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Analisi statistica e filtraggio digitale di segnali di impedenza cardiaca umana. = Statistical analysis and digital filtering of data derived from a human characteristic impedance measurement instrument

Pietro Roberto Bianco

Analisi statistica e filtraggio digitale di segnali di impedenza cardiaca umana. = Statistical analysis and digital filtering of data derived from a human characteristic impedance measurement instrument.

Rel. Andrea Manuello Bertetto, Alberto Concu. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica), 2022

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Abstract:

L'analisi di dati campionati rappresenta la maggiore sfida nell'ambito della ricerca. Sebbene diversi fenomeni fisici si prestino alla raccolta dati su un determinato fenomeno oggetto di studio, in realtà i segnali reali sono sempre affetti da disturbi di varia natura, che spingono alla ricerca di strumenti statistici di analisi dati, spesso specifici per il problema in esame. L'ingegnere meccatronico si trova a dover rispondere a queste esigenze, fornendo ai ricercatori metodi di monitoraggio, anche in remoto, delle grandezze fisiche di interesse, spesso per periodi continuativi di ore, giorni se non mesi. Tali bisogni impongono talvolta la necessità di sviluppare metodologie di modellazione su basi statistiche. Il classico esempio è fornito dalla pratica medica o biomedicale, in cui alla richiesta di monitoraggio di dati fisiologici o parametri vitali si affianca la necessità di interpretare tali dati e fornire modelli, per esempio legati al consumo energetico. Tra gli scopi ci si prefigge di attenuare l'invasività dei metodi di prognosi, che possono sempre creare disagio, se non nuocere al paziente. Non solo, ma specifici strumenti possono essere sviluppati anche nell'ambito della medicina dello sport. Tra le tecniche di interesse, si trova quella dedicata allo studio dell'impedenza cardiaca, finalizzata allo studio della portata sistolica e nel calcolo dello Stroke Volume.

Relators: Andrea Manuello Bertetto, Alberto Concu
Academic year: 2022/23
Publication type: Electronic
Number of Pages: 178
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-25 - AUTOMATION ENGINEERING
Aziende collaboratrici: 2c technologies
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/25441
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