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dc.contributorGiraldo Giraldo, Beatriz
dc.contributor.authorCely Suárez, Daniel Alejandro
dc.date.accessioned2018-09-21T09:03:17Z
dc.date.available2018-09-21T09:03:17Z
dc.date.issued2018-05
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/121374
dc.description.abstractA lo largo de los años se han venido haciendo investigaciones de más profundidad y relevancia cada vez, acerca de las señales fisiológicas que se pueden adquirir mediante distintos equipos de la biomedicina. Uno de los motivos para la obtención de dichas señales es tratar de encontrar patrones, rasgos y cualquier tipo de indicaciones que permitan hacer una detección temprana, prevención o hasta ayuden al tratamiento de distintas patologías humanas. Dentro de las señales fisiológicas mencionadas anteriormente, dos de las más investigadas son las señales de electrocardiografía (ECG) y la de flujo respiratorio, que son las señales con las que se trabaja en este proyecto. El objetivo de éste trabajo es caracterizar las variables propias de las señales como las distintas frecuencias, tiempos, amplitudes y demás, que modulan dichas señales para la clasificación de pacientes mayores por medio de los patrones resaltados en las señales con las que se trabaja, ya que estas pueden aportar distintos tipos de información acerca de quien fueron obtenidas, como el tipo de respiración y posibles patologías cardiacas, respiratorias y cardiorrespiratorias. Para cada una de estas señales, existen distintos métodos de detección de las variables mencionadas y en éste trabajo se utilizan modificaciones de algoritmos para la detección de los picos R del complejo QRS de la señal de electrocardiografía y un método diseñado para la detección de los puntos de inflexión en la señal de flujo respiratorio, es decir, los puntos de inicio de inspiración e inicio de espiración de cada ciclo respiratorio en la señal. También se realiza la extracción de variables como la densidad espectral de potencia para análisis espectral y otras mediante métodos tradicionales. Después de la extracción de los parámetros, es realizada una clasificación de pacientes por métodos de clúster para finalmente analizar los datos de los grupos con pruebas estadísticas y poder ver, si existe, el tipo de relación que tienen dichos parámetros y pacientes.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria biomèdica
dc.subject.lcshCardiology
dc.subject.lcshRespiratory organs
dc.titleAnálisis del patrón respiratorio y la interacción cardiorrespiratoria en pacientes mayores
dc.typeBachelor thesis
dc.subject.lemacCardiologia
dc.rights.accessOpen Access
dc.audience.educationlevelGrau
dc.audience.mediatorEscola d'Enginyeria de Barcelona Est
dc.audience.degreeGRAU EN ENGINYERIA BIOMÈDICA (Pla 2009)
dc.contributor.covenanteeConsorci Mar Parc de Salut de Barcelona


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