Biomedical Signal Processing for Heart Rate Variability Evaluation

• Main Author: Cardoso, Filipa Esgalhado De Oliveira Gouveia
• Publication Date: 2023
• Language: eng
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10362/162993
• topic: Biomedical Signal Processing; Electrocardiography; Heart Rate Variability; Photoplehysmography; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias

O processamento de sinais é um campo crucial na pesquisa biomédica e de analise de dados, especialmente na investigação aprofundada de sinais como a Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC), que fornece biomarcadores cruciais para compreender a saúde cardiovascular. No entanto, a estimativa precisa da VFC enfrenta desafios devido a artefactos, especialmente em sinais biomédicos ruidosos de dispositivos wearable sob condições não controladas. Esta tese visa contribuir para o processamento de sinais biomédicos ao abordar desafios na estimativa precisa da VFC usando o fotopletismograma (PPG) e o eletrocardiograma (ECG). Três abordagens foram seguidas: (1) o desenvolvimento de um método de deteção de picos, o Método de Envelope Duplo de Hilbert (HDEM), para aprimorar a precisão da VFC, alcançando sensibilidade de 99,07% e 99,45% para sinais de ECG e PPG, respetivamente; (2) a exploração de modelos de aprendizagem profunda como Long Short-Term Memory (LSTM) e Convolutional Neural Network (CNN) para a deteção robusta de ondas de PPG, com o algoritmo CNN-LSTM obteve o melhor desempenho, com uma precisão e sensibilidade de 0.894, 0.923; e (3) o desenvolvimento de um sistema de estimação em tempo real da VFC baseado em PPG em Simulink®, que atingiu resultados promissores com um Erro Quadrático Médio (RMSE) de 0,178 ± 0,138. Essas descobertas têm um impacto substancial na avaliação da saúde cardiovascular, destacando o potencial de sistemas em tempo real e métodos inovadores de deteção de picos para lidar com desafios em sinais biomédicos ruidosos. As soluções propostas abrem caminho para o desenvolvimento de sistemas de monitorização precisos, que contribuem para a monitorização contínua da saúde e deteção precoce de doenças cardiovasculares.