2026-04-17T19:00:59Zhttps://recercat.cat/oai/request

oai:recercat.cat:2099.1/172882025-07-23T01:04:58Zcom_2072_1033col_2072_452951

00925njm 22002777a 4500 dc Benítez Herrera, Adolfo author 2013-02-08 Se realizará la comparación de tres correctores automáticos de series RR, midiendo errores en las series corregidas. [ANGLÈS] This End of Degree Project (EDP) analyzes three commercial software which correct Hear Rate Variability (HRV) RR time series. The analysis was performed by entering the RR time series in each program with an artifact known and calculating the various error of each program while trying to retrieve the original RR time series (RRorig). The artifact's correction can be adjusted by de variables of each program. The ideal value of variables for each scenario (exercise intensity, artifact types, etc.) was sought through minimal errors. The three commercial softwares are: Kubios, Polar Protrainer 5 and Macalester. Kubios has been developed by the University of Kuopio, Polar Protrainer 5 is the software used with heart rate monitors from Polar Electro, and Macalester is only an artifact detector by University of Macalester. I have added to Macalester software a Matlab script which corrects the artifacts. The EDP contains an explanatory introduction of HRV, a description of the data collection, preparation of records of stage and artifact description of the programs and their variables, description of the automatic correction of the records (due to enormous amount of records to be analyzed), description of error, results and conclusions. The results are that Polar is the worst corrector in nearly all conditions studied. Kubios might be the best, but does not change the length of the RR time series you want to correct, which causes not recover the true total duration (in seconds) of the RR time series (this is a problem if we wish to apply a spectral analysis). Macalester is an artifact detector to which I have add a general artifact corrector that could be improved for specific records (intensity, type of artifact, etc.). [CASTELLÀ] El presente Proyecto Final de Carrera (PFC) analiza tres programas informáticos comerciales correctores de artefactos de series RR de Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC). El análisis se realiza introduciendo en los programas las series RR con un artefacto conocido y calculando los diferentes errores de cada programa al intentar recuperar la Serie RR original (RRorig). La corrección de los artefactos se puede ajustar mediante las variables propias de cada programa. El valor ideal de las variables para cada escenario (intensidad del ejercicio, tipos de artefacto, etc.) se busca a través de los errores mínimos. Los programas informáticos son Kubios, Polar Protrainer 5 y Macalester. Kubios ha sido desarrollado por la Universidad de Kuopio, Polar Protrainer 5 es el programa que se utiliza con los pulsómetros de la marca Polar Electro y Macalester es un detector de artefactos programado por la Universidad de Macalester. Al programa de Macalester le he añadido un script de Matlab corrector de artefactos para completarlo. El PFC contiene una introducción explicadora de la VFC, una descripción de la obtención de los datos, preparación de los registros por escenario y artefacto, descripción de los programas y sus variables, descripción de la corrección automática de los registros (debido a la enorme cantidad de registros a analizar), descripción de los errores, resultados y conclusiones. Los resultados son que Polar es el peor de los correctores en casi todas las condiciones estudiadas. Kubios podría ser el mejor, pero no cambia la longitud de la serie RR que quiere corregir, lo que provoca que no recupere la verdadera duración total (en segundos) de la serie RR (esto es un inconveniente si el análisis posterior es espectral). Macalester es un detector de artefactos al que le he programado un corrector de artefactos general que podría especializarse para la corrección de registros específicos (intensidad, tipo de artefacto, etc.). [CATALÀ] El present Projecte Final de Carrera (PFC) analitza tres programes informàtics comercials correctors d'artefactes de sèries RR de Variabilitat de la Freqüència Cardíaca (VFC). L'anàlisi es realitza introduint als programes les sèries RR amb un artefacte conegut i calculant els diferents errors de cada programa a l'intentar recuperar la sèrie RR original (RRorig). La correcció dels artefactes es pot ajustar mitjançant les variables pròpies de cada programa. El valor ideal de les variables per a cada escenari (intensitat de l'exercici, tipus d'artefacte, etc.) es busca a través dels errors mínims. Els programes informàtics són Kubios, Polar Protrainer 5 i Macalester. Kubios ha estat desenvolupat per la Universitat de Kuopio, Polar Protrainer 5 és el programa que es fa servir amb els pulsòmetres de la marca Polar Electro i Macalester és un detector d'artefactes programat per la Universitat de Macalester. Al programa de Macalester li he afegit un script de Matlab corrector d'artefactes per completar-lo. El PFC conté una introducció explicativa de la VFC, una descripció de l'obtenció de les dades, preparació dels registres per escenari i artefacte, descripció dels programes i les seves variables, descripció de la correcció automàtica dels registres (a causa de l'enorme quantitat de registres a analitzar), descripció dels errors, resultats i conclusions. El resultats són que Polar és el pitjor dels correctors en quasi totes les condicions estudiades. Kubios podria ser el millor però no canvia la longitud de la sèrie RR que vol corregir, cosa que provoca que no es recuperi la veritable durada total de la sèrie RR (en segons) de la sèrie RR (això és un inconvenient si l'anàlisi posterior és espectral). Macalester és un detector d'artefactes al qual li he programat un corrector d'artefactes general que podria especialitzar-se per a la correcció de registres específics (intensitat, tipus d'artefacte, etc.). Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria biomèdica::Electrònica biomèdica Time-series analysis Spectrum analysis Electronics in cardiology Machine Learning Bioengineering--Instrumentation Biosensors Cardiology Electrocardiography Programming (Mathematics) Cardiovascular system--Measurement--Instrumentation Análisis espectral Aprendizaje automático Bioingeniería--Instrumentación Biosensores Cardiología Electrocardiografía Programación (Matemática) Sistema cardiovascular--Medición--Instrumentación Series temporales Aprenentatge automàtic Bioenginyeria--Instrumentació Programació (Matemàtica) Sistema cardiovascular--Mesurament-- Instrumentació Sèries temporals--Anàlisi Anàlisi espectral Electrònica en cardiologia Comparación de correctores automáticos de artefactos en series RR Comparision of automatic artifacts editors of RR time series Comparació de correctors automàtics d'artefactes en sèries RR