Automatización de una línea de transporte de paquetes con almacén inteligente

Automatización de la salida de diferentes líneas de procesamiento de paquetes que en la actualidad se está atendiendo de forma semi-manual mediante carretillas y transpaletas, mediante una vagona que atienda la expedición de paquetes de dichas líneas. Así como una valoración económica de la sustitución del sistema semi-manual por el sistema automático.Se abordará la selección de los elementos necesarios para llevar a cabo la automatización del sistema descrito, el diseño del programa para el control del sistema descrito y una estimación de los costes del sistema propuesto.Con todo lo anterior descrito, determinar que el sistema sea capaz de atender automáticamente la expedición de paquetes de las líneas existentes, y que resulte ventajoso económicamente a medio plazo.<br /

Non-invasive techniques for respiratory information extraction based on pulse photoplethysmogram and electrocardiogram

El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de métodos no invasivos para la extracción de información respiratoria a partir de dos señales biomédicas ampliamente utilizadas en la rutina clínica: el electrocardiograma (ECG) y la señal fotopletismográfica de pulso (PPG). La motivación de este estudio es la conveniencia de monitorizar información respiratoria a partir de dispositivos no invasivos que permita sustituir las técnicas actuales que podrían interferir con la respiración natural y que presentan inconvenientes en algunas aplicaciones como la prueba de esfuerzo y los estudios del sueño. Además, si estos dispositivos no invasivos son los ya utilizados en la rutina clínica, la información respiratoria extraída de ellos representa un valor añadido que permite tener una visión más completa del paciente. DESARROLLO TEÓRICO Esta tesis se divide en 6 capítulos. El Capítulo 1 introduce la problemática, motivaciones y objetivos del estudio. También introduce el origen fisiológico de las señales estudiadas ECG y PPG, y cómo y por qué tienen información autonómica y respiratoria que se puede extraer de ellas. El Capítulo 2 aborda la obtención de información respiratoria a partir del ECG. Se han propuesto varios métodos para la obtención de la respiración a partir del ECG (EDR, del inglés ¿ECG derived respiration?). Su rendimiento se suele ver muy afectado en entornos altamente no estacionarios y ruidosos como la prueba de esfuerzo. No obstante, se han propuesto algunas alternativas, como una basada en el ángulo de rotación del eje eléctrico (obtenido del ECG), que es el que mejor funciona en prueba de esfuerzo según nuestros conocimientos. Este método requiere de tres derivaciones ortogonales y es muy dependiente de cada una de ellas, i.e., el método no es aplicable o su rendimiento se reduce significativamente si hay algún problema en alguna de las derivaciones requeridas. En el Capítulo 2 se propone un método EDR nuevo basado en las pendientes del QRS y el ángulo de la onda R. El Capítulo 3 aborda a obtención de información respiratoria a partir de la señal PPG. Se propone un método nuevo para obtener la tasa respiratoria a partir de la señal PPG. Explota una modulación respiratoria en la variabilidad de anchura de pulso (PWV) relacionada con la velocidad y dispersión de la onda de pulso. El Capítulo 4 aborda la extracción de información respiratoria a partir de señales PPG registradas con smarthpones (SCPPG), mediante la adaptación de los métodos basados en la señal PPG presentados en el Capítulo 3. En el Capítulo 5 se propone un método para el diagnóstico del síndrome de apnea obstructiva del sueño (OSAS) en niños basado únicamente en la señal PPG. El OSAS es una disfunción relacionada con la respiración y el sueño que se diagnostica mediante polisomnografía (PSG). La PSG es el registro nocturno de muchas señales durante el sueño, siendo muy difícil de aplicar en entornos ambulatorios. El método que presenta esta tesis está enfocado a diagnosticar el OSAS en niños utilizando únicamente la señal PPG que permitiría considerar un diagnóstico ambulatorio con sus ventajas económicas y sociales. Finalmente, el Capítulo 6 resume las contribuciones originales y las conclusiones principales de esta tesis, y propone posibles extensiones del trabajo. CONCLUSIÓN El método presentado en el Capítulo 2 para estimar la tasa respiratoria a partir de las pendientes del complejo QRS y el ángulo de la onda R en el ECG demostró ser robusto en entornos altamente no estacionarios y ruidosos y por tanto ser aplicable durante ejercicio incluyendo entrenamiento deportivo. Además, es independiente de un conjunto específico de derivaciones y, por tanto, un problema en alguna de ellas no implica una reducción considerable del rendimiento. El método presentado en el Capítulo 3 para estimar la tasa respiratoria a partir de la PWV extraída de la señal PPG está mucho menos afectada por el tono simpático que otros métodos presentados en la literatura que suelen basarse en la amplitud y/o la tasa de pulso. Esto permite una mayor precisión que otros métodos basados en PPG. Además, se propone un método para combinar información de diferentes señales respiratorias, y se utiliza para estimar la tasa respiratoria a partir de la PWV en combinación con otros métodos basados en la señal PPG, mejorando la precisión de la estimación incluso en comparación con otros métodos en la literatura que requieren el ECG o la presión sanguínea. Los métodos propuestos en el Capítulo 4 para estimar la tasa respiratoria mediante señales SCPPG estimaron de forma precisa la tasa respiratoria en sus rangos espontáneos habituales (0.2-0.4 Hz) e incluso a tasas más altas (hasta 0.5 Hz o 0.6 Hz, dependiendo del dispositivo utilizado). El único requerimiento es que el smartphone tenga un luz tipo flash y una cámara para grabar una yema del dedo sobre ella. La popularidad de los smartphones los convierte en dispositivos de acceso y aceptación r¿apidos. Así, para la población general es potencialmente aceptable un método que funciona en smartphones, pudiendo facilitar la medida de algunas constantes vitales utilizando solo la yema del dedo. El método presentado en el Capítulo 5 para el diagnóstico del OSAS en niños a partir de la PPG obtuvo una precisión suficiente para la clínica, aunque antes de ser aplicado en dicho entorno, el método debería ser validado en una base de datos más grande.The main objective of this thesis is to develop non-invasive methods for respiration information extraction from two biomedical signals which are widely adopted in clinical routine: the electrocardiogram (ECG) and the pulse photoplethysmographic (PPG) signal. This study is motivated by the desirability of monitoring respiratory information from non-invasive devices allowing to substitute the current respiration-monitoring techniques which may interfere with natural breathing and which are unmanageable in some applications such as stress test or sleep studies. Furthermore, if these noninvasive devices are those already used in the clinical routine, the respiratory information obtained from them represents an added value which allows a more complete overview of the patient status. This thesis is divided into 6 chapters. Chapter 1 of this thesis introduces the problematic, motivations and objectives of this study. It also introduces the physiological origin of studied ECG and PPG signals, and why and how they carry autonomic- and respiration-related information which can be extracted from them. Chapter 2 of this thesis addresses the derivation of respiratory information from ECG signal. Several ECG derived respiration (EDR) methods have been presented in literature. Their performance usually decrease considerably in highly non-stationary and noisy environments such as stress test. However, some alternatives aimed to this kind of environments have been presented, such as one based on electrical axis rotation angles (obtained from the ECG), which to the best of our knowledge was the best suited for stress test. This method requires three orthogonal leads, and it is very dependent on each one of those leads, i.e., the performance of the method is significantly decreased if there is any problem at any one of the required leads. A novel EDR method based on QRS slopes and R-wave angle is presented in this thesis. The proposed method demonstrated to be robust in highly non-stationary and noisy environments and so to be applicable to exercise conditions including sports training. Furthermore, it is independent on a specific lead set, and so, a problem at any lead do not imply a significantly reduction of the performance. Chapter 3 addresses the derivation of respiratory information from PPG signals. A novel method for deriving respiratory rate from PPG signal is presented. It exploits respiration-related modulations in pulse width variability (PWV) which is related to pulse wave velocity and dispersion. The proposed method is much less affected by the sympathetic tone than other methods in literature which are usually based on pulses amplitude and/or rate. This leads to highest accuracy than other PPG-based method. Furthermore, a method for combining information from several respiratory signals was developed and used to obtain a respiratory rate estimation from the proposed PWV-based in combination with other known PPG-based methods, improving the accuracy of the estimation and outperforming other methods in literature which involve ECG or BP recording. Chapter 4 addresses the derivation of respiratory information from smartphone- camera-acquired-PPG (SCPPG) signals by adapting the methods for deriving respiratory rate from PPG signal presented in Chapter 3. The proposed method accurately estimates respiratory rate from SCPPG signals at its normal spontaneous ranges (0.2-0.4 Hz) and even at higher rates (up to 0.5 Hz or 0.6 Hz, depending on the used device). The only requirement is that these smartphones and tablets contain a flashlight and a video camera to image a fingertip pressed to it. As smartphones and tablets have become common, they meet the criteria of ready access and acceptance. Hence, a mobile phone/tablet approach has the potential to be widely-accepted by the general population and can facilitate the capability to measure some of the vital signs using only fingertip of the subject. Chapter 5 of this thesis proposes a methodology for obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) screening in children just based on PPG signal. OSAS is a sleep-respiration-related dysfunction for which polysomnography (PSG) is the gold standard for diagnosis. PSG consists of overnight recording of many signals during sleep, therefore, it is quite involved and difficult to use in ambulatory scenario. The method presented in this thesis is aimed to diagnose the OSAS in children based just on PPG signal which would allow us to consider an ambulatory diagnosis with both its social and economic advantages. Finally, Chapter 6 summarizes the original contributions and main conclusions of the thesis, and proposes possible extensions of the work

Respiratory rate derived from smartphone-camera-acquired pulse photoplethysmographic signals

A method for deriving respiratory rate from smartphone-camera-acquired pulse photoplethysmographic (SCPPG) signal is presented. Our method exploits respiratory information by examining the pulse wave velocity and dispersion from the SCPPG waveform and we term these indices as the pulse width variability (PWV). A method to combine information from several derived respiration signals is also presented and it is used to combine PWV information with other methods such as pulse amplitude variability (PAV), pulse rate variability (PRV), and respiration-induced amplitude and frequency modulations (AM and FM) in SCPPG signals Evaluation is performed on a database containing SCPPG signals recorded from 30 subjects during controlled respiration experiments at rates from 0.2 to 0.6 Hz with an increment of 0.1 Hz, using three different devices: iPhone 4S, iPod 5, and HTC One M8. Results suggest that spontaneous respiratory rates (0.2–0.4 Hz) can be estimated from SCPPG signals by the PWV- and PRVbased methods with low relative error (median of order 0.5% and interquartile range of order 2.5%). The accuracy can be improved by combining PWV and PRV with other methods such as PAV, AM and/or FM methods. Combination of these methods yielded low relative error for normal respiratory rates, and Institute of Physics and Engineering in Medicine maintained good performance at higher rates (0.5–0.6 Hz) when using the iPhone 4S or iPod 5 devices

Optimal fiducial points for pulse rate variability analysis from forehead and finger PPG signals

Objective: The aim of this work is to evaluate and compare five fiducialpoints for the temporal location of each pulse wave from forehead and fingerphotoplethysmographic pulse waves signals (PPG) to perform pulse rate variability(PRV) analysis as a surrogate of heart rate variability (HRV) analysis. Approach: Forehead and finger PPG signals were recorded during tilt-table testsimultaneously to the ECG. Artifacts were detected and removed and, five fiducialpoints were computed: apex, middle-amplitude and foot points of the PPG signal,apex point of the first derivative signal and, the intersection point of the tangent tothe PPG waveform at the apex of the derivative PPG signal and the tangent to thefoot of the PPG pulse defined as intersecting tangents method. Pulse period (PP)time intervals series were obtained from both PPG signals and compared to the RRintervals obtained from the ECG. Heart and pulse rate variability signals (HRV andPRV) were estimated and, classical time and frequency domain indices were computed. Main Results: The middle-amplitude point of the PPG signal (nM), the apexpoint of the first derivative (n*A), and the tangents intersection point (nT) are themost suitable fiducial points for PRV analysis, which result in the lowest relativeerrors estimated between PRV and HRV indices, higher correlation coefficients and reliability indexes. Statistically significant differences according to the Wilcoxon testbetween PRV and HRV signals were found for the apex and foot fiducial points ofthe PPG, as well as the lowest agreement between RR and PP series according toBland-Altman analysis. Hence, they have been considered less accurate for variabilityanalysis. In addition, the relative errors are significantly lower fornMandn*Afeaturesby using Friedman statistics with Bonferroni multiple-comparison test and, we proposenMas the most accurate fiducial point. Based on our results, forehead PPG seems toprovide more reliable information for a PRV assessment than finger PPG. Significance: The accuracy of the pulse wave detections depends on the morphologyof the PPG. There is therefore a need to widely define the most accurate fiducial pointto perform a PRV analysis under non-stationary conditions based on different PPGsensor locations and signal acquisition techniques

Desarrollo de app para monitorizar pacientes con depresión durante la realización de test estresor

Durante este trabajo se desarrolla una app para realizar la monitorización de pacientes con depresión. A través de la técnica de fotoplestimografía se obtendrá la señal PPG utilizando un dispositivo móvil y su cámara. La señal PPG se corresponde con la variación de los volumenes de sangre en los lechos vasculares de los dedos. En este trabajo se obtendrán 6 señales PPG resultantes de los espacios de representación de color RGB y HSV de cada vídeo. Para seleccionar la señal óptima se desarrollan unos índices de calidad de la señal.Una vez escogida la señal PPG, se extraerán parámetros derivados del ritmo cardiaco y la respiración, para realizar un análisis de los mismos.<br /

Detección robusta de pulsos en la señal fotopletismográfica de reflexión y transmisión en entornos ruidosos y no estacionarios

En este trabajo se ha realizado una detección robusta de pulsos en la señal fotopletismográfica de pulso (PPG), pensando en la viabilidad de utilizar la variabilidad de frecuencia de pulso (PRV) estimada a partir de la PPG como sustituto de la variabilidad de frecuencia cardiaca (HRV) extraída de la serie de tiempos entre latidos consecutivos (intervalo RR) de la señal electrocardiográfica (ECG), en condiciones no estacionarias. El estudio se ha realizado a partir de la PPG registrada en el dedo mediante técnicas de transmisión y en la frente mediante técnicas de reflexión, en dos bases de datos, «tilt test» y prueba de esfuerzo. Realizándose una comparación de los resultados obtenidos en la PRV frente a la HRV mediante los índices clásicos temporales

Cobertura de dispositivos wearables en tareas de oficina.

En el presente trabajo de fin de máster se refleja el estudio de investigación realizado para evaluar la cobertura de dispositivos wearables (vestibles) cuyo uso está destinado a la medición de señales de electrocardiograma (ECG) y fotopletismográficas (PPG). Se trata de un estudio de investigación completo que, partiendo de la concepción del estudio, abarca desde el registro de la base de datos, el análisis y procesado de señales hasta la obtención y discusión de los resultados para finalmente extraer las conclusiones más relevantes del mismo. Cuando hablamos de cobertura, nos referimos al porcentaje de datos útiles para sacar información médica fiable respecto de los datos totales registrados. Para ello se han utilizado cuatro dispositivos de medida, uno de uso médico (Medicom) que se ha tomado como referencia y tres dispositivos wearables (Armband, Polar OH1 y MAXREFDES103) de los cuales se ha evaluado su cobertura comparando las mediciones realizadas con las de la referencia. Las mediciones se han realizado sobre un total de 20 sujetos (10 hombres y 10 mujeres) que llevaban a cabo tareas de oficina siguiendo un protocolo de una duración de 34 minutos. Se registraron las señales de los cuatro dispositivos durante toda la duración de la prueba. A través del procesado de las señales registradas, realizado con la herramienta Matlab, se han podido sacar conclusiones acerca de la cobertura que tienen estos tres dispositivos wearables en la medición de la frecuencia cardiaca. Los resultados obtenidos han demostrado que la medida de los wearables se ve considerablemente afectada por el movimiento, ya que la cobertura media de frecuencia cardiaca en tareas donde los dispositivos estaban sometidos a menos movimientos ha resultado ser significativamente mayor que la cobertura en las tareas donde los dispositivos estaban sometidos a movimientos importantes. Además, queda bastante evidente que el dispositivo Polar OH1 es el que ha resultado tener una mayor cobertura puesto que la cobertura media de este dispositivo teniendo en cuenta todas las tareas es superior al 70%, bastante superior a la de los otros dos dispositivos. Por otro lado, podemos concluir que también se han obtenido unos buenos resultados con el sensor MAXREFDES103 ya que las coberturas de cada canal de medida se encuentran cercanas al 50%, resultados muy buenos en wearables de muñeca. En cuanto a los resultados obtenidos con el Armband, no se han obtenido los resultados esperados, puesto que, los valores de cobertura en todas las tareas han resultado ser muy bajos. Concluimos que los malos resultados obtenidos hayan sido causados por una errónea colocación del dispositivos sobre varios sujetos.<br /

Estimación de umbrales ventilatorios a partir de la tasa respiratoria derivada del ECG

La determinación de los umbrales ventilatorios es muy habitual en el ámbito deportivo, ya que permite predecir el rendimiento y diseñar programas de entrenamiento donde se individualicen las cargas de entrenamiento en función de los objetivos. También tiene su importancia en el área clínica, ya que permite valorar pronósticos de evolución de patologías y aporta importantes datos para la prescripción de ejercicio. Para estimar estos puntos de forma precisa, muchos investigadores han propuesto y validado diferentes formas de estimación, siendo la mayoría técnicas complejas, invasivas y caras.Por ello, el propósito de este trabajo es estudiar la viabilidad de estimar el primer umbral ventilatorio (VT1) y el segundo umbral ventilatorio (VT2) mediante el uso de la frecuencia respiratoria derivada del electrocardiograma (ECG) durante la prueba de esfuerzo.Se analizaron los ECG de 25 voluntarios sanos y entrenados durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro con carga de trabajo creciente.Se parte de la hipótesis de que en el patrón seguido por la frecuencia respiratoria se producen dos fuertes incrementos no lineales en los instantes donde se alcanzan los umbrales.La frecuencia respiratoria se estima a partir de una señal surrogada de la respiración derivada del ECG, y posteriormente a partir de esta frecuencia se estimaron VT1 y VT2. En este estudio se emplea el método QRS Slope Range para la estimación de la tasa respiratoria, el cual había sido validado en condiciones estacionarias y ha tenido que ser adaptado a las condiciones de prueba de esfuerzo. En cuanto a los umbrales, estos se estimaron como los puntos de cambio máximo en la pendiente de la frecuencia respiratoria utilizando un suavizado de splines polinómicos.Para la evaluación del estudio, las estimaciones se compararon con los umbrales de referencia de VT1 y VT2, determinados a partir de los equivalentes ventilatorios de O2 y CO2.Se obtuvieron unos errores de estimación de -13.96 (54.74) W en VT1 y de -8.96 (39.17) W en VT2, los cuales sugieren que los umbrales ventilatorios pueden estimarse únicamente a partir de la señal ECG.<br /

Análisis de la respuesta electrodermal para la identificación de pacientes con depresión

La señal de Actividad Electrodermal (AED) proporciona una medida específica de la actividad del Sistema Nervioso Simpático. Al estar relacionada directamente con la activación del sistema sudomotor, las variaciones originadas en la respuesta al estrés pueden ser analizadas. Esto permite su utilización en el estudio de los trastornos conductuales y de personalidad, entre ellos, los trastornos depresiovos suponen unos de los principales motivos de incapacidad de la población mundial. En el presente estudio se pretende comprobar la utilidad del análisis de la AED en el manejo de los pacientes con trastorno depresivo unipolar. Se realizó un estudio de cohortes en dos centros hospitalarios. En cada uno de ellos se incluyeron un total de 20 pacientes depresivos y 20 sujetos eutímicos. A cada uno de ellos se le realizó un análisis de las variaciones de la señal de AED mientras eran sometidos a cuestionarios de salud mental y test estresores. Los datos fueron recogidos y procesados: a priori se estudiaron las caracteristicas de estos datos para confirmar que fuesen fisiológicamente consistentes, se aplicó un filtrado para la eliminación de artefactos y ruído y, a través de un modelo de optimización convexa (cvxEDA) se descompuso la señal en sus componentes tónica y fásica y se extrajo información de la actividad nerviosa sudomotora. Se realizó estadística descriptiva e inferencial sobre las distintas variables obtenidas de este procesado.El análisis de la respuesta electrodermal mostró diferencias estadísticamente significativas entre los pacientes afectos de depresión y los controles eutímicos: p 0,8 en todas las fases del estudio.<br /

ECG-derived respiratory rate in atrial fibrillation

Objective: The present study addresses the problem of estimating the respiratory rate from the morphological ECG variations in the presence of atrial fibrillatory waves (f-waves). The significance of performing f-wave suppression before respiratory rate estimation is investigated. Methods: The performance of a novel approach to ECG-derived respiration, named “slope range” (SR) and designed particularly for operation in atrial fibrillation (AF), is compared to that of two well-known methods based on either R-wave angle (RA) or QRS loop rotation angle (LA). A novel rule is proposed for spectral peak selection in respiratory rate estimation. The suppression of f-waves is accomplished using signal- and noise-dependent QRS weighted averaging. The performance evaluation embraces real as well as simulated ECG signals acquired from patients with persistent AF; the estimation error of the respiratory rate is determined for both types of signals. Results: Using real ECG signals and reference respiratory signals, rate estimation without f-wave suppression resulted in a median error of 0.015±0.021 Hz and 0.019±0.025 Hz for SR and RA, respectively, whereas LA with f-wave suppression resulted in 0.034±0.039 Hz. Using simulated signals, the results also demonstrate that f-wave suppression is superfluous for SR and RA, whereas it is essential for LA. Conclusion: The results show that SR offers the best performance as well as computational simplicity since f-wave suppression is not needed. Significance: The respiratory rate can be robustly estimated from the ECG in the presence of AF