UWB for medical applications

Abstract

The respiratory frequency monitoring is an important indicator to the medical field. Also, the need of sensor system solutions for home monitoring is growing as the life expectancy of the world population is increasing. For those reasons, this thesis considers the use of an impulse-radio (IR) UWB radar system to track respiratory frequency and respiratory patterns, as apnoea episodes, in a non-invasive and real-time way. We start our analysis with well-known spectral estimators, like the Periodogram or Bartlett estimator to obtain the first results and insights over the estimation of steady frequencies in an offline regime. Later, we consider the use of adaptive algorithms like the LMS together with AR modelling to monitor the breathing rate transitions and variations. Simulations have been performed to validate and adjust the parameters of the algorithms, balancing between its trade-offs to suit our solution to the problem. Finally, the results of the experiments in different environments are presented meeting the expected requirements and performance of the system.

La monitorización de la frecuencia respiratoria es un importante indicador en el campo de la medicina. De la misma manera, la necesidad de soluciones basadas en sistemas de sensores para monitorizar pacientes no hospitalizados en sus hogares crece al mismo ritmo que la esperanza de vida de la población mundial crece. Por esas razones, esta tesis considera el uso de un sistema de radar basado en impulse-radio (IR) UWB para controlar la frecuencia respiratoria, y a la vez, patrones respiratorios, como episodios de apnea, de una manera no invasiva y a tiempo real. Empezamos nuestro análisis con estimadores espectrales como el Periodograma o Estimador Bartlett para obtener los primeros resultados en la estimación de frecuencias estables en una configuración no en tiempo real. Más tarde, consideramos el uso de algoritmos adaptativos como LMS junto a modelado AR para monitorizar las transiciones y variaciones en la frecuencia respiratoria. Se han llevado a cabo simulaciones para validar y ajustar los parámetros de los algoritmos, intentando compensar sus diferentes características para ajustarlos a nuestra problemática. Finalmente, los resultados de experimentos en diferentes escenarios son presentados cumpliendo con los requerimientos y rendimientos esperados del sistema.

La monitorització de la freqüència respiratòria es un important indicador en el camp de la medicina. De la mateixa manera, la necessitat de solucions basades en sistemes de sensors per a monitoritzar pacients no hospitalitzats a les seves llars creix a mesura que la esperança de vida de la població mundial creix. Per aquestes raons, aquesta tesi considera l’ús d’un sistema de radar basat en impulse-radio (IR) UWB per a controlar la freqüència respiratòria, i al mateix temps, patrons de respiració, com episodis d’apnea, d’una manera no invasiva i a temps real. Comencem el nostre anàlisi amb estimadors espectrals com el Periodograma o l’Estimador Bartlett per a obtenir els primers resultats en l’estimació de freqüències estables en una configuració no en temps real , per continuar amb, l’ús d’algoritmes adaptatius com LMS junt a modelat AR per a monitoritzar les transicions y variacions en la freqüència respiratòria. Hem dut a terme simulacions per a validar i ajustar els paràmetres dels algoritmes, intentant compensar les seves diferents característiques per a ajustar-los a la nostra problemàtica. Finalment, els resultats de experiments en diferent escenaris son presentats acomplint amb els requisits i rendiments esperats del sistema.