Um novo método de correlação cruzada para estimativa da taxa de respiração a partir de ECG e PPG alcançou viés zero e limites de concordância de -5,37 a 5,44 bpm, melhorando para -1,44 a 0,9 bpm com fusão.
Outro
Um método novo baseado em correlação cruzada com avaliação de qualidade e fusão melhora significativamente a precisão da estimativa da frequência respiratória a partir de sinais de ECG e PPG para dispositivos wearable.
A frequência respiratória (FR) é um indicador de várias condições psicológicas e patológicas e precisa ser monitorada de forma fácil e confiável. Tendências emergentes e avanços recentes indicam que os wearables são o futuro da medição contínua não invasiva de sinais vitais para a saúde. Vários estudos recentes focaram na estimativa da FR a partir do eletrocardiograma (ECG) ou fotopletismograma (PPG), que podem ser adquiridos de forma não invasiva com hardware mínimo e sem obstruir os padrões respiratórios espontâneos. Embora fáceis e flexíveis na aquisição, tais sinais podem sofrer de baixa qualidade, o que resulta em estimativas não confiáveis da FR, um problema que pode ser resolvido avaliando a qualidade das estimativas obtidas. Neste trabalho, propomos um método novo para estimativa da FR baseado na função de correlação cruzada que demonstra propriedades aprimoradas de estimação em comparação com a maioria dos métodos open source existentes, alcançando viés zero e limites de concordância (LOAs) de -5,37 a 5,44 bpm. Propomos o uso da variância como métrica de qualidade da estimativa e demonstramos como essa abordagem resulta em maior precisão. Dois tipos de fusão foram projetados e avaliados, ressaltando a importância da avaliação da qualidade e da combinação das estimativas para melhorar a precisão, alcançando LOAs entre -1,44 e 0,9 bpm. Por fim, enfatizamos a importância da duração do sinal na precisão da estimativa, demonstrando como segmentos mais longos resultam em menor erro, validando essa constatação em múltiplos métodos open source. Nossos resultados foram avaliados em três bases de dados publicamente disponíveis, incluindo CapnoBase, um banco de dados de referência sobre respiração.
Koumpouzi et al. (Qui,) relataram uma outra. Um método de função de correlação cruzada para estimativa da taxa de respiração vs. Métodos existentes de código aberto foi avaliado quanto à precisão da estimativa da taxa de respiração (limites de concordância). Um novo método de correlação cruzada para estimativa da taxa de respiração a partir de ECG e PPG alcançou 0-vies e limites de concordância de -5,37 a 5,44 bpm, melhorando para -1,44 a 0,9 bpm com fusão.
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