https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/8557 2026-07-24T19:40:04Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10053 Detección automática de ciclos respiratorios con sibilancias empleando representaciones tiempo-frecuencia clásicas y de alta resolución Córdova Martinez, Amaranta Perla Los sonidos respiratorios (SR) digitalizados proveen información importante, para aplicaciones como la detección automática de sonidos, que puede auxiliar en el diagnóstico de patologías. Uno de los SR adventicios continuos comunes es la sibilancia, la cual está correlacionada con enfermedades como asma y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). En las últimas décadas, se han realizado esfuerzos para detectar automáticamente las sibilancias en los SR, e.g., mediante análisis de representaciones tiempo-frecuencia (time-frequency representations, TFR) clásicas como el espectrograma, el cual permite la visualización de cambios instantáneos en la frecuencia a lo largo del tiempo. Sin embargo, debido a sus características y a las limitaciones de las TFRs empleadas anteriormente, la detección de sibilancias aún presenta áreas de oportunidad. En este trabajo, proponemos realizar la detección de SR normales y SR que contienen sibilancias empleando cuatro distintas TFR: 1) Espectrograma (Spectrogram, SP), 2) Espectro de Hilbert-Huang (Hilbert-Huang spectrum, HHS), 3) Transformada Synchrosqueezing (Synchrosqueezing transform, SST) y 4) Distribución Wigner-Ville (Wigner-Ville distribution, WVD), así como una red neuronal convolucional pre-entrenada, GoogleNet, mediante transferencia de aprendizaje. El método propuesto fue evaluado en una base de datos pública denominada ICBHI Challenge 2017, la cual está compuesta por 920 sonidos respiratorios adquiridos de 126 participantes. La base de datos contiene 6898 ciclos respiratorios que incluyen sibilancias, crepitancias o una combinación de ambos, además de ciclos sin sonidos adventicios. En esta tesis, el método propuesto fue evaluado empleando 575 ciclos respiratorios que contienen sibilancias, pertenecientes a 45 pacientes, y 575 ciclos respiratorios normales, de 44 sujetos. El mejor resultado experimental alcanzó una precisión de 0.880, exactitud de 0.872 y sensibilidad de 0.860 para el conjunto de validación empleando el método SP. Así como una precisión de 0.666, exactitud de 0.705 y sensibilidad de 0.823 para el conjunto de prueba al aplicar el método SST. Al evaluar el conjunto de validación, el HHS obtuvo 0.779 de exactitud, 0.790 de sensibilidad, 0.767 de especificidad y 0.772 de precisión. Mientras que la WVD alcanzó 0.830 de exactitud, 0.833 de sensibilidad, 0.827 de especificidad y 0.828 de precisión con el mismo conjunto. Al comparar este desempeño con los reportados en la literatura, se encontró que los resultados obtenidos son por lo menos comparables con aquellos indicados en la mayoría de los trabajos del estado del arte. Consideramos que los resultados de esta tesis son prometedores en el área de detección de ciclos respiratorios con sibilancias en comparación con los procedimientos actuales y parecen apuntar a que las TFR de alta resolución, en especial la SST, es un buen contendiente contra el método tradicional, SP, y su implementación en un sistema posterior puede apoyar al diagnóstico de enfermedades respiratorias obstructivas.; Digitized respiratory sounds (RS) provide important information for applications such as automatic sound detection, which can assist in the diagnosis of pathologies. One of the common continuous adventitious RS is wheezing, which is correlated with diseases such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). In recent decades, efforts have been made to automatically detect wheeze in RS, e.g., through analysis of classical time-frequency representations (TFR) such as the spectrogram, which allows the visualization of instantaneous changes in frequency over time. However, due to its characteristics and the limitations of the TFR previously used, wheeze detection still presents areas of opportunity. In this work, we propose to perform the detection of normal RS and RS containing wheeze using four different TFRs: 1) Spectrogram (SP), 2) Hilbert-Huang Spectrum (HHS), 3) Synchrosqueezing Transform (SST) and 4) Wigner-Ville Distribution (WVD), as well as a pre-trained convolutional neural network, GoogleNet, through transfer learning. The proposed method was evaluated on a public database called ICBHI Challenge 2017, which is composed of 920 respiratory sounds acquired from 126 participants. The database contains 6,898 respiratory cycles that include wheeze, crackles, or a combination of both, as well as cycles without adventitious sounds. In this thesis, the proposed method was evaluated using 575 respiratory cycles containing wheezes, belonging to 45 patients, and 575 normal respiratory cycles, from 44 subjects. The best experimental result reached a precision of 0.880, accuracy of 0.872 and sensitivity of 0.860 for the validation set using the SP method. As well as a precision of 0.666, accuracy of 0.705 and sensitivity of 0.823 for the test set when applying the SST method. When evaluating the validation set, HHS method scored 0.779 for accuracy, 0.790 for sensitivity, 0.767 for specificity, and 0.772 for precision. While the WVD achieved 0.830 accuracy, 0.833 sensitivity, 0.827 specificity and 0.828 precision with the same set. When comparing this performance with those reported in the literature, it was found that the results obtained are at least comparable with those indicated in most state of-the-art works. We consider that the results of this thesis are promising in detection of respiratory cycles containing wheeze compared to traditional procedures and seem to point to high-resolution TFR, especially SST, being a good contender against the current method. SP, and its implementation in a subsequent system can support the diagnosis of obstructive respiratory diseases. 2024-02-01T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10050 Estimación de la frecuencia respiratoria instantánea mediante representaciones tiempo-frecuencia de señales de fotopletismografía de imagen Morales Lugo, Susana La frecuencia respiratoria (respiratory rate, RR) es un signo vital básico que refleja el estado de salud del sistema cardiorrespiratorio y que tiene importancia en eventos clínicos y enfermedades como el asma, hipoventilación, taquipnea, arrestos cardiopulmonares, entre otros. Con el objetivo de obtener una medición sencilla, económica y fiable de la RR, se han investigado diversas estrategias, entre ellas el uso de técnicas de análisis tiempo-frecuencia en series de tiempo de la variabilidad del pulso cardiaco, provenientes de señales de fotopletismografía de imagen (imagephotoplethysmography, iPPG). Algunas de estas técnicas son el espectrograma, la transformada synchrosqueezing basada en Fourier (Fourier-based synchrosqueezing transform, FSST), el escalograma y el espectro Hilbert-Huang. En todos los casos, los resultados de estas técnicas son imágenes, denominadas representaciones tiempo-frecuencia (time-frequency representations, TFR), las cuales dependen de diversas variables. Sin embargo, el procedimiento de selección de los parámetros que se usan no siempre es detallado o metodológico. En este trabajo de tesis se propone una metodología para que las TFR sean evaluadas utilizando señales respiratorias sintéticas de maniobras respiratorias, empleando diferentes parámetros para encontrar cuales de estos logran el mejor rendimiento para estimar la RR instantánea. Después, se aplican los mejores parámetros, resultantes para cada TFR, a series temporales de frecuencia de pulso derivadas de señales de iPPG, adquiridas previamente en voluntarios sanos por el grupo de trabajo, en la modalidad de contacto. Finalmente, se hace una comparación y análisis estadístico del desempeño de la estimación con las diversas TFR en términos de su error absoluto promedio (mean absolute error, MAE), raíz del error cuadrático medio (root mean square error, RMSE) e índice de correlación cruzada. Utilizando los parámetros seleccionados, se obtuvo un RMSE promedio de 0.127 respiraciones por minuto (breaths-per-minute, bpm) mediante la FSST, en la maniobra respiratoria constante a 6 bpm, de hasta 2.951 bpm en una maniobra con cambios repentinos en la frecuencia con el espectrograma, de 2.394 para una maniobra después del ejercicio con la FSST y de 1.621 bpm en la maniobra espontanea con el espectrograma. Los resultados resaltan la relevancia de una adecuada selección de los parámetros de las TFR cuando se emplean para la estimación de la RR instantánea a partir de los registros de iPPG.; Respiratory rate (RR) is a basic vital sign reflecting the health status of the cardiorespiratory system and is relevant in clinical events and diseases such as asthma, hypoventilation, tachypnea, cardiopulmonary arrests, among others. In order to obtain a simple, economical and reliable measurement of RR, several strategies have been investigated, including the use of time-requency análisis techniques to time series of heart rate variability extracted from image photoplethysmography (iPPG) signals. Some of these techniques include the spectrogram, Fourier-based synchrosqueezing transform (FSST), scalogram, and Hilbert-Huang spectrum. In any case, the results of these techniques are images, called time-frequency representations (TFRs), which depend on diverse variables. However, the procedure for selecting their parameters is not always detailed or methodological. In this thesis, a methodology is proposed to evaluate time-frequency representations using synthetic respiratory signals emulating respiratory maneuvers, while using different parameters to find which of these achieve the best performance to estimate instantaneous RR. Then, the TFRs computed using the selected parameters are applied to pulse rate time series derived from contact-based iPPG signals previously acquired from healthy volunteers by our research group. Finally, a comparison and statistical analysis of the performance of the estimation with the various TFRs is made in terms of their mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE) and cross-correlation index. Using the selected parameters, an average RMSE of 0.127 breaths-per-minute (bpm) was obtained by the FSST, in the constant breathing maneuver at 6 (breaths-per-minute) bpm, up to 2.951 bpm in a maneuver with sudden changes in frequency with the spectrogram, 2.394 bpm for a post-exercise maneuver with the FSST and 1.621 bpm in the spontaneous maneuver with the spectrogram. The obtained results highlight the relevance of an adequate selection of the parameters of the TFR when they are used for the estimation of the instantaneous RR from iPPG data. 2025-02-01T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10049 Polinización de plantas del complejo Dioon edule por pequeños vertebrados Galavíz Hernández, Abraham Isaías Las interacciones de vertebrados con estróbilos de gimnospermas dioicas como las cícadas pueden ser eventos casuales o seguir un patrón característico. Las visitas de fauna a estas plantas no solo están limitadas a la dispersión de semillas del estróbilo femenino. Al ser Zamiáceas presentan toxinas en dichas estructuras, lo que apunta a que las interacciones con vertebrados serían escasas; sin embargo, existen reportes de pequeños y grandes vertebrados que depredan y dispersan sus semillas, pero hasta ahora no se había considerado el estróbilo masculino para el análisis de sus interacciones, mismo que aparentemente no parecía ofrecer ningún recurso para la fauna como otras gimnospermas. Las especies Dioon edule Lindl. y D. angustifolium Miq. representan un complejo de cícadas endémicas de México, con un alto riesgo de extinción, por lo que es esencial explorar sus relaciones y procesos ecológicos como la polinización, ya que sus visitantes podrían tener la capacidad de acercar el polen de un estróbilo a otro. Se monitorearon cinco estróbilos masculinos y cinco femeninos con cámaras trampa para cada una de las especies del complejo, en Pisaflores, Hidalgo para D. edule y Linares, Nuevo León para D. angustifolium, representando dos localidades de la Sierra Madre Oriental (SMO). Así mismo se realizaron experimentos aislados de arrastre y preferencia al polen y escarabajos que el estróbilo masculino ofrece, con el objetivo de indagar sobre la relevancia del posible rol de sus visitantes como vectores de polinización. Se registró una variedad de especies de fauna nativa casi totalmente distinta para cada especie del complejo, que incluye; aves, mamíferos y reptiles, mismos que interactúan con los estróbilos de distintas formas, siendo el ratón Peromyscus leucopus el visitante más frecuente. Identificamos a las aves como el grupo de vertebrados con mayor capacidad de arrastre de polen. Concluimos que los visitantes de los estróbilos masculino y femenino estróbilos con mayor capacidad de arrastre y adherencia de polen, como el ave Thryothorus maculipectus, representan agentes benéficos para la polinización de las cícadas. Sin embargo, los visitantes más frecuentes, pero que únicamente visitan el estróbilo masculino, representan agentes perjudiciales al causar el posible robo de polen. Vertebrate interactions with the strobili of dioecious gymnosperms such as cicadas can be random events or follow a characteristic pattern. Fauna visits to these plants are not limited to seed dispersal by the female strobila. Being Zamiaceae, they contain toxins in these structures, suggesting that interactions with vertebrates are rare. However, there are reports of small and large vertebrates preying on and dispersing their seeds, but until now, the male strobila had not been considered for the analysis of their interactions, as it apparently did not offer any resources for fauna like other gymnosperms. The species Dioon edule Lindl. and angustifolium Miq. represent a complex of cycads endemic to Mexico, with a high risk of extinction. Therefore, it is essential to explore their relationships and ecological processes such as pollination, since their visitors could be able to transfer pollen from one strobila to another. Five male and five female cones were monitored with camera traps for each of the 2 species in the complex, in Pisaflores Hidalgo for D. edule and Linares Nuevo León for D. angustifolium, representing two locations in the Sierra Madre Oriental (SMO). Isolated experiments were also conducted on pollen drag and preference for beetles and pollen offered by the male strobila, with the aim of investigating the relevance of the possible role of its visitors as pollination vectors. A variety of native fauna species almost entirely different from each species in the complex were recorded, including birds, mammals, and reptiles. These species interact with the strobila in different ways, with the mouse Peromyscus leucopus being the most frequent visitor. We identified birds as the vertebrate group with the greatest pollen drag capacity. We concluded that visitors to both strobila and with greater pollen drag and adhesion capacity, such as the bird Thryothorus maculipectus, represent beneficial agents for cycad pollination, while high-frequency visitors, but only to the male strobila, are harmful agents by potentially causing pollen theft. 2025-07-02T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10047 Detección de la Intención del Usuario en Tareas de Interacción Humano-Robot Luna Hernández, Iván Alberto En la robótica de asistencia, la detección de intención motora es un problema clave para lograr una interacción humano–robot segura, natural y adaptable, especialmente cuando las decisiones del sistema deben traducirse en acciones físicas en tiempo real. En esta tesis se presenta el diseño, implementación y evaluación de un sistema multimodal de detección de intención motora orientado a apoyar el control seguro de un exoesqueleto de extremidad superior. El sistema integra adquisición y procesamiento de señales fisiológicas y de movimiento, clasificación jerárquica en dos niveles: L1 para reposo frente a movimiento y L2 para flexión frente a extensión, una máquina de estados con reglas de transición, generación de referencias de posición y control del exoesqueleto bajo criterios de seguridad, con el fin de operar en lazo cerrado en tiempo real. La metodología contempló la adquisición de señales en 15 voluntarios sanos, fases progresivas de validación, simulaciones fuera de línea y en línea, así como experimentación en tiempo real y en lazo cerrado. En la etapa final se evaluó el desempeño con 10 participantes instrumentados: cinco pertenecientes al grupo inicial, cuyos datos habían formado parte del entrenamiento, y cinco participantes adicionales no incluidos previamente en el modelo. Por tanto, el estudio comprendió 20 participantes únicos. Esta distribución permitió comparar el desempeño entre sujetos conocidos y desconocidos para analizar la capacidad de generalización. El protocolo experimental consideró cuatro condiciones que combinaron variaciones de visión y carga externa. En la experimentación final, las métricas globales se reportaron por sujeto y condición (precisión, sensibilidad y latencia), permitiendo comparar el desempeño entre grupos (conocidos/desconocidos) y escenarios del protocolo. Asimismo, los promedios por condición mostraron precisiones medias en el rango 83–89 % tanto en sujetos conocidos como desconocidos, con latencias medias típicamente alrededor de 50–60 ms según la condición. En conjunto, los resultados confirman la viabilidad de una estrategia multimodal para detección de intención y control asistivo en tiempo real, destacando la contribución de la fusión de señales y la evaluación sistemática de desempeño bajo condiciones controladas y con análisis de generalización a nuevos usuarios.; In assistive robotics, motor-intention detection is a key problem for achieving safe, natural, and adaptive human–robot interaction, especially when system decisions must be translated into physical actions in real time. In this thesis, the design, implementation, and evaluation of a multimodal motor-intention detection system are presented, aimed at supporting the safe control of an upper-limb exoskeleton. The system integrates the acquisition and processing of physiological and motion signals, a two-level hierarchical classification scheme in which L1 distinguishes rest from movement and L2 discriminates between flexion and extension, a state machine with transition rules, generation of position references, and exoskeleton control under safety criteria, enabling real-time closed-loop operation. The methodology included signal acquisition from 15 healthy volunteers, progressive validation stages, offline and online simulations, as well as real-time and closed-loop experimentation. During the final stage, performance was evaluated with 10 instrumented participants: five from the initial group, whose data had been included in model training, and five additional participants who had not previously been included in the model. Therefore, the study involved 20 unique participants. This distribution enabled a comparison between subjects known and unknown to the algorithm in order to assess its generalization capability. The experimental protocol considered four conditions involving variations in vision and external load. In the final experimentation, global metrics were reported per subject and condition (precision, recall, and latency), allowing performance comparisons between groups (known vs. unseen) and across protocol scenarios. Condition-wise averages showed mean precision values within the range 83–89 % for both known and unseen subjects, with mean latencies typically around 50–60 ms depending on the condition. Overall, the results confirm the feasibility of a multimodal strategy for real-time intent detection and assistive control, highlighting the contribution of signal fusion and a systematic performance evaluation under controlled conditions, including an analysis of generalization to new users. 2026-06-19T00:00:00Z