Navegando por Assunto "Fotopletismografia"

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Desenvolvimento de um sistema com dispositivo portátil para auxílio no diagnóstico de coarctação da artéria aorta em neonatos
(2018-08-16) Amorim, Jéssyca Karolinny da Silva; Barros, Abner Corrêa; http://lattes.cnpq.br/3825998752196688; http://lattes.cnpq.br/4499057406814333
Nos últimos anos, os avanços da tecnologia têm trazido incontestáveis benefícios à vida humana notadamente na área da medicina. Com o desenvolvimento tecnológico, procedimentos e exames que até pouco tempo eram tidos como inviáveis técnica e economicamente, vieram a se tornar usuais e até mesmo corriqueiros no tratamento e no diagnóstico de inúmeras doenças. Entretanto, infelizmente, todo este desenvolvimento não tem sido suficiente para propiciar um diagnóstico precoce de algumas doenças congênitas, notadamente as Cardiopatias Congênitas (CC), destacando entre estas a Coarctação da Aorta (CoA). Os métodos de diagnósticos disponíveis atualmente são ineficaz, não permitindo um diagnóstico precoce, o que, devido a complicações, pode levar o paciente ao colapso cardíaco, com possíveis consequências neurológicas e até mesmo à morte. O presente trabalho tem como objetivo oferecer sua contribuição com o tema por meio da participação no desenvolvimento de um dispositivo computacional para a realização da fotopletismografia simultânea de dois canais, trabalhando diretamente no desenvolvimento e validação dos algoritmos de das curvas fotopletismográfica (PPG) de neonatos a fim de auxiliar na identificação e no diagnóstico de CoA.
PyCBPE: umframework opensource para estudo de desempenho de algoritmos de aprendizagem de máquina aplicados para estimar a pressão arterial através de sinais de fotopletismografia
(2021-07-15) LUZ, Luigi Fernando Marques da; Almeida Neto, Fernando Gonçalves de; Silva Neto, Eronides Felisberto da; http://lattes.cnpq.br/4364517952689670; http://lattes.cnpq.br/0473869396914603; http://lattes.cnpq.br/5085706500819680
Doenças cardíacas são uma grande causa de mortes na atualidade. Um indicador tí pico de doenças cardíacas graves é a pressão arterial elevada, que pode ser usada para auxiliar no diagnóstico de muitas doenças do coração. Contudo, o diagnóstico apropriado de muitas doenças pode requerer um monitoramento contínuo da pressão sanguínea, o que pode ser difícil de se obter, uma vez que o método padrão, baseado no esfigmomanômetro, não permite medições contínuas e a cânula invasiva é custosa, desconfortável para o paciente e necessita de infraestrutura hospitalar. Como alternativa, técnicas aplicando sinais de fotopletismografia (PPG) têm sido propostas recentemente para estimar a pressão arterial. Essas técnicas usam sinais de PPG, que podem ser aferidos através de um sensor nãoinvasivo, aplicados no dedo do paciente, por exemplo. Avanços recentes na literatura mostram que esses sinais podem ser usados como entradas para modelos de algoritmos de aprendizagem de máquina, com o propósito de estimar a pressão arterial de forma a atender alguns padrões internacionais para equipamentos médicos. Embora o número de trabalhos relacionados a este campo de estudo esteja aumentando, os autores normalmente não disponibilizam suas simulações, o que dificulta a comparação entre essas diferentes abordagens. Este trabalho propõe um framework de código aberto para auxiliar na comparação de desempenho entre algoritmos de aprendizagem de máquina, aplicados para estimar a pressão arterial a partir de sinais de PPG. A metodologia utilizada para desenvolver o framework é detalhada neste documento e uma comparação de desempenho entre modelos gerados por quatro algoritmos de aprendizagem de máquina (Regressão Linear, Árvore de Decisão, Random Forest e AdaBoost) é apresentada. A comparação mostra que usando o framework proposto, os modelos conseguem alcançar desempenhos semelhantes aos obtidos na literatura.