@MASTERSTHESIS{ 2022:1374258465,
 	title = {An?lise de m?todos para infer?ncia da taxa de respira??o utilizando o sinal de fotopletismografia},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10569",
 	abstract = "Academia e ind?stria t?m dedicado grande esfor?o para a pesquisa e desenvolvimento de dispositivos vest?veis inteligentes aplicados ao monitoramento de sa?de. Estes esfor?os s?o influenciados principalmente pelos custos crescentes na ?rea da sa?de e apoiados por avan?os em nanotecnologia. No cen?rio de dispositivos vest?veis, o sensor de fotopletismografia (PPG) ? vastamente utilizado para o monitoramento de biossinais, como frequ?ncia card?aca e respirat?ria, que s?o influenciados direta ou indiretamente pelo sistema cardiovascular. Este trabalho foca na an?lise de m?todos para estimativa da frequ?ncia respirat?ria, tendo como refer?ncia o efeito da respira??o na varia??o do sinal de PPG. O trabalho descreve, implementa, e analisa comparativamente seis m?todos para estimar a frequ?ncia respirat?ria. Esses m?todos t?m como fundamento a captura da frequ?ncia respirat?ria empregando Transformada R?pida de Fourier, Decomposi??o de Modo Emp?rico, bem como a extra??o de caracter?sticas fisiol?gicas induzidas pela respira??o no sinal de PPG, analisando a respira??o modulada em amplitude, frequ?ncia e varia??es de intensidade. As efic?cias dos m?todos foram calculadas empregando sinais de PPG dispon?veis em bancos de dados sint?ticos, constru?dos por equa??es matem?ticas, e reais, coletados de pacientes durante o atendimento hospitalar. A an?lise realizada permite compreender e mitigar desafios subjacentes ao processo de estimar a frequ?ncia respirat?ria por PPG, bem como, avaliar o melhor m?todo a ser empregado para um cen?rio de monitoramento por dispositivos vest?veis.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}