Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/41009

Título:

Respiratory rate estimation on embedded system

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Coordinador:

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Compilador:

Autor:

Morales, Isabel
Martínez Hornak, Leonardo
Solari, Alfredo
Oreggioni, Julián

Tutor:

Tipo de documento:

Preprint

Editor:

Palabras clave:

Estimation
Microcontrollers
Signal processing algorithms
Embedded systems
Biomedical monitoring
Performance evaluation
Graphical user interfaces
Respiratory rate estimation
Photoplethysmography
Signal processing
Low-power embedded system

Descriptores:

Año de publicación:

2023

Contenido:

Resumen:

We present the design, implementation, and results of an algorithm for respiratory rate estimation using respiratory-induced frequency, intensity, and amplitude variation calculated from the infrared (IR) channel of the SEN-15219 board for photoplethysmography (PPG) acquisition. First, the algorithm was developed in Python (on a PC) using synthetic signals and publicly available respiration and PPG data. We also include a graphical user interface to process data from sensors and display vital signs. Later, we ported the algorithm to an MSP432P401R microcontroller to complete our wearable prototype. Results are promissory and show that respiratory rate estimation can be performed on the selected platform with our proposed Fourier Product (FP) method, which results in a Mean Absolute Error of 4.1 using 16-seconds windows of IR-PPG signals.

Descripción:

Los autores desean agradecer al Núcleo de Ingeniería Biomédica, la Comisión Sectorial de Investigación Científica (CSIC, UdelaR) y al capítulo uruguayo de la IEEE Circuits and Systems Society.
Publicado en IEEE Embedded Systems Letters, 2023.

metadata.articulos.dc.description.uri:

Editorial:

EN:

Financiadores:

Este trabajo fue parcialmente financiado por CSIC, Universidad de la República, Uruguay

Citación:

Morales, I., Martínez Hornak, L., Solari, A. y otros. Respiratory rate estimation on embedded system. [Preprint]. Publicado en: IEEE Embedded Systems Letters. 2023. DOI: 10.1109/LES.2023.32793622023.

Citación:

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Cobertura geográfica:

Cobertura temporal:

Departamento académico:

Electrónica

Grupo de investigación:

Microelectrónica

Licencia:

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