Red neuronal artificial para detectar esfuerzo físico desde planos de fase de onda de pulso

Gonzalo Javier Tapia-Cabrera, Antonio Pedro Glaría-Bengoechea

Resumen


Resumen El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de detectar esfuerzo físico provocado por ejercicios que inducen episodios de alzas de Presión Arterial (BP), analizando Ondas de Pulso (PW) con vistas a disminuir la intrusividad (incomodidad) que produce el uso actual de monitores no-invasivos de BP. Se registraron electrocardiogramas (EKG) en DI, y PW en dedo índice y ortejo principal derechos, de voluntarios sanos, antes y después de ejercicios (Before and After Exercise-BAE). Se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN) entrenadas para detectar esfuerzo tras la realización de una rutina de ejercicios. Las ANN usaron un conjunto de entrenamiento común. Los Planos de Fase de las PW, BAE, segmentados por latido y vectorizados se utilizaron como vectores de entrada y la condición reposo/esfuerzo BAE se utilizó como vectores diana. Se aplicó algoritmo Pan-Tompkins al EKG para segmentar los latidos y PW. Se utilizó un polígrafo digital para registrar ambas señales. Trece estudiantes universitarios, participaron como voluntarios, 2 mujeres y 11 varones (24,3±2,83 años de edad). Ellos practicaban deportes recreativos, la SBP/ DBP subió (43,4±18,6)/(12,7±12,0) mmHg tras el ejercicio. La detección del estado de esfuerzo (n= 200) alcanzó 100% de Verdaderos Positivos y 12 % de Falsos Positivos. Los resultados son promisorios para continuar mejorando el método. Ello debería contribuir a detectar, controlar y vigilar mejor la Hipertensión Arterial.

Abstract The main goal of this work is to study the initial technical feasibility of detecting physical stress caused by exercise associated with episodes of rising Blood Pressure (BP) by means of analyzing Pulse Wave (PW), in order to reduce intrusiveness resulting from the current use of non-invasive BP Monitors. Lead I Electrocardiogram (EKG) and right index finger and main toe Arterial Pulse Waves (PW) were recorded on healthy volunteers, Before and After Exercise (BAE). Trained Artificial Neural Networks (ANNs) were used for stress detection. A common training set was used for different ANN. PW Phase Planes BAE, vectorized and heartbeat segmented, were used as input vectors, while rest or stress condition BAE were used as target vectors. Pan-Tomkins algorithm was applied to EKG for PW segmentation. A digital polygraph was used to register the signals. Thirteen university students, 2 females and 11 males (24.3±2.83 years old), participated as healthy volunteers. They usually carried out recreational sports. Their BP raised (43.4±18,6)/(12.7±12,0) mmHg after physical exercises. Stress condition detection (n=200) reached up to100% on True Positives and 12% in False Positives. Results are promising to continue improving the methodology. Its development should contribute to the detection, control and monitoring of Arterial Hypertension.

Resumo O objetivo deste trabalho é estudar a viabilidade da detecção de tensão física causada por exercícios que induzem episódios de aumento da pressão arterial (PA), analisando ondas de pulso (PP), a fim de reduzir a intromissão (desconforto) que produz o uso atual monitor não-invasivo BP. Eletrocardiogramas (ECG) foram registrados no DI, e principal dedo indicador e do dedo do pé PW direitos, voluntários saudáveis antes e depois do exercício (antes e após o exercício-BAE). Redes Neurais Artificiais (RNA) treinados para detectar esforço após a realização de uma rotina de exercícios é usado. ANN utilizado um conjunto comum de formação. Planes Fase do PW, BAE, segmentado por batimentos cardíacos e vectorized foram usados como vetores de entrada e a condição de repouso / esforço BAE foi utilizado como vetores de destino. Pan-Tompkins algoritmo foi aplicado ao segmento o batimento cardíaco ECG e PW. Um polígrafo digital foi usada para gravar ambos os sinais. Treze estudantes universitários, se ofereceu, dois do sexo feminino e 11 do sexo masculino (24,3 ± 2,83 anos de idade). Eles praticavam esportes recreativos, o PAS / PAD aumentou (43,4 ± 18,6) / (12,7 ± 12,0) mmHg após o exercício. A detecção do estado de estresse (n = 200) atingiu 100% e 12% positivos verdadeiros falso positivo. Os resultados são promissores para melhorar ainda mais o método. Isso deve ajudar a identificar, gerenciar e monitorar Hypertension. 


Palabras clave


Hipertensión Arterial, Mínimamente-Intrusivo, Onda de Pulso, Redes Neurales Artificiales.

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DOI: https://doi.org/10.24050/19099762.n17.2015.733

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