The adherence to a healthy lifestyle plays a key role for increasing life expectancy and living better. The main habits of healthy lifestyle are: physical activity, diet and sleep quality. Nowadays, many people use a smartphone and carry it all day. The objective of this thesis is to demonstrate the feasibility of the evaluation of the adherence to a healthy lifestyle by means of smartphone applications and sensors, whether internal or externally connected. On the one hand, the accelerometer sensor is used to evaluate the physical activity and the associated energy expenditure. In previous research, we can found classifiers of physical activity from data of this sensor but the measurements were performed in a laboratory environment or with smartphone fixed to a specific position. From the collected data during a week of 26 subjects, a 75.6% of F1-score of the classification of activities has been achieved and a 3.18% of error in the energy expenditure estimation.
On the other hand, the heart rate variability (HRV) can serve as indicator of behaviours related to health and physical condition. A system has been designed to evaluate the HRV using the rear camera of the smartphone as a sensor. For this purpose, the photoplethysmography technique has been used. In previous research, this technique has been used in smartphones in order to obtain the heart rate but it has not been assessed the beat-to-beat HRV. The proposed system uses the GPU for image processing in real time. The obtained results have been compared with the electrocardiogram and with a reference photoplethysmography device. For that, the standard deviation of error made for the beat detection and the level of agreement of HRV indices have been assessed. This assessment has been performed with 23 subjects and the results obtained for two different smartphone models have been compared. The standard deviation of error of heart rate detection between smartphone and electrocardiogram obtained was 5.4 ms, while between electrocardiogram and reference photoplethysmography device was 4.9 ms.
On the other hand, an application for the ensemble analysis of physical activity and heart rate has been developed. Using this application, the data of 11 people was collected, they have divided in two groups of 5 and 6 people during 3 and 6 weeks respectively. From the analysis of the collected data, it has been found that the level of physical activity decreases over the time and there is some association between the constancy of the practice of physical activity and changes in mood. However, these association should be taken with caution due to the reduced number of subjects which were involved in this study. Therefore, the developed system is a starting point in order to evaluate the adherence to a healthy lifestyle in a unified way with an single application.
Finally, one of the consequences of leading an unhealthy lifestyle is the decreasing of quality of sleep that can cause daytime sleepiness. This can be a serious health risk, for example if it occurs while driving. To prevent this, an early drowsiness detection system based on the analysis of respiratory signal and respiratory rate variability has been proposed and validated. The designed algorithm has been assessed with 15 subjects and a specificity of 96.6% and a sensitivity of 90.3% has been obtained.La adherencia a un estilo de vida saludable es un factor muy importante para alargar años de vida y aumentar su calidad. Los principales hábitos de vida saludable son: la actividad física, la dieta y la calidad del sueño. Hoy en día muchas personas utilizan un smartphone y lo llevan encima todo el día. El objetivo de esta tesis es demostrar la viabilidad de la evaluación de la adherencia a hábitos de vida saludables mediante aplicaciones móviles y sensores ya sean del propio smartphone o conectados externamente. Para ello, se utiliza el sensor de acelerometría para evaluar la actividad física y el gasto calórico asociado. En trabajos previos podemos encontrar clasificadores de actividad física a partir de los datos de estos sensores pero las medidas las realizan en un entorno de laboratorio o con el smartphone ubicado en una posición determinada. A partir de los datos de 26 sujetos recogidos durante una semana se ha alcanzado un 75.6% de F1-score de la clasificación de actividades y un 3.18% de error de estimación de gasto calórico. Por otro lado, la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) puede servir de indicador de conductas relacionadas con la salud y la condición física. Se ha diseñado un sistema para evaluar la VFC utilizando como sensor la cámara trasera del smartphone. Para ello se ha utilizado la técnica de fotopletismografía. En trabajos previos se ha utilizado esta técnica en smartphones para obtener el ritmo cardíaco pero no se ha comparado la variabilidad del ritmo cardíaco latido a latido. El sistema propuesto utiliza la GPU para procesar la imágenes en tiempo real. Los resultados obtenidos se han comparado con el electrocardiograma y con un dispositivo de fotopletismografía de referencia. Para ello, se ha evaluado la desviación estándar del error cometido en la detección del latido cardíaco y el grado de acuerdo de los índices de VFC. Esta evaluación se ha realizado en 23 sujetos y se han comparado los resultados obtenidos con dos modelos de smartphone. La desviación estándar del error en la detección del latido cardíaco obtenida entre el smartphone y el electrocardiograma es de 5.4 ms, mientras que entre el dispositivo de referencia de fotopletismografía y el electrocardiograma es de 4.9 ms. Por otro lado, se ha desarrollado una aplicación para el análisis conjunto de la actividad física y el ritmo cardíaco. Se recogieron los datos de 11 personas utilizando esta aplicación, divididas en dos grupos de 5 y 6 personas durante 3 y 6 semanas respectivamente. A partir del análisis de los datos recogidos se ha encontrado que el nivel de la actividad física desciende a lo largo del tiempo y que existe alguna asociación entre la constancia en la práctica de la actividad física y los cambios en el estado de ánimo. Sin embargo, estas asociaciones se han de tomar con precaución debido al reducido número de sujetos que han participado en este estudio. Por lo tanto, el sistema desarrollado supone un punto de partida para evaluar la adherencia a un estilo de vida saludable de forma unificada en una única aplicación. Finalmente, una de las consecuencias de llevar un estilo de vida poco saludable es el empobrecimiento de la calidad del sueño que puede provocar la somnolencia diurna. Esto puede resultar un grave peligro para la salud, por ejemplo si se produce mientras se está al volante. Para prevenir esto, se ha propuesto y validado un sistema de detección de somnolencia temprana a partir del análisis de la señal respiratoria basado en la variabilidad del ritmo respiratorio. El algoritmo diseñado ha sido validado con 15 sujetos y se ha obtenido una especificidad del 96.6% y una sensibilidad del 90.3%.Postprint (published version
