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Sviluppo e completamento dell’App IOS PulsEcg per la misurazione cuffless della pressione arteriosa tramite rete neurale = Development and finalisation of IOS PulsEcg app for the cuffless measurement of the blood pressure through the neural network

Davide Terranova

Sviluppo e completamento dell’App IOS PulsEcg per la misurazione cuffless della pressione arteriosa tramite rete neurale = Development and finalisation of IOS PulsEcg app for the cuffless measurement of the blood pressure through the neural network.

Rel. Eros Gian Alessandro Pasero, Vincenzo Randazzo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

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Abstract:

Oggigiorno la tecnologia e specialmente gli smartphone hanno pervaso la nostra quotidianità. In tutti gli ambiti vengono sviluppate app per agevolare i piccoli e grandi problemi presenti nella nostra vita quotidiana. Particolare attenzione stanno assumendo i dispositivi che controllano i parametri vitali del corpo umano, in special modo le funzioni cardiache. Una grande limitazione di questi dispositivi è l’impossibilità di acquisire la pressione arteriosa senza l’utilizzo dello sfigmomanometro. Il progetto descritto in questa tesi sviluppa un’applicazione da affiancare ad un dispositivo indossabile per acquisire i parametri vitali come elettrocardiogramma, pletismografia e pressione arteriosa. In particolare, lo scopo della tesi verte sullo sviluppo dell’app PulsEcg, precedentemente creata dal dipartimento di elettronica e comunicazione (DET) del Politecnico di Torino, affinando le API e servizi già implementati e aggiungendone degli altri. Il dispositivo, chiamato anch’esso PulsEcg, ha le sembianze di un orologio in cui sono presenti due elettrodi, uno posto a contatto con il polso e l’altro posizionato nella parte superiore dove va collocato il dito dell’altra mano. Con questa configurazione si può misurare una differenza di potenziale che rappresenta il segnale dell’elettrocardiogramma. Inoltre, sul dispositivo, nella posizione adiacente all’elettrodo superiore, è presente un sensore per la misurazione della fotopletismografia. Questi segnali sono inviati all’app per mezzo di una connessione bluetooth 4.0 (Low Energy) e processati tramite appositi metodi sviluppati ad hoc. Dai segnali, opportunamente puliti dal rumore, si derivano i valori della frequenza cardiaca e della saturazione del sangue. In aggiunta, l’ECG e il PPG sono raffigurati su grafici millimetrati. In conclusione, tramite uno studio accurato dell’andamento della curva, è possibile individuare una possibile fibrillazione atriale e, con l’utilizzo di una rete neurale, calcolare la pressione sistolica e diastolica. Il progetto è pensato per una diffusione più ampia possibile nella popolazione, per queste ragioni si è prestata particolare attenzione nel rendere il design dell’app il più possibile user-friendly. La parte finale della tesi si è concentrata nella generazione e compilazione dei documenti utili per avviare una campagna di acquisizioni dati. L’obiettivo di quest’ultima è appurare la precisione e l'attendibilità dei segnali acquisiti su un campionario di volontari eterogeneo rispetto all'età, patologie e genere sessuale.

Relatori: Eros Gian Alessandro Pasero, Vincenzo Randazzo
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 108
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: Politecnico di Torino
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22740
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