Rodríguez Arias, Sergio de JesúsIser Brito, KarelLlanes Machado, René2016-05-192016-05-192005-06-21https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/5629La realización de este trabajo tiene como objetivo fundamental obtener algoritmos que permitan mejorar la obtención de los instantes de interés de la presión arterial en las señales auscultatoria y oscilométrica. En la actualidad es común que la obtención automatizada de dichos instantes se haga fundamentalmente, a partir de dos métodos; el método PIP (Parámetro de Identificación de Puntos) en la señal oscilométrica, donde los instantes son calculados mediante la determinación de la envolvente de la señal en el dominio del tiempo y el método de detección de los umbrales de sonido para la señal auscultatoria, donde la determinación de los instantes se realiza mediante la detección de los sonidos de Korotkoff. Cada método posee sus ventajas y desventajas pero ambos presentan limitaciones para su utilización en personas con arritmias y/o que realicen movimientos durante la medición, razón por la cual el trabajo se encaminó a obtener los instantes de sístole y diástole con mayor robustez a partir del empleo de técnicas espectrales y/o temporales. En presente trabajo se realiza el análisis de diferentes experimentos en el dominio espectro-temporal, utilizando técnicas como la STFT (transformada de fourier de tiempo corto) y la transformada Wavelet, así como análisis en el dominio del tiempo empleando los fundamentos de la técnica de tratamiento de imágenes conocida como imagen Tiempo-Realización, demostrándose la validez de los resultados obtenidos en este último método, encontrándose indicadores para la detección de los eventos de sístole y la diástole tanto en la señal oscilométrica como en la auscultatoria. Los aportes de dicha investigación están relacionados con la robustez de dichos indicadores debido a que, a diferencia de los métodos existentes hasta el momento, los mismos no dependen tanto de la amplitud de la señal, sino de las áreas en pulsos muy bien definidos que indican con buena exactitud la posición de los instantes de interés. Lo anterior permite que el algoritmo desarrollado sea menos sensible al ruido que varíe la amplitud de la señal.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseSeñales Auscultatoria y OscilométricaProgramación en MatlabCorriente DirectaThesis