Negli ultimi anni si parla sempre di più di dispositivi indossabili capaci di misurare i parametri fisiologici della popolazione. Tra quelli più importanti ritroviamo la frequenza respiratoria, in quanto grazie ad essa si è capaci di dare un prospetto generale sullo stato di salute. Ma la frequenza respiratoria rimane spesso un’incognita essendo uno dei parametri fisiologici più difficile da stimare poiché soggetto a tantissimi fattori, tra cui l’età, il sesso, lo stress, la postura. Bisogna specificare che i dispositivi indossabili, in inglese wearable devices, non sostituiscono un dottore o una visita medica specifica, ma riescono a dare un andamento dei parametri fisiologici dell’utente. In questo studio si studiano l’accuratezza e la precisione dello smartwatch Samsung Galaxy Watch 3 e della fascia Zephyr BioHarness 3.0 nella stima indiretta della frequenza respiratoria, cioè del BR (Breathing Rate). L’obiettivo di questo studio è quello di riuscire a determinare, mediante un algoritmo dedicato, la stima indiretta della frequenza respiratoria a partire dal segnale elettrocardiografico misurato attraverso dispositivi indossabili. Il resto della tesi è così organizzato: il capitolo 1 descrive brevemente cenni fisiologici sull’apparato respiratorio e l’atto respiratorio in generale; il Capitolo 2 descrive lo stato dell’arte, sulla stima della frequenza respiratoria, sui dispositivi indossabili e sugli strumenti capaci di misurare altri indici fisiologici per poi, attraverso algoritmi opportuni, ottenere una stima indiretta della frequenza respiratoria; il Capitolo 3 descrive i possibili algoritmi per stimare la frequenza respiratoria e l’algoritmo utilizzato, i materiali utilizzati durante la parte sperimentale della tesi, il setup di prova ed il processamento dei dati; il Capitolo 4 riguarda l’analisi dei risultati ottenuti riguardanti la frequenza cardiaca e respiratoria; infine, sono riportate le conclusioni ottenute dall’analisi dei risultati e possibili sviluppi futuri.

Misura indiretta della frequenza respiratoria mediante sensori indossabili (smartwatch e fascia)

CAPOZIO, ANNA MICHELA
2021/2022

Abstract

Negli ultimi anni si parla sempre di più di dispositivi indossabili capaci di misurare i parametri fisiologici della popolazione. Tra quelli più importanti ritroviamo la frequenza respiratoria, in quanto grazie ad essa si è capaci di dare un prospetto generale sullo stato di salute. Ma la frequenza respiratoria rimane spesso un’incognita essendo uno dei parametri fisiologici più difficile da stimare poiché soggetto a tantissimi fattori, tra cui l’età, il sesso, lo stress, la postura. Bisogna specificare che i dispositivi indossabili, in inglese wearable devices, non sostituiscono un dottore o una visita medica specifica, ma riescono a dare un andamento dei parametri fisiologici dell’utente. In questo studio si studiano l’accuratezza e la precisione dello smartwatch Samsung Galaxy Watch 3 e della fascia Zephyr BioHarness 3.0 nella stima indiretta della frequenza respiratoria, cioè del BR (Breathing Rate). L’obiettivo di questo studio è quello di riuscire a determinare, mediante un algoritmo dedicato, la stima indiretta della frequenza respiratoria a partire dal segnale elettrocardiografico misurato attraverso dispositivi indossabili. Il resto della tesi è così organizzato: il capitolo 1 descrive brevemente cenni fisiologici sull’apparato respiratorio e l’atto respiratorio in generale; il Capitolo 2 descrive lo stato dell’arte, sulla stima della frequenza respiratoria, sui dispositivi indossabili e sugli strumenti capaci di misurare altri indici fisiologici per poi, attraverso algoritmi opportuni, ottenere una stima indiretta della frequenza respiratoria; il Capitolo 3 descrive i possibili algoritmi per stimare la frequenza respiratoria e l’algoritmo utilizzato, i materiali utilizzati durante la parte sperimentale della tesi, il setup di prova ed il processamento dei dati; il Capitolo 4 riguarda l’analisi dei risultati ottenuti riguardanti la frequenza cardiaca e respiratoria; infine, sono riportate le conclusioni ottenute dall’analisi dei risultati e possibili sviluppi futuri.
2021
2023-02-23
Indirect estimation of Breathing Rate through wearable devices
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