DISEÑO DE UNA CAMA HOSPITALARIA A ESCALA CONTROLADA MEDIANTE LA DETECCIÓN DE

MOVIMIENTOS OCULARES PARA PACIENTES CON LIMITACIONES FÍSICAS EN HOSPITALES

AUTOR

MARÍA CAMILA FORERO SÁNCHEZ

Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de:

INGENIERA EN MECATRÓNICA

Director:

HOFFMAN F. RAMÍREZ GUIO

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA INGENIERÍA MECATRÓNICA

BOGOTÁ, 2021

DISEÑO DE UNA CAMA HOSPITALARIA A ESCALA CONTROLADA MEDIANTE LA DETECCIÓN DE MOVIMIENTOS OCULARES PARA

PACIENTES CON LIMITACIONES FÍSICAS EN HOSPITALES

MARÍA CAMILA FORERO SÁNCHEZ

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA EN MECATRÓNICA BOGOTÁ D.C., COLOMBIA

2020

3

Dedicatoria

Dedicada a mi familia, especialmente a mis padres Arturo y Nancy, a ellos quienes han sido mi mayor inspiración y mi más grande apoyo, guiándome con amor y sabiduría para cumplir cada uno de mis sueños y metas propuestas creciendo personal y profesionalmente, los amo infinitamente. A mis hermanos Diana, Miguel y Paula quienes son mi gran motivación y siempre me han acompañado en este proceso de aprendizaje. A Hugo Celedón, quien me ha ayudado a lo largo de este camino a través de su amor, comprensión y paciencia

4

AGRADECIMIENTOS En primera instancia, quiero agradecer a mis padres Arturo y Nancy, a mis hermanos Diana, Miguel y Paula, quienes están brindándome constantemente su amoroso apoyo a lo largo de mi vida personal y profesional. A Hugo Celedón por siempre desear lo mejor a través de sus enseñanzas, apoyándome, guiándome y brindándome su amor sin fronteras. A todos ustedes les agradezco y amo infinitamente. También, agradezco al profesor Hoffman Ramírez, M.Sc, por su apoyo en todo el proceso de desarrollo de mi trabajo de grado, el tiempo, dedicación y enseñanzas. Y a cada una de las personas que aportaron con sus conocimientos e ideas para enriquecer este proyecto.

5

Tabla de contenido

Tabla de contenido .................................................................................................. 5 Tabla de ilustraciones ............................................................................................. 7 Índice de tablas ....................................................................................................... 9 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 10

1.1. Planteamiento del problema ..................................................................... 10 1.2. Justificación .............................................................................................. 11 1.3. Objetivos .................................................................................................. 12

1.3.1. Objetivo general ........................................................................................................ 12

1.3.2. Objetivos específicos ................................................................................................. 13

1.4. Antecedentes ........................................................................................... 13

2. DISEÑO CONCEPTUAL ................................................................................. 18 2.1. Identificación de las necesidades del cliente ............................................ 18

2.2. Definición del problema ............................................................................ 21 2.3. Marco teórico ........................................................................................... 24

2.3.1. Diseño mecatrónico .................................................................................................. 25

2.3.2. Camas hospitalarias ................................................................................................... 26

2.3.3. Visión por computadora ............................................................................................ 27

2.4. Boceto conceptual .................................................................................... 27

2.5. Generación y evaluación de conceptos.................................................... 29 2.5.1. Descomposición funcional ........................................................................................ 29

2.5.2. Mapa morfológico ..................................................................................................... 30

2.5.3. Matriz de decisión ponderada. ................................................................................. 34

2.5.4. Mejor concepto factible ............................................................................................ 37

3. DISEÑO FINAL ............................................................................................... 38 3.1. Arquitectura del producto ......................................................................... 38 3.2. Diseño de la estructura de la cama orientado a la cinemática ................. 39

3.2.1. Mecanismo de elevación de la cabecera .................................................................. 40

3.2.2. Mecanismo de elevación de piernas y pies ............................................................... 41

3.2.3. Mecanismo de elevación y posición trendelenburg ................................................. 42

3.3. Manufactura de hardware ........................................................................ 44 3.3.1. Cálculo de motores del modelo a escala ................................................................... 44

3.3.2. Diseño del circuito ..................................................................................................... 46

3.3.3. Diseño caja contenedora ........................................................................................... 51

3.4. Desarrollo del software ............................................................................. 53 3.4.1. Requisitos del software ............................................................................................. 53

3.4.2. Módulo visión por computadora............................................................................... 60

4. IMPLEMENTACIÓN........................................................................................ 66

6

4.1. Selección de materiales para el modelo a escala .................................... 66

4.2. Procesos de manufactura ........................................................................ 67 4.2.1. Mecanizado metálico ................................................................................................ 68

4.2.2. Manufactura por adición ........................................................................................... 69

4.3. Planos de ingeniería................................................................................. 71 4.4. Software ................................................................................................... 71 4.5. Circuito electrónico ................................................................................... 73 4.6. Especificaciones de diseño del producto ................................................. 74

4.7. Costos ...................................................................................................... 76 5. INTEGRACIÓN MECATRÓNICA ................................................................... 78

5.1. Fijaciones mecánicas ............................................................................... 78 5.2. Ubicación y conexión de componentes electrónicos ................................ 79

5.3. Ensamblaje final ....................................................................................... 81 5.4. Pruebas de software y hardware .............................................................. 82

5.4.1. Puesta en marcha ...................................................................................................... 82

5.4.2. Interfaces de audio, video y control remoto ............................................................. 82

5.4.3. Pruebas de posiciones de la cama............................................................................. 84

5.5. Manual de usuario .................................................................................... 89 6. CONCLUSIONES ........................................................................................... 93

6.1. Recomendaciones.................................................................................... 94

7. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................... 95

ANEXOS ............................................................................................................. 101

Anexo A ........................................................................................................... 101

Anexo B ........................................................................................................... 111

Anexo C ........................................................................................................... 112 Anexo D ........................................................................................................... 113

Anexo E ........................................................................................................... 114

7

Tabla de ilustraciones

Ilustración 1. Camas hospitalarias por cada 1000 habitantes .......................................................................... 12 Ilustración 2. Diagrama de bloques para el sistema de accionamiento de una cama hospitalaria ................. 14 Ilustración 3. Posición de la cama mediante gestos con las manos. ................................................................ 14 Ilustración 4. Posición de los dedos del paciente .............................................................................................. 15 Ilustración 5. Equipo montado en la cabeza ..................................................................................................... 15 Ilustración 6. Webcam instalada en las gafas .................................................................................................. 16 Ilustración 7. Sistema desarrollado con cámara web ....................................................................................... 16 Ilustración 8. Porcentaje de personas encuestadas según función en el área de medicina. ............................ 18 Ilustración 9. Encuesta de la necesidad de modificar la altura de la cama hospitalaria. ................................. 19 Ilustración 10. Encuesta, movimientos necesarios. .......................................................................................... 20 Ilustración 11. Encuesta, comando más útil. .................................................................................................... 20 Ilustración 12. Diagrama de afinidad con los requisitos del cliente. ................................................................ 21 Ilustración 13. Casa de la Calidad Cama Hospitalaria [32] ............................................................................... 23 Ilustración 14. Matriz de correlación HOQ [32] ................................................................................................ 24 Ilustración 15. Fases de diseño en Ingeniería ................................................................................................... 25 Ilustración 16. Distribución de la carga segura de trabajo en una cama hospitalaria. .................................... 26 Ilustración 17. Boceto del mecanismo de elevación y trendelenburg. .............................................................. 28 Ilustración 18. Chumacera punto fijo. .............................................................................................................. 28 Ilustración 19. Boceto patín punto movible ...................................................................................................... 29 Ilustración 20. Estructura funcional de una cama hospitalaria. ....................................................................... 30 Ilustración 21. Bocetos a mano alzada de los conceptos para evaluación ....................................................... 32 Ilustración 22. Árbol de objetivos para el diseño de una cama hospitalaria. ................................................... 35 Ilustración 23. Diagrama esquemático de una cama hospitalaria ................................................................... 39 Ilustración 24. Secciones de la cama hospitalaria. ........................................................................................... 40 Ilustración 25. Mecanismo biela-manivela [50] ............................................................................................... 40 Ilustración 26. Mecanismo elevación cabecera ................................................................................................ 41 Ilustración 27. Posición elevación pies. ............................................................................................................. 42 Ilustración 28. Mecanismo de elevación y posición de trendelenburg. ............................................................ 43 Ilustración 29. Diseño del mecanismo de elevación y trendelenburg ............................................................... 43 Ilustración 30. Guías de desplazamiento .......................................................................................................... 44 Ilustración 31. Límites inferior y superior para el estudio de movimiento. ....................................................... 45 Ilustración 32. Torque en el motor superior. .................................................................................................... 45 Ilustración 33. Torque en el motor inferior ....................................................................................................... 46 Ilustración 34. Componentes principales de una NVIDIA® Jetson Nano™. ....................................................... 47 Ilustración 35. Conexión módulo PCA9685 ....................................................................................................... 48 Ilustración 36. Etapa de conmutación con el transistor. .................................................................................. 49 Ilustración 37. Esquema del circuito final. ........................................................................................................ 50 Ilustración 38. Diagrama de conexiones........................................................................................................... 51 Ilustración 39. Vista isométrica de la caja contenedora ................................................................................... 52 Ilustración 40. Disposición componentes electrónicos. .................................................................................... 52 Ilustración 41. Diseño caja contenedora. ......................................................................................................... 53 Ilustración 42. Descripción grafica de interacciones de módulos en el algoritmo principal. ............................ 54 Ilustración 43. Servicios de monitoreo del Front-End y el Back-End. ................................................................ 55 Ilustración 44. Esquema general del Módulo de Visón. .................................................................................... 56 Ilustración 45. Esquema general del Módulo de Control Remoto. ................................................................... 56 Ilustración 46. Esquema general del Módulo de Control de Estados. ............................................................... 57 Ilustración 47. Esquema general del Módulo de interfaces. ............................................................................. 58 Ilustración 48. Esquema general del Módulo de periféricos. ............................................................................ 59 Ilustración 49. Captura frame original ............................................................................................................. 60

8

Ilustración 50. Escala de grises del frame original. .......................................................................................... 60 Ilustración 51. Recorte y ampliación de la detección de la cara. ...................................................................... 61 Ilustración 52. Escala de grises de la imagen de la cara. .................................................................................. 61 Ilustración 53. Recorte y ampliación de la detección de los ojos. ..................................................................... 62 Ilustración 54. CLAHE a ojos. ............................................................................................................................ 62 Ilustración 55. Escala de grises a CLAHE ........................................................................................................... 63 Ilustración 56. Desenfoque Gaussiano ............................................................................................................. 63 Ilustración 57. Límite de blanco y negro. .......................................................................................................... 64 Ilustración 58. Contornos y centroide. .............................................................................................................. 64 Ilustración 59. Resultado final de la detección de pupilas. ............................................................................... 64 Ilustración 60. Ejemplo de una ventana de detección de seis posiciones. ........................................................ 65 Ilustración 61. Precio vs Fuerza de tensión de materiales. ............................................................................... 67 Ilustración 62. Resultado de piezas metálicas de chapa metálica. ................................................................... 68 Ilustración 63. Resultado de piezas metálicas mecanizadas. ........................................................................... 69 Ilustración 64. Resultado de piezas de manufactura aditiva. ........................................................................... 70 Ilustración 65. Diseño página web.................................................................................................................... 71 Ilustración 66. Detección de rostro y ojos. ........................................................................................................ 72 Ilustración 67. Detección de dirección de pupilas. ............................................................................................ 73 Ilustración 68. Diagrama del circuito impreso. ................................................................................................. 74 Ilustración 69. Aspecto final del PCB ................................................................................................................ 74 Ilustración 70. Dimensiones para las especificaciones de diseño del producto. ............................................... 75 Ilustración 71. Fijación con anillo de retención. ............................................................................................... 78 Ilustración 72. Fijación con el uso de tuerca remachable. ................................................................................ 79 Ilustración 73. Fijación con tuerca de seguridad. ............................................................................................. 79 Ilustración 74. Ubicación de componentes electrónicos en la carcasa. ............................................................ 80 Ilustración 75. Ubicación de driver de la pantalla. ........................................................................................... 80 Ilustración 76. Conexión de los componentes de hardware. ............................................................................ 80 Ilustración 77. Ensamblaje de la cama a escala. .............................................................................................. 81 Ilustración 78. Ensamblaje final........................................................................................................................ 81 Ilustración 79. Puesta en marcha de componentes electrónicos. ..................................................................... 82 Ilustración 80. Pruebas de audio y control remoto. .......................................................................................... 83 Ilustración 81.Prueba de altura de la cama ...................................................................................................... 84 Ilustración 82. Dirección de ojos centro ............................................................................................................ 84 Ilustración 83. Prueba de elevación del cabecero............................................................................................. 85 Ilustración 84. Dirección de ojos derecha para cabecero ................................................................................. 85 Ilustración 85. Prueba de elevación de pies. ..................................................................................................... 85 Ilustración 86. Dirección de ojos arriba para pies ............................................................................................. 85 Ilustración 87. Prueba de descenso de pies ...................................................................................................... 86 Ilustración 88. Dirección de ojos abajo para pies ............................................................................................. 86 Ilustración 89. Prueba de posición trendelenburg ............................................................................................ 87 Ilustración 90. Dirección de ojos arriba para trendelenburg ............................................................................ 87 Ilustración 91. Prueba de posición modo silla. ................................................................................................. 88 Ilustración 92. Dirección de ojos arriba para modo silla................................................................................... 88 Ilustración 93. Prueba de encendido de luz. ..................................................................................................... 88 Ilustración 94. Dirección de ojos arriba para luz .............................................................................................. 88 Ilustración 95. Conexión alimentación. ............................................................................................................ 89 Ilustración 96. Conexión cable Ethernet ........................................................................................................... 89 Ilustración 97. Encendido switch. ..................................................................................................................... 90 Ilustración 98. Interfaz gráfica. ........................................................................................................................ 90 Ilustración 99. Ubicación frente a la cámara. ................................................................................................... 91 Ilustración 100. Dirección de ojos. .................................................................................................................... 91 Ilustración 101. Control remoto. ....................................................................................................................... 92

9

Índice de tablas

Tabla 1. Mapa morfológico de la cama hospitalaria. ....................................................................................... 33 Tabla 2. Matriz de decisión ponderada ............................................................................................................ 36 Tabla 3. Mejor concepto factible. ..................................................................................................................... 37 Tabla 4. Comparativa de módulos de computación seleccionables. ................................................................ 47 Tabla 5. Comparación de metales. ................................................................................................................... 66 Tabla 6. Configuración impresión 3D ............................................................................................................... 70 Tabla 7. Especificaciones de diseño del producto ............................................................................................. 76 Tabla 8. Costos fijos .......................................................................................................................................... 77 Tabla 9. Pruebas de posiciones de la cama ...................................................................................................... 88

10

1. INTRODUCCIÓN

En la actualidad, los habitantes están padeciendo cada vez más enfermedades crónicas y avanzadas con respecto a los siglos pasados [1]. Dentro de aquellas patologías se encuentran las lesiones en la médula espinal (LME), causadas por traumatismos en la columna vertebral que impiden el envío y recepción de información desde el cerebro hasta los diferentes sistemas que controlan la función sensorial y motora del ser humano sin contar con un tratamiento efectivo y/o paliativo [2] [3]. Cuando los pacientes presentan inmovilización en sus extremidades o cuerpo completo también se debe a varios factores, algunos son por accidentes de tránsito otras por enfermedades como Atrofia Muscular Espinal (SMA) y la esclerosis lateral amiotrófica. Pacientes con este tipo de patologías pueden llegar a requerir realizar movimientos en sillas de ruedas o camas hospitalarias para su comodidad. Los pacientes que se encuentran en recuperación o con movilidad reducida son el grupo poblacional del presente proyecto, puesto que se busca crear un sistema que les facilite el proceso de reposo y rehabilitación estando en una cama hospitalaria. Por tal motivo, se busca diseñar una cama hospitalaria que le permita tanto al paciente como a los ayudantes asistenciales o enfermeros encargados de su cuidado, realizar una variedad de movimientos para su comodidad y también para el proceso de recuperación, a través de un sistema de visión por computadora.

1.1. Planteamiento del problema A lo largo de los años, los avances tecnológicos han permitido que los académicos y estudiosos desarrollen una variedad de proyectos e investigaciones enfocadas a brindar una mayor independencia y eficaz seguridad de los pacientes [4] [5] [6]. Lamentablemente, el hecho de combinar los dos (2) factores (seguridad e independencia) de una manera efectiva en los pacientes de movilidad reducida, puede llegar a ser un objetivo no muy práctico [7]. Las enfermedades y lesiones tanto en la médula espinal como en las extremidades superiores han permitido que los científicos y médicos detecten las consecuencias principales de cada lesión, sin embargo, se han presentado estudios aleatorios que evidencian trastornos psicológicos como la depresión después haber sufrido fuertes accidentes; tal consecuencia evidencia un mayor riesgo de discapacidad a largo plazo, entonces las personas con reducción en su movilidad tienen una tendencia a padecer trastornos anímicos [8] [9]. Una problemática fundamental en el sistema de salud actual, es la incapacidad de dar abasto con los recursos y la alta demanda [10] [11]. La falta de personal de

11

enfermería para cada paciente que requiere de atención, es otro factor que puede desencadenar una tardía e ineficaz recuperación para el paciente. Por tal razón, es necesario el desarrollo del diseño de un dispositivo tecnológico que busca implementar la manipulación de las posiciones de una cama hospitalaria de manera segura, así los pacientes con discapacidad podrán realizar la acomodación de la cama gracias al uso de visión por computadora, sin perder autonomía.

1.2. Justificación El diseño de la cama hospitalaria controlada mediante la detección de movimientos oculares tiene impactos en el ámbito económico. El desarrollo de proyectos innovadores es la principal causa del crecimiento económico y es clave para el capital de los países desarrollados. El producto debe presentar características llamativas para los usuarios finales para que la preferencia sea mayor en las nuevas tecnologías permitiendo tener diversos beneficios frente a productos convencionales [12]. Por otra parte, salta a la vista su impacto en el área social en cuanto acude a la necesidad de mejorar la calidad de vida de un segmento poblacional pequeño y vulnerable. Es de conocimiento general que alrededor del mundo muchas personas están en situación de discapacidad de forma temporal o permanente afectando la vida cotidiana, cambiando radicalmente su contexto y funcionalidad. [13] [14]. Varias personas al momento de sufrir un accidente o enfermedad degenerativa pasan por un proceso de recuperación y rehabilitación. En la gran mayoría de los casos estos pacientes enfrentan una depresión dada su condición; no poder realizar acciones tan elementales como oprimir un botón, alzar la mano, levantar su torso para lograr una mayor comodidad, entre otras cosas, aumentan la frustración ya existente debido a la enfermedad o al accidente sufrido [15] [8] [16]. Los pacientes en estado de discapacidad (parálisis de extremidades) o similares buscan medios para ser menos dependientes y poder realizar acciones básicas. Estas personas demandan dispositivos capaces de ayudar en cierto grado a sobrellevar su diario vivir, mejorar su estado emocional y ser más independientes. Una alternativa para brindarles mayor calidad de vida es facilitar la operación de la cama hospitalaria, en la que pueden llegar a pasar bastante tiempo mientras se recuperan, y para que no dependen de sus miembros superiores, la operación de dicha cama puede ser por movimientos oculares. El usuario se verá muy beneficiado ya que con solo mover sus ojos puede posicionar la cama según su necesidad, y estar más cómodo para ver televisión, hablar con sus familiares, recibir atención médica, entre otras, o simplemente para variar de posición y reducir el estrés generado por largas jornadas postrado.

12

En Colombia el acceso a camas hospitalarias es mínimo ya sea para cuidados en casa o en centros hospitalarios, en promedio hay disponibilidad de 1.7 camas en centros hospitalarios por cada 1000 personas (ver Ilustración 1) [17]. Esto afecta en gran parte en la recuperación de los pacientes ya que, en muchos casos es indispensable para que sea efectiva al igual que los recursos humanos como lo son los enfermeros y los doctores. Para el año 2018 había 1.3 enfermeros por cada 1000 personas y 2.2 doctores por cada 1000 personas en Colombia provocando Síndrome de Burnout en la mayoría de los profesionales y baja calidad en la atención para los pacientes [10] [11] [18] [19] [20].

Ilustración 1. Camas hospitalarias por cada 1000 habitantes

La cama hospitalaria controlada mediante la detección de movimientos oculares para pacientes con limitaciones físicas reduce costos gracias a su mecanismo que permite diferentes movimientos con pocos actuadores y paulatinamente libera el tiempo del personal médico aumentando la calidad de atención generando independencia del paciente.

1.3. Objetivos

1.3.1. Objetivo general Diseñar una cama hospitalaria a escala controlable mediante la detección de los movimientos oculares.

13

1.3.2. Objetivos específicos

Diseñar el mecanismo de una cama hospitalaria a escala y que brinde los grados de libertad necesarios.

Desarrollar un software de rastreo de movimientos oculares. Integrar el módulo de control y software en un prototipo 2D cinemático de la

cama hospitalaria

1.4. Antecedentes El acceso a camas hospitalarias para cuidados agudos o domiciliarios, situaciones de reposo y rehabilitación no son tan frecuentes debido a sus altos costos y al número de camas por paciente [17] [21]. El escenario se vuelve más perjudicial dado que ciertos pacientes padecen enfermedades que no permiten una movilidad completa en su cuerpo o en sus extremidades, , que imposibilita la realización de acciones de las camas, necesarias para el bienestar, entonces es imperativo mejorar las condiciones de hospitalización.. Es por esto, que se ha estudiado el uso de una red neuronal para detectar patrones que permitan evitar que los pacientes sufran accidentes en la cama hospitalaria o puedan caerse de ella [12] [22]. Miembros del Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (IEEE) al igual estudiaron un control con una sola variable obteniendo un efectivo rendimiento [23]. Se han desarrollado estudios e implementaciones de prototipos de cama hospitalaria enfocado en personas discapacitadas o con movimientos reducidos el cual funciona por medio de comandos de voz, e inclusive posee un sistema de monitoreo de signos vitales. Estos prototipos buscan tener un control del estado de salud del paciente en tiempo real y a su vez, lograr la independencia del paciente al momento de gozar de una comodidad por medio de comandos de voz [24] [25] [26]. Estos sistemas son efectivos y nada invasivos, sin embargo, hay pacientes con lesiones de la medula espinal cervical (LME) de alto nivel, los músculos respiratorios pueden verse seriamente comprometidos, lo que limita tanto la capacidad de respirar como de hablar. En la Ilustración 2 se pueden observar algunos de los componentes comunes para soluciones tecnológicas de este tipo. En este caso, para el monitoreo de signos vitales sensibles de un paciente hospitalizado, se contempla el uso de módulos de cómputo como lo es la Raspberry, microcontroladores, actuadores y sensores. Otro tipo de desarrollos que le permiten al paciente con limitaciones de movilidad, la operación de la cama, son aquellos que aprovechan los gestos realizados con las manos (ver Ilustración 3 e Ilustración 4), sistemas en los cuales la cama puede ir a posiciones previamente definidas. Sin embargo, el presente sistema está dirigido a pacientes con discapacidad reducida pero que aún le permiten realizar movimientos

14

limitados a sus extremidades superiores, generando los gestos con sus manos necesarios para garantizar su movilidad [5] [6].

Ilustración 2. Diagrama de bloques para el sistema de accionamiento de una cama hospitalaria

Ilustración 3. Posición de la cama mediante gestos con las manos.

15

Ilustración 4. Posición de los dedos del paciente

Debido a que la mayoría de los proyectos que buscan ofrecer seguridad en el cuidado y recuperación de cada paciente son en sí mismos, invasivos. Por ejemplo, se encuentra un prototipo que recurre a un sistema de eye tracking (o seguimiento de pupilas) de alta fidelidad, el cual permite modificar la posición de la cama o silla de ruedas mediante movimientos de los ojos hacia los costados, logrando la posición deseada y sin ocasionar daños con movimientos bruscos. El mecanismo que se utiliza para poder observar el movimiento de la pupila son gafas con cámaras (ver Ilustración 5 e Ilustración 6) dando solución al problema de emplear mecanismos accionados por las manos, pero aun así son invasivos para los pacientes y poco confortables [4] [26].

Ilustración 5. Equipo montado en la cabeza

16

Ilustración 6. Webcam instalada en las gafas

Los sistemas de seguimiento de ojo para controlar las camas hospitalarias son precisas y efectivas siempre y cuando se cumplan con unos requisitos del entorno y las personas se encuentren sentadas, tal y como se observó en la conferencia sobre las nuevas aplicaciones controladas por la mirada, donde la imagen se proyectaba en la pared [27]. En el 2016, se desarrolló un sistema de seguimiento de mirada que controla una cama hospitalaria eléctrica motorizada utilizando una cámara de bajo costo, esto con el fin de no generar calibraciones en el sistema y no tener ningún contacto con este (ver Ilustración 7). El sistema se probó con 30 voluntarios en la cama hospitalaria de forma segura y tuvo 90% de éxito dado que había personas con ojos rasgados donde la prueba no fue totalmente eficiente [28].

Ilustración 7. Sistema desarrollado con cámara web

17

Finalmente, los pilares del proyecto se basan en los aspectos de seguridad y al mismo tiempo, la independencia de cada paciente que se encuentre limitado en el movimiento de sus extremidades o se encuentre en proceso de recuperación y/o rehabilitación. Se lleva a cabo un diseño en ingeniería [29] para lograr un desarrollo de la funcionalidad necesaria para el control de una cama hospitalaria controlada con los ojos. Esto en un proceso de integración mecatrónica del diseño de hardware, software y diseño asistido por computadora como en otros trabajos de diseño mecatrónico [30] [31]. Por ello es importante analizar las variables y condiciones que permitan el eficaz desarrollo de los objetivos planteados y que adicionalmente sea una solución accesible y de bajo costo.

18

2. DISEÑO CONCEPTUAL

Es la primera etapa del proceso de diseño de un producto en ingeniería donde se utilizan dibujos, modelos, entre otros, con el fin de proporcionar una descripción del producto propuesto formando un conjunto de ideas y conceptos integrados respecto a lo que se va a desarrollar, su comportamiento y su apariencia para que sea comprensible para los usuarios [29].

2.1. Identificación de las necesidades del cliente La identificación de las necesidades del cliente es de vital importancia, a partir de este ítem se define quién es el cliente y qué se quiere desarrollar. Para la cama hospitalaria se define como cliente al personal médico que delimita los requisitos y la importancia de estos en el diseño para una recuperación y cuidado adecuado, los usuarios finales del producto vienen siendo los pacientes. Para efectuar una apropiada definición del problema a tratar y con ello lograr el diseño, es necesario conocer los movimientos que requiere la cama hospitalaria, para esto se realizó una encuesta virtual a través de los formularios de Google a 83 personas, donde el 47.6% pertenecen al área de la salud, médicos (22%), enfermeros (14.6%) y fisioterapeutas (11%) y el 51.8% corresponden a ninguna de esta área, donde 36.1% son pacientes y/o cuidadores y el 15.7% no pertenecen a ninguna de estas categorías. (ver Ilustración 8).

Ilustración 8. Porcentaje de personas encuestadas según función en el área de medicina.

En la Ilustración 9, se observa que el 90.2% de los encuestados están de acuerdo en que la cama hospitalaria aumente o disminuya su altura, los encuestados que

19

pertenecen al área de medicina coinciden en su totalidad que es un movimiento necesario para los pacientes de forma independiente con diversos controles según comentarios.

Ilustración 9. Encuesta de la necesidad de modificar la altura de la cama hospitalaria.

La elevación o descenso del espaldar también es considerado uno de los movimientos más importantes para la recuperación y el cuidado de los pacientes y es uno de los más comunes en las camas hospitalarias que hay en el mercado. La flexión o deflexión de la rodilla, el modo silla o trendelenburg son movimientos no tan comunes en las camas, pero necesarios para la recuperación, prácticas terapéuticas, exploraciones, entre otros. En la Ilustración 10 se observa cuáles de los movimientos son necesarios según personal médico y personas que han estado en situaciones de inmovilidad completa o reducida. Finalmente, en la Ilustración 11 se evidencian cuáles son las mejores alternativas para controlar una cama hospitalaria enfocada a personas con movilidad reducida en sus extremidades, el 56,6% considera útil el movimiento de la cama a través de los ojos, 49,4% por comando de voz, 32,5% llamando a una enfermera y 3,6% no considera ninguna útil. La encuesta completa puede ser vista en el Anexo A. Con el fin de organizar las necesidades del cliente antes de ingresar a la casa de la calidad HOQ (House Of Quality) se emplea el diagrama de afinidad (ver Ilustración 12), donde se clasifican dichas necesidades en grupos elementales cumpliendo con el objetivo final de la cama hospitalaria.

20

Ilustración 10. Encuesta, movimientos necesarios.

Ilustración 11. Encuesta, comando más útil.

Entre el grupo elemental tenemos el desempeño que busca que la cama hospitalaria sea segura para los usuarios, silenciosa para asegurar una comodidad plena y que resista el peso de los pacientes. En cuanto a la controlabilidad, se busca que la operabilidad sea fácil a través de la interfaz logrando movimientos suaves y obteniendo respuestas rápidas para evitar accidentes. Por último, la usabilidad en cuanto la comodidad del paciente, el bajo costo para que sea de fácil acceso y la diversidad de movimientos son necesarios para cumplir el objetivo (ver Ilustración 12).

21

Ilustración 12. Diagrama de afinidad con los requisitos del cliente.

2.2. Definición del problema La discapacidad motriz de las manos se da por múltiples causas, por un accidente cerebro vascular o una parálisis temporal de extremidades superiores, entre otras. Esto imposibilita que un paciente opere una cama equipada con controladores manuales, abriendo un abanico de posibilidades nuevas a explorar para la operación de camas hospitalarias. El acceso a camas hospitalarias para cuidados agudos o domiciliarios, situaciones de reposo y rehabilitación no son tan frecuentes debido a sus altos costos y al número de camas por paciente [17] [21]. Es necesario mejorar las condiciones de bienestar. Con el uso de la visión por computadora, se hace posible la identificación de rostros y ojos, e incluso, la identificación de la dirección en la cual la pupila del ojo ha fijado su atención. Es así como se pretende habilitar la manipulación de movimientos de la cama por parte del paciente sin la interacción de un tercero. Adicionalmente, una

22

cama que permite múltiples posiciones no solo brinda mayor comodidad al paciente, sino que también facilita la realización de diferentes terapias en él. Es necesario conocer los diferentes parámetros y especificaciones ingenieriles del proyecto que se requieren para satisfacer al cliente final. Aplicando la casa de la calidad (HOQ) obtenemos una lista de características comparables y cuantificables para poder seleccionar el concepto más apropiado del diseño de la cama hospitalaria y establecer las metas necesarias para cada requisito [29] [32]. Las características de ingeniería son los parámetros medibles que definen las necesidades técnicas y son definidas en el proceso del diseño y están relacionadas con las necesidades del cliente, en otras palabras, son “los cómo” del producto.

Torque [N.m]: Debe ser máximo para alcanzar mover la cama hospitalaria. Peso [Kg]: Peso total de la cama hospitalaria con finalidad de que sea

mínimo. Resistencia: Importante para la seguridad del paciente, Material: adecuado para que sea liviano teniendo en cuenta las propiedades

físicas y mecánicas del sistema completo. Dimensiones[mm]: apropiadas para la mayoría de la población. Grados de libertad: Deben generar un correcto funcionamiento, posibilite la

comodidad de los pacientes. Tiempo de reacción [s]: Debe ser rápido para evitar accidentes. Actuadores: Tienen que ser los adecuados para reaccionar rápido, pero

generar movimientos suaves. Control: Su implementación debe ser fácil y seguro. Precio: Debe ser mínimo para que sea asequible.

Con los requisitos del cliente y las características de ingeniería se procede a emplear la casa de la calidad (HOQ) la cual relaciona los parámetros anteriores con una escala de interrelación facilitando la identificación de los factores relevantes del diseño, los valores de la escala son 9 para aquellos que son fuertemente relacionados, 3 una relación moderada y 1 para las relaciones débiles tal y como se muestra en la Ilustración 13.

23

Ilustración 13. Casa de la Calidad Cama Hospitalaria [32]

Como se puede analizar con la casa de la calidad (HOQ), los aspectos más relevantes del proyecto se encuentran en el control, actuadores y resistencia los cuales son de vital importancia para llevar a cabo una cama hospitalaria de fácil acceso a los pacientes, con un control preciso sin que cause molestias a la hora de ser actuado y sea de fácil operación cumpliendo con un óptimo resultado respecto a otras en el mercado. El techo de la HOQ o matriz de correlación identifica cuál de las características de ingeniería favorece entre estas o no. En la Ilustración 14 se aprecia por medio de símbolos como es esta correlación, se señala la relación altamente negativa entre el precio y los actuadores, la cual se puede mitigar a través de mecanismos

24

eficientes que no comprometan el funcionamiento de todo el sistema y las fuertes correlaciones entre el peso-resistencia-material.

Ilustración 14. Matriz de correlación HOQ [32]

2.3. Marco teórico El desarrollo de un diseño de una cama hospitalaria a escala controlada mediante los movimientos oculares comprende la sinergia de varias disciplinas de investigación más aún, de varios conceptos, teorías e innovaciones. En este ítem se agrupan conocimientos adquiridos a partir de artículos, libros, recursos de la web, entre otros, de tal forma que sean pertinentes al presente proyecto de grado. Se consideraron indispensables para ello el marco teórico junto con los antecedentes de las camas con mejoras desarrolladas con visión por computadora. Se realizó la investigación de conocimientos generales necesarios y previos al inicio del proyecto de la cama hospitalaria. Se determinó que se requiere describir en este ítem una red de conceptos alrededor del diseño mecatrónico, las camas hospitalarias, las redes neuronales y la visión por computadora.

25

2.3.1. Diseño mecatrónico Es menester afirmar que los sistemas mecatrónicos se pueden encontrar en varios campos de aplicación, incluyendo máquinas, robótica, ingeniería automotriz, plantas industriales, productos de consumo, máquinas, herramientas y sistemas médicos. Cada vez más disciplinas participan en el diseño y desarrollo de sistemas mecatrónicos complejos para cubrir todos los aspectos técnicos y organizativos. Además de las disciplinas "originales" de ingeniería mecánica, ingeniería eléctrica y tecnología de la información, disciplinas como la ingeniería de control, la ingeniería informática y la ciencia de los materiales ahora están involucradas en la mecatrónica. La sección de “morfología del diseño en ingeniería” de Morris Asimow [33], ha venido creciendo por múltiples autores, donde se le conoce como la metodología de diseño en ingeniería. Por tal motivo se hace hincapié en las etapas de diseño, las cuales se pueden categorizar en tres subconjuntos: diseño conceptual o estudio de la factibilidad, diseño preliminar y diseño en detalle [29]. El diseño conceptual se compone de un conjunto de fases necesarias para la selección del mejor concepto factible para una solución de ingeniería. En la etapa dos de diseño preliminar se determinan la arquitectura del producto, materiales y tolerancias, entre otros. Finalmente, en el diseño en detalle, se presentan los planos detallados para manufactura y las especificaciones del producto (ver Ilustración 15 [29] [30]).

Ilustración 15. Fases de diseño en Ingeniería

26

2.3.2. Camas hospitalarias Una cama hospitalaria tiene como función el descanso o reposo del paciente, la asistencia en diagnóstico, monitorización, tratamiento, entre otros, es por esto que hay diferentes tipos de camas hospitalarias que cumplen estas funciones y más dependiendo de los costos y cuidado que requiera la persona. En la normativa global IEC 60601-2-52 se definen 5 ambientes donde la cama se puede utilizar, tales como: cama hospitalaria de supervisión intensiva 24h, cama hospitalaria de asistencia y supervisión médica, cama de área médica para cuidado de larga duración, cama de cuidado domiciliario que cuanta con los requerimientos de ergonomía y finalmente, las camas deambulatorias [34] [35]. Para cumplir con la seguridad básica y el rendimiento esencial de las camas medicas es necesario seguir la norma mencionada con anterioridad, ya que regula el peso máximo de uso, como la distribución de la carga segura de trabajo que se observa en la Ilustración 16; el diseño y ubicación de las barandillas debido a que presentan altos riesgos de muerte para el paciente; la estabilidad de la cama en cada una de sus zonas; la durabilidad que implica el uso continuo sin obtener riesgo; el somier y los ángulos de acuerdo a las medidas estándar de una persona promedio; entre otros [35] [36].

Ilustración 16. Distribución de la carga segura de trabajo en una cama hospitalaria.

27

2.3.3. Visión por computadora Finalmente, la cama hospitalaria controlada mediante la detección de movimientos oculares es posible a través de un sistema de visión por computadora, la cual se enfoca en imitar partes de la complejidad del sistema de visión humana permitiendo que las computadoras identifiquen y procesen objetos en imágenes y videos de igual forma que lo hacen los humanos, todo esto se debe gracias a los avances en inteligencia artificial y la innovación con las redes neuronales. El aprendizaje automático tiene una parte fundamental para la solución de problemas de visión por computadora, dado que los desarrolladores ya no necesitan la codificación manual de cada regla para que se cumpla las aplicaciones por visión, por lo contrario, se programan aplicaciones más pequeñas que detecten los patrones específicos en las imágenes, esta y muchas otras razones dan una completa y exacta detección de objetos o en este caso pupilas de los ojos humanos [41].

2.4. Boceto conceptual El boceto conceptual nos permite tener una representación más cercana del estado del diseño, registrando el concepto de la idea o principio que rige el producto. A través del programa CAD SolidWorks® se desarrolló varios bocetos de las partes de la cama y así se pudo determinar los grados de libertad presentes en diferentes mecanismos. La Ilustración 17 describe una cama hospitalaria a escala 1:7.41 la cual está compuesta por cuatro (4) secciones (sección espalda, sección asiento, sección piernas y sección pies) y un mecanismo de barras que permite realizar las funciones de subir, bajar, la posición trendelenburg y trendelenburg invertido, dicho mecanismo es capaz de soportar cargas considerables y disminuir costos al solo usar dos motores para los movimientos mencionados con anterioridad, idóneos tanto para el peso como para la seguridad del paciente, el mecanismo está inspirado en la mesa de cirugía para grandes animales [42].

28

Ilustración 17. Boceto del mecanismo de elevación y trendelenburg.

El sistema de barras tiene dos puntos fijos y dos puntos movibles, el mecanismo que más se acopla a la necesidad de los puntos fijos es una chumacera brindando apoyo y seguridad con las barras tal y como se observa en la Ilustración 18.

Ilustración 18. Chumacera punto fijo.

Finalmente, para los puntos movibles se bosquejó un patín (ver Ilustración 19) donde la base posee tanto rieles para guiar el camino y evitar movimientos indeseados en el eje z como topes en la parte superior.

29

Ilustración 19. Boceto patín punto movible

2.5. Generación y evaluación de conceptos Conocer diversos conceptos de diseño resulta ser de gran importancia en la innovación de productos como el pensamiento creativo en la resolución de problemas, ya que, la capacidad de identificar conceptos que solucionan requerimientos específicos de un producto resulta ser una tarea creativa [29]. Con el fin de agilizar el proceso de compresión y ejecución del presente proyecto empleamos la descomposición funcional que se adquieren en la investigación previa y el desarrollo de la función de la QFD (Quality Function Deployment) para finalmente hacer evidente los posibles conceptos a través de un mapa morfológico y elegir el mejor concepto factible.

2.5.1. Descomposición funcional La descomposición funcional es una estrategia de representación donde se identifican las funciones y subfunciones necesarias para alcanzar el comportamiento definido por las especificaciones de diseño del producto. Se descompone el producto en unidades más pequeñas con el fin de facilitar la solución del problema. El diseño sistemático representa los sistemas técnicos tales como los transductores que interactúan con su alrededor [29]. Para realizar la representación funcional de la cama hospitalaria (ver Ilustración 20) se tuvo en cuenta las clases de flujo estándar y tipos de flujo de miembros; y los nombres de funciones estandarizados [29] (Ver Anexo B). El usuario paciente y auxiliar de cama operan el sistema aplicando energía humana, ya sea visual o táctil respectivamente para indicar los movimientos deseados en la cama hospitalaria. El sistema recopila información sobre la operación a través de diversos sensores durante toda la operación. El sistema de control recibe las diferentes

30

interpretaciones de los estados para generar movimientos tanto rotacionales como traslacionales según sea el caso acondicionando posiciones seguras para el paciente.

Ilustración 20. Estructura funcional de una cama hospitalaria.

2.5.2. Mapa morfológico Se define el análisis morfológico como el método donde se crean diversas formas de solución mediante la enumeración e investigación de estas alternativas [29]. Normalmente, la generación de conceptos suele ser trabajosa a partir de unos componentes dados y más si hay suficientes combinaciones de estos que cumplen la misma función. Con el fin de evaluar de forma rápida y completa las posibles soluciones factibles de la cama hospitalaria se realiza un mapa morfológico junto a la descomposición funcional la cual es precisa para la cama hospitalaria que se va a diseñar, buscando generar un conjunto de conceptos factibles para una amplia consideración. Para la Tabla 1 se generan soluciones a cada subproblema identificados en la descomposición funcional, las soluciones no deben tener relaciones con los otros subproblemas. Cada subsolución se identifica según la fila y columna en la que se encuentra ubicado. El mapa morfológico es una herramienta favorable que permite la exploración de numerosas soluciones que se encuentran en el mercado o contienen componentes de alta innovación, de ahí que, se realiza la depuración de cada una de las combinaciones para obtener finalmente un concepto factible.

31

Controlar el movimiento de la cama hospitalaria con interacción humana (cualquier configuración DEXXXCAAX y en general cualquier configuración F1D) imposibilita la independencia del paciente con la cama hospitalaria.

Cualquier configuración F1A supera el costo de incluso utilizar B y C en conjunto, razón por la cual F1 va contener al menos B o C, esta subsolución se llamará de ahora en adelante F1E.

Toda subsolución que disminuya la capacidad de independencia del paciente con la cama hospitalaria será eliminada, puesto que, en la casa de la calidad el requerimiento funcional de control muestra alta correlación con requerimientos de alta importancia para el paciente, por lo cual, se toma la decisión lógica de eliminar el componente humano por ser propenso al error, es decir, toda configuración XEAAACAAB.

Al eliminar el componente humano por descarte las subsoluciones F5B y F8B son seleccionadas.

La subsolución F8B hace referencia al grupo de algoritmos que logran determinar cualquier estado posterior, sea compuesto con visión por computadora, inteligencia artificial, un algoritmo de lógica sencillo, estadística, entre otros.

El costo de un equipo de medición de electromiografía es más alto que una cámara, además de ser invasivo para la comodidad del paciente, entonces, se define la subsolución F4B.

El utilizar una cámara va ligado al uso de un computador, por lo tanto, se define la subsolución F6B y además hace evidente utilizar lógica de programación para las rutinas F7B.

Ya que los encoders y los IMU son más precisos que los sensores de distancia, se elimina la subsolución F3C.

Los actuadores neumáticos resultan ser una solución ruidosa y poco cómoda para las camas hospitalarias, es por esto que se elimina la subsolución F9C Finalmente, la solución final debe ser del conjunto EXYBBBBBZ donde X se define al decidir qué computador se utilizará, Y y Z se definen al decidir cuál de los parámetros cumple con los criterios de factibilidad. Para realizar la matriz de decisión se determina la mejor solución para cada actuador y se obtienen 4 soluciones factibles plasmadas en bocetos a mano alzada como se puede apreciar en la Ilustración 21.

32

Ilustración 21. Bocetos a mano alzada de los conceptos para evaluación

33

Tabla 1. Mapa morfológico de la cama hospitalaria.

Subsolución Subproblema

A B C D E

F1 Sensar indicaciones táctiles. Pantalla touch Botones o switch

Teclado y/o mouse

Palancas manuales

F2 Indicar el comportamiento deseado del dispositivo

Serial o 𝐼2𝐶 Integrado Tecnología inalámbrica

Ethernet Humano

F3 Sensar la posición relativa de las partes constructivas.

Humano Encoder Sensor de distancia

Sensores de inclinación (IMU)

F4 Reconocer la posición ocular del paciente.

Humano Cámara EMG

F5 Almacenar rutinas de movimiento.

Humano Archivo de configuración

F6 Controlar los movimientos de la cama hospitalaria.

Microcontrolador Computador Humano

F7 Programar rutinas Memoria Humana

Lógica de programación

Discreta

F8 Interpretar estados Humano Lógica computacional

F9 Transformar energía eléctrica en rotacional y traslacional.

Motores eléctricos.

Humano Actuadores Neumáticos

Actuadores Hidráulicos

34

2.5.3. Matriz de decisión ponderada. Una matriz de decisión ponderada es un método para evaluar conceptos donde se clasifican los criterios de diseño con factores de peso y puntuando el grado en que cada concepto de diseño cumple con el criterio [29]. La Ilustración 22 es un árbol de objetivos, donde se definen los criterios de evaluación de las distintas soluciones para la cama hospitalaria y cada una de estas se ordena por aspectos de ingeniería que predominan directamente en la apreciación de la calidad por cada uno de los agentes que intervienen en el diseño. Estos criterios facilitan que los requisitos sean medibles para establecer la mejor solución. En la cama hospitalaria hay tres (3) actores principales tales como el paciente, el especialista o auxiliar de cama y el ingeniero cada uno de ellos tiene una percepción diferente de calidad del diseño, por lo tanto, se les asigna un valor según su importancia. El mayor valor en la percepción es por el ingeniero, dado que, los conceptos en este nivel son claves para el desarrollo de los objetivos y la percepción por el especialista es mayor que el paciente, a causa de su conocimiento para el mejoramiento de este (paciente). Para la matriz de decisión ponderada se da un puntaje de 0 a 10 a cada concepto en relación con los criterios de diseño, donde 0 es poco cumplimiento y 10 cumplimiento total. Luego, cada puntaje de los criterios es multiplicado por el factor de peso que le corresponde, y la suma de estos multiplicados por el factor de peso que le pertenece a cada agente. En la Tabla 2 se refleja el procedimiento mencionado y los resultados. El mejor concepto está dado por la mayor puntuación, en este caso son los motores con encoders, sin embargo, es necesario analizar los otros conceptos para obtener una visión más clara del diseño final.

35

Ilustración 22. Árbol de objetivos para el diseño de una cama hospitalaria.

36

Puntaje Rating Puntaje Rating Puntaje Rating Puntaje Rating

0,2 7,70 7,90 3,20 3,00

0,08 < 20 [ Kg ] 8 0,64 8 0,64 0 0,00 0 0,00

0,05 [ . ] 7 0,35 7 0,35 8 0,40 8 0,40

0,05 Rango 1,44 2,33 [ m^3 ] 9 0,45 9 0,45 2 0,10 2 0,10

0,02 [ . ] 5 0,10 7 0,14 7 0,14 5 0,10

0,35 8,15 8,25 5,30 5,20

0,1225 < 20 [ Kg ] 8 0,98 8 0,98 0 0,00 0 0,00

0,105 [ . ] 9 0,95 9 0,95 10 1,05 10 1,05

0,0525 Rango 2 5 [ . ] 10 0,53 10 0,53 5 0,26 5 0,26

0,0525 [ . ] 6 0,32 6 0,32 8 0,42 8 0,42

0,0175 [ . ] 5 0,09 7 0,12 7 0,12 5 0,09

0,45 6,65 7,80 7,05 6,20

0,135 > 10 [N.m] 5 0,68 5 0,68 10 1,35 10 1,35

0,135 Valor 100 [ms] 6 0,81 9 1,22 6 0,81 4 0,54

0,1125 < 2 [COP en mill.] 8 0,90 9 1,01 3 0,34 2 0,23

0,0675 [ . ] 9 0,61 9 0,61 10 0,68 10 0,68

0,9325 7,65 7,98 5,67 5,21

Rigidez

Configuraciones de la

cama

Sensibilidad

Controlabilidad del

dispositivo

Torque máximo

Tiempo de reacción

Precio de manufactura

Hidráulica con

sensores de

inclinación

Calidad perceptible por el

Paciente

Calidad perceptible por el

Especialista

Calidad perceptible por

el Ingeniero

Criterio de Diseño UnidadesValores Target

Peso

Motores con

sensores de

inclinación

Motores con

encoders

Hidráulica con

encoders

Estetica

Volumen del equipo

Controlabilidad del

dispositivo

Peso

Factor de

peso

Rigidez

Tabla 2. Matriz de decisión ponderada

37

2.5.4. Mejor concepto factible El mejor concepto factible para el diseño de una cama hospitalaria controlada mediante la detección de movimientos oculares para pacientes con limitaciones físicas en hospitales son los MOTORES CON ENCODERS, puesto que, obtuvo el rating más alto en la matriz de decisión ponderada para cada uno de los agentes. En Tabla 3 la se observa el concepto completo que cumple mejor los requisitos del cliente.

Subproblema Solución

1 Sensar indicaciones táctiles

Botones o switches; teclado y mouse

2

Indicar el comportamiento deseado del dispositivo

Depende del computador a utilizar

3 Sensar la posición relativa de las partes constructivas.

Encoder

4 Reconocer la posición ocular del paciente.

Cámara

5 Almacenar rutinas de movimiento.

Archivo de configuración

6 Controlar los movimientos de la cama hospitalaria.

Computador

7 Programar rutinas Lógica de programación

8 Interpretar estados Lógica computacional

9 Transformar energía eléctrica en rotacional y traslacional.

Motores

Tabla 3. Mejor concepto factible.

38

3. DISEÑO FINAL

En este capítulo se evalúa el diseño de factibilidad con el fin de precisar si el concepto de diseño es conveniente para llevar a cabo el producto con los recursos adecuados. Anteriormente, se establecieron características provisionales y aproximadas tales como dimensiones, materiales, componentes, entre otros, donde algunas hacen parte de los criterios para la calidad, por consiguiente, es de vital importancia la selección minuciosa de dichas características para la manufactura y la selección de los diversos componentes electrónicos [29]. En el presente capítulo se define la arquitectura del producto, el diseño orientado a la cinemática de la cama hospitalaria a escala 1:7.41 en cumplimiento de los grados de libertad requeridos, el desarrollo del software para controlar la cama hospitalaria utilizando visión por computadora en una unidad de procesamiento gráfico y por último el diseño del circuito basado en el cumplimiento de los ítems anteriores.

3.1. Arquitectura del producto En la arquitectura del producto podemos contemplar la distribución de los elementos necesarios para cumplir con las funciones. Este producto cuenta con una arquitectura modular, en donde todos sus componentes cumplen una labor específica y se comunican el uno con el otro de forma muy particular [43]. Este tipo de arquitectura se selecciona dado que la tipología de los módulos que componen el sistema de la cama hospitalaria es muy variada. Es decir, los componentes electrónicos, de software y de hardware deben ensamblarse e integrarse de formas particulares para lograr las tareas complejas y cada interfaz es diferente donde los componentes no pueden ser intercambiados. En la Ilustración 23 se evidencia el diagrama esquemático de la cama hospitalaria donde la comunicación de cada uno de los componentes que se seleccionaron se obtuvo en el capítulo inmediatamente anterior.

39

Ilustración 23. Diagrama esquemático de una cama hospitalaria

3.2. Diseño de la estructura de la cama orientado a la cinemática A lo largo del diseño conceptual se apreciaron dos atributos sustanciales para el diseño de la cama hospitalaria los cuales son el costo final y que se cumplan con todos los movimientos necesarios para que sea efectivo en el momento de utilizarse en pacientes con movilidad reducida en sus extremidades superiores. La cama hospitalaria cuenta con movimientos en el cabecero, piernas y pies, ascenso y descenso de la cama, trendelenburg y modo silla, por consiguiente, los grados de libertad que se definen son cinco (5). En virtud de disminuir el costo de la cama hospitalaria se determinó crear mecanismos sub-actuados para reducir la cantidad de actuadores que previamente aumentaban costos y el peso de la cama final considerablemente. Las secciones se diseñaron como muestra la Ilustración 24, donde la parte A es la sección de la cabecera, la parte B es la sección fija o el asiento, la parte C hace parte de la sección de las piernas parte superior y la D la sección pies o piernas parte inferior.

40

Ilustración 24. Secciones de la cama hospitalaria.

3.2.1. Mecanismo de elevación de la cabecera El mecanismo de la elevación de la cabecera funciona mediante un sistema de barras biela-manivela (ver Ilustración 25. Mecanismo biela-manivela), la primera barra o biela está unida al servomotor y transforma el movimiento circular del motor en un movimiento rectilíneo a través de la segunda barra o manivela que genera el avance del espaldar según la necesidad del paciente. Este sistema permite que la cabecera tenga entre 0° a 70° de movilidad. En la Ilustración 26 se contempla el mecanismo en la posición inicial y en la posición de elevación.

Ilustración 25. Mecanismo biela-manivela [50]

A B

C

D

41

Ilustración 26. Mecanismo elevación cabecera

3.2.2. Mecanismo de elevación de piernas y pies Para la elevación de las piernas y pies se tienen dos mecanismos, el primero mecanismo de barras realiza la elevación y el descenso de las piernas y los pies del mismo modo que se realiza el mecanismo de la elevación de la cabecera. Los pies generan su movimiento de manera sub-actuada, es decir, con un solo servomotor realiza dos grados de libertad, la de las piernas y los pies. Este mecanismo cuenta con topes mecánicos que mejoran el funcionamiento evitando lesiones y movimientos no adecuados para el paciente. (ver Ilustración 27)

42

Ilustración 27. Posición elevación pies.

3.2.3. Mecanismo de elevación y posición trendelenburg El mecanismo utilizado para realizar la elevación y la posición de trendelenburg en la cama hospitalaria se muestra en la Ilustración 28, dicho mecanismo de tijera es accionado por dos servomotores que realizan el desplazamiento de las guías H y C generando un movimiento vertical según sea el requerimiento del usurario. Cuando H esté en el tope máximo del lado derecho y C en el tope máximo del lado izquierdo, la cama se encontrará en el punto más bajo. Cuando H esté en el tope máximo del lado izquierdo y C en tope máximo del lado izquierdo, la cama se encontrará en la posición de trendelenburg. Asimismo, pero en el sentido opuesto la cama se encontrará en el punto más alto y en la posición trendelenburg invertido correspondientemente.

43

Ilustración 28. Mecanismo de elevación y posición de trendelenburg.

La base o estructura inferior tienen como objetivo fijar toda la estructura al suelo, cuenta con ruedas con frenos para el desplazamiento sobre el suelo, además cuenta con una fijación de la primera barra y las guías de desplazamiento de la segunda barra con el tensor. La plataforma realiza el movimiento vertical sobre el que se encuentra el paciente y cuenta con colchoneta, secciones para la comodidad del usurario final y las mismas fijaciones y guías que la base. El conjunto de barras que se une entre sí por pasadores está constituido por dos barras que definen la altura que se puede alcanzar con el sistema de acuerdo a las restricciones estructurales y un tensor que recibe el esfuerzo de la carga cuando se eleva la cama hospitalaria. Dependiendo del movimiento por las guías de desplazamiento, obtenemos los movimientos de desplazamiento vertical o la inclinación según se requiera (ver Ilustración 29).

Ilustración 29. Diseño del mecanismo de elevación y trendelenburg

44

Para realizar el desplazamiento de las guías se hace uso de un tornillo trapezoidal que se fija al servomotor mediante un buje, con el fin de transmitir el movimiento de giro en un movimiento lineal para el brazo que se diseña para el correspondiente desplazamiento. (Ver Ilustración 30).

Ilustración 30. Guías de desplazamiento

3.3. Manufactura de hardware El modelo de la cama hospitalaria a escala requiere para su funcionamiento un control del mando a distancia, un control de los motores a utilizar y un control de la luz de ambiente. Por consecuencia, en esta sección se presenta un estudio de movimiento para conocer el valor de torque mínimo requerido para seleccionar los servomotores. Además, se describe los diferentes componentes electrónicos que posee el diseño del circuito impreso.

3.3.1. Cálculo de motores del modelo a escala Para las camas hospitalarias existen normativas tales como IEC 60601-2-52 que especifican los requerimientos de los actuadores a usar dependiendo del uso de la cama. Para las camas de rehabilitación se requieren actuadores de máximo 60 mm/s de velocidad lineal capaces de elevar el sistema junto al paciente. [51] En relación con lo anterior, se usa este criterio de velocidad para las camas hospitalarias, se emplea el análisis de movimiento de SolidWorks® para hacer el estudio del torque mínimo requerido para los motores y con ello hacer la selección adecuada.

45

Se realiza el estudio con una carga máxima de diseño de 200N que corresponde al peso de un hombre de 30-39 años promedio en Colombia proporcional a la escala de la cama hospitalaria. [52] Por otra parte, el estudio solo se realiza con el movimiento de elevación total de la cama hospitalaria, dado que, en este movimiento el motor requiere de mayor torque (Ver Ilustración 31).

Ilustración 31. Límites inferior y superior para el estudio de movimiento.

Para la elevación de la cama es necesario que los dos motores encargados de este movimiento se accionen simultáneamente con una velocidad constante. Para el motor superior el torque máximo es de 166 N.mm (Ver Ilustración 32). Aplicando un factor de seguridad de 4 se obtiene que el torque que debe tener como mínimo el motor es de 664 N.mm.

Ilustración 32. Torque en el motor superior.

De igual forma, para el motor inferior el torque máximo es de 144 N.m (Ver Ilustración 33). Aplicando un factor de seguridad de 4 se obtiene que el torque que debe tener como mínimo el motor es de 576 N.mm. Esto implica que, de forma que se estandarice el motor utilizado el torque mínimo requerido es de 664 N.mm.

0.00 0.44 0.87 1.31 1.74 2.18 2.61 3.05 3.48 3.92 4.35

Tim e (sec)

27

62

96

131

166

Moto

r T

orque

4 (new

ton-m

m)

46

Ilustración 33. Torque en el motor inferior

En definitiva, el servomotor que mejor se acopla a estas características es de referencia MG995 el cual tiene un torque de 838.5N.mm y además es de fácil acceso económicamente. Para mayor detalle sobre las especificaciones de este servomotor, ver el Anexo C.

3.3.2. Diseño del circuito El computador designado debe poseer capacidad de conexión periféricos tales como cámara, botones, teclados y/o mouse que captan la posición deseada de la cama hospitalaria de acuerdo a la interfaz amigable que el paciente controla. A través de la lógica de programación se ejecuta el software con inteligencia artificial y visión por computadora que dependiendo de lo que desee el paciente se realizan los movimientos necesarios. Los equipos computacionales que cumplen con estos requisitos son limitados en el comercio de la actualidad. De modo que se seleccione un computador con capacidad suficiente para estas labores, se escogen referencias con costo inferior a los cien dólares. Las referencias que cumplen los mencionados requisitos son apreciables en la junto con una comparativa de los mismos(ver Tabla 4) [44] [45] [46] [47].

Criterio Raspberry Pi 3A+

Raspberry Pi 3B+

Raspberry Pi 4B

Jetson Nano

Rendimiento para

Inteligencia Artificial

21.5 GFLOPs 21.4 GFLOPs 9.69 GFLOPs 472

GFLOPs

CPU

4 núcleos 1,4 GHz con

brazo Cortex-A53

4 núcleos 1,4 GHz con

brazo Cortex-A53

4 núcleos 1,5 GHz con

brazo Cortex-A72

4 núcleos 1,4 GHz con

brazo Cortex-A57

GPU Broadcom

VideoCore IV Broadcom

VideoCore IV Broadcom

VideoCore VI

128 Cuda Cores –

NVIDIA® Maxwell

0.00 0.40 0.80 1.20 1.60 2.00 2.40 2.80 3.20 3.60 4.00

Tim e (sec)

27

56

86

115

144

Moto

r T

orque

5 (new

ton-m

m)

47

RAM 512 MB LPDDR2

1 GB LPDDR2

4 GB LPDDR4

4 GB LPDDR4

Headers GPIO 40 40 40 40

Multimedia 1080p30 (H.265)

1080p30 (H.265)

1080p60 (H.265)

2160p30 (H.265)

Precio 25 USD 35 USD 45 USD 99 USD Tabla 4. Comparativa de módulos de computación seleccionables.

Uno de los componentes diferenciales de la cama hospitalaria es la capacidad de la misma para reconocer movimientos oculares mediante el reconocimiento y seguimiento de la pupila del ojo humano. Inevitablemente, al requerir de un equipo con capacidad de procesamiento de imagen, salta a la vista el uso de la Jetson Nano en cuanto el procesamiento de imágenes que una GPU apta es sumamente tangible en cuanto al resultado final. Cuenta igualmente con la misma cantidad de headers que las Raspberry, por lo cual puede controlar los periféricos requeridos y además cuenta con el mismo conector SPI para la cámara que realizará la captura de video, puerto ethernet para su conectividad a internet, Puerto HDMI para la interfaz gráfica y puertos USB para el uso de adaptador de internet inalámbrico, entre otros (ver Ilustración 34 [47]).

Ilustración 34. Componentes principales de una NVIDIA® Jetson Nano™.

48

Para el control de la cama hospitalaria se requiere del desarrollo de un sistema capaz de interactuar con un conjunto de periféricos específicos para esta solución. La tarjeta NVIDIA® Jetson Nano™ posee conector para cámara MIPI-CSI, puertos GPIOs, I2C, I2S, SPI, UART, conector HDMI/ DisplayPort, entre otros, los cuales permite desplegar la interfaz gráfica del usuario, hacer control electrónico de luces y servomotores, enviar datos por internet y recibir señales. Para controlar los servomotores de la cama hospitalaria de una forma más fácil sin reconfigurar el árbol de la Jetson se usa un controlador PWM PCA9685, el cual es capaz de controlar 16 salidas PWM de funcionamiento libre por I2C con solo 2 pines. La conexión es básica, ya que solo requiere de alimentación del módulo por medio de la Jetson, la conexión de los pines SDA y SCL y la alimentación externa de los servos, tal y como se muestra en la Ilustración 35. [53]

Ilustración 35. Conexión módulo PCA9685

Con el fin de controlar la cama remotamente, se hace uso de un control IR y un receptor HX1838 de protocolo NEC Coding el cual utiliza codificación de distancia de pulso de los bits del mensaje. Este mando a distancia tiene el control de cada una de las posiciones, encender o apagar la luz, llamar a una enfermera y posición RCP (Reanimación Cardio Pulmonar). Finalmente, para encender y apagar la luz LED se realiza una conmutación a través de un transistor, ya que la Jetson trabaja con un GPIO de 3.3V y no es suficiente para encender el módulo relé. Para la etapa de conmutación con el transistor, se hace uso de un transistor bipolar NPN de referencia 2N2222 con un β = 50, VBE = 0.7v, se asume una resistencia comercial para el colector de 1K, un Vcc = 12v y Vin = 3.3v que es la salida GPIO de la Jetson, tal y como se ve en la Ilustración 36. La resistencia de la base no se

49

asume debido a que, la elección del valor es significativa para el adecuado funcionamiento.

Ilustración 36. Etapa de conmutación con el transistor.

La aplicación de los transistores como conmutadores solo requiere de las zonas de corte y saturación de este [54], usando la ley de Ohm hallamos la corriente del colector. (Ver Ecuación 1)

𝐼𝐶𝑠𝑎𝑡 =𝑉𝐶𝐶

𝑅𝐶=

12𝑉

1𝐾Ω= 12𝑚𝐴 (1)

La corriente en la base (Ver Ecuación 2) es la corriente en el colector reducida a un factor hFe o β la cual encontramos en el datasheet del transistor. Ver Anexo D

𝐼𝐵 =𝐼𝐶𝑠𝑎𝑡

𝛽=

12𝑚𝐴

50= 240𝜇𝐴 (2)

𝑅𝐵 =𝑉𝑖𝑛−𝑉𝐵𝐸

𝐼𝐵=

3.3𝑣−0.7𝑣

240𝜇𝐴= 10833 ≈ 10𝐾Ω (3)

Finalmente, la resistencia de la base es cercana a un valor comercial de 10KΩ tal y como se muestra en la Ecuación 3. Para el diseño del circuito se compacta los módulos anteriores, realizando las respectivas conexiones con la Jetson. La Ilustración 37 muestra el esquema con las conexiones respectivas del módulo PCA9685, HX1838, la etapa de conmutación para la luz LED, la alimentación y las conexiones respectivas.

50

Ilustración 37. Esquema del circuito final.

En la Ilustración 38 se describe la conexiones de alimentación y de las señales en el proyecto según el diseño previo con los respectivos calibres de los cables, todo esto con el fin de obtener un adecuado funcionamiento electrónico. También, el sistema tiene un switch con fusible que protege el sistema de cortocircuitos.

51

Ilustración 38. Diagrama de conexiones.

3.3.3. Diseño caja contenedora Teniendo en cuenta, el diseño de la estructura de la cama hospitalaria, los componentes a usar y el diseño del circuito, se diseña una caja contenedora que permita la visualización de la cama hospitalaria a escala, la pantalla, la cámara, el control remoto entre otros componentes. En la Ilustración 39, se puede observar los espacios destinados para los componentes que tienen interacción con el usuario final, tales como, el control remoto, la cámara, la pantalla, los parlantes y la cama hospitalaria a escala.

52

Ilustración 39. Vista isométrica de la caja contenedora

En la parte interna de la caja contenedora están todos los componentes electrónicos que se requieren para el correcto funcionamiento, tales como las fuentes de poder, el circuito, la Jetson Nano, entre otros (ver Ilustración 40).

Ilustración 40. Disposición componentes electrónicos.

53

Finalmente, la apariencia física de esta caja es como se muestra en la Ilustración 41, la cual está pensada para exhibir de forma agradable el funcionamiento de la cama hospitalaria a escala con los respectivos módulos.

Ilustración 41. Diseño caja contenedora.

3.4. Desarrollo del software Uno de los atributos más relevantes del presente proyecto es precisamente el software de la cama hospitalaria. Para definir completamente las capacidades del programa de control que logra la interfaz de usuario, paciente y cama, se deben definir el conjunto de algoritmos que cumplan con los requerimientos de software. Esta sección enumera y describe los algoritmos y lógica de comunicación entre las diferentes interfaces que conviven en el núcleo de inteligencia del proyecto.

3.4.1. Requisitos del software Se requiere diseñar un software que cumpla con diferentes necesidades para su funcionalidad integral. Se determinaron relevantes como módulos constitutivos del algoritmo principal al Módulo de Visión Por Computadora, Módulo de Control

54

Remoto, Módulo de Estados, Módulo Interfaz y Módulo de Periféricos (ver Ilustración 42 para un esquema general de cómo interactúan cada uno de ellos).

Ilustración 42. Descripción grafica de interacciones de módulos en el algoritmo principal.

Adicionalmente, aparte del algoritmo principal, se encontró pertinente realizar dos servicios adicionales para garantizar el funcionamiento continuo de la cama hospitalaria, donde uno es el servicio de control de la página (monitoreo del front-end) y el otro es el servicio de monitoreo del algoritmo general que haría la inspección del estado del algoritmo y lo cerraría, abriría o reiniciaría dependiendo lo que se requiera (ver Ilustración 43 a y b respectivamente).

55

a) b)

Ilustración 43. Servicios de monitoreo del Front-End y el Back-End.

El Módulo de Visión por Computadora consta de un ciclo infinito de búsqueda y análisis de pupilas, el cual termina por comunicarse con el Módulo de Estados (ver Ilustración 44). A su vez, el otro módulo que nutre el Módulo de Estados es el Módulo de Control Remoto (ver Ilustración 45).

56

Ilustración 44. Esquema general del Módulo de Visón.

Ilustración 45. Esquema general del Módulo de Control Remoto.

57

El Módulo de Estados es prácticamente el algoritmo centralizador de la interfaz de visión por computadora y el control remoto, con el resto de componentes de la cama hospitalaria. Es el algoritmo que está a la espera de alguna indicación de cambio de estado y se lo comunica tanto al servidor, como a la página web que sirve de interfaz de usuario; quien a su vez se encarga de hacer los actuadores moverse (ver Ilustración 46).

Ilustración 46. Esquema general del Módulo de Control de Estados.

El Módulo de Interfaz es el encargado de traducir los estados en acciones visibles para la experiencia de los usuarios finales (paciente principalmente, pero también el profesional de la medicina que lo requiera). A su vez, comunica al Módulo de Periféricos los movimientos o acciones que debe informar al circuito de control de la cama hospitalaria (ver Ilustración 47).

58

Ilustración 47. Esquema general del Módulo de interfaces.

Finalmente, el Módulo de Periféricos de la Ilustración 48 muestra la lógica de accionamiento de luces, posiciones y direcciones de los actuadores de la cama. Con este módulo concluye la lógica de software requerida parta el control del modelo a escala y, guardando algunas posibles diferencias de implementación real, el control de la implementación de una cama real.

59

Ilustración 48. Esquema general del Módulo de periféricos.

60

3.4.2. Módulo visión por computadora El Módulo de Visión por Computadora consta de un ciclo infinito de búsqueda y análisis de pupilas, el cual tiene el siguiente procedimiento:

1. Captura de imagen de la persona (ver Ilustración 49).

Ilustración 49. Captura frame original

2. Convertir imagen original (BGR) a escala de grises (GRAY), ya que se facilita el procesamiento y computacionalmente es menos intensivo (ver Ilustración 50).

Ilustración 50. Escala de grises del frame original.

61

3. La detección del rostro se logra con Haar Cascades de OpenCv, la cual se

basa en el aprendizaje automático de archivos en cascada, que en este caso son de caras. Con este algoritmo se logra que la velocidad de detección sea rápida y junto al ajuste de parámetros se logra lo necesario para este tipo de proyectos (ver Ilustración 51). [55] [56] [57].

Ilustración 51. Recorte y ampliación de la detección de la cara.

4. Convertir recorte y ampliación de la detección de la cara (BGR) a escala de

grises (GRAY) (ver Ilustración 52).

Ilustración 52. Escala de grises de la imagen de la cara.

62

5. Con Haar Cascade realizar la detección de los ojos, recortar y ampliar la

imagen (ver Ilustración 53).

Ilustración 53. Recorte y ampliación de la detección de los ojos.

6. Para aumentar la calidad de imagen del recorte de la detección de ojo, se

aplica un algoritmo llamado Ecualización de histograma adaptativo limitado por contraste (CLAHE), el cual ajusta el contraste en pequeñas regiones de la imagen eliminando los limites artificiales por medio de una interpolación bilineal (ver Ilustración 54) [58] [59]

Ilustración 54. CLAHE a ojos.

7. Convertir CLAHE de ojos (BGR) a escala de grises (GRAY) (ver Ilustración

55).

63

Ilustración 55. Escala de grises a CLAHE

8. Con el fin de reducir el ruido y los bordes de la imagen anterior, se aplica un desenfoque gaussiano ponderado, donde los pixeles vecinos que están más cerca del pixel central contribuyen más peso al promedio (ver Ilustración 56). [60]

Ilustración 56. Desenfoque Gaussiano

9. Se aplica un threshold o umbral de blanco y negro inferior a 20, con el objetivo de encontrar el contorno más grande que sería la pupila del ojo (ver Ilustración 57)

64

Ilustración 57. Límite de blanco y negro.

10. Finalmente, se selecciona el contorno más grande y se sitúan los centroides para conocer la posición de la pupila con respecto a un cuadro imaginario en el centro del ojo. (ver Ilustración 58 e Ilustración 59)

Ilustración 58. Contornos y centroide.

Ilustración 59. Resultado final de la detección de pupilas.

65

NOTA ACLARATORIA: Es imperativo analizar y solventar varias problemáticas de esta solución pues la visión por computadora como única solución no se muestra suficiente. La tasa de falsos positivos encontrados con el uso de este enfoque oscila entre el diez y el veinte por ciento, cifra que no es despreciable. Para dar solución a dicha cifra, por medio de prueba y error se ha establecido un metaparámetro de calibración del detector; parámetro que define el algoritmo de ventana fija desarrollado. Susodicho algoritmo consiste en determinar con un número entero positivo de detecciones, la posición ocular con mayor ocurrencia en una ventana de analítica. Es decir, en una ventana de tiempo determinada, se define como la posición que el usuario desea realizar, aquella posición que más se repitió en dicho periodo. En los orígenes de este trabajo se consideró como motor de decisión utilizar algoritmos de inteligencia artificial tales como redes neuronales, regresiones o clasificadores para esta labor, pero, en el momento en el cual se desarrolla el algoritmo, es considerado suficiente utilizar el valor máximo estadístico de dicha ventana como el valor efectivo de la detección (ver Ilustración 60).

Ilustración 60. Ejemplo de una ventana de detección de seis posiciones.

Para las pruebas con Raspberry pi a una tasa de 3 fotogramas por segundo, se requerían entre cinco y siete segundos para hacer una detección fiable con este método. En el caso de la Jetson Nano, a una tasa de 14 fotogramas por segundo aproximadamente, se requerían entre uno y tres segundos para dicha labor, lo cual certifica aún más la pertinencia de hacer uso de un módulo de cómputo con procesamiento gráfico independiente.

66

4. IMPLEMENTACIÓN

La implementación es la última etapa del proceso de diseño, donde se fusionan todos los elementos del proyecto y se finiquitan los detalles requeridos para la elaboración del proyecto, garantizando un producto final de calidad y beneficioso económicamente [29]. En concordancia, en este capítulo se encuentra la selección del material, los procesos de manufactura con los planos de ingeniería de las piezas diseñadas para la cama hospitalaria a escala, junto a la caja contenedora de los componentes electrónicos. Por otra parte, se presenta la implementación del software del producto cumpliendo con las necesidades iniciales del cliente, entre otros.

4.1. Selección de materiales para el modelo a escala Para los materiales de la cama hospitalaria es necesario tener en cuenta el aspecto económico, las propiedades mecánicas y los procesos de manufactura a implementar. Para el desarrollo de la estructura de la cama hospitalaria se emplea la chapa metálica, donde es común usar aceros y aluminios, para los accesorios y otras piezas que no requieren de resistencia del material, pero si durabilidad, se utiliza PLA (ácido poliláctico) con impresión 3D. El material juega un papel importante en la cama hospitalaria, puesto que debe tener una resistencia significativa ya que, es sometida a cargas considerables y debe ser liviana para ser transportada de forma fácil. Además, debe ser de bajos costos cumpliendo con lo anterior. En la Tabla 5 se puede contemplar la comparación de 3 materiales, frente a la resistencia, la densidad de la masa y el precio por Kg; cada uno cuenta con una puntuación, donde -1 es malo, 0 normal y 1 bueno.

Material Aluminio 6063-O

Acero inoxidable 304

Acero al carbón ASTM A36

Resistencia [kg/mm^2] 23 - 48 -1 65 - 70 0 58 - 80 1

Densidad de la masa [Kg/m^3]

2700 1 8000 -1 7850 0

Precio (por Kg) [COP] $ 35.759,00

-1 $ 16.461,00

0 $ 1.748,00

1

Puntuación -1 -1 2

Tabla 5. Comparación de metales.

Según la puntuación, el mejor material para la cama hospitalaria que cumple con los requisitos es el acero al carbón ASTM A36, es un material que permite una

67

buena mecanización, tiene una alta durabilidad, resistencia a la tracción y a la fluencia, todo esto a un bajo precio. El aluminio, también posee muy buenas propiedades físicas y es muy liviano a comparación del acero, pero es hasta 20 veces más costoso, lo cual no favorece el producto final. [48] En la Ilustración 61. Precio vs Fuerza de tensión de materiales. se expone con mayor claridad las cualidades de los tres materiales. En ese orden de ideas, es imperativo apelar por el hecho de que la selección de un acero al carbono para la chapa metálica es también una conclusión que justifica que; para piezas que no sean chapa metálica; el uso de aceros al carbón en general serán la opción correcta. En secciones y subsecciones posteriores se hará hincapié en esta comparativa que llevó a la selección de éste como el material principal de construcción del modelo a escala de la cama.

Ilustración 61. Precio vs Fuerza de tensión de materiales.

4.2. Procesos de manufactura Para llevar a cabo la fabricación del producto final, se dispone de varios procesos de fabricación tales como corte laser y doblado de chapa metálica, torneado y fresado, tratamiento térmico e impresión 3D. En las subsecciones siguientes se aprecian observaciones, métodos y resultados propios a cada uno de los tipos de procesos utilizados.

Aluminio

Acero inoxidable

Acero al carbón

-5000

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

0 200 400 600 800 1000

Pre

cio

(C

OP/

Kg)

Fuerza de tensión (MPa)

68

4.2.1. Mecanizado metálico Como se mencionó con anterioridad, el diseño de la cama hospitalaria en su mayoría se realiza en chapa metálica mediante el corte laser y el doblado de dichas piezas, dado que se requieren diversas geometrías con tolerancias admisibles y un fácil ensamblaje. Los dobleces en la chapa metálica ofrecen rigidez y durabilidad a las piezas sin aumentar costos, dando terminados finos al material. A fin de facilitar la limpieza del producto final, evitar corrosión en el material, dar una mayor resistencia frente a impactos o rayones y sea estéticamente agradable, se aplica pintura electroestática en la cada una de las piezas. En la Ilustración 62. Resultado de piezas metálicas de chapa metálica. se aprecian los resultados de este proceso de manufactura y pintura.

Ilustración 62. Resultado de piezas metálicas de chapa metálica.

Las piezas como los acoples de tornillos o del servomotor y los pasadores requieren de mecanizado con torno y fresa, debido a su topología y la resistencia mecánica que deben tener. Debido a que son piezas que estarán en constante movimiento y

69

sometidas a distintas cargas de torsión y cizalladura, no es recomendable su fabricación en impresión 3D. Se selecciona el acero de referencia ANSI SAE 1020, de bajo carbono y excelente ductilidad en mecanizado, como material para este grupo de piezas. Dicho acero disminuye drásticamente el costo de la materia prima y a su vez el costo de los mecanizados en tanto no requiere herramientas especiales. Cabe aclarar que, de modo que su ductilidad no sea una desventaja en el momento de su uso, se realiza un tratamiento termoquímico llamado cimentación que mejora sus propiedades mecánicas, tales como la dureza, la resistencia y la elasticidad en sus capas exteriores. Dicho proceso no es costoso, pero brinda ventajas en cuanto a la conservación de las propiedades de forma de las piezas en el tiempo. En la Ilustración 63. Resultado de piezas metálicas mecanizadas. se observa el resultado final de estas piezas.

Ilustración 63. Resultado de piezas metálicas mecanizadas.

4.2.2. Manufactura por adición La manufactura por adición o impresión 3d facilita la obtención de piezas tridimensionales de una forma más económica y más rápida con un acabado superior, además reduce el impacto ambiental, dado que, solo se utiliza el material necesario a diferencia del mecanizado y cumplen con las propiedades mecánicas

70

requeridas. [49] Los accesorios de la cama hospitalaria y algunas piezas de la estructura de la cama se realizaron en una impresora 3d con material PLA (ácido poliláctico), las configuraciones tales como la altura de la capa (resolución), el relleno (densidad), la temperatura (acabado) y la velocidad (flujo de material) cambian con el fin de dar un óptimo resultado dependiendo de su funcionalidad y acabado (Ver Tabla 6). En la Ilustración 64 se observa el resultado final de estas piezas.

Configuración Accesorios Estructura de la cama

Altura de la capa [mm] 0.2 0.1

Relleno [%] 50 85

Temperatura impresión [°C] 205 200

Velocidad de impresión [mm/s] 70 55

Tabla 6. Configuración impresión 3D

Ilustración 64. Resultado de piezas de manufactura aditiva.

71

4.3. Planos de ingeniería Los planos de ingeniería para la implementación de la cama hospitalaria a escala están en el Anexo E, donde inicialmente están los explosionados de los ensamblajes (Diseño completo, Caja contenedora y la cama hospitalaria), seguido de eso están las piezas en chapa metálica de la caja contenedora, los accesorios en impresión 3D y las piezas de la cama hospitalaria en chapa metálica y mecanizado.

4.4. Software En esta subsección se implementa el software, se evidencia los resultados del diseño de la interfaz gráfica y el funcionamiento del software de visión por computadora. En la Ilustración 65 se puede observar el diseño de la interfaz gráfica, este diseño cuenta con cinco (5) secciones que son las necesarias para que la interfaz sea amigable y de fácil uso. Cuenta con unos indicadores de aumento o decremento de la posición en la que se encuentre activada la ilustración de movimiento o acción actual, dicha activación se logra a través de la detección de la dirección de arriba o abajo de la pupila. Para cambiar de movimiento, el paciente debe mirar hacia la derecha o izquierda según sea el caso para activar los indicadores de cambio de estado actual. El carrusel de estados presenta siete (7) opciones las cuales son: altura de la cama hospitalaria, inclinación del cabecero, elevación de los pies, posición trendelenburg o trendelenburg invertido, modo silla, llamado a una enfermera y encendido o apagado de luz.

Ilustración 65. Diseño página web.

72

La detección de rostro y ojos utilizados en el algoritmo de visión por computadora se observa en la Ilustración 66. Inicialmente se detecta la cara y se encierra la región de interés, luego se realiza la detección de los ojos en dicha región

Ilustración 66. Detección de rostro y ojos.

Finalmente, se evidencia la detección de las pupilas, este proceso se realiza por medio de un algoritmo que detecta el color de la pupila y lo separa del resto de la imagen, luego se calcula el centroide para saber en qué lugar está ubicada la pupila con respecto a un centro imaginario, y es así, como se conoce si la persona está mirando hacia arriba, abajo, a la derecha o izquierda. En la Ilustración 67 se observa la detección de la pupila en el centro, hacia abajo, hacia la derecha y hacia arriba respectivamente.

73

Ilustración 67. Detección de dirección de pupilas.

4.5. Circuito electrónico Mediante el software Autodesk EAGLE se diseña el PCB (Printed Circuit Board) a partir del esquemático de la Ilustración 37, en la Ilustración 68 muestra el resultado final de las rutas generadas para el circuito impreso y su distribución física. En la Ilustración 69 se evidencia el aspecto final del circuito impreso.

74

Ilustración 68. Diagrama del circuito impreso.

Ilustración 69. Aspecto final del PCB

4.6. Especificaciones de diseño del producto Las especificaciones de diseño del producto tienen las especificaciones mecánicas, eléctricas y de software del modelo de la cama hospitalaria a escala 1:7.41, todas ellas se ajustan a las necesidades del cliente compensando el desempeño frente al costo (Ver Ilustración 70 y Tabla 7).

75

Ilustración 70. Dimensiones para las especificaciones de diseño del producto.

Especificaciones Valor Unidades

ESPECIFICACIONES MECÁNICAS

Ancho máximo (A) 125 mm

Altura mínima (h) 84 mm

Altura máxima (H) 99 mm

Largo mínima (Cabecera inclinado) (l) 258 mm

Largo máximo (Cabecera en descanso) (L) 270 mm

Capacidad de elevación de la cama 20 Kg

Peso total de la cama 1.1 Kg

Peso máximo del paciente 17 Kg

Secciones

Ancho Cabecera (A) 125 mm

Largo Cabecera (Lc) 97 mm

Ancho Silla (At) 117 mm

Largo Silla (Ls) 37 mm

Ancho Piernas (At) 117 mm

Largo piernas (LP) 34 mm

Ancho pies (At) 117 mm

76

Largo pies (Lp) 85 mm

Inclinación Cabecera 70 (°)

Inclinación piernas 45 (°)

Inclinación Pies 30 (°)

Posición trendelenburg máxima 8 (°)

Posición trendelenburg invertido máxima 8 (°)

ESPECIFICACIONES ELÉCTRICAS

Tensión de entrada 110 -

60 V AC -

Hz

Potencia máxima de entrada 3.2 A

ESPECIFICACIONES ELECTRONICAS

Torque máximo del servomotor 838.5 N.mm

Factor de seguridad 4

Distancia del receptor infrarrojo 8 m

Alimentación NVIDIA® Jetson Nano™ 5 - 4. 5 V - A

ESPECIFICACIONES DE SOFTWARE

Iluminación mínima requerida para la detección de ojos 1200 lm

Distancia máxima de la cámara 350 mm

Ángulo máximo frente a la cámara 10 (°)

Tiempo de espera de encendido del equipo 70 - 90 s

Latencia desde el envió de la señal hasta que inicia el movimiento

2.5 s

Tabla 7. Especificaciones de diseño del producto

4.7. Costos Los costos en el presente proyecto tienen un peso significante, ya que es una característica de origen constitutivo para el diseño. No obstante, el alcance de este proyecto se ve limitado a una cama hospitalaria a escala. Los costos que no cambian según la escala de la cama hospitalaria y que son componentes requeridos, son los de hardware de procesamiento y electrónica que se evidencian en la Tabla 8.

CANTIDAD COMPONENTE VALOR (USD)

1 Jetson Nano $ 99.00

1 SD 32GB Clase 10 $ 8.79

1 Cámara SPI $ 29.95

1 Pantalla 7” $ 89.95

1 Fuente 5v 10A $ 16.80

1 Parlantes $ 9.95

1 Adaptador de audio $ 2.05

77

1 Módulo WIFI $ 13.95

1 Módulo Relé $ 1.32

1 Kit Control Receptor IR $ 1.57

1 Circuito impreso $ 2.00

Varios Componentes del circuito $ 1.32

Total: $257.33 Tabla 8. Costos fijos

Los elementos de hardware que tendrán un costo diferente al modelo a escala son los actuadores, estos deben tener la capacidad suficiente de movimiento para la cama hospitalaria. Asimismo, su respectivo driver de potencia y control. Adicionalmente, los costos de la armadura de la cama, estarán en función del material seleccionado y el calibre de cada una de sus partes.

78

5. INTEGRACIÓN MECATRÓNICA

La finalidad del presente capítulo es condensar el resultado del ensamblaje de los componentes electrónicos, interfaz gráfica, unidad de cómputo y materiales mecánicos en el modelo a escala de la cama hospitalaria en cumplimiento con el objetivo de integrar los componentes en un elemento funcional real. Inicialmente se ilustra el proceso de fijación de la carcasa del equipo. Luego, se data el proceso de ensamblaje electrónico y mecánico del modelo a escala, para finalmente dar evidencia con las pruebas, los resultados de funcionamiento del dispositivo construido.

5.1. Fijaciones mecánicas Para realizar las distintas fijaciones mecánicas del modelo a escala de la cama hospitalaria, se utilizaron principalmente tres métodos de fijación. Por un lado, se hizo uso de anillos de retención Segger para fijar tres ejes a la estructura de la cama sin limitar su movilidad (ver Ilustración 71).

Ilustración 71. Fijación con anillo de retención.

Por otra parte, de modo que la carcasa fuese modular; para habilitar mantenimiento, mejoras progresivas y modificaciones; se utilizan tuercas remachables que permiten un fácil armado y desarmado de las piezas que se están fijando como se puede apreciar en la Ilustración 72.

79

Ilustración 72. Fijación con el uso de tuerca remachable.

Finalmente, se hace uso de tuercas de seguridad con el fin de resistir las vibraciones y el toque que en la cama se presentan, sobre todo para las uniones que tienen movimientos rotacionales. En la Ilustración 73 se puede apreciar una unión de este tipo.

Ilustración 73. Fijación con tuerca de seguridad.

5.2. Ubicación y conexión de componentes electrónicos Tras el armado de la carcasa, se realiza la ubicación de los componentes electrónicos en los agujeros diseñados para dicho fin (ver Ilustración 74 e Ilustración 75). Posteriormente, se realizan las respectivas conexiones de alimentación, datos y periféricos. Los componentes conectados son la NVIDIA® Jetson Nano, el circuito

80

de control diseñado (ver sección 3.3.2), la fuente de alimentación, parlantes, cámara CSI, sensor infrarrojo y driver de pantalla (ver Ilustración 76).

Ilustración 74. Ubicación de componentes electrónicos en la carcasa.

Ilustración 75. Ubicación de driver de la pantalla.

Ilustración 76. Conexión de los componentes de hardware.

81

5.3. Ensamblaje final El proceso de ensamblaje final se puede dividir en tres partes fundamentalmente. En primera instancia se realiza el armado de la cama con el uso de algunas de las técnicas de fijación mencionadas en la sección 5.1 y acoplando los servomotores y estructura basados en los planos resultantes del diseño (ver Anexo E). La Ilustración 77 expone el proceso llevado a cabo para dicha labor. En la Ilustración 78 se integran la carcasa con componentes electrónicos, con la cama finalizada.

Ilustración 77. Ensamblaje de la cama a escala.

Ilustración 78. Ensamblaje final.

82

5.4. Pruebas de software y hardware

Las pruebas del diseño de una cama hospitalaria a escala controlable mediante la detección de los movimientos oculares, cumplean a cabalidad tanto los objetivos especificos como el alcance planteado. En la puesta en marcha, interfaces de audio video y control remoto y las pruebas de posiciones de la cama son prueba fehaciente del resultado del diseño, el desarrollo y la integración del mecanismo, el modulo de control y el software en el prototipo de la cama hospitalaria.

5.4.1. Puesta en marcha Se realiza una verificación de todas las conexiones con el uso de un multímetro. Tras una validación de que las conexiones se encontraban correctamente realizadas se procede a encender el equipo como se aprecia en la Ilustración 79. Posteriormente se utilizan códigos de prueba con el uso de Python para verificar que los servomotores realicen movimientos especificables por instrucciones de computador y sus topes mecánicos sean adecuados para esta implementación. Además, se realiza una verificación de conectividad alámbrica e inalámbrica a internet utilizando la herramienta de terminal PING y validadores de velocidad de la web.

Ilustración 79. Puesta en marcha de componentes electrónicos.

5.4.2. Interfaces de audio, video y control remoto Complementariamente, se elaboran y ejecutan códigos de prueba de la conectividad infrarroja de la cama, así como validaciones de funcionamiento del audio y video como se aprecia en la Ilustración 80.

83

Ilustración 80. Pruebas de audio y control remoto.

84

5.4.3. Pruebas de posiciones de la cama De modo que se sincronicen y ejecuten de manera correcta los movimientos, se pone en marcha el algoritmo base en el prototipo. Se valida el cumplimiento de las ordenes de movimiento asignadas tanto con la interfaz gráfica, interfaz de visión por computadora y con el uso del control remoto. La Tabla 9 es evidencia de movimientos efectuados por el prototipo para las diferentes posiciones de la cama completa.

POSICIÓN MOVIMIENTOS POR LA CAMA DIRECCIÓN DE LOS OJOS

Altura

Ilustración 81.Prueba de altura de la cama

Ilustración 82. Dirección de ojos centro

85

Cabecero

Ilustración 83. Prueba de elevación del cabecero

Ilustración 84. Dirección de ojos derecha para cabecero

Elevación de Pies

Ilustración 85. Prueba de elevación de pies.

Ilustración 86. Dirección de ojos arriba para pies

86

Descenso de pies

Ilustración 87. Prueba de descenso de pies

Ilustración 88. Dirección de ojos abajo para

pies

87

Trendelenburg

Ilustración 89. Prueba de posición trendelenburg

Ilustración 90. Dirección de ojos arriba para

trendelenburg

88

Modo silla

Ilustración 91. Prueba de posición modo silla.

Ilustración 92. Dirección de ojos arriba para modo silla

Luz

Ilustración 93. Prueba de encendido de luz.

Ilustración 94. Dirección de ojos arriba para

luz

Tabla 9. Pruebas de posiciones de la cama

89

5.5. Manual de usuario

a. Conectar alimentación 110V – 60Hz.

Ilustración 95. Conexión alimentación.

b. Conectar cable Ethernet si la red wifi no está configurada.

Ilustración 96. Conexión cable Ethernet

90

c. Encender switch

Ilustración 97. Encendido switch.

d. Esperar 90 segundos aproximadamente hasta que se despliegue por completo la interfaz gráfica.

Ilustración 98. Interfaz gráfica.

91

e. Ubicarse entre 15 a 60 cm frente a la cámara

Ilustración 99. Ubicación frente a la cámara.

f. Realizar el movimiento de las pupilas en la dirección en la cual desee que la interfaz gráfica se mueva. Mirar hacia la izquierda o derecha cuando desee cambiar de tipo de movimiento o acción. Mirar hacia arriba o abajo para incrementar o disminuir la posición.

Ilustración 100. Dirección de ojos.

92

g. Pulsar botones del control remoto en el cajón dispuesto para esto o desde una distancia de 15 a 60 cm aproximadamente.

Ilustración 101. Control remoto.

93

6. CONCLUSIONES

Se ha evidenciado a lo largo del presente documento el proceso de diseño mecatrónico de una cama hospitalaria con un conjunto de atributos, enseñanzas y características particulares. En primer lugar, el presente trabajo data una integración de componentes de software, electrónica y diseño mecánico, lo cual implicó retos en cuanto a las interfaces de comunicación entre las mismas. Fue de particular importancia, en el proceso de diseño mecatrónico, contar con la opinión de especialistas de la salud quienes en realidad conocen las necesidades de ese pequeño grupo de personas, estos al día de hoy, requieren soluciones tecnológicas que impulsen su recuperación. Tomando a colación un poco de lo expuesto en la justificación del proyecto, cabe resaltar que este, como muchos otros desarrollos de esta tipología, intenta resolver problemas que la humanidad ha enfrentado a lo largo de su historia, pero tratando de corroborar hipótesis de innovaciones que se pueden dar gracias al avance tecnológico y educativo actual. Dentro del marco económico, el presente diseño resolvió considerar transcendental el acceso a este tipo de soluciones en la forma de disminuir los costos de fabricación. Se entiende por esta iniciativa que el hecho de fabricar los componentes subactuados disminuye la cantidad de actuadores. Esto disminuye de forma considerable el costo final de una implementación en producción real. Se quiere dar a entender por este hecho que, dentro del marco de las posibilidades comerciales de un supuesto de fabricación de esta solución en el futuro, se hace la recomendación de intentar competir en precio con camas hospitalarias normales de modo que se posibilite que cada día más pacientes cuenten con mejoras en su atención independiente de su diagnóstico y tratamiento. En el mismo orden de ideas, el diseño mecánico satisface cada uno de los grados de libertad fundamentándose en el diseño conceptual propuesto. Los mecanismos diseñados cuentan con limites mecánicos estratégicos con el fin de asegurar los movimientos de la cama, además los mecanismos de barras no cuentan con bloqueos en las transiciones siendo un sistema totalmente funcional. La selección minuciosa del material y los procesos de manufactura fortalecen dichos mecanismos sin dejar atrás los requisitos económicos sin sacrificar la resistencia y la vida útil del sistema. Ahora bien, desde la perspectiva tecnológica, nacen ideas a considerar como lo son la integración de múltiples tecnologías emergentes. El internet de las cosas, big data, inteligencia artificial y realidad aumentada son algunas de esas tecnologías emergentes que conviven y engrandecen la visión por computadora que posee el presente proyecto. En el momento de hacer la detección de rostro y ojos con las distancias predeterminadas y las especificaciones del diseño hay una precisión de aproximadamente el 97%, lo cual puede considerarse suficiente para hacer este tipo de desarrollos con este algoritmo. En efecto, el diferencial de este desarrollo son las diversas etapas del procesamiento de imagen, pasando por escala de grises,

94

ecualizador de histogramas y desenfoque gaussiano para el mejoramiento de la detección.

6.1. Recomendaciones Ciertamente, por fuera de los límites y objetivos de este trabajo de grado, nacen ciertas ideas y posibilidades originarias en el trascurso de su desarrollo. De igual manera, saltan a la vista algunos otros detalles de mejoras que se pueden lograr durante un futuro desarrollo real de la cama hospitalaria. En primera instancia, mirando el ámbito de visión por computadora, vale la pena mencionar que existen una gran cantidad de algoritmos y métodos de detección que no se contemplaron en este documento en tanto el seleccionado cumplió suficientemente las necesidades del desarrollo. Podrían hacerse trabajos futuros exclusivamente en busca de la mejoría de detecciones de rostros, ojos y pupilas para obtener resultados mejores y a tasas más altas de procesamiento. Algunos proyectos futuros como detección de situaciones de riesgo automáticas con el uso de video, analítica y alertas en tiempo real del estado del paciente de forma remota para el uso del personal médico y administrativo de un hospital, entretenimiento que mejore la calidad de la estadía del paciente hospitalizado, son algunas ideas para desarrollos futuros que se pueden desprender se este proyecto de grado. Por otra parte, el diseño mecánico realizado en el documento brinda bases someras sobre el procedimiento para la selección de motores. Es de trabajos futuros considerar cargas y fricciones de componentes de tamaño real, limites electrónicos como finales de carrera que permitan una retroalimentación más precisa, de cada uno de los movimientos de la cama, así como también lo es tener en cuenta factores de seguridad justificados en el campo de aplicación que en este caso es la medicina. De forma de que se pueda ahorrar material en una producción en masa, se propone evaluar también la modificación de los eslabones o barras constitutivas de la estructura de la cama en cuanto ellas pueden pasar por un proceso de rediseño al realizar optimizaciones de topología y de estructura para mejorar diseño estético y funcional. Finalmente, dentro del campo electrónico saltan también algunos otros comentarios y posibles trabajos futuros a considerar. Por parte de la implementación electrónica, el hecho de haber diseñado un circuito impreso periférico para comunicarse con una tarjeta de desarrollo NVIDIA® implicó retos y configuraciones propias de la tarjeta seleccionada. Cabe resaltar que, en un trabajo minucioso de diseño electrónico se puede lograr integrar completamente el dispositivo controlador en un único impreso para con ello disminuir costos en implementación y ensamblaje, pero también para aumentar considerablemente el rendimiento y duración del equipo.

95

BIBLIOGRAFÍA

7. BIBLIOGRAFÍA

[1] M. d. salud, «Boletines probalcionales, personas con discapacidad,» Ministerio de salud, 2020.

[2] L. Sminkey, «Al menos 500000 personas sufren lesiones medulares cada año,» who, 03 Diciembre 2013. [En línea]. Available: https://www.who.int/mediacentre/news/releases/2013/spinal-cord-injury-20131202/es/. [Último acceso: Agosto 2020].

[3] M. A. Torres Alaminos, «EPIDEMIOLOGICAL ASPECTS OF SPINAL CORD INJURY IN THEPARAPLÉJICOS NATIONAL HOSPITAL,» ENE enfermería, 2018.

[4] Y. Chia-Yen, T. Min-Ru, H. Chong-Kai, A. C. Cihuan-Siyong y L. Shiang-Wei, «A Prototype System with Eye Control for New Type of Hospital Beds,» de IEEE 4th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), Taiwan, 2015.

[5] L. Haz, W. Calle, M. E. Flores Morán, J. Carcelen, A. Cortez y A. Nuñez-Unda, «Diseño de una camilla inteligente y sistema de monitoreo de signos vitales para pacientes con movilidad reducidad,» Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, 2017.

[6] K. Lamb y S. Madle, «Automatic Bed Position Control Based on Hand Gesture Recognition for Disabled Patients,» de 2016 International Conference on Automatic Control and Dynamic Optimization Techniques (ICACDOT), India, 2016.

[7] T. Sakaki, K. Aoki, K. Ushijima y M. Sakuragi, «Robotic Stretcher for Spinal Muscular Atrophy Patient: Preliminary Tests of User Controllability,» de 10th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), Korea, 2013.

[8] M. Blöchl, S. Meissner y S. Nestler, «Does depression after stroke negatively influence physical disability? A systematic review and meta-analysis of longitudinal studies,» Journal of Affective Disorders, vol. 247, pp. 45-46, March 2019.

[9] G. Campos Villalobos y C. López Castillo, «Patologías mentales derivadas de los accidentes de tránsito,» Med. leg. Costa Rica, vol. 25, pp. 27-34, 2008.

[10] OECD Data, «Nurses (indicator),» 2020. [En línea]. Available: https://data.oecd.org/healthres/nurses.htm. [Último acceso: 8 Septiembre 2020].

[11] El diario de salud, «Ranking de la OCDE ubica a Colombia en los últimos puestos en número de médicos y enfermeros,» El diario de salud. El periodico de los profesionales de la salud de Colombia, 14 Noviembre 2017.

[12] C. Sri-ngernyuang, P. Youngkong, D. Lasuka, K. Thamrongaphichartkul y W. Pingmuang, «Neural Network for On-bed Movement Pattern Recognition,» de The 2018 Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON-2018), Bangkok, 2018.

96

[13] DANE, «Discapacidad,» 05 2020. [En línea]. Available: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/salud/discapacidad. [Último acceso: 10 Septiembre 2020].

[14] K. Renker, «World statistics on disabled persons.,» International Journal of Rehabilitation Research, vol. 5, nº 2, pp. 167-177, 1982.

[15] R. Seel, J. S. Kreutzer, M. Rosenthal, F. Hammond, J. Corrigan y K. Black, «Depression after traumatic brain injury: A National Institute on Disability and Rehabilitation Research Model Systems multicenter investigation,» Physical Medicine and Rehabilitation, vol. 84, pp. 177-184, 2003.

[16] I. Mohanraj y B. Raakesh , «ICT Interventions on Aiding People with DisAbilties - A state of art survey,» de Inventive Communication and Computational Technologies, Coimbatore, 2017.

[17] OECD Data, «Hospital beds (indicator),» 2020. [En línea]. Available: https://data.oecd.org/healtheqt/hospital-beds.htm. [Último acceso: 08 Septiembre 2020].

[18] OECD Data, «Doctors (indicator),» 2020. [En línea]. Available: https://data.oecd.org/healthres/doctors.htm. [Último acceso: 08 Septiembre 2020].

[19] O. A. Gutiérrez Lesmes, N. J. Loboa Rodríguez y J. Martínez Torres, «Prevalencia del Síndrome de Burnout en profesionales de enfermería de la Orinoquia colombiana,» Universidad y Salud, nº 20, pp. 37-43, 2018.

[20] A. Muñoz y M. Velásquez, «Síndrome de quemarse por el trabajo en profesionales de enfermería, Bogotá, Colombia,» Revista Facultad Nacional de Salud Pública, vol. 34, nº 2, pp. 202-211, 2016.

[21] «Acute care hospital beds per 100000,» European HEalth Information Gateway, 17 Octubre 2019. [En línea]. Available: https://gateway.euro.who.int/en/indicators/hfa_478-5060-acute-care-hospital-beds-per-100-000/visualizations/#id=19535&tab=notes . [Último acceso: Agosto 2020].

[22] T. Huey-Ming y Y. Chang-Yi, «Height of Hospital Beds and Inpatient Falls,» Spotlight On, vol. 37, nº 12, pp. 537-538, Diciembre 2007.

[23] H. Hoang Nguyen, T. Nghia Nguyen, R. Clout y H. T. Nguyen, «An advanced control strategy of an electrical - powered hospital bed,» de 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Chicago, 2014.

[24] M. Md.Mohsin, K. Pimple, S. Wade, S. Patil y H. Wade, «Voice Activated Hospital Bed, Herat Beat,Temperature Monitoring and Alerting System,» International Journal of Electronics Engineering Research., vol. 9, nº 5, pp. 643-647, 2017.

[25] M. M. Elsokah y A. R. Zerek, «Next Generation of Medical Care Bed with Internet of Things Solutions,» de 19th international conference on Sciences and Techniques of Automatic control & computer engineering (STA), Tunisia, 2019.

[26] A. Juhong y C. Pintavirooj, «Smart Eye-Tracking System,» 2017.

97

[27] J. P. Hansen, . J. San Agustín y H. Skovsgaard, «Gaze interaction from bed,» de In Proceedings of the 1st Conference on Novel Gaze-Controlled Applications (NGCA '11)., New York, 2011.

[28] A. ÇAVUŞOĞLU, N. Aydin Atasoy y F. Atasoy, «Real-Time motorized electrical hospital bed control with eye-gaze tracking,» TURKISH JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING & COMPUTER SCIENCES, vol. 24, pp. 5162-5172, 2016.

[29] G. E. Dieter y L. C. Schmidt, Engineering Design, The McGraw-Hill Companies, 2009.

[30] H. J. Celedón Flórez, DISEÑO MECATRÓNICO DE UN ROBOT EXOESQUELETO DE EXTREMIDAD SUPERIOR PARA REHABILITACIÓN DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD PARCIAL EN EL CODO, Bogotá, Colombia, 2016.

[31] A. C. Ubaque Almanzar y J. V. Vargas Orozco, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SOPORTE PARA DISPOSITIVOS ELECTRÓNICOS PORTÁTILES, Bogotá, Colombia, 2019.

[32] QFD Institute, «QFD Online,» [En línea]. Available: http://www.qfdonline.com.. [Último acceso: 02 11 2020].

[33] M. Asimow, Introduction to Design, Englewood Cliffs, Pentice-Hall, 1962.

[34] E. Muñoz, «Tipos de camas hospitalarias,» Dormitorum, 22 Agosto 2019. [En línea]. Available: https://www.dormitorum.com/tipos-de-camas-hospitalarias/?cn-reloaded=1. [Último acceso: Agosto 2020].

[35] Invacare, «Nueva normativa global IEC 60601-2-52,» 2015. [En línea]. Available: https://www.invacare.es/es. [Último acceso: Agosto 2020].

[36] L. Hance, «Evaluación de soluciones para la adaptación de camas domesticas para su uso como camas de hospital,» 2015. [En línea]. Available: http://intranet.aidimme.es/acceso_externo/difusion_proyectos/adjuntos_resultados/Informe%20de%20resultados%202015%20ECO_ACV.pdf. [Último acceso: Agosto 2020].

[37] M. Cheng, C. Zhang, X. Huang y Y. Ma, «The efficiency analysis of the statistical feature in network traffic identification based on BP neural network,» IEEE, pp. 156-159, 2013.

[38] R. Salas , «Redes neuronales artificiales,» Universidad de Valparaíso. Departamento de computación, Valparaíso, 2004.

[39] V. Manusov, I. Makarov, S. Dmitriev y S. Eroshenko, «Training sample dimensions impact on artificial neural network optimal structure,» de 12th International Conference on Enviroment and Electrical Engineering, Russia, 2013.

[40] V. Jaiganesh, P. Sumathi y S. Mangayarkarasi, «An analysis of intrusion detection system using back propagation neural network,» de International Conference on Information Communication and Embedded System (ICICES), India, 2013.

98

[41] I. Mihajlovic, «Everything You Ever Wanted To Know About Computer Vision.,» Towards data science, 25 Abril 2019. [En línea]. Available: https://towardsdatascience.com/everything-you-ever-wanted-to-know-about-computer-vision-heres-a-look-why-it-s-so-awesome-e8a58dfb641e. [Último acceso: Septiembre 2020].

[42] H. Ramirez , O. Avilés y M. Mauledoux, «SISTEMA DE ELEVACIÓN Y BASCULACIÓN PARA UNA MESA DE CIRUGÍA PARA GRANDES ANIMALES,» Medwell Journals, vol. 12, nº 3, 2017.

[43] K. Ulrich, The Role of Product Architecture in the Manufacturing Firm, vol. 24, Research Policy, 1995, pp. 419-440.

[44] K. Kimari, «maketecheasier,» 20 06 2019. [En línea]. Available: https://www.maketecheasier.com/nvidia-jetson-nano-vs-raspberry-pi. [Último acceso: 18 07 2021].

[45] PC Componentes, «Características de la nueva Raspberry Pi 4 Model B+,» [En línea]. Available: https://www.pccomponentes.com/caracteristicas-raspberry-pi-4?__cf_chl_jschl_tk__=pmd_LYic6O4QLYHuCXdWlGoNIaYArIshaTc9w68fJFOuilM-1630439312-0-gqNtZGzNAjujcnBszQpl. [Último acceso: 18 07 2021].

[46] maine.edu, «The GFLOPS/W of the various machines in the VMW Research Group,» [En línea]. Available: http://web.eece.maine.edu/~vweaver/group/green_machines.html. [Último acceso: 18 07 2021].

[47] Nvidia Corporation, [En línea]. Available: https://www.nvidia.com. [Último acceso: 30 07 2021].

[48] © Granta Design 2019, «Learn Online - CES 2019 EDUPACK,» [En línea]. Available: http://support.grantadesign.com/resources/cesedupack/2019/learn/index.htm. [Último acceso: 07 2021].

[49] SICNOVA®, «6 Beneficios de la impresión 3D por los que las empresas están adoptando esta tecnología,» 25 Julio 2019. [En línea]. Available: https://sicnova3d.com/blog/experiencias-3d/6-beneficios-de-la-impresion-3d-por-los-que-las-empresas-estan-adoptando-esta-tecnologia/. [Último acceso: 07 2021].

[50] L. M. Jesús y S. L. Francisco J. , «Sistema biela-manivela.,» Edu.Xunta, 2020. [En línea]. Available: https://www.edu.xunta.gal/espazoAbalar/sites/espazoAbalar/files/datos/1464947673/contido/53_bielamanivela.html. [Último acceso: 10 1 2021].

[51] TiMotion, «Actuadores Lineales - Care Motion,» [En línea]. Available: https://www.timotion.com/es/application/intro/care-motion/list/linear-actuators?guid=1481525528. [Último acceso: 08 2021].

[52] R. Ávila Chaurand, L. R. Prado León y E. L. González Muñoz, Dimensiones antropométricas de población latinoamericana, Guadalajara: D.R. ©, 2007.

99

[53] JetsonHacks, «Jetson Nano – Using I2C,» 22 07 2019. [En línea]. Available: https://www.jetsonhacks.com/2019/07/22/jetson-nano-using-i2c/. [Último acceso: 07 2021].

[54] R. L. Boylestad y L. Nashelsky, Electrónica: Teoría de circuitos y dispositivos electrónicos, México: Pearson Educación, 2009, p. 912.

[55] P. Viola y M. Jones, «Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,» de Conference on computer vision and pattern recornignition, Colorado, 2001.

[56] A. Rosebrock, «OpenCv Haar Cascades,» pyimagesearch, 12 Abril 2021. [En línea]. Available: pyimagesearch.com/2021/04/12/opencv-haar-cascades/. [Último acceso: agosto 2021].

[57] Python programming, «Haar Cascades Object Detection Face & Eye OpenCV Python Tutorial,» Python programming, [En línea]. Available: pythonprogramming. net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/. [Último acceso: Agosto 2021].

[58] A. Rosebrock, «OpenCV Histogram Equalization and Adaptive Histogram Equalization (CLAHE),» pyimagesearch, Febrero 2021. [En línea]. Available: https://www.pyimagesearch.com/2021/02/01/opencv-histogram-equalization-and-adaptive-histogram-equalization-clahe/. [Último acceso: octubre 2021].

[59] Aryan, «CLAHE Histogram Eqalization – OpenCV,» GeeksForGeeks, 10 Mayo 2020. [En línea]. Available: https://www.geeksforgeeks.org/clahe-histogram-eqalization-opencv/. [Último acceso: Octubre 2021].

[60] A. Rosebrock, «OpenCV Smoothing and Blurring,» pyimagesearch, 28 Abril 2021. [En línea]. Available: https://www.pyimagesearch.com/2021/04/28/opencv-smoothing-and-blurring/. [Último acceso: Octubre 2021].

[61] K. Gomez, «Top 5 metodologías de desarrollo de Software,» MegaPractical Soluciones de negocio, 2017. [En línea]. Available: https://www.megapractical.com/blog-de-arquitectura-soa-y-desarrollo-de-software/metodologias-de-desarrollo-de-software. [Último acceso: Septiembre 2020].

[62] P. Dominguez, «En que consiste el modelo en cascada,» OpenClassRooms, 2020. [En línea]. Available: https://openclassrooms.com/en/courses/4309151-gestiona-tu-proyecto-de-desarrollo/4538221-en-que-consiste-el-modelo-en-cascada. [Último acceso: Septiembre 2020].

[63] «El modelo en cascada: desarrollo secuencial de software,» Digital guide IONOS, 2019. [En línea]. Available: https://www.ionos.es/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/el-modelo-en-cascada/. [Último acceso: Agosto 2020].

[64] D. Czarnitzki y K. Kraft, «On the Profitability of Innovative Assets,» Applied Economics, vol. 42, nº 15, pp. 1947-1953, 2010.

[65] V. Z. Manusov, I. S. Makarov, S. A. Dmitriev y S. A. Eroshenko, «Training sample dimensions impact on artificial neural network optimal structure,» de

100

12th International Conference on Environment and Electrical Engineering, 2013.

[66] A. &. Jones, Engineering Materials, vol. 1.

[67] T. Havlík, «In Woodhead Publishing Series in Metals and Surface Engineering,» sciencedirect, pp. 255-293, 2008.

101

ANEXOS

Anexo A

102

103

¿Ejerce

usted alguna

función en el

área de

medicina?

¿Cuál?

¿Ha estado alguna

vez o conoce de

alguien que se

encuentre en

circunstancias de

inmovilidad

absoluta o

reducida?

Teniendo en cuenta la

anterior respuesta,

considera necesario que

la camilla en la que se

encuentra el paciente

pueda aumentar su

altura o disminuirla.

¿Cuál de las

siguientes

alternativas para

mover una camilla

hospitalaria son

útiles?

¿Cuál de los siguientes movimientos

considera necesario que deba tener una

camilla hospitalaria?

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera

Médico/a Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevación/Descenso de Espaladar

Ninguna en

esta área No. No lo sé

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Ninguna de las

anteriores Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera Elevación/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

104

Ninguna en

esta área Si. No lo sé Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera Elevación/Descenso de Espaldar

Médico/a Si. Si, es necesario. Llamando una

enfermera Elevación/Descenso de Espaldar

Médico/a Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Médico/a Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevación/Descenso de Espaldar

Médico/a Si. Si, es necesario. Llamando una

enfermera Elevacion/Descenso de Espaldar

Médico/a Si. Si, es necesario. Llamando una

enfermera Elevación/Descenso de Espaldar

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Comando por voz Elevacion/Descenso de Espaldar

105

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Elevacion/Descenso de Espaldar

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de Rodilla

Ninguna en

esta área No. No lo sé

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de Rodilla

Médico/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de Rodilla

Médico/a Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de Rodilla

Médico/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de Rodilla

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario. Comando por voz

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de Rodilla

Médico/a Si. Si, es necesario. Ninguna de las

anteriores

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de Rodilla

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de Rodilla

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de Rodilla

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg

106

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de

Rodilla;Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg Invertido

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

107

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Comando por voz

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz

Elevación/Descenso de

Espaldar;Flexión/Deflexión de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

108

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Fisioterapeu

ta Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Flexion/Deflexion de

Rodilla;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

109

Ninguna en

esta área Si. No, es inutil.

Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario. Comando por voz

Elevación/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario.

Llamando una

enfermera;Comando

por voz;Por medio

de los ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario.

Comando por

voz;Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos

Elevacion/Descenso de

Espaldar;Trendelemburg;Trendelemburg

Invertido

Ninguna en

esta área Si. No lo sé

Llamando una

enfermera Flexion/Deflexion de Rodilla

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Ninguna de las

anteriores Flexión/Deflexión de Rodilla

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área No. No lo sé

Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

110

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario. Comando por voz Trendelemburg Invertido

Médico/a Si. Si, es necesario. Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área No. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario. Comando por voz Trendelemburg Invertido

Ninguna en

esta área Si. Si, es necesario.

Por medio de los

ojos Trendelemburg Invertido

Enfermero/a Si. Si, es necesario. Llamando una

enfermera Trendelemburg Invertido

111

Anexo B

112

Anexo C

113

Anexo D

Characteristic Symbol Value Unit

Collector − Emitter Voltage VCEO 40 Vdc

Collector − Base Voltage VCBO 75 Vdc

Emitter − Base Voltage VEBO 6.0 Vdc

Collector Current − Continuous IC 600 mAdc

Total Device Dissipation @ TA = 25°C Derate above 25°C

PD 625 5.0

mW mW/°C

Total Device Dissipation @ TC = 25°C Derate above 25°C

PD 1.5 12

W mW/°C

Operating and Storage Junction Temperature Range

TJ, Tstg − 55 to +150

°C

Characteristic Symbol Max Unit

Thermal Resistance, Junction to Ambient R JA 200 °C/W

Thermal Resistance, Junction to Case R JC 83.3 °C/W

P2N2

222A

AYW

W

P2N2222A

Amplifier Transistors

NPN Silicon

Features

• These are Pb−Free Devices*

http://onsemi.com

MAXIMUM RATINGS (TA = 25°C unless otherwise noted)

2

BASE

COLLECTOR

1

3

EMITTER

THERMAL CHARACTERISTICS

TO−92

CASE 29

STYLE 17

1 2

1 2

3 3

STRAIGHT LEAD BULK PACK

BENT LEAD TAPE & REEL AMMO PACK

Stresses exceeding Maximum Ratings may damage the device. Maximum Ratings are stress ratings only. Functional operation above the Recommended Operating Conditions is not implied. Extended exposure to stresses above the Recommended Operating Conditions may affect device reliability.

MARKING DIAGRAM

A = Assembly Location

Y = Year W

W = Work

Week

= Pb−Free Package

(Note: Microdot may be in either location)

ORDERING INFORMATION

Device Package Shipping†

P2N2222AG TO−92 (Pb−Free)

5000 Units/Bulk

P2N2222ARL1G TO−92 (Pb−Free)

2000/Tape & Ammo

*For additional information on our Pb−Free strategy and soldering details, please

download the ON Semiconductor Soldering and Mounting Techniques Reference Manual, SOLDERRM/D.

†For information on tape and reel specifications, including part orientation and tape sizes, please refer to our Tape and Reel Packaging Specification Brochure, BRD8011/D.

114

P2N2222A

ELECTRICAL CHARACTERISTICS (TA = 25°C unless otherwise noted)

http://onsemi.com 2

Characteristic Symbol Min Max Unit

OFF CHARACTERISTICS

Collector − Emitter Breakdown Voltage (IC = 10 mAdc, IB = 0)

V(BR)CEO 40

−

Vdc

Collector − Base Breakdown Voltage (IC = 10 Adc, IE = 0)

V(BR)CBO 75 −

Vdc

Emitter − Base Breakdown Voltage (IE = 10 Adc, IC = 0)

V(BR)EBO 6.0

−

Vdc

Collector Cutoff Current (VCE = 60 Vdc, VEB(off) = 3.0 Vdc)

ICEX −

10

nAdc

Collector Cutoff Current (VCB = 60 Vdc, IE = 0) (VCB = 60 Vdc, IE = 0, TA = 150°C)

ICBO − −

0.01 10

Adc

Emitter Cutoff Current (VEB = 3.0 Vdc, IC = 0)

IEBO −

10 nAdc

Collector Cutoff Current (VCE = 10 V)

ICEO −

10

nAdc

Base Cutoff Current (VCE = 60 Vdc, VEB(off) = 3.0 Vdc)

IBEX −

20

nAdc

ON CHARACTERISTICS

DC Current Gain (IC = 0.1 mAdc, VCE = 10 Vdc) (IC = 1.0 mAdc, VCE = 10 Vdc) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc, TA = −55°C) (IC = 150 mAdc, VCE = 10 Vdc) (Note 1) (IC = 150 mAdc, VCE = 1.0 Vdc) (Note 1) (IC = 500 mAdc, VCE = 10 Vdc) (Note 1)

hFE 35 50 75 35 100 50 40

− − − −

300 − −

−

Collector − Emitter Saturation Voltage (Note 1) (IC = 150 mAdc, IB = 15 mAdc) (IC = 500 mAdc, IB = 50 mAdc)

VCE(sat) − −

0.3 1.0

Vdc

Base − Emitter Saturation Voltage (Note 1) (IC = 150 mAdc, IB = 15 mAdc) (IC = 500 mAdc, IB = 50 mAdc)

VBE(sat) 0.6 −

1.2 2.0

Vdc

SMALL− SIGNAL CHARACTERISTICS

Current − Gain − Bandwidth Product (Note 2) (IC = 20 mAdc, VCE = 20 Vdc, f = 100 MHz)C

fT 300

−

MHz

Output Capacitance (VCB = 10 Vdc, IE = 0, f = 1.0 MHz)

Cobo −

8.0

pF

Input Capacitance (VEB = 0.5 Vdc, IC = 0, f = 1.0 MHz)

Cibo −

25

pF

Input Impedance (IC = 1.0 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz)

hie 2.0

0.25

8.0

1.25

k

Voltage Feedback Ratio (IC = 1.0 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz)

hre − −

8.0 4.0

X 10− 4

Small−Signal Current Gain (IC = 1.0 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz)

hfe 50 75

300 375

−

Output Admittance (IC = 1.0 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz) (IC = 10 mAdc, VCE = 10 Vdc, f = 1.0 kHz)

hoe 5.0 25

35 200

Mhos

Collector Base Time Constant (IE = 20 mAdc, VCB = 20 Vdc, f = 31.8 MHz)

rb′Cc −

150

ps

Noise Figure (IC = 100 Adc, VCE = 10 Vdc, RS = 1.0 k , f = 1.0 kHz)

NF −

4.0

dB

1. Pulse Test: Pulse Width 300 s, Duty Cycle 2.0%. 2. fT is defined as the frequency at which |hfe| extrapolates to unity.