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Respiratory Rate Estimation from Multilead ECG Delineation using VCG Directions on Fiducial Points
... (10) Estimación del Te (delineación de onda T): Requiere alta exactitud temporal debido a la pequeña variabilidad del QT (menor que 20 ms) y a la lenta variación del ECG alrededor del Te, probablemente contaminado por ruido. El primer método es el único ML y usa el mismo principio del QRS, aunque la delineación de onda T (inicio T o , pico T p y final T e ) se realiza en el bucle de las escalas 4 o 5 de la TW. (11) El segundo (12) calcula las áreas sucesivas de un trapecio rectangular con 3 vértices fijos y uno móvil que se desplaza por la señal; Te corresponde a la posición donde el área es máxima. El tercero es un delineador que combina un modelo matemático de función gaussiana asimétrica y el método anterior. ...
... (18) Obtención del ritmo respiratorio (Rr): Se estima el Rr usando las mismas direcciones finales de proyección del delineador ML con TW y el análisis espectral de los lazos espaciales de los puntos QRS p , T o , T p y T e . (10,11) Se compara con otros métodos SL que usan series RR, amplitudes del QRS y con el ML propuesto en Bailón R et al. (19) Obtención de indicadores robustos a artefactos: Se proponen 3 nuevos métodos/indicadores para analizar la VFC y uno de adaptación QT-RR. Los de VFC eliminan las colas inferiores (debajo de XL) y superior (encima de XH) del histograma RR mediante: (a) triangulación de áreas (20,21) (figura 1A), (b) umbrales iguales a la media(RR) ± 2 desviación-estándar (RR) (22) y (c) 2 simples click del especialista. ...
... El método de TH/CWT obtuvo altas tasas debido al entrenamiento inicial y al filtrado óptimo y recurrente que enfatiza los puntos característicos y favorece su detección de forma adaptativa, precisa, eficiente y robusta a ruido. (9) El método de delineación ML (10,11) superó en exactitud y precisión al único similar ML (34) que usa la mediana de los puntos R de las 3 derivaciones ortogonales (al ser pocas, no es un buen estimador estadístico). ...
Introducción:
La monitorización (adquisición, procesamiento y análisis) de señales cardiorrespiratorias en diferentes escenarios facilita el diagnóstico, pero enfrenta la pérdida de información debido a la presencia de perturbaciones y a la carencia de métodos de procesamiento y análisis robustos. En esta investigación se trabaja con 3 señales cardiorrespiratorias: electrocardiograma (ECG), fonocardiograma (PCG) y seismocardiograma (SCG) y con series temporales derivadas de estas.
Métodos:
Se caracterizan las fuentes de perturbaciones y el desempeño de los métodos de procesamiento y análisis del ECG usando bases de datos internacionales y propias. Se proponen y evalúan: 21 nuevos métodos de procesamiento y análisis, para 1 o más de estas 3 señales, y 4 herramientas que delimitan el aporte práctico.
Resultados:
Los 6 hallazgos derivados de la caracterización sugieren cómo extraer mayor información de la señal electrocardiográfica. Los inéditos métodos de procesamiento y análisis mostraron un desempeño igual o superior a lo más relevantes, son robustos a la presencia de perturbaciones en las señales y en las series temporales derivadas de estas, abriendo nuevas alternativas que evitan corregir muchos errores debidos al procesamiento. Las innovadoras herramientas de monitorización permitieron realizar un diagnóstico ubicuo, confiable, amistoso, rápido y robusto a la presencia de perturbaciones en las señales y series temporales. Y como conclusiones, los hallazgos, métodos y herramientas obtenidos contribuyen a mejorar el diagnóstico y calidad de vida de las pacientes usando dispositivos portables, no invasivos, seguros, reusables, no contaminantes, de fácil generalización y bajo costo. Esto permite extender y potenciar los servicios cardiológicos en Cuba.
... Esto también es comprobado para la extracción de información respiratoria. (14) El comportamiento de los métodos O3GS y O3CP es similar, con una ligera mejoría con O3CP. ...
... En otras publicaciones se ha demostrado que con la ortogonalización a partir de las CP se obtienen los mejores resultados en la extracción de respiración utilizando este delineador. (14) La ligera mejoría alcanzada por el método de ortogonalización análisis de componentes principales con respecto al algoritmo de Gram-Schmidt puede ser debido a que el método de Gram-Schmidt asume que los vectores están normalizados, lo que en realidad no se cumple en este caso. En el caso de PCA se separan las CP de las tres derivaciones escogidas, pudiendo quedar estas en dimensiones totalmente diferentes a las obtenidas en el método de Gram-Schmidt. ...
... Los errores cometidos por el método de delineación aplicado sobre las derivaciones ortogonalizadas son tolerables según los valores de error reportados en publicaciones de esta temática (4,14) y, de esta manera, la delineación permite obtener los puntos característicos de la onda electrocardiográfica. ...
Introducción:
El delineador de señales electrocardiográficas (ECG) multiderivación basado en la transformada wavelet posee alta resolución espacial y permite eliminar las diferencias interderivación que aparecen tradicionalmente en los métodos uniderivación. Para esto necesita de derivaciones de señales electrocardiográficas ortogonales entre sí para la obtención de un bucle espacial.
Objetivo:
Desarrollar métodos de ortogonalización de dos o tres derivaciones de señales electrocardiográficas que permitan la generalización del delineador multiderivación basado en la transformada wavelet en cualquier base de datos señales electrocardiográficas con más de una derivación.
Métodos:
Se implementaron tres métodos de ortogonalización de derivaciones de señales electrocardiográficas: ortogonalización de dos derivaciones a partir de la proyección de vectores, ortogonalización a partir de componentes principales y ortogonalización a partir del método clásico de Gram-Schmidt.
Resultados:
Se comparó el funcionamiento del delineador multiderivación de ECG cuando es usado cada método de ortogonalización, mediante el cálculo de la media aritmética y la desviación estándar teniendo en cuenta diferentes combinaciones de derivaciones de ambas bases de datos para cada una de las marcas analizadas. Los mejores resultados se obtuvieron con el método análisis de componentes principales y el peor comportamiento con el método de ortogonalización de dos derivaciones.
Conclusiones:
Los algoritmos de ortogonalización que obtuvieron los mejores resultados fueron los basados en tres derivaciones ortogonales, en la que fue ligeramente superior la descomposición en componentes principales y, por tanto, se considera el método más adecuado para la generalización del delineador multiderivación.
... To estimate respiratory rate, the ECG, PPG, and acceleration signals have been used in various research studies [9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19] among many others. While various methods in the literature have used windowed segments of the PPG/ECG signals, very few methods have investigated the instantaneous respiratory rate (IRR) from ECG [20,21] or PPG [22,23]. Recently-described methods have applied singular spectrum analysis (SSA) [24], or nonlinear time-frequency analysis; examples of the latter include the continuous wavelet transform (CWT) [25], the Hilbert transform [26], and variable-frequency complex demodulation [27,28]. ...
Respiratory rate (RR) is a key parameter used in healthcare for monitoring and predicting patient deterioration. However, continuous and automatic estimation of this parameter from wearable sensors is still a challenging task. Various methods have been proposed to estimate RR from wearable sensors using windowed segments of the data; e.g., often using a minimum of 32 s. Little research has been reported in the literature concerning the instantaneous detection of respiratory rate from such sources. In this paper, we develop and evaluate a method to estimate instantaneous respiratory rate (IRR) from body-worn reflectance photoplethysmography (PPG) sensors. The proposed method relies on a nonlinear time-frequency representation, termed the wavelet synchrosqueezed transform (WSST). We apply the latter to derived modulations of the PPG that arise from the act of breathing.We validate the proposed algorithm using (i) a custom device with a PPG probe placed on various body positions and (ii) a commercial wrist-worn device (WaveletHealth Inc., Mountain View, CA, USA). Comparator reference data were obtained via a thermocouple placed under the nostrils, providing ground-truth information concerning respiration cycles. Tracking instantaneous frequencies was performed in the joint time-frequency spectrum of the (4 Hz re-sampled) respiratory-induced modulation using the WSST, from data obtained from 10 healthy subjects. The estimated instantaneous respiratory rates have shown to be highly correlated with breath-by-breath variations derived from the reference signals. The proposed method produced more accurate results compared to averaged RR obtained using 32 s windows investigated with overlap between successive windows of (i) zero and (ii) 28 s. For a set of five healthy subjects, the averaged similarity between reference RR and instantaneous RR, given by the longest common subsequence (LCSS) algorithm, was calculated as 0.69; this compares with averaged similarity of 0.49 using 32 s windows with 28 s overlap between successive windows. The results provide insight into estimation of IRR and show that upper body positions produced PPG signals from which a better respiration signal was extracted than for other body locations.
Breathing rate (BR) is a key physiological parameter used in a range of clinical settings. Despite its diagnostic and prognostic value, it is still widely measured by counting breaths manually. A plethora of algorithms have been proposed to estimate BR from the electrocardiogram (ECG) and pulse oximetry (photoplethysmogram, PPG) signals. These BR algorithms provide opportunity for automated, electronic and unobtrusive measurement of BR in both healthcare and fitness monitoring. This paper presents a review of the literature on BR estimation from the ECG and PPG. Firstly, the structure of BR algorithms and the mathematical techniques used at each stage are described. Secondly, the experimental methodologies which have been used to assess the performance of BR algorithms are reviewed, and a methodological framework for the assessment of BR algorithms is presented. Thirdly, we outline the most pressing directions for future research, including the steps required to use BR algorithms in wearable sensors, remote video monitoring, and clinical practice.
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