Monitorización del ritmo, frecuencia y profundidad de respiración mediante mapas de profundidad

Abstract

[ES] En el ámbito clínico, la caracterización de la respiración se realiza con equipos específicos. En aplicaciones ambulatorias, los dispositivos comerciales disponibles para monitorizar la respiración se basan en sensores que deben colocarse sobre el cuerpo del sujeto. En cualquier caso, estas tecnologías implican contacto con el paciente, llegando a ser incluso invasivas en algunos casos, lo que limita su aplicación en campos como la detección de la somnolencia y fatiga durante la conducción.

El objetivo del presente trabajo es desarrollar una técnica de monitorización de la respiración mediante mapas de profundidad obtenidos con un sistema de bajo coste y sin contacto (Kinect). Para ello, se ha estudiado la fiabilidad de la tecnología, confirmándose que la precisión óptima se obtiene dentro de un rango de operabilidad de entre 0.8 y 1.5 m, con una división del tronco del sujeto en regiones de interés móviles de un mínimo de 1470 puntos. Además, la técnica ha sido validada con la tecnología estándar para el análisis de movimientos humanos: la videofotogrametría (Kinescan/IBV).

El procesamiento de los mapas de profundidad se ha realizado de dos maneras distintas. En primer lugar, el análisis biomecánico del movimiento finito del tronco y de sus deformaciones infinitesimales nos permite caracterizar la frecuencia y profundidad de la respiración para, de esta manera, poder reconocer la metodología empleada por el paciente y/o la presencia de patologías. En segundo lugar, el análisis de componentes principales nos permite identificar y discriminar los factores relacionados con la ropa y el género que afectan a la distorsión de las medidas. Estos factores son, en el caso de la ropa, el corte o caída de la prenda, su holgura y el efecto de sus arrugas. En el caso del género son determinantes la morfología anatómica, la curvatura del tronco y la asimetría mamaria.

[EN] In the clinical setting, the characterization of breathing is performed with specific equipment. In outpatient applications, commercially available devices for respiratory monitoring are based on sensors that must be placed on the subject's body. In any case, these technologies need to be in contact with the patient, becoming even invasive in some cases. This limits its application in fields such as the detection of drowsiness and fatigue during driving.

The objective of the present work is to develop a technique for respiratory monitoring using depth maps obtained with a low cost and non-contact system (Kinect). Consequently, the reliability of the technology has been studied. This confirmed that the optimum precision is obtained within a range of operability between 0.8 and 1.5 m. Moreover, the division of the subject's trunk should be performed into mobile regions of interest with a minimum of 1470 points. The technique has been validated with the standard technology for the analysis of human movements: video photogrammetry (Kinescan/IBV).

The processing of depth maps has been accomplished in two different ways. Firstly, the biomechanical analysis of the finite trunk movement and its infinitesimal deformations. This allows us to characterize the frequency and depth of respiration in order to recognize the methodology used by the patient and the presence of pathologies. Secondly, the principal components analysis allows us to identify and discriminate the factors related to clothing and gender which affect the distortion of measures. These factors are the cut or fall of the garment, its slack and the effect of its wrinkles in the case of clothing. In the case of gender, anatomical morphology, trunk curvature and mammary asymmetry are determinants.