Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "respiratory rate" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Wyznaczanie częstości oddychania na podstawie analizy obwiedni amplitudowej sygnału PPG
    Determination of respiratory rate based on analysis of the envelope of PPG signal
    Autorzy:
    Wilk, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154935.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sygnał PPG
    częstość oddychania
    obwiednia PPG
    PPG signal
    respiratory rate
    envelope of PPG
    Opis:
    W artykule przedstawiono metodę wyznaczania częstości oddychania na podstawie analizy górnej obwiedni amplitudowej sygnału PPG, który reprezentuje falę tętna obwodowego w palcu ręki. Obwiednię uzyskano w wyniku aproksymacji lokalnych maksimów splajnami. Opracowana metoda umożliwia określenie czasu trwania każdego cyklu oddechowego oraz pozwala wykryć bezdech. Do oceny dokładności tej metody wykorzystano sygnał referencyjny, który reprezentuje przepływ powietrza w czasie oddychania.
    This paper presents a novel method for the estimation of respiratory rate by analyzing the amplitude envelope of a peripheral pulse wave. To record a pulse wave at the finger of the hand a transmission-type photoplethysmographic (PPG) sensor was used. The PPG sensor is sensitive to variations in blood volume. Variations in blood volume are caused by cardiovascular regulation, thermoregulation and respiration. PPG signals show significant morphological differences under the normal and induced apnea conditions (Fig.2). The amplitude fluctuations of PPG were found to drop under apnea (Fig.3).The amplitude envelope of the PPG signal was obtained by interpolating every interval [maxi, maxi + 1] with a cubic polynomial function (Figs. 1 and 3). The breathing rate determined from the airflow signal recorded simultaneously with the PPG signal, served as a reference value (Fig. 5). The results show that the proposed method is a promising technique for detection of each respiratory period, for calculating a respiratory rate, and for detecting apnea (Fig. 5, Fig. 7).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 12, 12; 1298-1300
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyznaczanie częstości oddychania na podstawie analizy widmowej zmienności okresu sygnału fotopletyzmograficznego
    Determination of the respiratory rate based on spectral analysis of the PPG period variability
    Autorzy:
    Wilk, B.
    Pazowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154953.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    częstość oddychania
    sygnał PPG
    analiza falkowa
    metoda Burga
    respiratory rate
    PPG signal
    wavelet analysis
    Burg's method
    Opis:
    W artykule opisano algorytm do wyznaczania częstości oddychania na podstawie analizy widmowej sygnału reprezentującego zmienność okresu fali tętna. Falę tętna zarejestrowano za pomocą czujnika fotopletyzmograficznego (tzw. PPG) umieszczonego na placu ręki. Do przetwarzania sygnału PPG zaproponowano zastosowanie analizy falkowej. Przeprowadzono także ocenę dokładności opracowanej metody wykorzystując sygnał referencyjny, który reprezentuje przepływ powietrza w czasie wydechu.
    The arterial pressure waveform contains valuable information regarding the respiratory rate. This paper describes the algorithm developed for estimating the respiratory rate by analyzing the period variability of the peripheral pulse wave. To record a pulse wave at the finger, a transmissiontype photoplethysmographic sensor was used. PPG signals were collected from 10 healthy subjects during free breathing, and breath holding over a period of 3-min using a data acquisition system (Fig. 1). The reference breathing rate was determined from the airflow signal recorded simultaneously with the PPG signal (Figs. 7 and 8). Firstly, the PPG signal was detrended and denoised using the wavelet transform (Fig. 2 and 3). Based on the locations of the maximum points, all periods were detected and the tachogram was constructed. The signal representing the period variability (PPV) was obtained by interpolating the envelope of the tachogram with a cubic polynomial function (Fig. 5). Then, fluctuations extracted by the DWT from the PPV signal were segmented into 10 s intervals. Using Burg’s method, the AR model based PSD was computed for each segment. Finally, the respiratory component was detected as the maximum in the frequency band of 0.150.4 Hz (Fig. 6). The obtained results show (Fig. 9) that the proposed method allows us to monitor the respiratory rate and to detect the induced apnea with the acceptable accuracy.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 8, 8; 610-613
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wpływu wybranych czynników na entropię wieloskalową rytmu pracy serca w populacji badanych pochodzącej z laboratorium snu
    Multiscale entropy analysis of the influence of selected factors on heart rate time series in sleep laboratory based cohort
    Autorzy:
    Radliński, J.
    Baran, Z.
    Tomalak, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154845.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    entropia
    entropia wieloskalowa
    rytm pracy serca
    EKG
    zaburzenia oddychania
    entropy
    multiscale entropy
    heart rate
    ECG
    respiratory disorders
    Opis:
    Celem pracy jest wstępna analiza wpływu czynników: fizjologicznego - wieku oraz chorobowych - zaburzeń oddychania, na entropię wieloskalową (Multiscale Entropy) rytmu pracy serca. W pracy dokonano analizy wpływu wieku na dwóch szerokich grupach badanych: osobach zdrowych (wiek od 1,5 do 63 lat) oraz grupie w wąskim przedziale wiekowym (40-50 lat) o różnym zakresie występowania zaburzeń oddychania w czasie snu (wskaźnik liczby zaburzeń oddychania RDI - Respiratory Disturbance Index 0,5 - 111 1/h). Wykazano wpływ wieku na wartość entropii (zmniejszanie), szczególnie w grupie osób dorosłych, oraz wpływ zaburzeń oddychania i zjawisk im towarzyszących (wybudzenia).
    High costs and complication of standard polysomnography (PSG) lead to attempts to develop cheaper and less complicated methods. The analysis of heart rate complexity using non-linear dynamics methods seems to be promising, however the dynamics of heart rate is biased by several physiological factors. The aim of that study was to check the influence of a physiological factor - age and of respiratory disorders during sleep on heart rate variability analysed by multiscale entropy (MSE). The two groups were selected from archived measurements from the Sleep Laboratory of Institute for TBC and Lung Diseases Rabka Branch: a healthy group and a group of semi-constant age but without limitations to those disorders (Table 1). In both groups the full night diagnostics PSG according to the American Academy of Sleep Medicine (AASM) rules was performed. The R-R intervals were detected in the recorded ECG signal (250Hz), and the multiscale entropy (Goldberg's MSE) was calculated. We found high correlation between the entropy and age (Figs. 1, 2, 3) in adults, however in the children group (age<15) there was no such relation. Similar results were found in analysis of the influence of respiratory disorders on the RR time series entropy (Figs. 4, 5, 6, 7). The results lead to a conclusion that heart rate complexity described with use of the MSE analysis is strongly biased by age. MSE could also detect changes in RR time series associated with respiratory disorders during sleep. The further investigations should be performed to
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 365-368
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies