[en] Motivation: Real time measurements of respiratory and heart rates are crucial in neonatal intensive care units. The actual technology is based on contact methods that require close-proximity sensing and subject's cooperation. To very sensitive skins, like that of newborns, these sensors are harmful and provoke discomfort. This thesis presents a non-contact method to monitor neonatal vital signals. Methods: Two algorithms, which allow detection of respiratory rate and heart rate, have been developed. They are based on medical thermal imaging that is based in the infrared spectrum. This technique does not use electrodes or any source of illumination. This is only a passive method, which detects the energy emitted by the baby. Algorithms study the temperature change in a concrete region of interest. On one hand, the detection of the respiratory algorithm is focused on the temperature change in nostrils. On the other hand, heart rate's detection is focused on the carotid artery, situated in the neck. A tracking algorithm enhances the quality of recordings. The method is based on FFT and includes an Adaptive Estimation Function. In order to validate and optimize the algorithms, it was tested on different subjects. In the validation of the respiratory rate, three distances between the camera and the subject were analyzed. At last, a Graphical User Interface was designed to make the interaction between the user and the software easier. Results: It has been achieved a mean Complement of the Absolute Normalized Difference (CAND) of 89,63 ± 8,83% for the detection of the respiratory rate and CAND of 86,29 ± 14,78% for the detection of the heart rate. Regarding the respiratory rate's detection, when the distance between the camera and the subject is 50cm, results obtained present a CAND of 89,63 ± 8,83%. Improving the distance, a CAND of 89,21 ± 5,11% has been obtained in the case of 75cm, and a CAND of 82,72 ± 12% in the case of 100cm. Taking into account the gender of the subjects, CAND obtained was 85,33 ± 10,79% in males and 93,93 ± 1,6% in females. For the heart rate algorithm, CAND was 77,05 ± 19,17% in male and 92,44 ± 4,96% in female. Conclusions: Both algorithms were successfully developed. A higher level of data processing was required to extract the heart rate than the one required to extract the respiratory rate. While the subject's gender had an important role for the detection of the heart rate, in the detection of the respiratory rate results were quite similar in males and females. Since results obtained by using thermal imaging were satisfactory, further research is encouraged to develop new applications in neonatology and medicine.

[es] Motivación: La detección de la frecuencia respiratoria y la frecuencia cardíaca en tiempo real es crucial en las unidades de terapia intensiva neonatal. La tecnología actual se basa en métodos de contacto que requieren sensores de proximidad y cooperación del sujeto. Para pieles muy sensibles, como la de los recién nacidos, estos sensores son perjudiciales y provocan molestias. La presente tesis expone un método sin contacto para monitorizar las señales vitales neonatales. Métodos: Se han desarrollado dos algoritmos que permiten la detección de la frecuencia respiratoria y la frecuencia cardíaca. Se basan en la termografía médica, método que consiste en la detección de la radiación infrarroja. Esta técnica no utiliza electrodos o fuente de iluminación; es un método pasivo, que únicamente detecta la energía emitida por el bebé. Los algoritmos estudian el cambio de temperatura en una región de interés concreta. Por un lado, el algoritmo de detección de la frecuencia respiratoria se centra en el cambio de temperatura en las fosas nasales Por otro lado, la detección de la frecuencia cardíaca se centra en la arteria carótida, situada en el cuello. El método se basa en la transformada rápida de Fourier (FFT) e incluye una función de estimación. Además, un algoritmo de seguimiento (tracking) mejora la calidad de las grabaciones. Con el fin de validar y optimizar los algoritmos, se comprobó su resultado en 15 sujetos. En la validación de la frecuencia respiratoria, se analizaron tres distancias entre la cámara y el sujeto (50 cm, 75 cm y 100 cm). Además, una interfaz gráfica de usuario (GUI) fue diseñada para facilitar la interacción entre el usuario y el software. Resultados: Se ha logrado un "Complemento de la diferencia absoluta normalizada" (CAND) de 89,63 ± 8,83% para la detección de la frecuencia respiratoria y de 86,29 ± 14,78% para la detección de la frecuencia cardíaca. En cuanto a la detección de la frecuencia respiratoria, cuando la distancia entre la cámara y el sujeto es de 50 cm, los resultados obtenidos presentan una CAND de 89,63 ± 8,83%. Variando esta distancia, se ha obtenido un CAND de 89,21 ± 5,11% en el caso de 75 cm, y de 82,72 ± 12% en el caso de 100 cm. Teniendo en cuenta el sexo de los sujetos, el CAND obtenido en hombres fue 85,33 ± 10,79% y 93,93 ± 1,6% en mujeres. En cuanto el algoritmo de la frecuencia cardíaca, se obtuvo un CAND de 77,05 ± 19,17% en hombres y 92,44 ± 4,96% en mujeres. Conclusiones: Ambos algoritmos se han desarrollado exitosamente. Se requiere un nivel más alto de procesamiento de datos para extraer la frecuencia cardíaca que el requerido para extraer la frecuencia respiratoria. Aunque el género del sujeto tiene un papel importante en la detección de la frecuencia cardíaca, los resultados obtenidos en la detección de la frecuencia respiratoria fueron bastante similar en ambos sexos. Dado que los resultados obtenidos mediante el uso de imágenes térmicas fueron satisfactorios, se recomienda una mayor investigación para desarrollar nuevas aplicaciones en neonatología y medicina.