IoT DO PREDYKCYJNEJ KONSERWACJI KRYTYCZNEGO SPRZĘTU MEDYCZNEGO W STRUKTURZE SZPITALA
Maroua Guissi
marouaguissi@gmail.comMohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)
https://orcid.org/0009-0001-2718-1513
My Hachem El Yousfi Alaoui
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)
Larbi Belarbi
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)
Asma Chaik
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts (Maroko)
Abstrakt
Konserwacja predykcyjna (PdM) umożliwia przewidywanie wczesnych awarii sprzętu medycznego przed ich wystąpieniem. Pomaga zdiagnozować usterki krytycznego sprzętu w strukturze szpitala, na przykład MRI. Opiera się na analizie danych zbieranych w czasie rzeczywistym odpowiednich parametrów, dzięki inteligentnym czujnikom umieszczonym na sprzęcie, przy użyciu technologii Internetu rzeczy (IoT) i narzędzi uczenia maszynowego. Celem tych technik jest wdrożenie algorytmów zdolnych do przewidywania anomalii, które sprawią, że sprzęt i narzędzia konserwacyjne będą coraz bardziej autonomiczne i inteligentne. Dlatego ideą tego projektu jest opracowanie bezprzewodowej sieci czujników w celu zapewnienia ciągłego monitorowania stanu MRI. Wdrożone rozwiązanie obejmuje system monitorowania IoT obwodu chłodzenia zimnej głowicy. W oparciu o wibracje pompy pozwala on monitorować obwód silnika, informować personel o każdym nieprawidłowym stanie tego systemu i chronić to urządzenie przed wszelkimi przyszłymi anomaliami. Dzięki algorytmowi CNN zaimplementowanemu w tym rozwiązaniu, wyniki są bardzo zadowalające, z dokładnością >98%. Rozwiązanie to można zintegrować z ogólnym rozwiązaniem konserwacji predykcyjnej dla najbardziej wrażliwego sprzętu w szpitalu.
Słowa kluczowe:
krytyczny sprzęt medyczny, konserwacja predykcyjna (PdM), internet rzeczy (IoT), rezonans magnetyczny (MRI)Bibliografia
Beyer J., Krug J., Friebe M.: Monitoring the cold head of Magnetic Resonance Imaging systems by means of vibration analysis. Journal of Sensor Technology 7(3), 2017, 39-51.
Google Scholar
Compare M., Baraldi P., Zio E.: Challenges to IoT-enabled predictive maintenance for industry 4.0. IEEE Internet of Things Journal 7(5), 2019, 4585-4597.
Google Scholar
Hashemian H. M.: State-of-the-art predictive maintenance techniques. IEEE Transactions on Instrumentation and measurement 60(1), 2010, 226-236.
Google Scholar
Hidalgo‐Tobon S. S.: Theory of gradient coil design methods for magnetic resonance imaging. Concepts in Magnetic Resonance Part A 36(4), 2010, 223-242.
Google Scholar
Jbili A., Lahlimi M.: A Moroccan Leading Use Case for Predictive Maintenance, IoT and Industry 4.0. 2019.
Google Scholar
Kwon D. et al.: IoT-based prognostics and systems health management for industrial applications. IEEE Access 4, 2016, 3659-3670.
Google Scholar
Lauzon F. Q.: An introduction to deep learning. 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications – ISSPA, IEEE, 2012.
Google Scholar
Massaro A. et al. Sensing and quality monitoring facilities designed for pasta industry including traceability, image vision and predictive maintenance. II Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT – MetroInd4.0&IoT, IEEE, 2019, 68-72.
Google Scholar
Megalal R., Eswaramoorthy V.: Fault Detection and Prediction of Failure Using Vibration Analysis. International Research Journal for Engineering and Technology – IRJET 5.6, 2018, 748-758.
Google Scholar
Narayanan S. et al.: An approach to real-time magnetic resonance imaging for speech production. The Journal of the Acoustical Society of America 115(4), 2004, 1771-1776.
Google Scholar
Neupane D., Seok J.: Bearing fault detection and diagnosis using case western reserve university dataset with deep learning approaches: A review. IEEE Access 8, 2020, 93155-93178.
Google Scholar
Niyonambaza I., Zennaro M., Uwitonze A.: Predictive Maintenance (PdM) Structure Using Internet of Things (IoT) for Mechanical Equipment Used into Hospitals in Rwanda. Future Internet 12(12), 2020, 224.
Google Scholar
Renwick J. T. Babson P. E.: Vibration analysis - a proven technique as a predictive maintenance tool. IEEE Transactions on Industry Applications 2, 1985, 324-332.
Google Scholar
Richardson M., Shawn W.: Getting started with raspberry PI. O'Reilly Media, Inc., 2012.
Google Scholar
Scholtz R. A.: The Spread Spectrum Concept. Abramson N. (Ed.): Multiple Access. Piscataway, IEEE Press, NJ 1993, ch. 3, 121-123.
Google Scholar
Selcuk S.: Predictive maintenance, its implementation and latest trends. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture 231(9), 2017, 1670-1679.
Google Scholar
Selvaraj S., Sundaravaradhan S.: Challenges and opportunities in IoT healthcare systems: a systematic review. SN Applied Sciences 2(1), 2020, 1-8.
Google Scholar
Sezdi M.: Two different maintenance strategies in the hospital environment: preventive maintenance for older technology devices and predictive maintenance for newer high-tech devices. Journal of healthcare engineering, 2016.
Google Scholar
Shamayleh A., Awad M., Farhat J.: IoT based predictive maintenance management of medical equipment. Journal of medical systems 44(4), 2020, 1-12.
Google Scholar
Shetty R. B.: Predictive Maintenance in the IoT Era. Prognostics and Health Management of Electronics: Fundamentals, Machine Learning, and the Internet of Things, 2018, 589-612.
Google Scholar
Zaaboul R. et al.: Vibration monitoring of the MRI Scanner’s cold head. International Conference on Electrical and Information Technologies – ICEIT. IEEE, 2020.
Google Scholar
Autorzy
Maroua Guissimarouaguissi@gmail.com
Mohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko
https://orcid.org/0009-0001-2718-1513
Autorzy
My Hachem El Yousfi AlaouiMohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko
Autorzy
Larbi BelarbiMohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko
Autorzy
Asma ChaikMohammed V University in Rabat, Electronic Optimization Diagnosis and Control, National School of Arts and Crafts Maroko
Statystyki
Abstract views: 269PDF downloads: 213
Inne teksty tego samego autora
- Mohamed Bal-Ghaoui, My Hachem El Yousfi Alaoui, Abdelilah Jilbab, Abdennaser Bourouhou, OPTYMALIZACJA KLASYFIKACJI OBRAZÓW ULTRASONOGRAFICZNYCH TECHNIKĄ TRANSFER LEARNING: STRATEGIE DOSTRAJANIA I WPŁYW KLASYFIKATORA NA WSTĘPNIE WYTRENOWANE WARSTWY WEWNĘTRZNE , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 4 (2023)
- Ihssane Khallassi, My Hachem El Yousfi Alaoui, Abdelilah Jilbab, SEGMENTACJA MAS NOWOTWOROWYCH NA OBRAZACH ULTRASONOGRAFII PIERSI Z UŻYCIEM ZMODYFIKOWANEGO MODELU U-NET , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 3 (2023)
- Abdelmalek Makhir, My Hachem El Yousfi Alaoui, Larbi Bellarbi, Abdelilah Jilbab, EKG OPARTE NA IOT: HYBRYDOWE PODEJŚCIE CNN-BILSTM DO KLASYFIKACJI ZAWAŁÓW MIĘŚNIA SERCOWEGO , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 3 (2024)