Red neuronal artificial para detectar esfuerzo físico desde planos de fase de onda de pulso

Resumen ─ El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de detectar esfuerzo fisico provocado por ejercicios que inducen episodios de alzas de Presion Arterial (BP), analizando Ondas de Pulso (PW) con vistas a disminuir la intrusividad (incomodidad) que produce el uso actual de monitores no-invasivos de BP. Se registraron electrocardiogramas (EKG) en DI, y PW en dedo indice y ortejo principal derechos, de voluntarios sanos, antes y despues de ejercicios ( Before and After Exercise-BAE ). Se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN) entrenadas para detectar esfuerzo tras la realizacion de una rutina de ejercicios. Las ANN usaron un conjunto de entrenamiento comun. Los Planos de Fase de las PW, BAE, segmentados por latido y vectorizados se utilizaron como vectores de entrada y la condicion reposo/esfuerzo BAE se utilizo como vectores diana. Se aplico algoritmo Pan-Tompkins al EKG para segmentar los latidos y PW. Se utilizo un poligrafo digital para registrar ambas senales. Trece estudiantes universitarios, participaron como voluntarios, 2 mujeres y 11 varones (24,3±2,83 anos de edad). Ellos practicaban deportes recreativos, la SBP/ DBP subio (43,4±18,6)/(12,7±12,0) mmHg tras el ejercicio. La deteccion del estado de esfuerzo (n= 200) alcanzo 100% de Verdaderos Positivos y 12 % de Falsos Positivos. Los resultados son promisorios para continuar mejorando el metodo. Ello deberia contribuir a detectar, controlar y vigilar mejor la Hipertension Arterial. Abstract ─ The main goal of this work is to study the initial technical feasibility of detecting physical stress caused by exercise associated with episodes of rising Blood Pressure (BP) by means of analyzing Pulse Wave (PW), in order to reduce intrusiveness resulting from the current use of non-invasive BP Monitors. Lead I Electrocardiogram (EKG) and right index finger and main toe Arterial Pulse Waves (PW) were recorded on healthy volunteers, Before and After Exercise (BAE). Trained Artificial Neural Networks (ANNs) were used for stress detection. A common training set was used for different ANN. PW Phase Planes BAE, vectorized and heartbeat segmented, were used as input vectors, while rest or stress condition BAE were used as target vectors. Pan-Tomkins algorithm was applied to EKG for PW segmentation. A digital polygraph was used to register the signals. Thirteen university students, 2 females and 11 males (24.3±2.83 years old), participated as healthy volunteers. They usually carried out recreational sports. Their BP raised (43.4±18,6)/(12.7±12,0) mmHg after physical exercises. Stress condition detection (n=200) reached up to100% on True Positives and 12% in False Positives. Results are promising to continue improving the methodology. Its development should contribute to the detection, control and monitoring of Arterial Hypertension. Resumo ─ O objetivo deste trabalho e estudar a viabilidade da deteccao de tensao fisica causada por exercicios que induzem episodios de aumento da pressao arterial (PA), analisando ondas de pulso (PP), a fim de reduzir a intromissao (desconforto) que produz o uso atual monitor nao-invasivo BP. Eletrocardiogramas (ECG) foram registrados no DI, e principal dedo indicador e do dedo do pe PW direitos, voluntarios saudaveis antes e depois do exercicio (antes e apos o exercicio-BAE). Redes Neurais Artificiais (RNA) treinados para detectar esforco apos a realizacao de uma rotina de exercicios e usado. ANN utilizado um conjunto comum de formacao. Planes Fase do PW, BAE, segmentado por batimentos cardiacos e vectorized foram usados como vetores de entrada e a condicao de repouso / esforco BAE foi utilizado como vetores de destino. Pan-Tompkins algoritmo foi aplicado ao segmento o batimento cardiaco ECG e PW. Um poligrafo digital foi usada para gravar ambos os sinais. Treze estudantes universitarios, se ofereceu, dois do sexo feminino e 11 do sexo masculino (24,3 ± 2,83 anos de idade). Eles praticavam esportes recreativos, o PAS / PAD aumentou (43,4 ± 18,6) / (12,7 ± 12,0) mmHg apos o exercicio. A deteccao do estado de estresse (n = 200) atingiu 100% e 12% positivos verdadeiros falso positivo. Os resultados sao promissores para melhorar ainda mais o metodo. Isso deve ajudar a identificar, gerenciar e monitorar Hypertension.