ΕμμανουήλIn recent years, stress has emerged as one of the most significant factors aGecting both mental and physical health. Prolonged exposure to stressful situations can lead to serious conditions such as anxiety, depression and cardiovascular disease, negatively aGecting quality of life. Early detection and accurate classification of stress is crucial for the development of eGective management and intervention strategies. In this study, we investigate the use of machine learning techniques to classify stress through physiological signals using the Wearable Stress and AGect Detection (WESAD) public dataset. WESAD includes recordings from wearable sensor devices, such as the Empatica E4 wristband and a chest belt (Respiban), and contains information from several physiological signals, such as heart rate (BVP - Blood Volume Pulse), electrodermal activity (EDA), respiratory patterns (RESP), as well as acceleration (ACC) and body temperature. Participants in the experiment were exposed to diGerent emotional states, including baseline, stress, amusement and meditation, allowing the study of the physiological response of the body to each of them. In our approach we exploit BVP and EDA signals from the Empatica E4 and develop state-ofthe-art techniques for the pre-processing of signals, the extraction of features in both the time and frequency domains, and the development of machine learning algorithms for the detection and classification of emotional states, specifically focusing on stress. Specifically, we applied Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Logistic regression, k-nearest neighbors (KNN), Gradient boosting and Naive Bayes algorithms, and performed a comparative analysis of their performance based on accuracy. To ensure that features have similar scales standardization and normalization techniques were deployed to optimize the accuracy of the classifiers. The results of the study show that machine learning algorithms can classify stress with results achieving an accuracy of 94% using Random Forest, making stress detection systems based on wearables a reliable method for monitoring psychosomatic health. This study contributes to the development of intelligent stress recognition systems, which could be integrated into applications with the use of wearable devices, enabling early detection and tailoring personalized management strategies. Such technological developments have the potential to improve mental health care, increase productivity in the workplace and support individuals in managing their stress in a more eGective way.Τεκμήριο Design and implementation of an application in Flutter for monitoring and analysis of physical activity and stess levels using Fitbit.(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, 2024-10-21) Melakis, Nikolaos; Μελάκης, Νικόλαος; Tsiknakis, Emmanouil; Τσικνάκης, ΕμμανουήλA greater understanding of the significance of holistic well-being has emerged as a result of the modern lifestyle, which is characterized by quick technology improvements and the demands of contemporary society. Built on the adaptable Flutter framework, Stress.io emerges as a trailblazing mobile application that smoothly integrates with Fitbit smartwatches. In addition to monitoring heart rate and physical activity, this application goes beyond traditional well-being tools by introducing a ground-breaking stress calculation capability. Stress.io is proof of the technological prowess made possible by the Flutter platform. Flutter's hot reload functionality, which was designed with cross-platform compatibility in mind, permitted quick iterations and made sure that the user experience was consistent across different platforms. The user interface, created using a wealth of Flutter widgets, offers not just a pleasing appearance but also a simple and straightforward navigating experience. Fitbit smartwatch integration is a distinguishing feature of Stress.io, enhancing its potential as a complete health companion. Users of Stress.io can synchronize their heart rate and physical activity data in real-time thanks to Fitbit, a major participant in the wearable technology market. By utilizing the accuracy of Fitbit's sensors, this integration gives customers a thorough overview of their health. The partnership between Stress.io and Fitbit places the app at the forefront of technologically advanced well-being solutions. Finally, Stress.io serves as an example of a technology vision for the future of well-being. It highlights how technology may be used to track data as well as gain insightful knowledge and make useful decisions. With the combination of Flutter's adaptability, Fitbit's accuracy, and revolutionary stress computation, Stress.io is positioned as a leader at the nexus of technology and well-being. The app's ultimate objective will always be to empower people on their path to holistic health and wellbeing.Τεκμήριο Identification of Parkinson’s disease facial symptoms by utilizing deep learning techniques.(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), ΠΜΣ Μηχανικών Πληροφορικής, 2025-01-21) Kyprakis, Ioannis; Κυπράκης, Ιωάννης; Tsiknakis, Emmanouil; Τσικνάκης, ΕμμανουήλParkinson’s Disease (PD) is a progressive neurological disorder characterized by motor and non-motor symptoms, including hypomimia, a significant reduction in facial expressiveness. Hypomimia, in conjunction with other symptoms, complicates the accurate assessment of depression in PD patients. This research presents a novel approach for estimating depression in PD patients by analyzing facial video recordings using deep learning techniques. The study leverages two datasets: a comprehensive video dataset comprising 1,875 facial recordings from 173 patients, and a detailed clinical dataset consisting of 140 patients and 18 features, including critical patient information such as UPDRS III scores and LEDD. Our results demonstrate that the 3D-CNN-LSTM model with attention outperforms other models, achieving an accuracy of 82% in binary classification and 71.17% in multiclass classification tasks. Furthermore, machine learning models applied to clinical data to reinforce the findings, highlighting key features such as UPDRS III scores and LEDD as significant predictors of depression. This research establishes a new benchmark for the automated detection of depression in PD patients, emphasizing the potential of integrating facial video analysis with clinical data for more accurate and early diagnosis.Τεκμήριο Multimodal pain intensity assessment based on physiological biosignals.(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), ΠΜΣ Μηχανικών Πληροφορικής, 2024-07-15) Pavlidou, Elisavet; Παυλίδου, Ελισάβετ; Tsiknakis, Emmanouil; Τσικνάκης, ΕμμανουήλPain is a multifaceted and subjective experience that can affect individuals both physically and emotionally. According to the most widely accepted definition, it is characterized as the “unpleas ant sensory and emotional experience associated with, or resembling that associated with actual or potential tissue damage”. Visual analog scales, numeric rating scales, and various questionnaires, all relying on patient-reported outcome measurements, are prevalent methods within healthcare and research domains for assessing the presence, incidence, and severity of pain. Nevertheless, self-report evaluation tools require cognitive, linguistic, and social abilities, which may manifest variations in certain populations such as neonates, individuals with intellectual disabilities, and those affected by dementia. Pain can be classified as either acute or chronic. Acute pain is sudden, sharp, and usually, temporary. Conversely, persistent pain can result in prolonged suffering. Chronic pain is defined as enduring discomfort lasting beyond six months, often representing a disease state. Diagnosing and managing chronic pain can be challenging due to its sustained nature. In the case of individ uals hospitalized with chronic conditions, precise pain assessment is imperative for the effective application of pain management strategies. Currently, pain detection and accurate classification continue to pose a significant challenge in both the medical field and research endeavors. The objective of this master thesis is to automate pain recognition and assessment through physiological-data-driven predictive models. This study emphasizes the substantial importance of integrating multimodal physiological signals and explor ing their most efficient combination. Furthermore, we explored the influence of using multiple types of signal (multimodal approach) on any improvements in performance compared to using just one type of signal (unimodal approach). Additionally, we aimed to scrutinize the influence of demographic factors such as gender and age on pain perception and how they may affect the out comes of our experiments. We used the BioVid Part A dataset as input in our pipeline, incorporating the demographic data with age groups divided into: 20-35 years, 36-50 years, and 51-65 years. The Pan & Tompkins algorithm was applied for ECG feature extraction, while statistical analysis was employed for both GSR and EMG signals. Following data pre-processing, an early fusion approach was implemented in all unimodal and multimodal experiments encompassing binary (no pain vs. 1 pain) and multiclass tasks (all pain levels, no pain vs. pain levels). The Long Short-Term Memory (LSTM) approach demonstrated superior performance in pain intensity classification compared to Support Vector Machines (SVM) and Decision Trees, whether applied in unimodal or multimodal tasks. Galvanic skin response emerged as the most effective standalone modality, while the combination of ECG, EMG, and GSR proved to be the most ef fective pair of fused modalities. The combination of all physiological signals resulted in further improvement in our outcomes, achieving 81.75% accuracy in the binary classification task of no pain (BL) versus the highest level of pain (PA4) and 86.05% in the female population of the same classification task. It is noteworthy that in machine learning experiments, the polynomial kernel consistently yielded higher accuracy values in both binary and multiclass classification tasks. To the best of our knowledge, our study reported the highest accuracy (82.83%) in gender-age-based experiments using all physiological data from the BioVid dataset. This performance was observed in a binary task distinguishing between baseline and the highest intensity of pain within the female population aged 20-35.Τεκμήριο Parkinson’s disease prediction using artificial intelligence(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), ΠΜΣ Μηχανικών Πληροφορικής, 2024-04-08) Panagiotakis, Georgios; Παναγιωτάκης, Γεώργιος; Tsiknakis, Emmanouil; Τσικνάκης, ΕμμανουήλPrecise diagnosis of Parkinson’s disease (PD) is crucial for effective treatment and management of this progressive neurological condition. Existing diagnostic methods face obstacles due to overlapping symptoms with other neurological disorders and the lack of a conclusive diagnostic test. Sleep disorders are common among PD patients, and nocturnal sleep electroencephalography (EEG) data hold significant insights into the connection between PD and sleep disturbances, providing opportunities for early diagnosis and disease tracking. This research utilizes deep learning methodologies to examine nocturnal sleep EEG data for the differentiation of PD subjects and healthy individuals. An extensive review of current literature is performed to evaluate the state-of-the-art in PD, sleep disorders, EEG data analysis, and deep learning applications for neurological disorder classification. A dataset of nocturnal sleep EEG recordings from PD patients and healthy subjects is obtained, preprocessed, and divided into sleep stages, followed by the extraction of pertinent features. Several deep learning models, such as Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), and Gated Recurrent Units (GRU) networks, are explored for their appropriateness in the classification task. The chosen models are developed, executed, and optimized to differentiate PD subjects from healthy controls using nocturnal sleep EEG data. Model performance is assessed using relevant metrics (e.g., accuracy, precision, recall, F1-score) and compared with existing methods found in the literature.Τεκμήριο Προσδιορισμός των χαρακτηριστικών της ομιλίας της νόσου του Παρκινσον με τη χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, 2025-09-15) Λάππα, Θεοδώρα; Lappa, Theodora; Τσικνάκης, Εμμανουήλ; Tsiknakis, EmmanouilΗ Νόσος του Πάρκινσον αποτελεί την δεύτερη πιο διαδεδομένη νευροεκφυλιστική διαταραχή που επηρεάζει την ομιλία των ασθενών στο 90% των περιπτώσεων, με το κύριο σύμπτωμά την υποκινητική δυσαρθρία. Η ανάγκη για έγκαιρη ανίχνευση και παρακολούθηση της νόσου, καθώς και η έλλειψη κατάλληλων διαγνωστικών εργαλείων, επικεντρωμένων στην ελληνική γλώσσα, πυροδοτεί την ανάγκη για την ανάπτυξη καινοτόμων εργαλείων για την διαγνωστική διαδικασία. Η ανάλυση ομιλίας, η οποία είναι μια μη επεμβατική και μη κοστοβόρα διαδικασία μπορεί να εντοπίσει χρήσιμους και αξιοποιήσιμους δείκτες, οι οποίοι θα συμβάλουν στον εντοπισμό της νόσου σε πρώιμο στάδιο, στην συνεχή παρακολούθηση και στην ενίσχυση της παραδοσιακής κλινικής εξέτασης. Η παρούσα διπλωματική εργασία διερευνά την αναγνώριση χαρακτηριστικών ομιλίας της Νόσου του Πάρκινσον, μέσω τεχνικών βαθιάς μάθηση. Για τον σκοπό αυτό, αναλύθηκαν φωνητικά δεδομένα από 154 Έλληνες ασθενείς και από αυτούς εξήχθην 90 ακουστικά χαρακτηριστικά μέσω του τυποποιημένου συνόλου eGeMAPS.Για την αξιολόγηση χρησιμοποιήθηκαν έξι (6) ταξινομητικοί αλγόριθμοι: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost και Spiking Neural Networks, προκειμένου να γίνει η πρόβλεψη των κλινικά σημαντικών παραμέτρων της νόσου που είναι το στάδιο της νόσου μέσω της κλίμακας Hoehn & Yahr, η παρουσία δυσκινησίας και κινητικών διακυμάνσεων, καθώς και η ανταπόκριση στην θεραπεία με Levodopa σε ποσοτικό και ποιοτικό επίπεδο (UPDRS III dif class/UPDRS III dif per). Ακόλουθα, για να γίνει η επικύρωση των μοντέλων, αξιοποιήθηκε η αυστηρή μέθοδος Leave-One-Subject-Out (LOSO). Τα μοντέλα συνόλου Random Forest και XGBoost παρουσίασαν της πιο ισορροπημένες επιδόσεις στο σύνολο των περιπτώσεων, αν και η διερεύνηση της ανταπόκρισης στην θεραπεία σε ποιοτικό και ποσοτικό επίπεδο, αποτέλεσε πρόκληση για όλα τα εξεταζόμενα μοντέλα. Το κύριο εύρημα της ανάλυσης αποτελεί ο εντοπισμός ενός προφίλ ασθενών, οι οποίοι παρουσιάζουν συστηματική χαμηλή ακρίβεια ταξινόμησης, και βρίσκονται σε ενδιάμεσα στάδια της νόσου, παρουσιάζουν δυσκινησία και η ανταπόκριση τους στην θεραπεία κυμαίνεται σε χαμηλά επίπεδα. Αυτά τα ευρήματα δείχνουν την δυσκολία που αντιμετωπίζουν τα υπολογιστικά μοντέλα να αποδίδουν σταθερά λόγω της ετερογένειας που εμφανίζει η Νόσος του Πάρκινσον. Η περαιτέρω διερεύνηση των ευρημάτων αυτών μπορεί να συμβάλλει σε μελλοντικό σχεδιασμό πιο εξειδικευμένων, με επεμβατικών εργαλείων, για την υποστήριξη της κλινικής διάγνωσης, την διαρκή καταγραφή και έλεγχο της κατάστασης του ασθενούς, καθώς και στην ανάπτυξη λύσεων που θα είναι προσαρμοσμένες στις εκάστοτε υποομάδες ασθενών, ανάλογα με τις ανάγκες αυτών.Τεκμήριο Σχεδιασμός και υλοποίηση μιας εφαρμογής σε Android/Flutter για την παρακολούθηση και την καταγραφή θεραπευτικών αγωγών ασθενών με χρόνιες παθήσεις συνδεδεμένη μέσω API με μια ιστοσελίδα διαχείρισης για τον κλινικό.(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, 2025-07-28) Βενιανάκης, Ηλίας; Venianakis, Ilias; Τσικνάκης, Εμμανουήλ; Χατζημηνά, Μαρία; Tsiknakis, Emmanouil; Chatzimina, MariaΗ παρούσα πτυχιακή εργασία έχει θέμα την υλοποίηση εφαρμογής σε Android/Flutter για την παρακολούθηση και την καταγραφή θεραπευτικών αγωγών ασθενών με χρόνιες παθήσεις. Η εφαρμογή είναι συνδεδεμένη μέσω API με ιστοσελίδα διαχείρισης κλινικών, χρησιμοποιώντας γλώσσες προγραμματισμού, όπως dart, reactJS, JSON, firebase, bootstrap και html και περιβάλλοντα όπως το VScode και το Figma. Κατά τον σχεδιασμό και την υλοποίηση της εφαρμογής δόθηκε μεγάλη έμφαση στην ευκολία της χρήση της, αλλά και στη πληθώρα των επιλογών και ενεργειών που μπορεί να έχει πρόσβαση ο χρήστης. Η εφαρμογή περιλαμβάνει εκτός σύνδεσης & εντός σύνδεσης λειτουργία, ώστε να είναι προσβάσιμη σε κάθε περίπτωση ενώ είναι δυναμική δίνοντας πρόσβαση σε ποικιλία συσκευών και κάνει χρήση ειδοποιήσεων, ώστε ο χρήστης να είναι πάντα ενήμερος. Παρουσιαστήκαν διάφορες δυσκολίες στην επίλυση περιπτώσεων και λογικών λαθών και προγραμματιστικής λογικής που χρειάστηκε αρκετή έρευνα και κόπος, για να επιλυθούνΤεκμήριο Το διαδίκτυο των πραγμάτων στο τομέα της υγείας.(ΕΛΜΕΠΑ, Σχολή Μηχανικών (ΣΜΗΧ), Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, 2024-07-22) Στρατάκη, Δέσποινα; Strataki, Despoina; Τσικνάκης, Εμμανουήλ; Tsiknakis, EmmanouilΗ παρούσα πτυχιακή εργασία διερευνά την ενσωμάτωση του Διαδικτύου Ιατρικών Πραγμάτων (ΔτΙΠ) με προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων της υγειονομικής περίθαλψης. Εμβαθύνει στην αξιοποίηση των δεδομένων βιοϊατρικών αισθητήρων, αναδεικνύοντας τον μετασχηματισμό της υγειονομικής περίθαλψης μέσω της συλλογής και ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Σημαντική έμφαση δίνεται στο ρόλο της υπολογιστικής ομίχλης στη διαχείριση του τεράστιου όγκου δεδομένων από αισθητήρες υγειονομικής περίθαλψης, δίνοντας έμφαση στην αποτελεσματικότητά της στην προεπεξεργασία για εφαρμογές μηχανικής μάθησης. Η μελέτη εξετάζει διάφορους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, από τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα έως την ομαδοποίηση, για την εξαγωγή σημαντικών μοτίβων σε βιοϊατρικά δεδομένα, βοηθώντας έτσι στην παρακολούθηση των ασθενών και την πρόβλεψη ασθενειών. Επιπλέον, η πτυχιακή ασχολείται με τις κρίσιμες προκλήσεις της ασφάλειας δεδομένων και της ιδιωτικότητας στο Διαδίκτυο των Ιατρικών Πραγμάτων προτείνοντας λύσεις όπως η ομοσπονδιακή μάθηση για τη διασφάλιση ευαίσθητων πληροφοριών υγείας. Εξετάζει επίσης τους ηθικούς προβληματισμούς στην αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης. Επιπλέον, η έρευνα συζητά τη σημασία των εργαλείων οπτικοποίησης στο να γίνουν κατανοητά τα πολύπλοκα αποτελέσματα της Μηχανικής Μάθησης στους επαγγελματίες του τομέα της υγείας, ενισχύοντας τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Η πτυχιακή επιχειρεί επίσης να εξετάσει τις αρχιτεκτονικές υλικού και βάσεων δεδομένων που απαιτούνται για την υποστήριξη πολυτροπικών δεδομένων αισθητήρων, τονίζοντας την ανάγκη για ισχυρά συστήματα που να χειρίζονται αποτελεσματικά διαφορετικούς τύπους δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης. Τέλος, διερευνά τον προγραμματισμό με GPU και τις παράλληλες υπολογιστικές τεχνικές, απαραίτητες για την επεξεργασία βιοϊατρικών δεδομένων μεγάλης κλίμακας, και καταλήγει με την αξιολόγηση της παρακολούθησης της υγείας με βάση σήματα για κάθε ασθενή, υπογραμμίζοντας την πορεία προς την εξατομικευμένη υγειονομική περίθαλψη.