Algoritmo de Delineación Especifico basado en el EWMA de dos Etapas para la Estimación de la Presión Arterial no Invasiva.
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| Title: | Algoritmo de Delineación Especifico basado en el EWMA de dos Etapas para la Estimación de la Presión Arterial no Invasiva. |
|---|---|
| Alternate Title: | Specific Delineation Algorithm Based on Two-Stage EWMA for Noninvasive Estimation of Blood Pressure. |
| Authors: | Nuñez Ccallo, Maria Laura1, Vilavila Contreras, Ronny1, Rendulich Talavera, Jorge Eusebio1, Sulla Espinoza, Erasmo2 esullae@unsa.edu.pe |
| Source: | Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica. Jan-Apr2025, Vol. 46 Issue 1, p1-28. 28p. |
| Subjects: | PULSE wave analysis, DIASTOLIC blood pressure, SYSTOLIC blood pressure, DATABASES, ERROR rates |
| Abstract (English): | Dynamic noise, due to its variability and intensity, prevents conventional peak detection methods in ECG and PPG signals based on fixed thresholds from performing effectively in wearable devices. The inflexibility of these fixed thresholds results in low sensitivity and positive predictive value. Therefore, this study proposes a specific delineation algorithm with an adaptive threshold based on the Two-Stage Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) model, focusing on flexibility, precision, robustness against strong dynamic noise, and low computational load. The proposed algorithm demonstrated robust performance under high SNR conditions (24 dB and 18 dB), achieving 100 % sensitivity and positive predictive value. Under moderate noise conditions (12 dB), the algorithm maintained a high sensitivity of 99.39 % and a positive predictive value of 98.18 %, with a delineation error rate (DER) of 2.43 %. Even under low SNR conditions (6 dB), the algorithm significantly outperformed fixed-thresholdbased approaches, which exhibited error rates exceeding 50 %. Furthermore, the algorithm was validated using a mathematical model to estimate blood pressure based on pulse transit time, with signals from the MIMIC database. The results showed a mean error of -1.422 mmHg for systolic blood pressure (SBP) and 0.577 mmHg for diastolic blood pressure (DBP), with standard deviations of 4.668 mmHg and 2.888 mmHg, respectively, meeting the standards of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI). [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Spanish): | El ruido dinámico fuerte, debido a su variabilidad e intensidad, impide que los métodos convencionales de detección de picos en señales ECG y PPG basados en umbrales fijos funcionen correctamente en dispositivos portátiles. La inflexibilidad de estos umbrales fijos resulta en una baja sensibilidad y valor predictivo positivo. Por lo tanto, en este trabajo se propone un algoritmo de delineación específico con umbral adaptativo basado en el Modelo de Suavizado Exponencial Ponderado (EWMA) de dos etapas, enfocándose en la flexibilidad, precisión, robustez frente al ruido dinámico fuerte y baja carga computacional. El algoritmo propuesto demostró un desempeño robusto en condiciones de alto SNR (24 dB y 18 dB), alcanzando una sensibilidad y un valor predictivo positivo del 100 %. En condiciones de ruido moderado (12 dB), el algoritmo mantuvo una alta sensibilidad del 99.39 % y un valor predictivo positivo del 98.18 %, con una tasa de error de delineación (DER) del 2.43 %. Incluso en condiciones de bajo SNR (6 dB), el algoritmo superó significativamente a los enfoques basados en umbrales fijos, en comparación con más del 50 % en métodos convencionales. Además, se validó el algoritmo utilizando un modelo matemático para estimar la presión arterial basado en el tiempo de tránsito del pulso, con señales provenientes de la base de datos MIMIC. Los resultados mostraron un error medio de -1.422 mmHg para la presión arterial sistólica (SBP) y 0.577 mmHg para la presión arterial diastólica (DBP), con desviaciones estándar de 4.668 mmHg y 2.888 mmHg, respectivamente, cumpliendo con los estándares de la Asociación para el Avance de la Instrumentación Médica (AAMI). [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Copyright of Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica is the property of Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) | |
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The results showed a mean error of -1.422 mmHg for systolic blood pressure (SBP) and 0.577 mmHg for diastolic blood pressure (DBP), with standard deviations of 4.668 mmHg and 2.888 mmHg, respectively, meeting the standards of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI). [ABSTRACT FROM AUTHOR] – Name: Abstract Label: Abstract (Spanish) Group: Ab Data: El ruido dinámico fuerte, debido a su variabilidad e intensidad, impide que los métodos convencionales de detección de picos en señales ECG y PPG basados en umbrales fijos funcionen correctamente en dispositivos portátiles. La inflexibilidad de estos umbrales fijos resulta en una baja sensibilidad y valor predictivo positivo. Por lo tanto, en este trabajo se propone un algoritmo de delineación específico con umbral adaptativo basado en el Modelo de Suavizado Exponencial Ponderado (EWMA) de dos etapas, enfocándose en la flexibilidad, precisión, robustez frente al ruido dinámico fuerte y baja carga computacional. El algoritmo propuesto demostró un desempeño robusto en condiciones de alto SNR (24 dB y 18 dB), alcanzando una sensibilidad y un valor predictivo positivo del 100 %. En condiciones de ruido moderado (12 dB), el algoritmo mantuvo una alta sensibilidad del 99.39 % y un valor predictivo positivo del 98.18 %, con una tasa de error de delineación (DER) del 2.43 %. Incluso en condiciones de bajo SNR (6 dB), el algoritmo superó significativamente a los enfoques basados en umbrales fijos, en comparación con más del 50 % en métodos convencionales. Además, se validó el algoritmo utilizando un modelo matemático para estimar la presión arterial basado en el tiempo de tránsito del pulso, con señales provenientes de la base de datos MIMIC. 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