Análise de métodos para inferência da taxa de respiração utilizando o sinal de fotopletismografia
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
Texto Completo: | https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10569 |
Resumo: | 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. |
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Marcon, César Augusto Missiohttp://lattes.cnpq.br/8611020242763828http://lattes.cnpq.br/5987202397286455Moraes Filho, Ayalon Angelo de2022-12-01T12:35:51Z2022-08-25https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10569Academia 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.Academia e indústria têm dedicado grande esforço para a pesquisa e desenvolvimento de dispositivos vestíveis inteligentes aplicados ao monitoramento de saúde. Estes esforços são influenciados principalmente pelos custos crescentes na área da saúde e apoiados por avanços em nanotecnologia. No cenário de dispositivos vestíveis, o sensor de fotopletismografia (PPG) é vastamente utilizado para o monitoramento de biossinais, como frequência cardíaca e respiratória, que são influenciados direta ou indiretamente pelo sistema cardiovascular. Este trabalho foca na análise de métodos para estimativa da frequência respiratória, tendo como referência o efeito da respiração na variação do sinal de PPG. O trabalho descreve, implementa, e analisa comparativamente seis métodos para estimar a frequência respiratória. Esses métodos têm como fundamento a captura da frequência respiratória empregando Transformada Rápida de Fourier, Decomposição de Modo Empírico, bem como a extração de características fisiológicas induzidas pela respiração no sinal de PPG, analisando a respiração modulada em amplitude, frequência e variações de intensidade. As eficácias dos métodos foram calculadas empregando sinais de PPG disponíveis em bancos de dados sintéticos, construídos por equações matemáticas, e reais, coletados de pacientes durante o atendimento hospitalar. A análise realizada permite compreender e mitigar desafios subjacentes ao processo de estimar a frequência respiratória por PPG, bem como, avaliar o melhor método a ser empregado para um cenário de monitoramento por dispositivos vestíveis.Submitted by PPG Ciência da Computação (ppgcc@pucrs.br) on 2022-11-24T14:38:56Z No. of bitstreams: 1 AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf: 5065853 bytes, checksum: 6979d2233f3cc3c42f0cb450fbc7cc31 (MD5)Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2022-12-01T12:29:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf: 5065853 bytes, checksum: 6979d2233f3cc3c42f0cb450fbc7cc31 (MD5)Made available in DSpace on 2022-12-01T12:35:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf: 5065853 bytes, checksum: 6979d2233f3cc3c42f0cb450fbc7cc31 (MD5) Previous issue date: 2022-08-25Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqapplication/pdfhttps://tede2.pucrs.br/tede2/retrieve/186077/AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.jpgporPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoPUCRSBrasilEscola PolitécnicaSaúdeFotopletismografiaEstimativa de Frequência RespiratóriaDispositivo VestívelHealthPhotoplethysmographyRespiratory Rate EstimationWearable DeviceCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOAnálise de métodos para inferência da taxa de respiração utilizando o sinal de fotopletismografiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTrabalho não apresenta restrição para publicação-4570527706994352458500500600-8620782570833253011802873727776104890info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RSTHUMBNAILAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.jpgAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.jpgimage/jpeg5184https://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10569/4/AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.jpg38bdf8ff56b521ce2745d842c048e8edMD54TEXTAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.txtAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.txttext/plain171850https://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10569/3/AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf.txtfc44fd9d6fe0a69ad694f1a016dbc118MD53ORIGINALAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdfAYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdfapplication/pdf5065853https://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10569/2/AYALON_ANGELO_DE_MORAES_FILHO_DIS.pdf6979d2233f3cc3c42f0cb450fbc7cc31MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8590https://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/10569/1/license.txt220e11f2d3ba5354f917c7035aadef24MD51tede/105692022-12-01 12:00:16.417oai:tede2.pucrs.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2022-12-01T14:00:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false |
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