Matti
Kaisti
Assistant Professor, Health Technology
Assistant Professor
medical instrumentation, physiological monitoring, biosignal analytics, clinical machine learning
Links
Areas of expertise
sensors
wearables
machine learning
physiology
Teaching
I am currently responsible for teaching Programming and Analytics of Health Wearables, an advanced level engineering course.
Research
I develop new monitoring solutions for disease prevention and management using new sensory solutions and computational techniques. The research aims for clinically validated solutions and combines technologies at the different maturity levels.
Publications
Non-Invasive Hemodynamic Monitoring System Integrating Spectrometry, Photoplethysmography, and Arterial Pressure Measurement Capabilities (2024)
Advanced Science
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )
Wearable edge machine learning with synthetic photoplethysmograms (2024)
Expert Systems with Applications
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )
Investigating the impact of contact pressure on photoplethysmograms (2024)
Biomedical Engineering Advances
(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))
Parallel, Continuous Monitoring and Quantification of Programmed Cell Death in Plant Tissue (2024)
Advanced Science
(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))
Empirical investigation of multi-source cross-validation in clinical ECG classification (2024)
Computers in Biology and Medicine
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )
Low-Cost Tissue Oximetry Using Discrete Light-Emitting Diodes (2024)
IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference
(A4 Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa)
Hemodynamic Bedside Monitoring Instrument with Pressure and Optical Sensors : Validation and Modality Comparison (2024)
Advanced Science
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )
Smartphone-Based Recognition of Heart Failure by Means of Microelectromechanical Sensors (2024)
JACC: Heart Failure
(A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä )
Personalization of Affective Models Using Classical Machine Learning : A Feasibility Study (2024)
Applied Sciences
(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))