Enabling 5G and 6G technologies through millimeter-wave and VLC integration for enhanced remote health monitoring systems

This thesis examines the pivotal role of wireless networks in healthcare, emphasizing the need for high-performance technologies like 5G and emerging 6G to enable efficient data transfer between medical devices such as sensors and remote monitoring equipment. We delve into the current research landscape surrounding 5G mmWave technology in remote health monitoring systems, focusing on its applications, main challenges, and future trends. We explore the wireless connectivity requirements of reconfigurable hybrid optical-radio-based Medical Body Sensor Networks (MBSNs), proposing an extension of conventional MBSNs to more flexible and generic solutions. This thesis introduces a comprehensive literature review across diverse domains including antenna design, small implantable antennas, on-body wearable solutions, and adaptable detection and imaging systems. Our research further investigates methodological approaches in monitoring systems, analyzing channel characteristics, advancements in wireless capsule endoscopy, and sensing and imaging techniques. Additionally, we explore how 6G's framework integrates Visible Light Communication (VLC) in healthcare, demonstrating how VLC-enabled MBSNs can revolutionize remote patient monitoring and real-time health data transmission by accurately estimating VLC channel parameters, such as channel DC gain and RMS delay spread. We introduce a sophisticated ray tracing technique and ML-based algorithm to model channels and estimate path loss and RMS delay spread within different hospital settings such as ICU ward and family-type patient room. The detailed results of the hospital scenarios are listed using various machine learning algorithms such as LSTM, GRU, RNN, Linear Regression SVR, and KNN. The estimation was illustrated and detailed comprehensively by choosing the best-performing ML technique.

Bu tez kablosuz ağların sağlık hizmetlerindeki önemli rolünü incelemekte olup sensörler ve uzaktan izleme ekipmanları gibi tıbbi cihazlar arasında verimli veri aktarımını sağlamak için 5G ve gelişmekte olan 6G gibi yüksek performanslı teknolojilere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Uzaktan sağlık izleme sistemlerinde 5G mmWave teknolojisinin mevcut araştırma alanını ele alarak, uygulamaları, ana zorlukları ve gelecekteki eğilimlere odaklanıyoruz. Yeniden yapılandırılabilir hibrit optik-radyo tabanlı Tıbbi Vücut Sensör Ağlarının (MBSN'ler) kablosuz bağlantı gereksinimlerini inceleyerek, geleneksel MBSN'lerin daha esnek ve genel çözümlere genişletilmesini öneriyoruz. Bu tez, anten tasarımı, küçük implante edilebilir antenler, vücut üzerinde giyilebilir çözümler ve uyarlanabilir algılama ve görüntüleme sistemleri gibi çeşitli alanlarda kapsamlı bir literatür taraması sunmaktadır. Araştırmamız ayrıca izleme sistemlerindeki metodolojik yaklaşımları, kanal karakteristiklerini analiz ederek kablosuz kapsül endoskopisindeki ilerlemeleri ve algılama ve görüntüleme tekniklerini incelemektedir. Ayrıca 6G çerçevesinin sağlık hizmetlerinde Görünür Işık İletişimini (VLC) nasıl entegre ettiğini araştırarak, VLC tabanlı MBSN'lerin uzaktan hasta izleme ve gerçek zamanlı sağlık verisi iletimini kanal DC kazancı ve RMS gecikme yayılımı gibi VLC kanal parametrelerini doğru bir şekilde tahmin ederek nasıl devrim yaratabileceğini göstermekteyiz. Farklı hastane ortamlarında (yoğun bakım ünitesi ve aile tipi hasta odası gibi) kanalları modellemek, yol kaybı ve RMS gecikme yayılımını tahmin etmek için gelişmiş bir ışın izleme tekniği ve ML tabanlı bir algoritma tanıtıyoruz. Hastane senaryolarının detaylı sonuçları, LSTM, GRU, RNN, Linear Regression SVR ve KNN gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak listelenmiştir. Tahminler, en iyi performans gösteren ML tekniği seçilerek kapsamlı bir şekilde detaylandırılmış ve açıklanmıştır.