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  6. Monitoreo, sin contacto, de la frecuencia respiratoria en neonatos en unidad de cuidado intensivo mediante visión por computadora
Details

Monitoreo, sin contacto, de la frecuencia respiratoria en neonatos en unidad de cuidado intensivo mediante visión por computadora

Date Issued
2023
Author(s)
Yael Rivas Scott, Orlando
Advisor(s)
Brieva, Jorge
Moya-Albor, Ernesto
Type
Resource Types::text::thesis::master thesis
URL
https://scripta.up.edu.mx/handle/20.500.12552/8420
Abstract
La frecuencia respiratoria en recién nacidos permite conocer el estado de salud de los pacientes. Los monitores clásicos permiten monitorear este signo vital, sin embargo, al tener contacto con el bebé pueden causar lesiones como irritaciones en la piel, por lo cual en este trabajo se propone una metodología para estimar la frecuencia respiratoria sin contacto en condiciones reales de adquisición en neonatos en una unidad de terapia intensiva. El método elaborado se basa en la magnificación de movimiento utilizando la transformada de Hermite y se compara con la estrategia de magnificación utilizando la estrategia de Laplace. Nuestra propuesta, calcula la región de interés de manera automática y permite cambiar parámetros para los diferentes tiempos calmos de manera adaptativa. Se obtuvieron resultados de coincidencia con respecto a la referencia de ≈ 92 % en ambas estrategias.
File(s)
222315.pdf (2.33 MB)
Versión del editor
License
Acceso Restringido
URL License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
How to cite
Yael Rivas Scott, O. (2023). Monitoreo, sin contacto, de la frecuencia respiratoria en neonatos en unidad de cuidado intensivo mediante visión por computadora (Tesis de maestría). Universidad Panamericana.
Table of contents
Introducción -- Antecedentes y estado de la cuestión -- Materiales y métodos -- Descripción de la base de datos -- Descripción general del método -- Procesamiento de la señal respiratoria de referencia -- Filtrado de la señal de referencia -- Extracción de la señal de frecuencia respiratoria de referencia -- Procesamiento del video -- Magnificación del video -- Extracción de la región de interés -- Extracción de la señal respiratoria en la región de interés -- Extracción de la señal de frecuencia respiratoria -- Experimentos -- Configuración de parámetros -- Métricas de evaluación del método -- Resultados -- Discusión -- Conclusiones

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