Estimación de la frecuencia respiratoria a partir de la combinación de parámetros derivados de la señal fotopletismografica.

Ruiz Hidalgo, Aura Maria; Sanchez, Yheferson Andrade

Estimación de la frecuencia respiratoria a partir de la combinación de parámetros derivados de la señal fotopletismografica.

dc.contributor.advisor	Argüello Prada, Erick Javier (Director)
dc.contributor.author	Ruiz Hidalgo, Aura Maria
dc.contributor.author	Sanchez, Yheferson Andrade
dc.creator.degree	Trabajo de grado para optar al titulo de Bioingeniero
dc.date.accessioned	2025-07-29T15:59:55Z
dc.date.available	2025-07-29T15:59:55Z
dc.date.issued	2023
dc.description	En el actual contexto de atención médica, la medición precisa y continua de la frecuencia respiratoria (FR) es esencial para evaluar eficazmente el estado de salud. Recientemente se informó que las variaciones en amplitud de los picos sistólicos sucesivos de la señal fotopletismográfica (PPG), conocidas como variabilidad sistólica (RISV), ofrecen una estimación más exacta de la FR. Sin embargo, limitar esta estimación a un solo parámetro podría excluir información relevante. El objetivo principal de esta investigación fue evaluar la contribución de la RISV en la estimación de la FR al combinarse con variaciones en amplitud (RIAV), frecuencia (RIFV) e intensidad (RIIV) de la señal PPG debido a la respiración. Se utilizaron bases de datos públicas con registros PPG y señal respiratoria como referencia. Tras extraer las series de variaciones inducidas por la respiración y obtener su representación en el dominio de la frecuencia usando el periodograma de Lomb-Scargle, se evaluaron las estimaciones mediante métricas como RMSE y MAE, con errores de 6,50 y 5,21 resp/min. Además, se aplicó el análisis de concordancia de Bland-Altman, con y sin "fusión inteligente". Los resultados sugieren que combinaciones que incorporan RISV, especialmente RIAF + RIIV + RIFV + RISV, reducen considerablemente el error asociado a la estimación de la FR. Aunque las diferencias entre estimaciones y valores verdaderos podrían ser significativas, se requiere investigación adicional para validar y adaptar estos hallazgos a situaciones clínicas específicas.
dc.description.abstract	In the current health care setting, accurate and continuous measurement of respiratory rate (RR) is essential to effectively assess health status. It was recently reported that variations in amplitude of successive systolic peaks of the photoplethysmographic (PPG) signal, known as systolic variability (RISV), provide a more accurate estimate of RF. However, limiting this estimate to a single parameter could exclude relevant information. The main objective of this investigation was to evaluate the contribution of RISV in the estimation of RF when combined with variations in amplitude (RIAV), frequency (RIFV) and intensity (RIIV) of the PPG signal due to respiration. Public databases with PPG recordings and respiratory signal were used as reference. After extracting the series of respiration-induced variations and obtaining their representation in the frequency domain using the Lomb-Scargle periodogram, estimates were evaluated using metrics such as RMSE and MAE, with errors of 6.50 and 5.21 resp/min. In addition, Bland-Altman concordance analysis was applied, with and without "smart fusion". The results suggest that combinations incorporating RISV, especially RIAF + RIIV + RIFV + RISV, considerably reduce the error associated with RF estimation. Although the differences between estimates and true values could be significant, further research is required to validate and adapt these findings to specific clinical situations.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	22 Páginas
dc.identifier.uri	https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/7680
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad Santiago de Cali
dc.publisher.faculty	Ingeniería
dc.publisher.program	Bioingeniería
dc.pubplace.city	Cali
dc.pubplace.state	Valle del cauca
dc.rights.cc	Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source.institution	Universidad Santiago de Cali
dc.source.repository	Repositorio Institucional USC
dc.subject	Frecuencia Respiratoria
dc.subject	Señal Fotopletismográfica (PPG)
dc.subject	Variación Inducida Por Respiración
dc.subject	Fusión Inteligente
dc.subject	Error De Estimación
dc.title	Estimación de la frecuencia respiratoria a partir de la combinación de parámetros derivados de la señal fotopletismografica.
dc.type	Thesis