An?lise de m?todos para infer?ncia da taxa de respira??o utilizando o sinal de fotopletismografia
| Autor: | Moraes Filho, Ayalon Angelo de |
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| Přispěvatelé: | Marcon, C?sar Augusto Missio |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) instacron:PUC_RS |
| Popis: | Academia e ind?stria t?m dedicado grande esfor?o para a pesquisa e desenvolvimento de dispositivos vest?veis inteligentes aplicados ao monitoramento de sa?de. Estes esfor?os s?o influenciados principalmente pelos custos crescentes na ?rea da sa?de e apoiados por avan?os em nanotecnologia. No cen?rio de dispositivos vest?veis, o sensor de fotopletismografia (PPG) ? vastamente utilizado para o monitoramento de biossinais, como frequ?ncia card?aca e respirat?ria, que s?o influenciados direta ou indiretamente pelo sistema cardiovascular. Este trabalho foca na an?lise de m?todos para estimativa da frequ?ncia respirat?ria, tendo como refer?ncia o efeito da respira??o na varia??o do sinal de PPG. O trabalho descreve, implementa, e analisa comparativamente seis m?todos para estimar a frequ?ncia respirat?ria. Esses m?todos t?m como fundamento a captura da frequ?ncia respirat?ria empregando Transformada R?pida de Fourier, Decomposi??o de Modo Emp?rico, bem como a extra??o de caracter?sticas fisiol?gicas induzidas pela respira??o no sinal de PPG, analisando a respira??o modulada em amplitude, frequ?ncia e varia??es de intensidade. As efic?cias dos m?todos foram calculadas empregando sinais de PPG dispon?veis em bancos de dados sint?ticos, constru?dos por equa??es matem?ticas, e reais, coletados de pacientes durante o atendimento hospitalar. A an?lise realizada permite compreender e mitigar desafios subjacentes ao processo de estimar a frequ?ncia respirat?ria por PPG, bem como, avaliar o melhor m?todo a ser empregado para um cen?rio de monitoramento por dispositivos vest?veis. Academia and industry have dedicated significant effort to the research and development of smart wearable devices applied to health monitoring. These efforts are primarily influenced by rising healthcare costs and are supported by nanotechnology advances. Regarding the wearable device scenario, the photoplethysmography (PPG) sensor is widely used for monitoring biosignals, such as heart and breathing rates, which are directly or indirectly influenced by the cardiovascular system. This work focuses on analyzing methods for estimating the respiratory rate, considering the effect of breathing on the PPG signal variation. We describe, implement, and examine six methods for estimating respiratory rate. These methods are based on capturing the breathing rate using Fast Fourier Transform, Empirical Mode Decomposition, as well as extracting physiological characteristics induced by breathing in the PPG signal, analyzing the modulated breathing in amplitude, frequency, and intensity variations. The efficacies of the methods were calculated using PPG signals available in synthetic databases, constructed by mathematical equations, and real ones collected from patient monitoring during hospital care. The analysis allows us to understand and mitigate the challenges underlying the process of estimating respiratory rate by PPG and evaluate the best method for a wearable device monitoring scenario. Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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