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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14601| Título: | Estudo sobre a estimativa da pressão arterial utilizando dados de fotopletismografia da base MIMIC e uma rede neural artificial |
| Título(s) alternativo(s): | Study about blood pressure estimation using MIMIC’s base photopletismography data and artificial neural network |
| Autor(es): | Moreira, Fernanda Gapski |
| Orientador(es): | Bertotti, Fabio Luiz |
| Palavras-chave: | Pressão arterial Redes neurais (Computação) Inteligência artificial Sistema cardiovascular Blood pressure Neural networks (Computer science) Artificial intelligence Cardiovascular system |
| Data do documento: | 28-Jun-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | MOREIRA, Fernanda Gapski. Estudo sobre a estimativa da pressão arterial utilizando dados de fotopletismografia da base MIMIC e uma rede neural artificial. 2018. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018. |
| Resumo: | Este trabalho aborda o desenvolvimento de uma rede neural artificial com o propósito de estimar de forma contínua o valor da pressão arterial. São discutidos os tipos de métodos atualmente utilizados para a medição da pressão arterial realizada em clínicas, hospitais e residências. Também são apontados os prós e contras de cada método de medição contínua, considerando que este trabalho propõe a medição contínua da pressão arterial. O presente trabalho propõe o uso de sinais de fotopletismografia (PPG) para estimar a pressão arterial a partir de uma rede neural artificial (RNA) que utilizará como parâmetro a transformada rápida de Fourier aplicada ao sinal de PPG obtido a partir do banco de dados MIMIC-III junto com a pressão arterial. Foram utilizados 108 ciclos para o treinamento da RNA e 45 para os testes. Os resultados obtidos da rede neural são analisados estatisticamente em conjunto com os valores reais de pressão arterial para avaliar se este método pode ser desenvolvido para uma possível substituição dos métodos atualmente utilizados. O projeto mostra que, com uma melhora na filtragem e separação dos dados de entrada, é possível aferir valores da pressão arterial de uma pessoa utilizando uma RNA. |
| Abstract: | This paper addresses the development of an artificial neural network with the purpose of estimating continuously blood pressure value. The types of methods currently used for measuring blood pressure in clinics, hospitals and residences are discussed. Afterwards, considering that this paper proposes a continuous measuring method, the pros and cons of each current continuous measuring method is discussed in details. This proposes the use of photoplethysmography (PPG) signals to estimate blood pressure from an artificial neural network (ANN). It will receive the fast Fourier transform of the PPG signal obtained from the MIMIC database -III and give out a value of blood pressure. For ANN’s training and testing there were used 108 and 45 blocks, respectively. At the end, the results obtained from the neural network will be analyzed statistically in conjunction with the actual blood pressure values to validate whether this method could be developed for a possible replacement of the currently used methods. The analyses showed that, with an improvement in the filtering and separation of the input data, an ANN can measure a person’s blood pressure. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14601 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Computação |
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