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Un Estudio de Viabilidad de un Sistema de Medición de la Frecuencia Respiratoria Utilizando Sensores MOx Portátiles

Autores: Fukuda, Mitsuhiro; Hyry, Jaakko; Omoto, Ryosuke; Shimazaki, Takunori; Kobayashi, Takumi; Anzai, Daisuke

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un Estudio de Viabilidad de un Sistema de Medición de la Frecuencia Respiratoria Utilizando Sensores MOx Portátiles


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Frecuencia respiratoria
Capnómetro
Mediciones de impedancia
Ventilador
Sensor MOx
Respiración anormal

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Obtener con precisión la frecuencia respiratoria de un paciente es crucial para identificar rápidamente cualquier cambio repentino en su condición durante emergencias. Típicamente, la frecuencia respiratoria se evalúa a través de una combinación de mediciones de cambio de impedancia y electrocardiografía (ECG). Sin embargo, las mediciones de impedancia son propensas a interferencias por movimientos del cuerpo. Por el contrario, un capnómetro acoplado a un ventilador ofrece un método para medir la frecuencia respiratoria que no se ve afectado por los movimientos del cuerpo. Sin embargo, los capnómetros se utilizan principalmente para evaluar la respiración al usar un ventilador o una bolsa Ambu, midiendo la concentración de CO2 en el circuito respiratorio, y no se utilizan solo para medir la frecuencia respiratoria. Además, los capnómetros no son adecuados como dispositivos portátiles porque requieren intubación o una máscara que cubra la nariz y la boca para evitar fugas de aire durante la medición. En este estudio, desarrollamos un sistema confiable para medir la frecuencia respiratoria utilizando un pequeño sensor MOx portátil que no se ve afectado por los movimientos del cuerpo y que no está conectado al circuito respiratorio. Posteriormente, realizamos evaluaciones experimentales para medir la precisión de la estimación de la frecuencia lograda por el sistema. Para evitar los efectos de estados anormales en la precisión de la estimación, también evaluamos el rendimiento de clasificación para distinguir entre respiración normal y anormal utilizando un enfoque basado en SVM de una clase. El sistema desarrollado logró un 80% tanto en tasas de verdaderos positivos como de verdaderos negativos. Nuestros hallazgos experimentales revelan que la frecuencia respiratoria puede determinarse con precisión sin verse influenciada por los movimientos del cuerpo.

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