Diseño y evaluación de un sistema IoT para la estimación de la señal respiratoria con video analítica

Abstract

La apnea obstructiva del sueño (AOS) es una enfermedad que la padecen más de cien millones de personas en el mundo. Para ser diagnosticada, se requiere de una valoración en donde las personas son monitoreadas durante toda una noche mientras duermen, estos exámenes son incomodos y su agendamiento es demorado. Este trabajo de grado desarrolla un sistema que permite el monitoreo e identificación de la frecuencia respiratoria de una persona en estado de sueño a partir de la técnica de magnificación de video por medio de video-analítica en la nube, para el apoyo en la valoración y diagnóstico de la AOS Sueño. En términos metodológicos, se realiza un análisis en un sistema remoto para el reconocimiento de la frecuencia respiratoria mediante la magnificación de video de una grabación de una persona en estado de sueño. Por su parte el estado del arte permite mostrar que existen trabajos previos de los cuales se ha implementado la video analítica para la detección de signos vitales. Las pruebas realizas demuestran que el sistema tiene un grado de precisión del 97.87% comparado con un sensor compuesto por dispositivos electrónicos comerciales. Finalmente, se concluye en términos generales que el sistema propuesto tiene el potencial para consolidarse como un sistema que contribuya en el área de la salud a la detección de la AOS.