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DC ElementWertSprache
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.contributor.advisorBarrera Cardiel, Edmundo
dc.contributor.authorFabián Álvarez, María de los Ángeles
dc.date.accessioned2021-05-31T14:40:27Z
dc.date.available2021-05-31T14:40:27Z
dc.date.issued2009-08
dc.identifier.urihttp://bibliotecavirtual.dgb.umich.mx:8083/xmlui/handle/DGB_UMICH/3326
dc.descriptionFacultad de Ingeniería Eléctrica. Doctorado en Ciencias en Ingeniería Eléctricaes_MX
dc.description.abstractEn la actualidad, según la Organización Mundial de la Salud en su Estadística de Salud de las Américas, edición 2006; las enfermedades cardiacas se citaron como la principal causa de muerte en 13 países. Existe una gran variedad de patologías cardiacas, de aquí la importancia de poder hacer un diagnóstico a tiempo y dar el tratamiento adecuado. Se han hecho grandes contribuciones en el área de instrumentación médica; concretamente para la cardiología. Sin embargo, no todos los problemas han sido resueltos, ya que continúan siendo objeto de estudio y de incesantes desarrollos tecnológicos. En este trabajo se presenta una propuesta en el área de instrumental médico, un equipo portátil diseñado para adquirir y procesar las señales electrocardiográfica y respiratoria con el objetivo de ayudar en el estudio de la influencia que tiene la forma de onda respiratoria en la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC). Se trabajó en el diseño y desarrollo del hardware para adquisición de las señales electrocardiográfica y respiratoria, para adquirir esta última señal se realizó una innovadora propuesta. De la misma manera, se desarrolló el software para recibir, resguardar (en disco duro) y procesar las señales digitalizadas. En cuanto al estudio de la influencia de la respiración sobre la VFC se encontraron relaciones importantes de la forma de onda respiratoria a bajas frecuencias con parámetros de la VFC, esto abre la puerta a especulaciones sobre el papel que tiene el sistema nervioso autónomo sobre la VFC. Para el procesamiento de la señal electrocardiográfica se utilizaron las siguientes herramientas matemáticas: la transformada Wavelet, el algoritmo de Lomb y la técnica de entropía multiescala. Para el procesamiento de la señal respiratoria se implementó el criterio de la primera y segunda derivada para encontrar puntos característicos de la forma de onda, a fin de correlacionarlos con parámetros establecidos de Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca.en
dc.description.abstractEn la actualidad, según la Organización Mundial de la Salud en su Estadística de Salud de las Américas, edición 2006; las enfermedades cardiacas se citaron como la principal causa de muerte en 13 países. Existe una gran variedad de patologías cardiacas, de aquí la importancia de poder hacer un diagnóstico a tiempo y dar el tratamiento adecuado. Se han hecho grandes contribuciones en el área de instrumentación médica; concretamente para la cardiología. Sin embargo, no todos los problemas han sido resueltos, ya que continúan siendo objeto de estudio y de incesantes desarrollos tecnológicos. En este trabajo se presenta una propuesta en el área de instrumental médico, un equipo portátil diseñado para adquirir y procesar las señales electrocardiográfica y respiratoria con el objetivo de ayudar en el estudio de la influencia que tiene la forma de onda respiratoria en la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC). Se trabajó en el diseño y desarrollo del hardware para adquisición de las señales electrocardiográfica y respiratoria, para adquirir esta última señal se realizó una innovadora propuesta. De la misma manera, se desarrolló el software para recibir, resguardar (en disco duro) y procesar las señales digitalizadas. En cuanto al estudio de la influencia de la respiración sobre la VFC se encontraron relaciones importantes de la forma de onda respiratoria a bajas frecuencias con parámetros de la VFC, esto abre la puerta a especulaciones sobre el papel que tiene el sistema nervioso autónomo sobre la VFC. Para el procesamiento de la señal electrocardiográfica se utilizaron las siguientes herramientas matemáticas: la transformada Wavelet, el algoritmo de Lomb y la técnica de entropía multiescala. Para el procesamiento de la señal respiratoria se implementó el criterio de la primera y segunda derivada para encontrar puntos característicos de la forma de onda, a fin de correlacionarlos con parámetros establecidos de Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgoes_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7
dc.subjectFIE-D-2009-0009es_MX
dc.subjectSistema de adquisiciónes_MX
dc.subjectSeñal cardiacaes_MX
dc.subjectSeñal respiratoriaes_MX
dc.titleDiseño de un sistema de adquisición y procesamiento de las señales cardiaca y respiratoria para ayudar en el estudio de la influencia de la respiración sobre la variabilidad de la frecuencia cardiacaes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_MX
dc.creator.idFAAA730917MMNBLN05
dc.advisor.idBACE510718HMNRRD09
dc.advisor.roleasesorTesis
Enthalten in den Sammlungen:Doctorado

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