Sistema de acondicionamiento y filtrado de señales fotopletismográficas implementando metodologías de aprendizaje de máquina

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema para el acondicionamiento y filtrado de señales fotopletismográficas (PPG), con el objetivo de mitigar el ruido causado por interferencia de la red eléctrica, por desviaciones en la línea base y por artefactos de movimiento presentes en la señal. Se exploran dos técnicas para la remoción de artefactos de movimiento. La primera técnica se basa en la descomposición de modo empírico, que filtra la señal reconstruyéndola con funciones de modo intrínseco libres de componentes frecuenciales asociados a los artefactos de movimiento. Por otro lado, se desarrolla un modelo de aprendizaje automático basado en arboles de decisión capaz de identificar segmentos de señales PPG afectados por artefactos de movimiento. A partir de este modelo, se crea un algoritmo para la detección automática de segmentos corruptos en las señales PPG adquiridas. Finalmente, se realiza una comparación entre ambas técnicas cuya finalidad es estimar la frecuencia cardíaca y la presión arterial a partir de las señales PPG. Ambas técnicas muestran mejoras en la precisión de estos parámetros, aunque se destaca que la técnica basada en aprendizaje de máquina exhibe un rendimiento superior.

• Autores: Martínez Duque, Eduardo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica de Pereira
• Repositorio: Repositorio Institucional UTP
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.co:11059/15284
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/11059/15284; https://repositorio.utp.edu.co/home
• Palabra clave: 620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Aprendizaje de máquina; Interferencia (Sonido); Acondicionamiento de señales; Aprendizaje automático; Arboles de decisión; Artefactos de movimiento; Descomposición de modo empírico; Estimación de frecuencia cardíaca; Estimación de presión arterial; Fotopletismografía (PPG); Mitigación de ruido; Procesamiento de señales; Remoción de artefactos
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