dc.contributor.advisor | Meling, Hein | |
dc.contributor.advisor | Freyer, Ståle | |
dc.contributor.author | Hove, Andreas | |
dc.date.accessioned | 2017-09-19T10:58:04Z | |
dc.date.available | 2017-09-19T10:58:04Z | |
dc.date.issued | 2017-06-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2455414 | |
dc.description | Master's thesis in Computer science | nb_NO |
dc.description.abstract | I denne oppgaven ble en smartklokke benyttet til å analysere brystkompresjoner ved hjerte-lunge-redning (HLR). Det ble utviklet to metoder for å måle dybde og rate i brystkompresjoner. Metodene ble verifisert i to eksperiment; ved manuelle kompresjoner på en gjenopplivningsdukke og ved automatiske kompresjoner utført av en industrirobot. Det ble utviklet en smartklokke-applikasjon som implementerte metodene og kan veilede brukeren til utførelse av god HLR. Resultater fra eksperimentene viser at en smartklokke kan benyttes til veiledning, men nøyaktigheten til metodene kunne ikke verifiseres. Det antas at metodene vil gi tilfredsstillende resultater ved et utvidet eksperiment. | nb_NO |
dc.language.iso | nob | nb_NO |
dc.publisher | University of Stavanger, Norway | nb_NO |
dc.relation.ispartofseries | Masteroppgave/UIS-TN-IDE/2017; | |
dc.rights | Navngivelse 4.0 Internasjonal | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.no | * |
dc.subject | hjerte-lunge-redning | nb_NO |
dc.subject | Android | nb_NO |
dc.subject | TensorFlow | nb_NO |
dc.subject | LHR | nb_NO |
dc.subject | maskinlæring | nb_NO |
dc.subject | informasjonsteknologi | nb_NO |
dc.subject | datateknikk | nb_NO |
dc.subject | lineær-filtrering | nb_NO |
dc.subject | hjerte- og lungeredning | |
dc.title | Kvalifisering av smartklokke til bruk i HLR | nb_NO |
dc.title.alternative | Qualifying smartwatches for use in CPR | nb_NO |
dc.type | Master thesis | nb_NO |
dc.subject.nsi | VDP::Teknologi: 500::Informasjons- og kommunikasjonsteknologi: 550::Datateknologi: 551 | nb_NO |