Dissertação

{en_GB=ASI - Heart Rate Monitoring in Sports} {} EVALUATED

{pt=A detecção da onda R num electrocardiogram (ECG) é um passo crucial para análise da variabilidade da frequência cardíaca, aplicação de técnicas de biometrica ou extracção de características do sinal do electrocardiograma. Neste trabalho, os ECG foram adquiridos usando o dispositivo FieldWiz e uma camisola com eléctrodos embebidos, em regime dinâmico. A influência de diferentes configurações de aquisição foi avaliada, relativamente a diferentes materiais usados, hardware e tipo de actividade. Differentes detectores do complexo QRS foram avaliados numa base de dados privada da FieldWiz e em bases de dados públicas da Physionet. Um novo método de extração de ondas R foi introduzido. O método proposto for desenhado, optimizado e avaliado numa base de dados anotada, Nsujeitos = 5. A combinação do setup experimental e método proposto, resultaram numa Sensibilidade (Se) de 99.77% e um Valor Preditivo Positivo (PPV) de 99.18%, comparável com o estado da arte. Os resultados da avaliação em bases de dados da Physionet revelaram-se altamente influenciáveis pela forma do QRS, obtendo para a base de dados MIT-BIH (MITDB) valor de mediana do PPV de 99.79% e mediana da Se de 99.52%. Por último, o método proposto foi implementado no dispositivo FieldWiz. A deteção da onda R num ECG adquirido em condições dinâmicas revelou-se promissora quando usando uma combinação de FieldWiz e uma T-Shirt vestível. Este trabalho estabelece as fundações para explorar a modelação do balanço simpatovagal pelo estudo dos intervalos R-R em condições adversas., en=Reliable detection of the R wave in an Electrocardiogram (ECG) signal is a crucial step for further heart rate variability (HRV) analysis, biometric recognition techniques, and additional ECG feature extraction. Here, the ECG signals were acquired using the FieldWiz device and a Wearable connected T-shirt in dynamic conditions. The influence of different acquisition setups was evaluated, concerning the materials used, hardware, and type of activities. Several common QRS algorithms were evaluated in a private FieldWiz and public Physionet Databases. A novel real-time and low-complexity R wave detection algorithm was presented. The proposed algorithm was designed, optimized and evaluated in a private annotated database, Nsubjects = 5. The combined acquisition setup and presented approach resulted in R-peak detection Sensitivity (Se) of 99.77% and Positive Predictive Value (PPV) of 99.18% in the FieldWiz Database, comparable to the evaluated state of the art QRS detectors. Beat classification and correction algorithms were evaluated, together with their influence on the HRV metrics. The detection of R waves from ECG acquired in dynamic contexts showed encouraging results when using a combination of FieldWiz and a Wearable connected T-shirt. Improvements in the signal processing techniques must be conducted, alongside artefact correction from the signal acquisition stage. This work lays the foundations for exploring topics such as sympathovagal modulation from the RR-intervals in dynamic and rigorous environments using wearable devices, in particular, the FieldWiz.}
{pt=FieldWiz; ECG; HRV; Dispositivos Vestíveis, en=FieldWiz; ECG; HRV; Wearable Devices}

Janeiro 19, 2021, 16:0

Orientação

ORIENTADOR

Lionel Yersin

Advanced Sports Instruments

Doutor

ORIENTADOR

Ana Luísa Nobre Fred

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Associado