{"id":26230,"date":"2023-06-01T17:47:52","date_gmt":"2023-06-01T15:47:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/?post_type=thesis&#038;p=26230"},"modified":"2023-06-01T17:47:53","modified_gmt":"2023-06-01T15:47:53","slug":"development-of-algorithms-for-the-extraction-and-evaluation-of-respiratory-rate-from-ecg-and-ppg-signals","status":"publish","type":"thesis","link":"https:\/\/teoresi.sixeleven.it\/it\/thesis\/development-of-algorithms-for-the-extraction-and-evaluation-of-respiratory-rate-from-ecg-and-ppg-signals\/","title":{"rendered":"Development of algorithms for the extraction and evaluation of Respiratory Rate from ECG and PPG signals"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns align-center row sezione\">\n<div class=\"wp-block-column small-12 medium-10 large-8\">\n<h5 class=\"wp-block-heading has-text-align-center h5\">Abstract<\/h5>\n\n\n\n<p>Il lavoro di tesi deriva dal mio stage\/tirocinio presso l&#8217;azienda Teoresi group Engineering S.p.A., che mi ha permesso di comprendere come sia organizzato l&#8217;ambiente lavorativo e di applicare i concetti appresi durante i corsi universitari. Il progetto si propone di proporre un metodo alternativo per estrarre informazioni respiratorie dai segnali ECG e PPG.<\/p>\n\n\n\n<p>In particolare, si \u00e8 concentrato nello sviluppo di metodi robusti e universali per stimare in modo preciso la frequenza respiratoria (RR), indipendentemente dalla variabilit\u00e0 intra ed inter-individuale che influisce sulle caratteristiche degli ECG e dei PPG, al fine di monitorare l&#8217;attivit\u00e0 respiratoria in modo economico e non invasivo e di sostituire le tecniche invasive attuali di monitoraggio della respirazione che possono interferire con la respirazione naturale e che sono difficili da gestire in alcune applicazioni come il monitoraggio quotidiano (test di stress o studi del sonno).<\/p>\n\n\n\n<p>Il monitoraggio continuo della respirazione svolge un ruolo fondamentale nella rilevazione e nella gestione di diverse condizioni, come lo stress e i disturbi del sonno. Biomarcatori come la frequenza respiratoria, le fasi respiratorie e il volume corrente sono rilevanti per la rilevazione dello stress mentale, dell&#8217;ansia e degli eventi di apnea del sonno. Inoltre, l&#8217;accoppiamento tra respirazione e frequenza cardiaca \u00e8 stato utilizzato come parametro chiave per le suddette condizioni, nonch\u00e9 per l&#8217;analisi delle interazioni tra i sistemi cardiaci e respiratori. La frequenza respiratoria (BR) \u00e8 ampiamente utilizzata in ambito clinico per la diagnosi e la prognosi. Nelle unit\u00e0 ospedaliere generali, di solito viene misurata conteggiando manualmente i movimenti del torace. Questa pratica presenta alcuni svantaggi, in quanto \u00e8 dispendiosa in termini di tempo, inaccurata e scarsamente eseguita. Un approccio alternativo potrebbe essere quello di stimare la BR dal segnale ECG e PPG, che sono gi\u00e0 misurati di routine in una vasta gamma di contesti clinici e inoltre sono facili da registrare. Uno studio recente sulla popolazione sana ha dimostrato che la BR pu\u00f2 essere stimata dai segnali ECG e PPG con una precisione simile alla pneumografia a impedenza, lo standard clinico attuale per la misurazione elettronica della BR, e ci\u00f2 rappresenta un&#8217;area promettente di ricerca nella routine clinica.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\">Obiettivo tesi<\/h5>\n\n\n\n<p>Sviluppo di algoritmi in MatLab finalizzati all\u2019estrazione del segnale respiratorio dall\u2019ECG e dal PPG, al fine della valutazione del breath rate dei soggetti analizzati in maniera non invasiva.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-text-align-center h5\">Metodologia di ricerca<\/h5>\n\n\n\n<p>IEEE, PUBMED, GOOGLE SCHOLAR, SCIENCE DIRECT<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-text-align-center h5\">Conclusioni<\/h5>\n\n\n\n<p>Il lavoro di tesi mira a mostrare una serie di tecniche per stimare la frequenza respiratoria (RR) dai segnali ECG e PPG. Gli algoritmi illustrati possono essere considerati metodi non invasivi e alternativi rispetto a quelli standard utilizzati oggi sia in ambiente ospedaliero che privato. Tra i vantaggi pi\u00f9 importanti, sono inclusi:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>non invasivit\u00e0;<\/li>\n\n\n\n<li>basso costo;<\/li>\n\n\n\n<li>efficienza sia in termini di tempistica che di affidabilit\u00e0 dei dati;<\/li>\n\n\n\n<li>possibilit\u00e0 di monitorare contemporaneamente pi\u00f9 parametri clinici;<\/li>\n\n\n\n<li>riduzione degli artefatti del movimento;<\/li>\n\n\n\n<li>economici in termini di computazione;<\/li>\n\n\n\n<li>accuratezza;<\/li>\n\n\n\n<li>universalit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La frequenza respiratoria prevista dagli algoritmi implementati mostra una buona correlazione con il segnale respiratorio di riferimento acquisito con metodologia diretta. Ci\u00f2 suggerisce che le caratteristiche utilizzate sono buoni indicatori che possono essere sfruttati per il calcolo della frequenza respiratoria. \u00c8 anche importante notare che i risultati dell&#8217;approccio utilizzato non sono degradati dalle diverse condizioni dei pazienti.<\/p>\n\n\n\n<p>In conclusione, si pu\u00f2 affermare che i risultati ottenuti sono di rilevante importanza clinica in quanto possono essere utili come metodo economico e rapido per lo screening di possibili patologie o come indicatori\/biomarcatori di uno stile di vita non sano. Vale la pena notare che le informazioni di diversi segnali EDR o PDR possono essere fuse al fine di aumentare l&#8217;accuratezza dell&#8217;estrazione delle informazioni respiratorie. Sono state proposte diverse metodologie di fusione nella letteratura. Tale fusione \u00e8 stata dimostrata essere pi\u00f9 efficace quando si combinano i segnali EDR contenenti informazioni respiratorie complementari (cio\u00e8 non ridondanti). Lavori futuri potrebbero concentrarsi sulla valutazione se la fusione dei segnali EDR e PDR con le migliori prestazioni in questo studio potrebbe portare a una maggiore prestazione o se un miglioramento potrebbe essere raggiunto unendo quelli con le prestazioni peggiori.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 ancora possibile apportare miglioramenti e ottimizzazioni al fine di validare gli algoritmi su altri set di dati che includono soggetti affetti da patologie, investigando gli effetti di una gamma di fattori tecnici (frequenza di campionamento, sito di misurazione, attrezzature di acquisizione del segnale) e fisiologici (et\u00e0, sesso, frequenza respiratoria) sulla qualit\u00e0 del segnale estratto.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-text-align-center h5\">Sviluppi futuri<\/h5>\n\n\n\n<p>Possibili sviluppi futuri potrebbero riguardare il campo della telemedicina, in particolare lo sviluppo di tecniche di monitoraggio respiratorio senza contatto per ridurre ulteriormente l&#8217;invasivit\u00e0 sui pazienti; un altro importante lavoro futuro potrebbe riguardare il campo automotive: il segnale PPG, insieme alla frequenza respiratoria estratta, potrebbe essere utilizzato per valutare la sonnolenza in tempo reale durante la guida (o in generale per tracciare lo stato psicofisico del conducente) con metodi non invasivi.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","university":[177],"thesis_type":[273],"keyword":[471,474,491,475,470,485,460,473,480,462,463,490,467,472,469,468,466,495,461,494,492,481,477,464,465,484,483,479,482,459,488,493,486,487,489,478,476],"class_list":["post-26230","thesis","type-thesis","status-publish","hentry","university-universita-degli-studi-di-napoli-federico-ii-it","thesis_type-artificial-intelligence-it","keyword-amplitude-modulation","keyword-baseline-drift","keyword-breath-rate","keyword-butterworth-filtering","keyword-cardiac-cycle","keyword-cubic-spline-interpolation","keyword-dataset","keyword-denoising","keyword-down-slope","keyword-ecg","keyword-ecg-derived-respiration-signal","keyword-error","keyword-expiration","keyword-frequency-modulation","keyword-heart","keyword-inspiration","keyword-lungs","keyword-mae","keyword-matlab","keyword-mse","keyword-normalization","keyword-pan-tompkins-algorithm","keyword-peaks","keyword-ppg","keyword-ppg-derived-respiration-signal","keyword-pulse-wave","keyword-qrs-area","keyword-qrs-complex","keyword-qrs-angle","keyword-reference-respiratory-signal","keyword-resampling","keyword-rmse","keyword-sampling","keyword-savitzky-golay-filtering","keyword-smoothing","keyword-up-slope","keyword-wavelet-denoising"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Development of algorithms for the extraction and evaluation of Respiratory Rate from ECG and PPG signals - Teoresi Group<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Development of algorithms for the extraction and evaluation of Respiratory Rate from ECG and PPG signals - Teoresi Group\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Abstract Il lavoro di tesi deriva dal mio stage\/tirocinio presso l&#8217;azienda Teoresi group Engineering S.p.A., che mi ha permesso di comprendere come sia organizzato l&#8217;ambiente lavorativo e di applicare i concetti appresi durante i corsi universitari. 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