Desarrollo de una interfaz gráfica en Python mediante procesamiento de imágenes en video 2D para un sistema no invasivo de medición de frecuencia respiratoria

Descripción del Articulo

La frecuencia respiratoria (FR) es un parámetro vital esencial en la evaluación del estado respiratorio y cardiovascular de los pacientes. Anteriormente, se desarrolló un sistema no invasivo basado en visión por computadora para la medición de la FR, validado con un Monitor de Signos Vitales Nihon K...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Reyes Pasco, Jose Angello, Salazar Parra, Ruben Alexander
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/13199
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/13199
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Frecuencia respiratoria
Procesamiento de imágenes
Interfaz gráfica
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description La frecuencia respiratoria (FR) es un parámetro vital esencial en la evaluación del estado respiratorio y cardiovascular de los pacientes. Anteriormente, se desarrolló un sistema no invasivo basado en visión por computadora para la medición de la FR, validado con un Monitor de Signos Vitales Nihon Kohden, alcanzando una precisión del 98.3% con un error absoluto promedio de ±0.4 ciclos/min. Como complemento a este desarrollo previo, en este trabajo se presenta la implementación de una interfaz gráfica de usuario (GUI) en Python, que permite la visualización en tiempo real de la señal respiratoria y el cálculo automático de la FR. La interfaz facilita la interacción del usuario mediante un diseño intuitivo que integra la captura de video, el procesamiento de imágenes y la generación de reportes de medición. El sistema mantiene las ventajas del método original, permitiendo una medición no invasiva, precisa y accesible de la FR sin necesidad de sensores físicos. Además, la interfaz gráfica optimiza la experiencia del usuario y posibilita su implementación tanto en entornos clínicos como en monitoreo domiciliario, contribuyendo al desarrollo de soluciones biomédicas más eficientes.
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