FACULTAD TECNOLÓGICArepository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/5893/5/GonzalezMejiaCrist... ·...
Transcript of FACULTAD TECNOLÓGICArepository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/5893/5/GonzalezMejiaCrist... ·...
1
“DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA RED DE SENSORES PARA EL MONITOREO DE
SEÑALES BIOMÉDICAS UTILIZANDO REQUERIMIENTOS DE IoT CON EL GRUPO DE
INVESTIGACIÓN INTEGRA”
PRESENTADO POR:
CRISTIAN MANUEL GONZALEZ MEJIA CÓDIGO: 20142383012
LILIANA ANDREA RODRIGUEZ SARMIENTO CÓDIGO: 20142383011
TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO EN CONTROL
DIRECTOR:
MsC. ALDEMAR FONSECA VELÁSQUEZ
DOCENTE-FACULTAD TECNOLÓGICA
FACULTAD TECNOLÓGICA
PROYECTO CURRICULAR DE TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA- INGENIERÍA EN
CONTROL E INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES
GRUPO DE INVESTIGACIÓN INTEGRA
MODALIDAD DE INVESTIGACIÓN- INNOVACIÓN
BOGOTÁ, D.C.
ABRIL DE 2017.
2
Tabla de Contenido
1. RESUMEN ................................................................................................................................... 7
2. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 8
3. JUSTIFICACIÓN ....................................................................................................................... 10
3.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................................... 10
3.2. JUSTIFICACIÓN TÉCNICA-PRÁCTICA ................................................................................................. 10
3.3. JUSTIFICACIÓN ACADÉMICA ............................................................................................................ 11
4. OBJETIVOS ............................................................................................................................... 12
4.1. OBJETIVO GENERAL .......................................................................................................................... 12
4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................................................... 12
5. ANTECENDENTES .................................................................................................................. 13
6. MARCO TEÓRÍCO ................................................................................................................... 17
6.1. Internet De Las Cosas (IoT) .............................................................................................................. 17
6.2. PSoC: ................................................................................................................................................ 18
6.3. Módulo Wifi ESP8266 – 03 ............................................................................................................... 19
6.4. Comandos AT ................................................................................................................................... 20
6.5. Microsoft SQL Server: ...................................................................................................................... 22
6.6. Base de Datos Relacional ................................................................................................................. 23
6.7. Modelo entidad-relación ER ............................................................................................................ 26
6.8. Internet Information Services .......................................................................................................... 27
6.9. HTML ................................................................................................................................................ 27
6.10. Lenguaje C# ...................................................................................................................................... 28
6.11. Framework .NET ............................................................................................................................... 29
6.12. Redes de Sensores ........................................................................................................................... 30
6.13. Instrumentación Biomédica ............................................................................................................. 31
6.14. Tipos De Sensores Biomédicos ......................................................................................................... 32
6.15. Signos Vitales ................................................................................................................................... 34
6.16. Frecuencia Cardiaca (Pulso) ............................................................................................................. 34
6.17. Frecuencia Respiratoria ................................................................................................................... 36
7. MARCO LEGAL ........................................................................................................................ 37
7.1. Normatividad ................................................................................................................................... 37
8. METODOLOGÍA ....................................................................................................................... 37
8.1. Bloque Señales Biomédicas .............................................................................................................. 38
8.2. Bloque Sensor Biomédico ................................................................................................................ 38
3
8.3. Bloque Interfaz Configuración de Red ............................................................................................. 38
8.4. Bloque Sistema de Información en la Nube ..................................................................................... 39
9. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA ............................................................................... 39
9.1. Bloque Señales Biomédicas .............................................................................................................. 39
9.1.1. Señal Biomédica 1 (Frecuencia Cardiaca) ........................................................................................ 39
9.1.2. Señal Biomédica 2 (Frecuencia Respiratoria) ................................................................................... 42
9.2. Bloque Sensor Biomédico ................................................................................................................ 44
9.2.1. Acondicionamiento de señal y Tratamiento de Datos .................................................................... 45
9.2.1.1. Frecuencia Cardiaca ................................................................................................................. 45
9.2.1.2. Frecuencia Respiratoria ........................................................................................................... 47
9.2.2. Configuración Módulo WIFI ............................................................................................................. 52
9.3. Bloque de Interfaz de Configuración de Red ................................................................................... 54
9.4. Bloque Sistema de Información en la Nube ..................................................................................... 54
9.4.1. Base de Datos SQL Server ................................................................................................................ 55
9.4.2. Aplicativo Web ................................................................................................................................. 56
10. RESULTADOS ....................................................................................................................... 58
10.1. Bloque Sensor Biomédico ................................................................................................................ 58
10.2. Bloque Interfaz de Configuración de Red ........................................................................................ 64
10.3. Bloque de Sistema de Información en la Nube ................................................................................ 65
11. FACTIBILIDAD ..................................................................................................................... 71
11.1. Viabilidad de mercado ..................................................................................................................... 71
11.2. Descripción del producto ................................................................................................................. 71
11.3. Consumidor ...................................................................................................................................... 71
11.4. Viabilidad económica ....................................................................................................................... 72
11.5. Viabilidad técnica ............................................................................................................................. 72
11.6. Impacto económico ......................................................................................................................... 72
11.7. Impacto tecnológico ......................................................................................................................... 73
11.8. Impacto social .................................................................................................................................. 73
12. TRABAJOS FUTUROS......................................................................................................................... 73
13. CONCLUSIONES ................................................................................................................................ 74
14. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................................... 76
15. ANÉXOS ............................................................................................................................................ 80
4
INDICE DE FIGURAS
Figura 1. PSoC® 5LP Prototyping Kit. (Cypress Semiconductor, n.d.-a) ........................................................... 18
Figura 2. Módulo Wifi ESP8266 (Pedro Minatel: Sistemas Embarcados & Internet das Coisas, 2015). ......... 20
Figura 3. Presentación de la información de una BDR (Polepeddi, 2013). ...................................................... 24
Figura 4. Ejemplo de relaciones entre tablas (eTutorials.org, 2016). ............................................................. 25
Figura 5. Relaciones, clave primaria y secundaria (Teorey, Lighstone, Nadeau, & Jadadish, 2013). .............. 25
Figura 6 Ejemplo Modelo Relacional (Blázquez Ochando, 2014) .................................................................... 27
Figura 7. Ejemplo de Código HTML ................................................................................................................. 28
Figura 8. Relaciones de compilación y tiempo de ejecución de los archivos con C # (Microsoft, 2015). ....... 29
Figura 9. Estructura General de un Sistema sensor/actuador (Vadillo Gutiérrez, 2014). ............................... 30
Figura 10. Estructura general de un sensor biomédico (Barea Navarro, 2010). ............................................. 31
Figura 11. Zonas de medición del pulso (Hernando et al., 2009). ................................................................... 35
Figura 12. Diagrama de Bloques del proyecto................................................................................................. 38
Figura 13. Localización del Pulso Central o Apical (Kotcher Fuller & Ness, 2007). .......................................... 40
Figura 14. Ubicación de Electrodos para medición de pulso cardiaco. .......................................................... 41
Figura 15. Electrodo adhesivo de plata/cloruro de plata ................................................................................ 41
Figura 16. Señal de Frecuencia Cardiaca obtenida .......................................................................................... 42
Figura 17. Onda Electrocardiográfica (ECG) .................................................................................................... 42
Figura 18. Ubicación Galga para medición frecuencia respiratoria ................................................................ 43
Figura 19. Galga Piezoresistiva implementada ................................................................................................ 44
Figura 20. Señal de frecuencia respiratoria obtenida ..................................................................................... 44
Figura 21. Circuito para medición y acondicionamiento de señal cardiaca ................................................... 46
Figura 22. Bloques análogos del PSoC para Frecuencia Cardiaca ................................................................... 46
Figura 23. Circuito para medición y acondicionamiento de Frecuencia Respiratoria ..................................... 47
Figura 24. Bloques análogos del PSoC para Frecuencia Respiratoria .............................................................. 48
Figura 25. Ejemplo lema Danielson-Lanczos y Bit Invertido ............................................................................ 50
Figura 26. Diagrama de Mariposa para 8 muestras - etapa 1 ......................................................................... 51
Figura 27. Diagrama de Mariposa para 8 muestras - etapa 2 ......................................................................... 51
Figura 28. Bloques del PSoC utilizados para configuración del módulo Wifi. ................................................. 53
Figura 29. Modelo Entidad Relación de la base de Datos. .............................................................................. 56
Figura 30. Aplicativo web para el sistema de monitoreo ................................................................................ 57
Figura 31. Salida del Amplificador de Instrumentación .................................................................................. 58
Figura 32. Señal obtenida del derivador.......................................................................................................... 58
Figura 33. Salida del derivador vs salida filtro pasa-bajos ............................................................................... 59
Figura 34. Respuesta del seguidor y el rectificador ......................................................................................... 59
Figura 35. Respuesta amplificador del PSoC ................................................................................................... 60
Figura 36. Respuesta amp. Instrumentación vs salida bloque comparador del PSoC .................................... 60
Figura 37. Respuesta en voltaje de la galga piezoresistiva (señal actividad respiratoria) .............................. 60
Figura 38. Señal respiratoria sin offset ............................................................................................................ 61
Figura 39. Respuesta de divisor de voltaje vs señal amplificada sin offset ..................................................... 61
Figura 40. Señal a ingresar en el PSoC vs señal sin offset ............................................................................... 62
Figura 41. Detector de pico frecuencia cardiaca vs salida sumador frecuencia respiratoria .......................... 62
Figura 42. Diseño PCB sensor biomédico ........................................................................................................ 62
Figura 43. PCB implementada ......................................................................................................................... 63
5
Figura 44. Banda de sujeción y conexión del dispositivo ................................................................................ 63
Figura 45. Ubicación de la banda en el tórax del paciente.............................................................................. 63
Figura 46. Interfaz de usuario desarrollada ..................................................................................................... 64
Figura 47. Búsqueda de Redes Disponibles ..................................................................................................... 64
Figura 48. Configuración y conexión de la red seleccionada .......................................................................... 64
Figura 49. Visualización de redes almacenadas .............................................................................................. 65
Figura 50. Formulario de inicio sesión ............................................................................................................. 65
Figura 51. Perfil de Médico .............................................................................................................................. 66
Figura 52. Formulario de actualización y creación de pacientes ..................................................................... 66
Figura 53. Proceso de modificación de paciente ............................................................................................. 66
Figura 54. Formulario información adicional: Datos médicos ......................................................................... 67
Figura 55. Asignación de sensor y nivel de alarma .......................................................................................... 67
Figura 56. Historial de mediciones .................................................................................................................. 67
Figura 57. Mediciones Actuales ....................................................................................................................... 68
Figura 58. Perfil del Paciente ........................................................................................................................... 68
Figura 59. Opciones de acceso del paciente ................................................................................................... 69
Figura 60. Frecuencia cardiaca del paciente1 ................................................................................................. 69
Figura 61. Frecuencia respiratoria del paciente1. ........................................................................................... 69
Figura 62. Activación de alarma para la frecuencia cardiaca .......................................................................... 70
Figura 63. Alarma generada vista desde un Smartphone ............................................................................... 70
6
INDICE DE TABLAS
Tabla 1. Pines Módulo ESP8266 (ESP 8266 Community, 2016). ..................................................................... 20
Tabla 2. Comandos AT Básicos (Espressif Systems IOT Team, 2016). ............................................................. 22
Tabla 3. Rango, frecuencia y método de parámetros fisiológicos (Barea Navarro, 2010) .............................. 33
Tabla 4. Valores Normales de Frecuencia Cardiaca en reposo (Hernández, n.d.),(MedlinePlus, 2015). ........ 35
Tabla 5. Valores Normales de Frecuencia Respiratoria (Puentes Sallago et al., n.d.). .................................... 36
Tabla 6. Primeros factores de giro e inversión de bits para 512 muestras. .................................................... 52
Tabla 7. Comandos AT configuración módulo Wifi ......................................................................................... 53
Tabla 8. Configuración módulo para realizar envío de datos .......................................................................... 54
Tabla 9. Costos del Proyecto ........................................................................................................................... 72
INDICE DE ECUACIONES
Ecuación 1. Ganancia del AD620 ..................................................................................................................... 45
Ecuación 2. Cálculo configuración del derivador ............................................................................................. 45
Ecuación 3. Cálculo filtro pasa-altos ................................................................................................................ 47
Ecuación 4. Forma exponencial de la DTFT ..................................................................................................... 48
Ecuación 5. DTFT expresada en senos y cosenos ........................................................................................... 48
Ecuación 6. . DTFT expresada en factor de giro.............................................................................................. 48
Ecuación 7, Cálculo del tiempo de muestreo .................................................................................................. 49
Ecuación 8. Cálculo de Resolución Frecuencial ............................................................................................... 49
Ecuación 9. Cálculo de Frecuencia Máxima detectable .................................................................................. 49
Ecuación 10. Factor de Giro Real ..................................................................................................................... 50
Ecuación 11. Factor de Giro Imaginario .......................................................................................................... 50
Ecuación 12. Magnitud de los armónicos de x[n] ............................................................................................ 51
Ecuación 13. Fórmula para cálculo de la Frecuencia Primaria y Respiratoria ................................................. 51
7
1. RESUMEN
El presente proyecto consiste en el diseño e implementación un red de sensores para el monitoreo
de frecuencia cardiaca y respiratoria utilizando requerimientos del IoT. Para tal fin se realiza el
estudio de los principales métodos de medición de estas variables, el procesamiento en el sistema
embebido PSoC y él envió de datos por medio del módulo WiFi ESP8266 a una aplicación web
elaborada con el software Visual Studio Community, encargada entre otras cosas de almacenar la
información en una base de datos desarrollada en SQL Server, esta aplicación web permite la
visualización de la medición actual y del histórico de datos, así como la configuración de alarmas
según la frecuencia cardiaca del paciente, proporcionando así una herramienta de apoyo para el
diagnóstico y seguimiento de enfermedades por parte de los profesionales de la salud. Este proyecto
se realizó con el apoyo del grupo de investigación INTEGRA, dentro de la modalidad de
investigación y desarrollo de tecnologías para la Bioingeniería.
8
2. INTRODUCCIÓN
De un tiempo para acá el internet de las cosas se ha convertido en un tema de investigación con
gran acogida. La posibilidad de un mundo de objetos interconectados, de ciudades y hogares
inteligentes, así como de aplicaciones y servicios automatizados, dio lugar a una inagotable fuente
de desarrollos tecnológicos, partiendo desde lo más convencional como por ejemplo cortinas que
interpretan la luz del día para abrirse o cerrarse, hasta los más complejos sistemas de interacción
hombre – máquina en donde esta última toma en consideración toda la información disponible en el
entorno para dar un resultado que permita facilitar la vida cotidiana del usuario sin la intervención
del mismo (Cortés, 2014).
Una de las áreas de aplicación más atractivas para el IoT está estrechamente ligada a la
bioingeniería y en especial a la ingeniería biomédica, enfocándose en el mejoramiento de los
servicios de salud, la preservación de la calidad de vida y principalmente en alternativas para el
cuidado de la salud humana (P.L.Lo, Ip, & Yang, 2016). Puesto que el IoT puede dar lugar a un
gran número de aplicaciones específicas para esta área, tales como: programas de control de
enfermedades crónicas, atención a los ancianos, el diagnóstico precoz de enfermedades y el
monitoreo en tiempo real, es de esperar que el IoT permita la reducción de costos, mejore la calidad
de vida y en general la experiencia de los usuarios (Vasanth & Sbert, 2012). Es de resaltar que con
el desarrollo de aplicaciones diseñadas para el control de enfermedades crónicas y el monitoreo en
tiempo real de los pacientes, se generan bases de datos médicas y servidores enfocados a la salud
que además de proporcionar un servicio al usuario directo se convierten un recurso invaluable para
el estudio de los distintos tipos de patologías (Z. Pang, 2013).
En la actualidad los profesionales de la salud requieren de tecnologías especializadas que les
proporcionen un apoyo en las labores de prevención, diagnóstico y monitoreo de enfermedades,
buscando con ello la reducción de tiempos y costos. De igual forma los familiares de los pacientes
con enfermedades crónicas o que presentan un delicado estado de salud buscan alternativas para
estar al tanto del estado de salud de sus seres queridos en todo momento (Islam, Kwak, Kabir, &
Hossain, 2015).
La Universidad Distrital FJDC y específicamente el grupo de investigación INTEGRA, busca
incursionar en el estudio e investigación del IoT, y más concretamente en el desarrollo de
aplicaciones enfocadas al cuidado de la salud humana. En este documento se presenta el diseño e
implementación de un sistema de monitoreo de variables biomédicas, tales como frecuencia
cardiaca y respiratoria, basado en el IoT. Se indica la instrumentación necesaria para el sensado,
9
procesamiento y posterior envió de los datos adquiridos, así como el montaje y configuración de un
sistema de información en la nube, encargado de administrar y gestionar la información proveniente
de los sensores, finalmente se muestra el desarrollo de una aplicación web que permite al usuario,
(paciente, familiar o profesional de la salud), la visualización y monitoreo de las variables medidas
junto con la configuración de las alarmas que el profesional considere pertinentes para el caso
particular del paciente.
Se busca que este sistema de monitoreo de pie para el desarrollo de nuevas aplicaciones del IoT
ligadas a la bioingeniería, tanto en el grupo de investigación como en la Universidad Distrital
FJDC.
10
3. JUSTIFICACIÓN
3.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
En muchas ocasiones las personas con enfermedades crónicas o con un estado de salud delicado
ameritan un seguimiento continuo por parte de sus médicos o allegados, lo que puede ocasionar
molestia en los pacientes e inconvenientes logísticos en la búsqueda de conocer el estado general de
dichos pacientes en todo momento. Para tal fin es importante que los profesionales de la salud se
apoyen en los desarrollos tecnológicos que les ayudan a mejorar la eficacia de los tratamientos y la
detección temprana de las posibles complicaciones que puedan presentarse; en este sentido el
Internet de las cosas (IoT) se presenta como una tendencia de investigación, definiéndose como una
red de objetos que usan tecnologías inteligentes para interconectarse permitiendo el monitoreo y/o
control de los mismos a través de internet en cualquier lugar y en cualquier momento, dando pie al
desarrollo de una gran variedad de aplicaciones que prometen mejorar la calidad de vida de las
personas.
Teniendo en cuenta lo anterior este proyecto busca la implementación del internet de las cosas en
una herramienta para el monitoreo biomédico que permita a los profesionales de la salud y
familiares de los pacientes con un estado de salud delicado o que amerite control constante hacer el
seguimiento automático del estado general de los mismos. De igual forma, teniendo en cuenta el
carácter emergente del IoT y que el número de implementaciones realizadas en la Universidad
Distrital FJDC es reducido, se busca visibilizar la importancia del desarrollo de aplicaciones en esta
área y más concretamente en sus aplicaciones ligadas con la bioingeniería.
3.2. JUSTIFICACIÓN TÉCNICA-PRÁCTICA
Algunos investigadores estiman que para el 2020 habrá 50 billones de dispositivos conectados a la
red, en relación a una población mundial de 7.5 billones de personas, en comparación con los datos
del 2003 en donde había 500 millones de dispositivos en relación a una población de 6.3 billones de
personas. Así pues se puede pensar en que el internet avanza hacia una red en donde habrá más
objetos que personas interactuando en ella. El carácter emergente del IoT implica que en la
actualidad no se tenga una definición estándar para el mismo, pensando este término como una
amalgama de aplicaciones, tanto de software como de hardware, que permiten que los objetos
cotidianos puedan interconectarse entre sí, logrando que las personas puedan acceder a ellos, ya sea
para monitorear el estado de los mismos o realizar algún tipo de control en el ambiente en donde se
encuentren dichos objetos. Una de las áreas de aplicación más atractivas para el IoT está
estrechamente ligada a la bioingeniería y en especial a la ingeniería biomédica, enfocándose en el
11
mejoramiento de los servicios de salud, la preservación de la calidad de vida y principalmente en
alternativas para el cuidado de la salud humana (Lopez Research, 2013).
El proyecto presentado en este documento, busca la generación de un sistema de monitoreo de
variables biomédicas que permita a los usuarios estar al tanto del estado de salud del paciente en
todo momento, buscando la reducción de costos y tiempos, así como la generación de las alarmas
pertinentes para la prevención de posibles complicaciones.
3.3. JUSTIFICACIÓN ACADÉMICA
La relación entre la Bioingeniería y el IoT se presentan como una de las áreas más atractivas para el
desarrollo de aplicaciones, puesto que se apuesta por el mejoramiento de los servicios de salud, la
calidad de vida y el cuidado de la salud humana. En esta área es posible encontrar un sin número de
posibles aplicaciones por desarrollar.
La Universidad Distrital FJDC y específicamente el grupo de investigación INTEGRA, buscando
incursionar en el estudio e investigación del IoT ligado a la Bioingeniería. Con tal fin se presenta el
desarrollo del sistema de monitoreo de señales biomédicas como una base para la implementación
de futuras aplicaciones en esta área, así como para la investigación en los distintos métodos de
medición de las principales variables biomédicas y su posterior comunicación con las aplicaciones a
desarrollar.
12
4. OBJETIVOS
4.1. OBJETIVO GENERAL
Diseñar e implementar una red de sensores para el monitoreo de dos variables biomédicas usando
requerimientos del internet de las cosas.
4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Analizar dos variables y sus respectivos sensores biomédicos para la implementación en una red
de monitoreo con IoT.
• Implementar la instrumentación necesaria para el procesamiento y la comunicación inalámbrica de
las señales de los sensores biomédicos.
• Desarrollar un sistema de información que permita administrar los datos obtenidos de los sensores.
• Diseñar e implementar una aplicación que permita la visualización de los datos obtenidos y la
generación de alarmas dependiendo de niveles y/o rangos establecidos para cada señal biomédica.
13
5. ANTECENDENTES
Se presenta una recopilación de artículos relacionados con aplicaciones que implementan el IoT en
distintos entornos, así como la medición de variables biomédicas y su utilidad en la mejora de los
servicios de salud.
El IoT no es un concepto nuevo, en el 2000, Kevin Ashton fue uno de los primeros en concebir esta
idea, mientras buscaba la manera de vincular la información obtenida con RFID al internet. En 1999
Ashton escribió un artículo para RFID Journal, en donde expone la idea de que los objetos puedan
recolectar los datos de su estado y la información general de los mismos y trasmitan esta
información a las personas, para informar por ejemplo si los alimentos están frescos o han
caducado, evitando así los desperdicios innecesarios. Adicionalmente indica que es posible que los
sistemas informáticos puedan ser los encargados de analizar esta información y tomar las medidas
correspondientes sin intervención humana (Lopez Research, 2013),(Rogério dos Santos Alves &
Alex Soares de Souza, 2015).
A partir de este momento muchos autores han incursionado en el tema, por ejemplo Ganchev, Ji y
O’Droma en el artículo A Generic IoT Architecture for Smart Cities, proponen que es necesario
estandarizar la arquitectura, con el fin de reducir inversiones y unificar diseños frente a la creación
de ciudades inteligentes (Ganchev, Ji, & O’Droma Máirtín, 2014).
Dividen las aplicaciones del internet de las cosas en 3 grupos:
• Relacionado con la administración electrónica: Seguridad ciudadana, protección del
medioambiente, conservación del agua, salud, educación etc. Debido a que se enfoca en
aplicaciones de bienestar público debe ser financiado por el gobierno y la administración pública.
• Basado en la industria y en las empresas: Mejorar competitividad y garantía del servicio,
requieren financiar proyectos independientes que permitan mejorar las producción, el
almacenamiento, distribución, transporte, logística, mercadeo y la cadena de suministros.
• Orientado a los negocios: Enfocado al desarrollo de la industria y la economía moderna,
atrayendo inversión y desarrollo a la industria estratégica, enfocándose en el producto, la
aceleración del desarrollo económico y la optimización e integración de recursos de información de
mercado.
Por su parte algunos autores se han enfocado en aplicaciones del IoT para el mejoramiento de los
servicios de salud y la calidad de vida de las personas. Lo, Ip y Yang hacen una introducción a las
14
redes de sensores corporales (BSN), enfatizando en que el tamaño de los dispositivos inalámbricos
es limitado debido a las baterías. Aun cuando la microelectrónica reduce la interferencia junto con
los métodos de filtrado digitales como el de Kalman y métodos de cadena de Markov Monte Carlo.
Nombran algunos estándares para transmisión de datos inalámbricos de bajo costo, tales como:
ZigBee, Z-Wave y Bluetooth Smart o Bluetooth de baja energía (BLE). Igualmente identifican los
principales problemas que se presentan en el desarrollo del internet de las cosas (P.L.Lo et al.,
2016):
• Falta de una reglamentación específica.
• Problemas de seguridad y privacidad de la información.
• Análisis de grandes volúmenes de datos.
• Fuente de energía limitada (captación de energías ambientales).
• La capacidad de la red.
• Administración del sistema con una alta cantidad de dispositivos.
• Problemas de interoperabilidad.
En otro estudio Coelho, Wolf y Coelho desarrollaron un sistema enfocado en realizar un
seguimiento y análisis de las personas que necesitan cuidados especiales con discapacidades físicas
y cognitivas, esto en una casa, contemplando diferentes intervalos de tiempo y así proveer reportes
y alertas al personal que esté a cargo del cuidado de dichas personas. Utilizan modelos bayesianos
para el análisis de seguimiento, el internet para proporcionar supervisión continua de los residentes
por medio de cámaras y ojos eléctricos que detectan solo la presencia, más no la identidad.
Adicionalmente hay sensores ubicados en toda la casa como:
-Sensores en cada grifo de agua para determinar cuándo se utiliza el grifo.
-Sensores en cada enchufe. Ojos eléctricos en puertas.
-Sensores de presión en camas para determinar cuando la cama está ocupada.
-Monitores en toda la casa para uso de residentes y cuidadores.
-Lectores RFID
15
El Sistema se basa en BCS (Sistema de Control de edificio), que es un edificio de control
desarrollado para gestionar los sensores y actuadores en la casa. El análisis de los datos se realiza en
la nube usando una base de datos hecha en mysql (Coelho & Wolf, 2015).
En el Instituto Indio de Tecnología de Hyderabad los autores Kiran, Rajalakshmi, Bharadwaj y
Acharyya, proponen una estructura de reglas para él envió de señales ECG con el fin de reducir el
consumo energético y el tráfico de red. Para esto utilizan electrodos superficiales teniendo en cuenta
la generación de ruido por el contacto de los electrodos, el movimiento del cuerpo y alimentación
eléctrica. Utilizaron dispositivos ZigBee para la transmisión inalámbrica de los datos al nodo
central, utilizando la norma IEEE 802.15.4. En su desarrollo generan alarmas y transmiten los datos
cuando las mediciones se salen del rango de valores normales, (datos de una persona sana ECG),
cuando está presente la medición anormal se transmiten un cantidad de datos anteriores y
posteriores a la anomalía (Kiran, Rajalakshmi, Bharadwaj, & Acharyya, 2014). Los autores
Rathore, Ahmad y Paul de la Universidad Nacional Kyungpook de Corea desarrollan un dispositivo
para la medición de la presión arterial, la frecuencia cardiaca, el nivel de azúcar en la sangre,
temperatura corporal, sudoración, entre otras variables biomédicas. Los sensores están ubicados en
muñeca, tobillo, corazón, pecho y casco (bicicleta), esas mediciones son enviadas al dispositivo
medico primario mediante Bluetooth o ZigBee utilizando una Raspberry Pi para convertir los datos
de los sensores móviles en información legible y de ahí transmitirlos al edificio inteligente
(servidor) por medio de redes de internet Wifi/3G/LTE, este edificio inteligente es usado para el
almacenamiento, procesamiento y ejecución de ciertas acciones dependiendo de los datos (Rathore,
Ahmad, & Paul, 2015).
Buscando que la reducción de la interferencia entre las señales obtenidas de diversos sensores al ser
enviadas en el mismo ancho de banda, los autores Dhar, Bhunia y Mukherjee, proponen el manejo
de cada sensor con una frecuencia de muestreo distinta y una longitud de datos diferente. A fin de
enviar cada señal en un lapso de tiempo distinto. Para ello utilizan un microcontrolador Arduino
como una unidad recolección los datos sensados, se utiliza el modo de programación basado en
protothreads para la programación paralela que envía datos según la frecuencia de muestreo
particular de cada sensor, se comunica inalámbricamente por medio de WLAN, Bluetooth,
LoWPAN o ZigBee. Desarrollaron una aplicación para Android que se comunica por medio de un
módulo Wifi, con los sensores a través del Arduino mostrando algunos de los parámetros medidos
al paciente. Logrando que para la transmisión de los datos se realice una técnica de intercalación de
datos, para conservar los datos intactos, seccionando el ancho de banda y utilizando una sección del
mismo para cada sensor (Dhar, Bhunia, & Mukherjee, 2014). En china los autores Liu, Niu, Yang y
Shu desarrollaron un dispositivo (eBox) para la medición de la presión arterial, el azúcar en la
16
sangre y ECG a pacientes con enfermedades no transmisibles, cuyos datos son enviados al servidor
(portal web) por medio de un módulo 3G/GSM, en el cual el medico puede revisar el historial y los
datos del paciente, realizar un diagnóstico y emitir recetas farmacológicas. Este dispositivo
almacena máximo 50 registros de azúcar, 50 de presión arterial, y 5 minutos de señales ECG (Liu,
Niu, Yang, & Shu, 2014).
Otros autores han enfocado sus esfuerzos en encontrar formas de reducir el consumo de los
dispositivos vinculados al IoT, el autor Taneja de Cysco Sistems propone la optimización en el uso
de la batería, planteando que los dispositivos y los nodos de entrada (Puerta de enlace) estén en
modo de reposo tanto tiempo como sea posible. Identificando factores tales como la calidad del
servicio, los patrones de envió de los futuros mensajes e indicadores de congestión de los diferentes
nodos de red. Permitiendo la agregación de mensajes de entrada o salida en la compuerta de enlace
(Taneja, 2014). Por otro lado los autores Abedin, Alam, Haw y Hong de la Universidad de Kyung
Hee de Corea del Sur, desarrollaron un sistema basado en sensores de baja capacidad de
procesamiento y almacenamiento, un servidor web que permite la virtualización de los objetos en la
nube y la configuración de los sensores y objetos físicos. Empleando un algoritmo en el cual se
clasifica el funcionamiento del dispositivo en tres etapas: Servicio, Pre-apagado y fuera de servicio,
siendo este último dividido en: Hibernar, dormir y apagar. Cada etapa depende de ciertos factores y
variables sensadas en el ambiente las cuales permitirán que según ciertos criterios y condiciones el
sistema pase de un estado de total funcionamiento a un estado de poca actividad, interrumpiendo las
comunicaciones (transmisión/recepción) y manteniendo solo el sensado de algunas variables que
indicaran la reactivación del funcionamiento general, con estas configuraciones se garantiza un bajo
consumo de energía (Abedin, Alam, Haw, & Hong, 2015).
17
6. MARCO TEÓRÍCO
6.1. Internet De Las Cosas (IoT)
Aunque el internet de las cosas puede ser visto fácilmente como una red de dispositivos conectados
a internet, este no se limita a solo a esto. Tiene características propias, como la complejidad
tecnología y el estilo de sus aplicaciones, dotando a estas últimas con funciones de procesamiento,
trasmisión y decisión, que implican el uso conjunto de tecnologías que envuelven complicadas
redes de sensores, sistemas de comunicaciones en red, complejos sistemas de procesamiento de
datos, entre otros (Duan, Chen, & Xing, 2011). Debido a esto el IoT puede ser empleado en
distintas áreas de la cotidianidad, siendo algunas de las más relevantes: domótica, seguridad,
dispositivos de monitoreo médico y gestión de la rutina de los individuos, en las organizaciones
permite automatizar aplicaciones que permitan mejorar el acceso apropiado a la información
ayudando en la toma rápida y eficiente de decisiones, en la industria puede ayudar al aumento de la
productividad promoviendo una salida rápida y eficiente de los productos, adicionalmente el IoT
puede ser aplicado en diversos ámbitos como en el cuidado de la salud, transporte y logística,
agricultura y la cadena de suministros alimenticios (Pandya & Champaneria, 2015).
Sin embargo en el desarrollo del IoT, es posible encontrar desafíos que requieren especial atención
(Pandya & Champaneria, 2015):
• Interoperabilidad de datos: En la actualidad existe una gran cantidad de dispositivos que se
comunican en lenguajes totalmente distintos, por lo que el principal reto en este caso está en lograr
que todos estos dispositivos puedan comunicarse usando un lenguaje común y estandarizado.
• Dispositivos de bajo consumo: Con la intención de permitir que todos los dispositivos en un
entorno puedan estar conectados es necesario que estos sean de bajo consumo y se comuniquen
inalámbricamente, lo que supone un problema debido a que las redes actuales suponen un
funcionamiento continuo de cada dispositivo.
• Seguridad y privacidad: Es importante que todos los dispositivos de la red, estén protegidos frente
a un agente malicioso que pueda infectar o destruir la infraestructura global de comunicación.
• Análisis de datos: La cantidad de datos que pueden ser enviados sin saturar las redes y la
capacidad de procesamiento de los centros de red es limitada, por lo que es necesario optimizar la
transmisión de los dispositivos enlazados a la red.
18
• Software: Es necesario proporcionar un lenguaje, infraestructura y patrones de programación que
incluyan a los desarrolladores de software que se ven envueltos dentro del IoT (Ray, Jin, &
Raychowdhury, 2016).
6.2. PSoC:
Es un sistema embebido desarrollado por Cypress Semiconductor. El cual está constituido
principalmente por módulos análogos y digitales, los cuales tienen la posibilidad de
comunicarse entre sí para dar opciones de reconfiguración, adicionalmente PSoC da la
posibilidad de configurar fácilmente las entradas o salidas de cada bloque, convirtiéndose así en
un sistema reconfigurable con gran flexibilidad (“PSoC en Español,” 2011). Consta de una
amplia variedad de aplicaciones, entre ellas la interconexión de interfaces, expansión de E/S,
encendido escalonado y control de periféricos.
El uso de bloques análogos permite realizar diseños totalmente personalizados sin incrementar
el costo, tamaño o la energía consumida, incluyendo un surtido de condensadores de
conmutación, amplificadores, comparadores, ADC, DAC, PGA, etc. Así como la
implementación de bloques digitales programables como temporizadores / contadores / PWM,
serial bloques de comunicación, y bloques digitales universales (UDBs). Basados en sistemas
CPLD que se pueden combinar para crear recursos lógicos de 16, 24, o incluso de 32 bits
(Cypress Semiconductor, n.d.-b).
PSoC también incluye interfaces de comunicación dedicada como el USB 2.0, I2C, CAN 2.0,
Bluetooth Low Energy (BLE), capacidades de depuración usando JTAG y depuración serial
(SWD).
La programación y la personalización se ven simplificadas gracias al entorno de desarrollo
integrado (IDE) PSoC Creator™. PSoC Creator proporciona periféricos analógicos y digitales
totalmente comprobados y preinstalados, fácilmente personalizables y API que cubren los
requisitos específicos de diseño.
Figura 1. PSoC® 5LP Prototyping Kit. (Cypress Semiconductor, n.d.-a)
19
6.3. Módulo Wifi ESP8266 – 03
Módulo WiFi de bajo costo, adecuado para agregar funcionalidad WiFi a un proyecto de
microcontrolador existente a través de una conexión serie UART. El módulo puede ser
reprogramado para actuar como un dispositivo WiFi conectado independiente (ESP8266 Datasheet,
2015).
ESP8266 ofrece una solución de red Wi-Fi completa y autónoma, que permite alojar la aplicación o
descargar todas las funciones de red Wi-Fi desde otro procesador de aplicaciones.
Cuando ESP8266 aloja la aplicación, y cuando es el único procesador de aplicaciones en el
dispositivo, es capaz de arrancar directamente desde un flash externo. Tiene caché integrado para
mejorar el rendimiento del sistema en tales aplicaciones, y para minimizar los requisitos de
memoria. Alternativamente, como un adaptador Wi-Fi, el acceso inalámbrico a Internet se puede
agregar a cualquier diseño basado en microcontroladores con conectividad simple a través de la
interfaz UART.
Las capacidades de procesamiento y almacenamiento de ESP8266 permiten integrarse con los
sensores y otros dispositivos específicos de la aplicación a través de sus GPIOs con un desarrollo
mínimo inicial y una carga mínima durante el tiempo de ejecución. Con su alto grado de integración
en el chip, que incluye el interruptor de la antena, los convertidores de administración de energía,
requiere un mínimo de circuitos externos, está diseñada para ocupar un área mínima de PCB
(Espressif Systems, 2013).
Las características que incluye son:
• Protocolo 802.11 b/g/n
• Wi-Fi Direct (P2P), soft-AP
• Pila de protocolos TCP / IP integrada
• Requiere 3.3 V de alimentación
• Para comunicarse vía serial se requiere un nivel de 3.3V, no tolera entradas de 5V, por lo que
necesita la conversión de nivel para comunicarse con un microcontrolador.
20
Figura 2. Módulo Wifi ESP8266 (Pedro Minatel: Sistemas Embarcados & Internet das Coisas, 2015).
Pin Nombre Señal
1 GND Tierra
2 NC No Conectado
3 UTXD Transmición Datos (nivel de 3,3V)
4 URXD Recepción de Datos (nivel de 3,3V)
5 GPIO16 Propósito General I/O 16 (RESET)
6 CH_PD Conexión Baja = No hay funcionamiento Conexión Alta = Funcionamiento normal
7 ANT Antena Wifi, No conectar
8 VCC 3,3 V (MÁX. 3,6 v) Fuente de alimentación
9 GPIO14 Propósito General I/O 14
10 GPIO12 Propósito General I/O 12
11 GPIO13 Propósito General I/O 13
12 GPIO15 Propósito General I/O 15 Conexión Baja = Funcionamiento normal/ Entrar a la flash Conexión Alta = Entrar a modos especiales de arranque
13 GPIO2 Propósito General I/O 2 Conexión Baja = Funcionamiento normal/ Entrar a la flash Conexión Alta = Entrar a modos especiales de arranque
14 GPIO0 Propósito General I/O 0 Conexión Baja = Entrar a la flash para cargar nuevo firmware Conexión Alta = Arranque Normal
Tabla 1. Pines Módulo ESP8266 (ESP 8266 Community, 2016).
6.4. Comandos AT
El módulo ESP8266, en su configuración predeterminada, se inicia en el modo de módem serie. En
este modo se puede comunicar con él utilizando un conjunto de comandos AT (Room-15, 2015).
Históricamente los comandos AT se basan en el conjunto de comandos Hayes, estos comandos son
un lenguaje desarrollado por la compañía Hayes Communications que se convirtió en estándar
abierto de comandos para configurar y parametrizar módems.
21
Los caracteres “AT”, que preceden a todos los comandos, significan «Atención», e hicieron que se
conociera también a este conjunto de comandos como comandos AT. Midiendo la longitud de los
bits se puede determinar en detalle la velocidad de transmisión (Lammert Bies, 2015).
En la siguiente tabla se muestran algunos comandos básicos que pueden ser usados:
Comando Descripción Respuesta
AT Testea si trabaja correctamente OK
AT + RST Resetea el módulo OK
AT + GMR Muestra la version del Firmware "versión", OK
AT + CWMODE AT + CWMODE? AT + CWMODE '= "mode"
Lista y asigna modos de operación, consultando o estableciendo la información de AP que está conectada o se conectará mediante el ESP8266.
+CWMODE:"mode" OK "1": modo de estación "2": modo AP "3": modo AP '+ Estación ------------------------------ OK
AT + CWLAP Lista Aps disponibles
+CWLAP: <ecn>, <ssid>, <rssi>, <mac>, <ch>, <freq offset>, <freq calibration> OK ------------------------------------------------- <ecn> 0 : OPEN 1 : WEP 2 : WPA_PSK 3 : WPA2_PSK 4 : WPA_WPA2_PSK 5 : WPA2_Enterprise <ssid> string, SSID of AP <rssi> signal strength <mac> string, MAC address <freq offset> frequency offset of AP, unit: KHz. The value of <freq offset> / 2.4 to get the value as ppm <freq calibration> calibration for frequency offset
AT + CWJAP AT + CWJAP? AT + CWJAP = SSID, pwd SSID: Nombre de la red pwd: contraseña
Conectar a AP, Consulta la información de AP que está conectada por ESP8266 ó Establece la información de AP que se conectará mediante ESP8266.
+CWJAP: SSID OK ------------------------------------------------- OK
22
AT + UART AT+UART=<baudrate>, <databits>, <stopbits>, <parity>, <flow control>
Este comando establece la configuración UART y escribe la nueva configuración en el flash. Se almacena como el parámetro predeterminado y también se utiliza el baudrate predeterminado de ahora en adelante.
OK
AT + CIPMUX AT + CIPMUX? AT + CIPMUX = "mode"
Establezca el modo de conexión, conexión única o conexión múltiple.
+CIPMUX : "mode" OK ----------------------------------------------------- OK Link is builded
AT + CIPSTART AT+CIPSTART=<link ID>,<type>, <remote IP>, <remote port>
Establece la conexión TCP o registra el puerto UDP e inicia una conexión
OK o ERROR Si TCP ya está conectado, responde ALREADY CONNECT
AT + CIPCLOSE
Cierra una conexión activa. Cuando AT+CIPMUX=1 es necesario indicar la conexión que se cierra usando el formato AT+CIPCLOSE=id
OK ERROR - Si no hay conexión
AT + CIPSEND En Múltiple conexión AT+CIPSEND=<link ID>, <length> AT+CIPSEND=[<link ID>, ]<length>[, <remote IP>, <remote port>]
Enviar Datos
Devuelve ">" después del envio del comando. Comienza a recibir datos en serie, cuando se cumple la longitud de los datos, inicia la transmisión de datos. ------------------------------------------------------- Si no se puede establecer la conexión o se desconecta durante la transferencia de datos, ERROR ------------------------------------------------------- Si los datos se transmiten con éxito, SEND OK
Tabla 2. Comandos AT Básicos (Espressif Systems IOT Team, 2016).
6.5. Microsoft SQL Server:
SQL Server es un sistema de administración y análisis de bases de datos relacionales para
soluciones de comercio electrónico, línea de negocio y almacenamiento de datos. Fue desarrollado
por Microsoft, su primera versión fue lanzada en 1989 bajo el nombre de SQL Server 1-0.
Actualmente utiliza el lenguaje de desarrollo Transact-SQL (TSQL), que es una implementación del
estándar ANSI del lenguaje SQL.
Proporciona rendimiento, disponibilidad y facilidad de uso para el desarrollo de aplicaciones, de
igual forma ofrece óptimas capacidades de memoria en la base de datos principal para el
23
procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y el almacenamiento de datos (Microsoft,
2014)(Microsoft, 2016).
Algunas de sus características principales son:
• Soporte de transacciones.
• Soporta procedimientos almacenados.
• Incluye un entorno gráfico de administración, que permite el uso de comandos DDL y DML
gráficamente.
• Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y
los terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.
Además permite administrar información de otros servidores de datos.
• Para el desarrollo de aplicaciones más complejas (tres o más capas), incluye interfaces de acceso
para varias plataformas de desarrollo, entre ellas .NET.
6.6. Base de Datos Relacional
Es una base de datos que permite establecer interconexiones (relaciones) entre los datos (que están
guardados en tablas), y a través de dichas conexiones relacionar los datos de ambas tablas, de ahí
proviene su nombre: "Modelo Relacional". Sus bases fueron postuladas en 1970 por Edgar Frank
Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo
paradigma (Suárez, 2008).
Una base de datos es un medio de almacenamiento de información de tal manera que la información
puede ser recuperada de la misma. En términos más sencillos, una base de datos relacional es la que
presenta la información en tablas con filas y columnas. Una tabla se refiere como una relación en el
sentido de que es una colección de objetos del mismo tipo (filas). Los datos de una tabla pueden
estar relacionados de acuerdo con las claves o conceptos comunes, y la capacidad de recuperar
datos relacionados de una tabla es el principio de la base de datos relacional.
Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) maneja los datos de forma que se almacenan,
mantienen, y se recuperan. En el caso de una base de datos relacional, un sistema de gestión de
bases de datos relacionales (RDBMS) lleva a cabo estas tareas.
24
Figura 3. Presentación de la información de una BDR (Polepeddi, 2013).
Las tablas relacionales siguen ciertas reglas de integridad para asegurar que los datos que contienen
permanecer precisa y siempre son accesibles, estas reglas son (Oracle, 2015):
• Todas las filas de una tabla relacional deben ser distintas, no pueden existir dos tablas con el
mismo nombre ni registro.
• Los valores de columna no deben ser grupos o conjuntos que se repiten.
• Cuando cada fila de una tabla es diferente, es posible utilizar una o más columnas para identificar
una fila particular. Esta columna única o grupo de columnas se llama una clave principal. Cualquier
columna que forma parte de una clave principal no puede ser nulo; si lo fuera, la clave principal que
lo contiene ya no sería un identificador completa. Esta regla se conoce como la integridad de
entidad.
• Una base de datos relacional se compone de varias tablas o relaciones.
• Cada tabla es a su vez un conjunto de registros (filas y columnas).
• La relación entre una tabla padre y un hijo se lleva a cabo por medio de las claves primarias y
ajenas (o foráneas).
• Las claves primarias son la clave principal de un registro dentro de una tabla y éstas deben
cumplir con la integridad de datos.
•Las claves ajenas se colocan en la tabla hija, contienen el mismo valor que la clave primaria del
registro padre; por medio de éstas se hacen las relaciones.
25
Figura 4. Ejemplo de relaciones entre tablas (eTutorials.org, 2016).
Clave primaria
Una clave primaria es una clave única elegida entre todas las candidatas que define unívocamente a
todos los demás atributos de la tabla, para especificar los datos que serán relacionados con las
demás tablas. La forma de hacer esto es por medio de claves foráneas. Sólo puede existir una clave
primaria por tabla y ningún campo de dicha clave puede contener valores NULL (Suárez, 2008).
Clave foránea
Una clave foránea es una referencia a una clave en otra tabla, determina la relación existente en dos
tablas. Las claves foráneas no necesitan ser claves únicas en la tabla donde están y sí a donde están
referenciadas (Suárez, 2008).
Figura 5. Relaciones, clave primaria y secundaria (Teorey, Lighstone, Nadeau, & Jadadish, 2013).
26
6.7. Modelo entidad-relación ER
El modelo entidad-relación ER es un modelo de datos que permite representar cualquier
abstracción, percepción y conocimiento en un sistema de información formado por un conjunto de
objetos denominados entidades y relaciones, incorporando una representación visual conocida como
diagrama entidad-relación (Blázquez Ochando, 2014).
Entidad
Las entidades las constituyen las tablas de la base de datos que permiten el almacenamiento de los
ejemplares o registros del sistema, quedando recogidos bajo la denominación o título de la tabla o
entidad.
Atributos – Intención
Son las características, rasgos y propiedades de una entidad, que toman como valor una instancia
particular. Es decir, los atributos de una tabla son en realidad sus campos descriptivos, que permiten
definir lo que decimos de un determinado sujeto.
Relación
Vínculo que permite definir una dependencia entre los conjuntos de dos o más entidades. Esto es la
relación entre la información contenida en los registros de varias tablas. Las relaciones son
definidas de forma natural en un diagrama relacional para expresar un modelo cognitivo que dará
lugar posteriormente a las interrelaciones de las entidades.
Interrelación. Las interrelaciones las constituyen los vínculos entre entidades, de forma tal que
representan las relaciones definidas en el esquema relacional de forma efectiva. Esto no sólo la
relación de los registros sino de sus tablas y de las características de la interrelación entre las
entidades, a través de un campo clave que actúa como código de identificación y referencia para
relacionar (es decir, como nexo de unión y articulación de la relación). Los tipos de interrelaciones
entre entidades o tablas se realizan aplicando las reglas de cardinalidad y modalidad.
27
Figura 6 Ejemplo Modelo Relacional (Blázquez Ochando, 2014)
6.8. Internet Information Services
Internet Information Services (IIS) proporciona una plataforma segura, modular, extensible y fácil
de administrar donde hospedar sitios web, servicios y aplicaciones de manera confiable. Con su
utilización se puede compartir información con usuarios en Internet, en una intranet o en una
extranet. Es una plataforma web unificada que integra IIS, ASP.NET, servicios de FTP, PHP y
Windows Communication Foundation (WCF) (Microsft, 2016)(Microsoft Corporation, n.d.).
Entre sus principales características se destacan:
• Un amplio set de instrumentos para el servidor web, así como gran variedad de herramientas de
arquitectura.
• La presencia del protocolo HTTP 1.1 que ofrece notables mejoras, disminuyendo los tiempos de
respuesta en la transmisión.
• Permite la carga y descarga de contenidos mediante FTP o el Sistema distribuido de creación y
control de versiones web (WebDAV).
6.9. HTML
Es el lenguaje que se emplea para el desarrollo de páginas de internet. Está compuesto por una serie
de etiquetas que el navegador interpreta y da forma en la pantalla. HTML dispone de etiquetas para
imágenes, hipervínculos que nos permiten dirigirnos a otras páginas, saltos de línea, listas, tablas,
etc. sirve para crear páginas web, darles estructura y contenido (González, 2015).
HTML, es el elemento de construcción más básico de una página web y se usa para crear y
representar visualmente una página web. Determina el contenido de la página web, pero no su
28
funcionalidad. Otras tecnologías distintas de HTML son usadas generalmente para describir la
apariencia/presentación de una página web (CSS) o su funcionalidad (JavaScript) (Mozilla
Developer Network, 2005).
Figura 7. Ejemplo de Código HTML
6.10. Lenguaje C#
La sintaxis de C # es altamente expresiva, pero también es sencilla y fácil de aprender, simplifica
muchas de las complejidades de C ++ y proporciona características de gran alcance tales como tipos
de valores anulables, enumeraciones, delegados, expresiones lambda y acceso directo a memoria,
que no se encuentran en Java. C # admite métodos y tipos genéricos, que proporcionan mayor
seguridad y rendimiento,e iteradores, que permiten a los implementadores de clases de colección
definir comportamientos personalizados de iteración que son fáciles de usar por código de cliente.
Las expresiones LINQ (Language-Integrated Query) convierten la consulta fuertemente tipificada
en una construcción de lenguaje de primera clase.
Como un lenguaje orientado a objetos, C # soporta los conceptos de encapsulación, herencia y
polimorfismo. Todas las variables y métodos, incluido el método Main, el punto de entrada de la
aplicación, se encapsulan dentro de las definiciones de clase. Una clase puede heredar directamente
de una clase padre, pero puede implementar cualquier número de interfaces. Los métodos que
reemplazan a los métodos virtuales en una clase padre requieren la palabra clave override como una
forma de evitar la redefinición accidental. En C #, una estructura es como una clase de peso ligero;
Es un tipo de pila-asignado que puede implementar interfaces pero no admite herencia.
Además de estos principios básicos orientados a objetos, C # facilita el desarrollo de componentes
de software a través de varios conceptos de lenguaje innovadores, entre los que se incluyen los
siguientes (Microsoft, 2015):
• Las firmas de métodos encapsulados llamados delegados, que habilitan notificaciones de eventos
de tipo seguro.
• Propiedades, que sirven como accesores para variables de miembros privados.
• Atributos, que proporcionan metadatos declarativos sobre tipos en tiempo de ejecución.
29
• Comentarios de la documentación XML en línea.
• Consulta LINQ (Language-Integrated Query) que proporciona capacidades integradas de consulta
a través de una variedad de orígenes de datos.
6.11. Framework .NET
Los programas C # se ejecutan en .NET Framework, un componente integral de Windows que
incluye un sistema de ejecución virtual llamado Common Language Runtime (CLR) y un conjunto
unificado de bibliotecas de clases. El CLR es la implementación comercial de Microsoft de la
Common Language Infrastructure (CLI), un estándar internacional que es la base para crear
entornos de ejecución y desarrollo en los que los lenguajes y las bibliotecas trabajan juntos sin
problemas (Microsoft, 2015).
El código fuente escrito en C # se compila en un lenguaje intermedio (IL) que se ajusta a la
especificación CLI. El código IL y los recursos, como mapas de bits y cadenas, se almacenan en el
disco en un archivo ejecutable llamado assembly, normalmente con una extensión de .exe o .dll. Un
ensamblado contiene un manifiesto que proporciona información sobre los tipos de ensamblado, la
versión, la cultura y los requisitos de seguridad.
El siguiente diagrama ilustra las relaciones de compilación y tiempo de ejecución de los archivos de
código fuente de C #, las bibliotecas de clases de .NET Framework, los ensamblados y el CLR.
Figura 8. Relaciones de compilación y tiempo de ejecución de los archivos con C # (Microsoft, 2015).
30
6.12. Redes de Sensores
En la actualidad existen numerosos tipos de sensores formando parte de distintos sistemas y
dispositivos electrónicos (sensores de temperatura en estaciones meteorológicas, acelerómetros en
móviles y tabletas, sensores infrarrojos en sistemas de alarma o detección de movimiento, etc.). Sin
embargo la mayoría solo funcionan como un transductor que realiza un tipo concreto de medición y
enviando la información a un procesador central. Sin embargo desde hace algunos años, se han
desarrollado sensores independientes de un sistema electrónico concreto, incorporando en un mismo
dispositivo el transductor, la alimentación del dispositivo y un módulo de comunicación dotado de
cierta inteligencia propia, permitiendo que el sensor sea capaz de auto gestionarse e interconectarse
de forma inalámbrica con otros nodos semejantes, generando así redes de sensores con la capacidad
de intercambiar información entre ellos y con el nodo central (Vadillo Gutiérrez, 2014).
La arquitectura general de los sensores que se implementan en este tipo de redes se puede dividir en
tres bloques principales:
• Sensor/Actuador: Define la funcionalidad del dispositivo, como sensor (medición de un
parámetro) o como actuador (mecanismo activador).
• Procesado: Elementos que dan al dispositivo la posibilidad de toma de decisiones a través de la
generación de cierta inteligencia.
• Comunicación: envía y recibe mensajes hacia y desde los nodos y repetidores vecinos.
Figura 9. Estructura General de un Sistema sensor/actuador (Vadillo Gutiérrez, 2014).
31
6.13. Instrumentación Biomédica
Hace referencia a los dispositivos que se encargan específicamente de la medición de las variables
propias de los seres humanos o variables biomédicas. Los sensores biomédicos sirven como interfaz
entre los sistemas biológicos y electrónicos y su funcionamiento debe estar desarrollado de forma
que no afecte el funcionamiento de ninguno de estos sistemas (López Silva & Sendra Sendra,
1997).
La estructura general de los sensores biomédicos se muestra en la siguiente figura.
Figura 10. Estructura general de un sensor biomédico (Barea Navarro, 2010).
• Medida: Hace referencia a la magnitud física, propiedad o condición que el sistema mide. Las
mediciones médicas más importantes pueden agruparse en las siguientes categorías: biopotenciales,
presión, flujo, dimensiones (imagen), desplazamiento (velocidad, aceleración y fuerza), impedancia,
temperatura y concentraciones químicas. Estas pueden localizarse en un órgano concreto o por toda
la estructura anatómica.
• Sensor: Realiza una medición física y la convierte en una señal eléctrica. El sensor solo debe
responder a la magnitud física que se desea, ignorando así todas las demás magnitudes que pueden
presentarse en la medida debe ser lo menos invasivo posible.
• Acondicionamiento de la señal: Para que la señal obtenida pueda ser visualizada correctamente,
es necesario el uso de amplificadores, filtros así como realizar la digitalización de la misma.
32
• Dispositivo de Salida: Es importante que los datos obtenidos se muestren de la forma más
cómoda y sencilla para el usuario (paciente, medico, etc.). Usando para estos visualización gráfica,
numérica, continuos o discretos todo esto dependiendo del uso dado por el usuario a la señal
obtenida.
• Elementos Auxiliares: Estos elementos pueden incluir alarmas relacionadas con el nivel de la
variable medida, sistemas de calibrado del equipo o sistemas de control automático o manual (Barea
Navarro, 2010).
Sin duda las características más importantes a la hora de desarrollar sensores biomédicos son:
• La medición no debe alterar la magnitud medida.
• Es necesario garantizar la seguridad del paciente. La medición no puede poner en riesgo bajo
ninguna circunstancia la salud del paciente.
• Los equipos deben ser resistentes, de fácil calibración y fiables, considerando siempre el entorno
en donde serán ubicados.
6.14. Tipos De Sensores Biomédicos
En general los sensores pueden ser clasificados de la siguiente manera:
• Sensores Físicos: Geométricos, mecánicos, térmicos, hidráulicos, eléctricos y ópticos.
• Sensores Químicos: Gaseosos, electroquímicos, fotométricos y otros métodos químico físicos.
Cada tipo de sensor es usado para la medición específica de un tipo de variable fisiológica y pueden
ser invasivos, mínimamente invasivos o no invasivos (López Silva & Sendra Sendra, 1997).
En la siguiente tabla se presentan las principales mediciones biomédicas, su rango de medida y el
método utilizado.
33
Tabla 3. Rango, frecuencia y método de parámetros fisiológicos (Barea Navarro, 2010)
34
6.15. Signos Vitales
Las constantes vitales son aquellos parámetros que nos indican el estado hemodinámico del
paciente. Van a estar controladas por los órganos principales que son: corazón, cerebro y pulmones,
cuyo papel es la de dirigir las funciones del organismo ya que refleja los cambios que se producen
en éste (Puentes Sallago, Farrouh Ales, & Ibañez Vidal, n.d.).
Saber en qué momento y como realizar la medición de las constantes vitales de un paciente son
juicios principalmente de enfermería que depende del estado de salud del paciente. Se deben medir
con más frecuencia las constantes vitales si lo requiere su estado de salud.
Los signos vitales principales que los médicos y los profesionales de salud examinan de forma
rutinaria son (Puentes Sallago et al., n.d.):
Frecuencia Cardiaca (Pulso)
Frecuencia Respiratoria
Temperatura Corporal
Tensión Arterial
6.16. Frecuencia Cardiaca (Pulso)
El pulso es una onda pulsátil de la sangre originada por la contracción del ventrículo izquierdo del
corazón. El corazón es una bomba y la sangre entra en las arterias con cada contracción, dando
lugar al pulso o la onda pulsátil. La onda pulsátil representa el rendimiento del latido cardíaco y
adaptación de las arterias. El rendimiento cardíaco es la cantidad de sangre que entra en las arterias
en cada contracción ventricular. Normalmente, el corazón evacúa el 70% de su volumen en cada
contracción, es decir, unos 70 ml de sangre en un adulto sano (Puentes Sallago et al., n.d.).
El pulso periférico se palpa fácilmente en pies, manos, cara y cuello. Realmente puede palparse en
cualquier zona donde una arteria superficial pueda ser fácilmente comprimida contra una superficie
ósea.
La velocidad del pulso (latidos por minuto) corresponde a la frecuencia cardiaca, la cual varía con
la edad, sexo, actividad física, estado emocional, fiebre, medicamentos y hemorragias.
Los puntos donde se suele medir son los siguientes:
• Pulso Temporal
• Pulso Carotídeo
• Pulso Central o Apical
35
• Pulso Humeral
• Pulso Radial
• Pulso Tibial Posterior
• Pulso Pedio
Figura 11. Zonas de medición del pulso (Hernando et al., 2009).
Edad (años) Sexo F Sexo M
1 a 2 Entre 80 y 130 puls/min Entre 80 y 130 puls/min
3 a 4 Entre 80 y 120 puls/min Entre 80 y 120 puls/min
5 a 6 Entre 75 y 115 puls/min Entre 75 y 115 puls/min
7 a 9 Entre 70 y 110 puls/min Entre 70 y 110 puls/min
10 a 19 Entre 60 y 100 puls/min Entre 60 y 100 puls/min
20 a 29 Entre 70 y 84 puls/min Entre 78 y 94 puls/min
30 a 39 Entre 72 y 84 puls/min Entre 80 y 96 puls/min
40 a 49 Entre 74 y 88 puls/min Entre 80 y 98 puls/min
50 a 59 Entre 74 y 88 puls/min Entre 84 y 102 puls/min
60 a 100 Entre 76 y 90 puls/min Entre 88 y 106 puls/min
Tabla 4. Valores Normales de Frecuencia Cardiaca en reposo (Hernández, n.d.),(MedlinePlus, 2015).
La frecuencia máxima (teórica) que puede alcanzar una persona en un ejercicio de esfuerzo sin
poner en riesgo la salud, se calcula de las siguientes maneras (Hernández, n.d.):
Por medio de un test médico, realizado por un médico deportivo.
36
• A través de la fórmula por edad.
Cálculo Frecuencia cardíaca máxima
FCmáx. = 220 - edad (para hombres)
FCmáx. = 226 - edad (para mujeres)
6.17. Frecuencia Respiratoria
La respiración es el intercambio de oxígeno y dióxido de carbono que se produce entre nuestro
organismo y la atmósfera.
El ciclo respiratorio comprende una fase de inspiración y otra de espiración.
Inspiración: fase activa; se inicia con la contracción del diafragma y los músculos intercostales.
Espiración: fase pasiva; depende de la elasticidad pulmonar.
Se suele medir cuando la persona está en reposo, y consiste simplemente en contar el número de
respiraciones durante un minuto contando las veces que se eleva su pecho. La frecuencia
respiratoria normal de un adulto que esté en reposo oscila entre 15 y 20 respiraciones por minuto.
Cuando la frecuencia es mayor de 25 respiraciones por minuto o menor de 12 (en reposo) se podría
considerar anormal; puede aumentar con la fiebre, las enfermedades y otras condiciones médicas
(Hernando et al., 2009).
Existen dos tipos básicos de respiración, la costal o torácica y la diafragmática o abdominal
(Puentes Sallago et al., n.d.):
• La respiración costal o torácica: Implica principalmente a los músculos intercostales externos y
a otros músculos accesorios, como el esternocleidomastoideo. Se puede determinar por el
movimiento del cuello arriba y abajo.
• La respiración diafragmática o abdominal: Implica la contracción y relajación del diafragma y
se puede determinar por el movimiento del abdomen, consecuencia, a su vez, del movimiento de
contracción y hacia abajo del diafragma.
Edad (años) Respiraciones por minuto (rpm)
Recién Nacido Entre 30 y 80
Lactante Entre 20 y 40
Niño Entre 20 y 30
Adolescente Entre 20 y 25
Adulto Entre 15 y 20
Tabla 5. Valores Normales de Frecuencia Respiratoria (Puentes Sallago et al., n.d.).
37
7. MARCO LEGAL
7.1. Normatividad
En el desarrollo del proyecto, es necesario tener en cuenta la normatividad que estructura y
condiciona los productos, basándose en la seguridad, ergonomía, funcionalidad y demás aspectos
importantes y necesarios a la hora de ofrecer un producto a un usuario determinado.
ANSI/AAMI 60601-1: Estándar del American National Standards Institute/Association para
instrumentación médica y límites de seguridad de corriente para aparatos electromédicos. Brinda
los requisitos para la seguridad básica y el rendimiento esencial de todo el equipo eléctrico médico
utilizado en el entorno médico general y del paciente. También contiene ciertos requisitos de un
funcionamiento confiable para garantizar la seguridad (AAMI, 2012).
ISO 9241: Proporciona requisitos y recomendaciones para principios y actividades de diseño
centrados en el ser humano a lo largo del ciclo de vida de sistemas interactivos basados en
computadoras. Está enfocado a la sección de gestión de los procesos de diseño y se ocupa de las
formas en que los componentes de hardware y software de los sistemas interactivos pueden mejorar
la interacción hombre-sistema (ISO, 2010).
Decreto 4725 de 2005 Normatividad Colombiana: Regula el régimen de registros sanitarios,
permiso de comercialización y vigilancia sanitaria en lo relacionado con la producción,
procesamiento, envase, empaque, almacenamiento, expendio, uso, importación, exportación,
comercialización y mantenimiento de los dispositivos médicos para uso humano (Instituto Nacional
de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos - INVIMA, 2005).
8. METODOLOGÍA
Se describe el desarrollo de cada uno de los bloques que conforman el proyecto, explicando
detalladamente cual es el proceso de construcción de cada uno. Teniendo en cuenta que para el
desarrollo del software se utilizó Visual Studio Community 2013 en su versión gratuita,
implementando lenguaje de programación C# y para el hardware se escogió el sistema PSoC5LP
Prototyping Kit junto con componentes externos para el acondicionamiento de la señal. En la
siguiente figura se muestra el diagrama de bloques del proyecto.
38
Figura 12. Diagrama de Bloques del proyecto
Descripción de Bloques
8.1. Bloque Señales Biomédicas
En este bloque se realiza el estudio de los principales métodos de medición de las variables
biomédicas escogidas, frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria, seleccionando el método más
adecuado para el dispositivo desarrollado.
8.2. Bloque Sensor Biomédico
En este bloque se realiza un tratamiento y acondicionamiento a la señal obtenida por medio de los
sensores empleados para cada variable biomédica, este acondicionamiento se realiza por medio de
un PSoC CY85888LTI-LP097 y algunos elementos externos, con los cuales se digitaliza la señal
para posteriormente procesar los datos y transmitirlos mediante un módulo de comunicación WiFi
ESP8266.
8.3. Bloque Interfaz Configuración de Red
En este bloque se encuentra una interfaz de usuario implementada en Visual Studio, con la cual se
puede configurar la red Wifi para que el dispositivo tenga acceso internet y así poder enviar los
datos a la página web; desde esta interfaz también se pueden observar las redes almacenadas en el
dispositivo (máximo cuatro), y modificarlas si así lo desea el usuario.
39
8.4. Bloque Sistema de Información en la Nube
Este bloque se enfoca en el procesamiento de datos realizado a las mediciones hechas previamente
en el bloque de sensor biomédico; un aplicativo web desarrollado en Visual Studio recibe los datos
transmitidos por medio del módulo Wifi, dicha aplicación se encarga entre otras cosas de almacenar
las mediciones en una base de datos elaborada en SQL Server, tanto la página web como la base de
datos se encuentran alojadas en un servidor gratuito “Somee.com”. En la página web se realiza el
respectivo tratamiento para generar las alarmas o advertencias (vía e-mail), según los rangos
establecidos por el médico, así como una administración de usuarios (médico, familiar, paciente),
en donde se ingresan datos relevantes de cada usuario, generando un historial de antecedentes, el
cual sirve de referencia para que el médico establezca según su criterio los valores más adecuados
para la generación de la alarma.
9. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA
9.1. Bloque Señales Biomédicas
Teniendo en cuenta el marco teórico y tomando las señales vitales como el centro de este proyecto,
se escogen dos señales, Frecuencia Cardiaca y Frecuencia Respiratoria, las cuales son las primeras
señales a comprobar en caso de un primer auxilio; debido a su importancia a la hora verificar el
estado de salud del paciente y que no requieren un método de medición invasivo, ni utilizan
elementos incómodos para realizar la medición.
9.1.1. Señal Biomédica 1 (Frecuencia Cardiaca)
Existen diversas formas de medición para la frecuencia cardiaca que varían en los lugares
anatómicos y metodologías que se empleen en el proceso, cada uno de estos métodos se diferencian
por el tipo de información que se obtiene, ya que se enfocan en distintas partes del sistema
cardiovascular, entre estos métodos se pueden destacar los siguientes (Bonet, 2011):
• Electrocardiografía: Relacionada con la captación de biopotenciales generados por el corazón.
Incluye ECG, vectocardiograma, electrocardiografía de alta resolución, ECG fetal y
electrocardiografía de alta frecuencia. El electrocardiograma (ECG) refleja la propagación de la
despolarización y repolarización eléctrica de las diversas cámaras contráctiles del corazón. El
término ECG está específicamente reservado al caso de captación de la actividad con electrodos
superficiales.
• Fonocardiografía: Obtención de sonidos cardíacos, estos sonidos corresponden al
comportamiento de las válvulas auriculoventriculares, válvulas semilunares, al llenado pasivo de los
40
ventrículos y contracción de las aurículas, cada uno de ellos tiene una frecuencia característica con
la cual se pueden diagnosticar patologías.
• Plestimografía: Medición de cambios de volumen, estos cambios se dan en las extremidades y se
deben a la pulsación de la sangre. Las técnicas de medida más usuales son: utilización de
plestimógrafos de cámara, plestimografía de impedancias (basados en cambios de impedancia
eléctrica de los tejidos ante cambios de volumen (pulsación) o resistividad (respiración)), y
fotoplestimógrafos (basados en los cambios de absorción, reflexión y dispersión de la luz incidente
al variar el volumen a cada pulsación).
Para la medición de la frecuencia cardiaca se escoge el método electrocardiografía ya que este
método capta la actividad eléctrica del corazón la cual brinda de manera certera la contracción y
relajación de las válvulas que lo conforman, esta actividad eléctrica se puede adquirir por medio de
unos electrodos superficiales, facilitando así la medida del pulso cardiaco.
Para iniciar con el proceso de medición, primero se ubican las zonas en las cuales podría tomarse el
pulso de una forma óptima y sin necesidad de tener largas conexiones de cable. Teniendo en cuenta
que existen diferentes puntos anatómicos en donde se puede obtener esta información, se escoge el
pulso central o apical el cual se encuentra en el lado izquierdo del pecho, aproximadamente a 8 cm
del esternón y bajo el cuarto, quinto o el sexto espacio intercostal (área entre las costillas) como se
muestra en la siguiente figura (Puentes Sallago et al., n.d.) (Kotcher Fuller & Ness, 2007).
Figura 13. Localización del Pulso Central o Apical (Kotcher Fuller & Ness, 2007).
Para obtener la señal se utilizan tres electrodos, dos de ellos ubicados sobre las líneas
medioclaviculares (izquierda y derecha), en la ubicación intercostal del pulso apical y el otro
41
electrodo en el mismo plano transversal, sobre la línea medioaxilar izquierda, para dar la referencia
al circuito, la ubicación de los electrodos se muestra en la siguiente figura.
Figura 14. Ubicación de Electrodos para medición de pulso cardiaco (WikiHow, n.d.).
Los electrodos escogidos para la medición son no invasivos y están compuestos por una interfaz
plata/cloruro de plata (Ag/AgCl). Están formados por un electrodo de plata recubierto con una capa
muy fina de cloruro de plata y a su vez encapsulados por una pasta de electrolito que facilita el
contacto eléctrico con la piel y permite la reducción del movimiento de los electrodos,
disminuyendo así las interferencias y la degradación de la medición. Este tipo de electrodos están
sujetos a una cinta adhesiva que facilita su fijación sobre la piel del paciente (Velásquez Fonseca,
n.d.).
Figura 15. Electrodo adhesivo de plata/cloruro de plata
Con el uso de los tres electrodos y con un amplificador de instrumentación se obtiene la siguiente
señal:
42
Figura 16. Señal de Frecuencia Cardiaca obtenida
Al comparar la señal resultante con la onda ECG obtenida con un electrocardiógrafo, figura 15, se
puede apreciar que el complejo QRS presenta mayor similitud y amplitud, garantizando que la
medición de la frecuencia cardiaca sea más confiable.
Figura 17. Onda Electrocardiográfica (ECG)
9.1.2. Señal Biomédica 2 (Frecuencia Respiratoria)
De igual forma que en la frecuencia cardiaca se estudian los diferentes métodos de medición que
existen para la frecuencia respiratoria, algunos de estos son:
• Pneumógrafo por Impedancia: En este método se aplica un voltaje alterno con una amplitud muy
baja, de una frecuencia de entre 50 y 500 kHz, al pecho del paciente mediante electrodos de
superficie (como los utilizados en el ECG). En cada una de las terminales de electrodo donde se
aplica el voltaje de excitación se conecta una resistencia fija de alto valor óhmico, produciendo una
fuente de corriente de AC constante. Al amplificador de AC diferencial se la aplica la señal de caída
de voltaje a través de la resistencia del pecho del paciente, la cual es su impedancia torácica, esta
impedancia presenta variaciones dependiendo de los movimientos respiratorios (Platas Garza, n.d.).
43
• Pneumógrafo (Transductores): En este método el transductor es una galga extensiométrica
piezorresistiva, estas galgas utilizan dispositivos de alambre o material semiconductor. En
aplicaciones de pneumografía, la galga extensiométrica es insertada entre dos bandas elásticas y se
coloca en el pecho del paciente, la galga cambia su resistencia con el movimiento del pecho del
paciente durante la respiración. Cuando el pecho se eleva y baja con la respiración, se produce una
componente ΔR que se transforma en un cambio en la señal del voltaje de salida (Platas Garza,
n.d.).
• Pneumógrafo por temperatura (termistores): Se utilizan termistores como detectores de flujo,
consiste en un pequeño termistor colocado en la entrada de la fosa nasal. Se hace pasar una
corriente constante a través del termistor, aun cuando su valor se limita a la corriente requerida para
que se autocaliente ligeramente, lo cual está entre los 5 a 10 mA para la mayoría de los termistores.
La disipación de potencia se limita generalmente a menos de 40 mW con la finalidad de evitar
quemaduras o molestia en el paciente. El termistor cambia su resistencia debido a la diferencia de
temperatura entre el aire inspirado y el exhalado (Platas Garza, n.d.).
Para la medición de la frecuencia respiratoria se decide utilizar un pneumógrafo con transductor,
este registra la expansión del tórax durante los movimientos respiratorios, lo que permite ubicar el
sensor sobre la línea medio axilar derecha en el mismo plano transversal donde se encuentran
ubicados los electrodos de la medición cardiaca, reduciendo así la extensión de cables que puedan
incomodar al paciente.
Figura 18. Ubicación Galga para medición frecuencia respiratoria
Para dicha implementación se opta por la utilización de un Sensor de Fuerza Resistivo (FSR), el
cual presenta una relación inversamente proporcional entre fuerza y valor resistivo, permitiendo la
medición desde aproximadamente 0.1kg/cm² hasta 10kg/cm² (Interlink Electronics, 2007).
44
Figura 19. Galga Piezoresistiva implementada
La galga piezoresistiva es configurada con un divisor de voltaje y un amplificador operacional en
modo no inversor con ganancia de 1, este montaje proporciona los niveles de amplitud óptimos para
el posterior acondicionamiento de la señal. En la siguiente figura se muestra la señal obtenida a
partir de las variaciones de la galga.
Figura 20. Señal de frecuencia respiratoria obtenida
9.2. Bloque Sensor Biomédico
En este bloque se realiza el tratamiento y acondicionamiento de cada una de las señales obtenidas
en el bloque anterior, así como la configuración del módulo WiFi. A continuación se explica el
proceso utilizado para el acondicionamiento de señal y tratamiento de datos, tanto para la señal
cardiaca como para la respiratoria. Explicando los componentes necesarios en cada proceso junto
con sus configuraciones. En los anexos 1 y 2 se muestra el esquemático del sensor biomédico y los
bloques utilizados dentro del PSoC.
45
9.2.1. Acondicionamiento de señal y Tratamiento de Datos
9.2.1.1. Frecuencia Cardiaca
Para el acondicionamiento de la señal obtenida por los electrodos se calcula una ganancia de
aproximadamente 100 veces con el amplificador de instrumentación AD620, el cálculo de esta
ganancia se muestra en la ecuación 1
G =49.4 k
RG+ 1 =
49.4 k
470 Ω+ 1 = 106.1063 ≈ 100
Ecuación 1. Ganancia del AD620
Posteriormente la señal amplificada pasa por un derivador que tiene configurada una constante de
tiempo de 705 ms (1.41 Hz), que es el periodo aproximado de la señal de entrada, este se escoge a
partir de un valor promedio del pulso cardiaco, 85 pulsos por minuto (ppm). Para asegurar este
tiempo de derivación se utiliza un condensador de 470 nF y una resistencia de 1.5MΩ, el cálculo se
muestra en la ecuación 2.
𝝉 =60 s
85 ppm≈ 705 ms 𝝉 = 𝑅 ∗ 𝐶 → 𝑅 =
705 𝑚𝑠
470 𝑛𝐹= 1.5 𝑀Ω
Ecuación 2. Cálculo configuración del derivador
En el circuito derivador se utiliza una resistencia de 100 kΩ en serie con el condensador de 470
nF, lo que permite disminuir la ganancia para altas frecuencias, gracias a esta adición el circuito se
comporta como un filtro pasa bajos eliminando el ruido que se pueda presentar en frecuencias
superiores a la configurada. El derivador es utilizado para detectar cambios de la señal y obtener
flancos que nos faciliten contabilizar los pulsos (Huircán, 2015).
Para finalizar, la señal es filtrada por medio de un pasa bajos pasivo de 15.3 Hz junto con un
seguidor operacional, garantizando que el acople con el PSoC no altere la señal, haciéndola más
limpia y fiable, en último lugar la señal pasa por un diodo que elimina la parte negativa para poder
ser ingresada al PSoC.
En la siguiente figura se muestra en detalle el circuito implementado para la medición y
acondicionamiento de la señal cardiaca.
46
Figura 21. Circuito para medición y acondicionamiento de señal cardiaca
Para el tratamiento de datos dentro del PSoC se configura un amplificador de ganancia
programable (PGA) con una ganancia de 4 veces, este amplifica los pulsos que vienen del bloque de
acondicionamiento para garantizar que la amplitud pueda ser detectada por el bloque de
comparación (Scanning Comp); el cual está configurado con un voltaje de referencia de 3 V, este
comparador se garantiza que solo se tengan en cuenta los pulsos pertenecientes al comportamiento
cardiaco del complejo QRS y se desprecien otros pulsos que pueda detectar pertenecientes a otras
zonas de la onda ECG pero que no son trascendentales en este caso. Con los pulsos obtenidos del
comparador se realiza un cálculo para obtener la cantidad de pulsos en un minuto, estos pulsos se
contabilizan por medio de un bloque Timer que genera una interrupción cada 20s, luego se calcula
el valor total de pulsaciones por minuto, cada 3 interrupciones se realiza un promedio con el valor
obtenido en cada interrupción y se transmite por medio del módulo wifi. En la siguiente figura se
muestran los bloques análogos del PSoC utilizados.
Figura 22. Bloques análogos del PSoC para Frecuencia Cardiaca
47
9.2.1.2. Frecuencia Respiratoria
Para tomar las variaciones que presenta la galga piezoresistiva debido a el movimiento del tórax se
configura un divisor de voltaje en donde se obtiene variaciones de amplitud que oscilan entre 1 y
2Vpp, luego se elimina el nivel DC por medio de un condensador de 470nF aterrizado con una
resistencia de 1.5MΩ, este circuito RC como un filtro pasa altos de 225mHz, el cálculo se
especifica en la siguiente ecuación:
𝒇 =1
2𝜋(𝑅 ∗ 𝐶) =
1
2𝜋 ∗ 1.5𝑀Ω ∗ 470𝑛𝐹 ≈ 225𝑚𝐻𝑧
Ecuación 3. Cálculo filtro pasa-altos
Esta señal se ingresa a un amplificador operacional en modo no inversor con ganancia 1, que
garantiza que la señal no se vea afectada significativamente en amplitud o forma y pueda acoplarse
a un circuito sumador el cual sube a la señal a un offset centrado en VCC/2 (1.5V), esta
modificación del offset es con el objetivo de que el PSoC pueda continuar con el procesamiento de
la señal sin verse afectado por los voltajes negativos. El circuito implementado se muestra en la
siguiente figura:
Figura 23. Circuito para medición y acondicionamiento de Frecuencia Respiratoria
En el tratamiento de datos dentro del PSoC, se configura un bloque ADC en modo continuo, con
una resolución de 8 bits y una taza de conversión de 8000 muestras por segundo, este bloque se
encarga de digitalizar la señal acondicionada proveniente del circuito externo, esta conversión se
realiza cada 39ms por medio de una interrupción configurada en un bloque timer.
48
Figura 24. Bloques análogos del PSoC para Frecuencia Respiratoria
Para realizar el cálculo de la frecuencia respiratoria, se emplea una Transformada Rápida de Fourier
(FFT) que es un algoritmo con el cual se realiza de forma rápida y eficiente la Transformada
Discreta de Fourier (DTFT), en este caso se utiliza el algoritmo propuesto por Cooley y Tukey
Radix 2 de diezmado en tiempo, el cual permite simplificar el cálculo reduciendo drásticamente el
número de operaciones y el tiempo de cómputo pasando de n2 pasos a n·log2(n); dicha
transformada permite conocer el espectro frecuencial que conforma la señal obtenida a partir de la
lectura del ADC. Para el desarrollo de la FFT se toma como base la ecuación 4, y luego por medio
de la fórmula de Euler, se expresa la exponencial en forma de senos y cosenos para mayor facilidad
en el cálculo, la ecuación 5 muestra la DTFT después de hacer el reemplazo (Ibarra Carrillo, n.d.):
X[k] = ∑ 𝑥[𝑛] ∗ 𝑒(−𝑗2𝜋𝑛𝑘/𝑁)
𝑁−1
𝑛=0
Ecuación 4. Forma exponencial de la DTFT
X[k] = ∑ 𝑥[𝑛] ∗ [𝑐𝑜𝑠 (2𝜋𝑛𝑘
𝑁) − 𝑗 sin (
2𝜋𝑛𝑘
𝑁)]
𝑁−1
𝑛=0
Ecuación 5. DTFT expresada en senos y cosenos
En la ecuación 5 la sección de senos y cosenos, se conoce como factor de giro (𝑊𝑁)𝑛𝑘 como se
muestra ecuación 6 (Tecnun - Escuela de Ingenieros, 2002).
X[k] = ∑ 𝑥[𝑛] ∗ (𝑊𝑁)𝑛𝑘
𝑁−1
𝑛=0
Ecuación 6. . DTFT expresada en factor de giro
49
Donde:
N = Número de muestras
x[n] = Valor de la muestra
k = Índice del armónico
X[k]= Armónico al cual se le calcula magnitud y fase
Teniendo en cuenta que la frecuencia respiratoria normal de una persona adulta es de 17 rpm y un
ciclo respiratorio promedio dura aproximadamente 3,5s, se usa como tiempo total de muestra (D)
20s, lo que garantiza la adquisición de los datos de varios ciclos y así tener una mayor fiabilidad en
el resultado de la FFT. Para estos 20s se utiliza la misma interrupción empleada en la frecuencia
cardiaca.
Debido a la utilización del algoritmo Cooley-Tukey es necesario que el número de muestras sea una
potencia de 2, por tal razón se decide tomar 29 (512) muestras y así obtener un tiempo de muestreo
(ts) de 39ms. A partir de estos datos se obtiene una resolución frecuencial (Rs) de 50 mHz y una
frecuencia máxima detectable (Fc) de 12,8 Hz, según el Teorema de Nyquist, en las ecuaciones 7,8
y 9 se muestra el respectivo cálculo (Tecnun - Escuela de Ingenieros, 2002).
t𝑠 = 𝐷
𝑁=
20𝑠
512 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠= 39 𝑚𝑠
Ecuación 7, Cálculo del tiempo de muestreo
R𝑠 = 1
𝑡𝑠 ∗ 𝑁=
1
39𝑚𝑠 ∗ 512 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠= 50 𝑚𝐻𝑧
Ecuación 8. Cálculo de Resolución Frecuencial
𝐹𝑐 = 1
2 ∗ 𝑡𝑠=
1
512 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠= 12,82 𝐻𝑧
Ecuación 9. Cálculo de Frecuencia Máxima detectable
La base de la optimización de la FFT es el lema de Danielson-Lanczos, el cual dice que “la
transformada de una señal de tamaño N se puede descomponer en dos transformadas de señales de
tamaño N/2”, esta descomposición en transformadas de Fourier pares e impares puede llevarse a
cabo recursivamente hasta quedar con una transformada de Fourier de 2 muestras. Sin embargo el
hacer un seguimiento de todas las transformadas pares e impares que pueden surgir es un
procedimiento tedioso, por tanto para a agilizar este proceso se emplea el algoritmo de
"reordenamiento de inversión de bits".
50
Al utilizar el lema de Danielson-Lanczos se evidencia que cada patrón de bits en la descomposición
par e impar es idéntico a la forma binaria invertida en bits, como se muestra en la siguiente figura
(T. Pang, 1997).
Lema Danielson - Lanczos
Orden Inicial
Binario Bit
Inverso Nuevo Orden
0 000 000 0
0 1 2 3 4 5 6 7
1 001 100 4
2 010 010 2
0 2 4 6
1 3 5 7
3 011 110 6
4 100 001 1
0 4
2 6
1 5
3 7
5 101 101 5
6 110 011 3
7 111 111 7
Figura 25. Ejemplo lema Danielson-Lanczos y Bit Invertido
Para el caso del tratamiento de la señal de frecuencia respiratoria, se realiza el procedimiento
anterior para las 512 muestras, obteniendo las parejas necesarias para la implementación del lema
de Danielson-Lanczos en el cálculo de la FFT.
Teniendo en cuenta que el espectro de frecuencia es cíclico, se realiza el cálculo de los factores de
giro para N/2 con ayuda de la ecuación 6, estos factores de giro se calculan separando la parte real
de la parte imaginaria, con el fin de facilitar el proceso de cálculo en el PSoC, como se muestra en
la ecuación 10 y 11.
(𝑊𝑟𝑁)𝑛𝑘 = ∑ [𝑐𝑜𝑠 (2𝜋𝑛
𝑁)]
(𝑁2
)−1
𝑛=0
Ecuación 10. Factor de Giro Real
(𝑊𝑖𝑁)𝑛𝑘 = ∑ [𝑠𝑖𝑛 (2𝜋𝑛
𝑁)]
(𝑁2
)−1
𝑛=0
Ecuación 11. Factor de Giro Imaginario
Luego de tener el nuevo orden para las 512 muestras y los factores de giro para N/2 (256), se realiza
el cálculo de la transformada para las parejas resultantes, utilizando el método denominado
mariposa, el cual permite realizar el cálculo por etapas, como se muestra a continuación:
51
Figura 26. Diagrama de Mariposa para 8 muestras - etapa 1
Figura 27. Diagrama de Mariposa para 8 muestras - etapa 2
Este proceso se repite hasta completar el número de etapas que indica la potencia de 2, en este caso
para la señal respiratoria se realiza 9 veces. Al culminar la última etapa se debe calcular la magnitud
de cada armónico utilizando la ecuación 12.
|𝑋[𝑘]| = √𝑅𝑒(𝑥[𝑘])2 + 𝐼𝑚(𝑥[𝑘])2 , 𝑘 = 0,1, … , (𝑁
2) − 1
Ecuación 12. Magnitud de los armónicos de x[n]
Teniendo las magnitudes se identifica la de mayor valor y su respectivo k, teniendo en cuenta que se
debe ignorar el nivel DC, que es la magnitud para n= 0. Posteriormente se calcula la frecuencia
respiratoria que corresponde a dicha magnitud, esto se logra con la siguiente ecuación:
𝑓 =𝑘
𝑁 ∗ 𝑡𝑠 → 𝑓𝑟𝑒𝑠𝑝𝑖𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 = 60 ∗
𝑘
𝑁 ∗ 𝑡𝑠
Ecuación 13. Fórmula para cálculo de la Frecuencia Primaria y Respiratoria
52
En la siguiente tabla se muestran una sección del cálculo de factores de giro y inversión de bits,
para un N de 512, estos valores son constantes por lo que se pueden pre-calcular para facilitar el
procesamiento dentro del PSoC.
Tabla 6. Primeros factores de giro e inversión de bits para 512 muestras.
9.2.2. Configuración Módulo WIFI
Para la configuración del módulo WIFI se utiliza comunicación serial RS232, de 8 bits, 115200
baudios, un bit de stop, sin paridad y sin control de flujo, esta UART (UART_WIFI) permite la
comunicación entre el PSoC y el módulo Wifi ESP8266. Para complementar el proceso de
configuración se utiliza una segunda UART (UART_PC) para comunicación serial RS232 con el
computador, configurada a, 8 bits, 9600 baudios, un bit de stop, sin paridad y sin control de flujo,
adicionalmente la memoria EEPROM del PSoC que permite el almacenamiento de las redes
configuradas por el usuario, este proceso se explica más adelante.
53
Figura 28. Bloques del PSoC utilizados para configuración del módulo Wifi.
Inicialmente para la configuración del módulo Wifi por medio del PSoC se utilizan algunos
comandos AT, que se envían desde el PSoC hacia el módulo por medio de la UART_WIFI, estos
comandos configuran el módulo para que este pueda detectar las señales de red wifi que se
encuentren a su alcance y conectarse a ellas, adicionalmente permiten que el módulo transmite los
datos de frecuencia cardiaca y respiratoria a una página web determinada (en este caso la aplicación
web desarrollada), los comandos utilizados son:
Comandos para configurar el modo de funcionamiento del módulo, también para detección de
redes y configuración de conexión a las mismas:
Comando Descripción
AT + CWMODE = 3 Establece el modo de funcionamiento WiFi del
módulo en mixto: como punto de acceso y estación
AT + CWLAP Muestra una lista con los puntos de acceso
disponibles en el alcance del módulo
AT + CWJAP? Muestra a qué punto de acceso se encuentra
actualmente conectado el módulo
AT + CWJAP?=”SSID”,”Clave” El módulo se conecta al punto de acceso indicado
por el SSID usando la clave especificada.
Tabla 7. Comandos AT configuración módulo Wifi
Comandos para crear una conexión, iniciarla con un servicio y prepararla para el envío de
datos:
Comando Descripción
AT+CIPCLOSE=1 Cierra una conexión activa. Para evitar
errores.
AT+CIPMUX=1 Establece el modo de conexión múltiple.
AT+CIPSTART=1,"TCP","WWW.MONITORUD.SOMEE.COM",80
Inicia una conexión con un servicio. Es necesario indicar el tipo de conexión
(TCP/UDP) la dirección IP (o el nombre del servidor, si se tiene acceso a un DNS) y el
54
puerto al que se realiza la conexión.
AT+CIPSEND=1,longitud de datos a enviar
Prepara el envío de datos. Cuando esté listo devolverá el código ">" como inductor
para el comienzo del envío. El formato cuando AT+CIPMUX= 1 es
AT+CIPSEND=id,longitud siendo id el número de conexión a la que se hace
referencia y longitud la cantidad de bytes que se van a enviar.
GET /CargaDatos.aspx?IdSensor=”Identificación del sensor”&FCardiaca=”Valor de Frecuencia
Cardiaca”&FRespiratoria=”Valor de Frecuencia Respiratoria” HTTP/1.1
Se utiliza para enviar o recuperar datos el servidor especificado en el comando
CIPSTART.
Tabla 8. Configuración módulo para realizar envío de datos
En el anexo 3 se muestra diagrama de flujo se muestra a grandes rasgos el proceso de configuración
que se realiza en el PSoC apoyándose de los comandos explicados anteriormente:
La memoria EEPROM se alimenta de las redes configuradas en el bloque de interfaz de
configuración de red, almacenando cuatro redes con sus respectivas contraseñas.
9.3. Bloque de Interfaz de Configuración de Red
En este bloque se realiza una interfaz de usuario utilizando Visual Studio Community 2013 que
permite observar las redes que están disponibles en el entorno para establecer una conexión wifi,
adicionalmente el usuario puede almacenar la red seleccionada (en la memoria EEPROM del PSoC)
si así lo desea, el límite de almacenamiento es de 4 redes con sus respectivas contraseñas. De igual
forma se permite visualizar las redes y contraseñas almacenadas previamente, con el fin de facilitar
el uso de esta interfaz.
Para el funcionamiento de esta interfaz se utilizan algunos comandos AT de forma similar al bloque
anterior. En el anexo 4 se muestra el diagrama de flujo del algoritmo implementado en dicha
interfaz.
9.4. Bloque Sistema de Información en la Nube
Este bloque se realiza la gestión de los datos obtenidos de las mediciones hechas previamente en el
bloque de sensor biomédico. Se desarrolla un aplicativo web encargado de recibir los datos
provenientes del sensor, almacenándolos en la base de datos y facilitando su posterior visualización.
Dicho aplicativo web realiza el respectivo análisis de los datos para la generación de las alarmas o
advertencias (vía e-mail), teniendo en cuenta los rangos establecidos por el médico, adicionalmente
cuenta con una administración de usuarios (médico, familiar, paciente), en donde se ingresan datos
55
relevantes de cada usuario, permitiendo la generación de un historial de antecedentes del paciente,
el cual sirve como referencia para que el médico establezca según su criterio los valores más
adecuados para la generación de la alarma.
Tanto la página web como la base de datos se encuentran alojados en un servidor gratuito
“Somee.com”.
9.4.1. Base de Datos SQL Server
Con el fin de que la información de frecuencia cardiaca y respiratoria de los pacientes, este
disponible para ser consultada en todo momento, desde cualquier lugar, se implementa una base de
datos con el fin de registrar todas las mediciones obtenidas de los pacientes.
Esta base de datos se basa en un modelo de entidad-relación el cual facilita manejar la información
almacenada, el uso de este modelo permite enlazar los datos obtenidos del sensor biomédico, con un
paciente específico, recopilando su información personal, familiar y valores máximos para la
generación de alarmas. Para mejorar la organización de la base de datos se utilizan esquemas que
permiten identificar con mayor facilidad el objetivo de cada tabla, estos esquemas son:
System: Se refiere a las tablas que contienen información necesaria para que el sistema
pueda validar usuarios, roles, contraseñas, así como la creación de los sensores para su
posterior asignación.
Data: Son las tablas que contienen los datos relevantes de los pacientes, como las
mediciones y la información relevante a la hora de generar alarmas.
Relate: Tablas secundarias utilizadas para complementar la interacción entre los esquemas.
Las principales tablas generadas son:
System.users: En esta tabla se almacenan los datos más importantes de los usuarios
(paciente, médico y familiar), datos de identificación, edad, sexo, contacto, usuario y
contraseña de acceso a la aplicación web. Esta tabla es la base de todo el sistema de
información puesto que por medio de ella se crean los usuarios a los cuales se les asigna un
sensor y las variables obtenidas del mismo.
Data.AddInformation: Esta tabla permite hacer la asignación de un sensor específico a cada
paciente, incluyendo información que pueda ser relevante para la generación de las alarmas
tal como, peso, estatura, índice de masa corporal (IMC), frecuencia cardiaca máxima y
observaciones que pueda considerar relevante el médico, para la asignación de la alarma.
Data.vitalsigns: Esta tabla almacena el ID de los sensores que envían información al
aplicativo junto con los datos de frecuencia cardiaca y frecuencia respiratoria de todos los
56
usuarios. Permite tener un histórico de las mediciones hechas a las variables biomédicas de
cada paciente.
Las tablas restantes que se observan en la siguiente figura son utilizadas para complementar
el funcionamiento de la base de datos, permitiendo realizar consultas específicas
dependiendo del tipo de identificación, rol, sexo o grupo sanguíneo.
Figura 29. Modelo Entidad Relación de la base de Datos.
9.4.2. Aplicativo Web
El aplicativo web está desarrollado en el software Visual Studio y se encarga de almacenar las
mediciones realizadas previamente por el sensor biomédico, adicionalmente permite consultar las
tablas creadas en la base de datos para facilitar la visualización de la información requerida en cada
perfil. El aplicativo es el medio por el cual es posible hacer un seguimiento al paciente observando
sus mediciones en tiempo real, siendo el encargado de generar las alarmas vía e-mail.
El aplicativo se desarrolla pensando en los roles de los usuarios que interactúan en el sistema, tales
como: médico, paciente y familiar, en el anexo 4 se muestran los diagramas UML del desarrollo del
57
aplicativo, en donde se pueden ver los casos de uso para cada rol y los alcances que tiene cada uno
dentro del aplicativo.
Como se puede observar en los diagramas de uso, el médico es el encargado de crear pacientes,
diligenciando sus datos de contacto, información personal, así como información adicional referente
al estado de salud del mismo, también se encarga de definir los niveles de alarma para la frecuencia
cardiaca, basándose en esta información, su conocimiento y experiencia profesional. Este perfil
tiene acceso a las mediciones actuales y el histórico de las mismas, de todos los pacientes
registrados en el sistema.
En el caso del paciente y el familiar, pueden consultar la información diligenciada por el médico, a
fin de constatar su veracidad y de igual forma ver las mediciones actuales y el histórico de las
mismas, teniendo en cuenta que solo tienen acceso, en el caso del paciente a sus mediciones y en el
caso del familiar al paciente con el que este enlazado.
La creación del familiar puede ser realizada tanto por el médico como por el paciente en el
momento que ellos deseen. El perfil de médico solo puede ser creado por el administrador del
sistema, bajo previa solicitud, de igual forma la creación de sensores adicionales.
En la siguiente imagen se muestra la aplicación web desarrollada.
Figura 30. Aplicativo web para el sistema de monitoreo
58
10. RESULTADOS
10.1. Bloque Sensor Biomédico
A continuación se muestran los resultados obtenidos en las diferentes etapas del acondicionamiento
de cada señal biomédica:
Frecuencia Cardiaca
En la siguiente imagen se muestra la salida del amplificador de instrumentación con una
ganancia aproximada de 100 veces.
Figura 31. Salida del Amplificador de Instrumentación
La señal obtenida del amplificador de instrumentación pasa por un circuito derivador con una
constante de tiempo de 705ms, obteniendo la siguiente salida:
Figura 32. Señal obtenida del derivador
59
Posteriormente esta señal pasa por un filtro pasa bajos que permite eliminar ruido, en la
siguiente figura se muestra una comparación entre la señal obtenida del derivador (señal azul) y
la señal luego de ser filtrada (señal amarilla).
Figura 33. Salida del derivador vs salida filtro pasa-bajos
En la última etapa de acondicionamiento externo, la señal obtenida del filtro pasa-bajos ingresa a un
seguidor y finalmente a un diodo rectificar que elimina la parte negativa de la señal, lo que permite
hacer el acople con el PSoC, en la siguiente figura se muestra la salida del seguidor.
Figura 34. Respuesta del seguidor y el rectificador
La señal ingresada al PSoC es amplificada internamente e ingresa a un comparador, obteniendo
pulsos con una amplitud similar a la alimentación del PSoC (3v), con los cuales se contabiliza la
frecuencia cardiaca del paciente.
60
Figura 35. Respuesta amplificador del PSoC
Figura 36. Respuesta amp. Instrumentación vs salida bloque comparador del PSoC
Frecuencia Respiratoria
Para la frecuencia respiratoria se toma inicialmente las variaciones de la galga por medio de un
divisor de voltaje, esta respuesta se muestra en la siguiente figura.
Figura 37. Respuesta en voltaje de la galga piezoresistiva (señal actividad respiratoria)
61
Luego se elimina el nivel DC para garantizar que la señal a procesar en el PSoC no se vea afectada
con niveles de voltaje que no son relevantes en este caso. Cabe resaltar que este nivel varia con las
condiciones fisiológicas de cada paciente, por lo que es necesario eliminarlo para evitar posibles
saturaciones de la señal. A continuación se muestra la señal obtenida.
Figura 38. Señal respiratoria sin offset
Posteriormente la señal pasa por un amplificador operacional con una ganancia aproximada de 2
veces, este amplificador es utilizado para acoplar la señal a un circuito sumador y que esta no se vea
afectada, esta configuración se toma teniendo en cuenta la hoja técnica de la galga utilizada. La
señal resultante se muestra en la figura 39, en donde la señal azul es el divisor de voltaje y la
amarilla es la señal obtenida en la amplificación, luego de la eliminación del nivel DC:
Figura 39. Respuesta de divisor de voltaje vs señal amplificada sin offset
Para finalizar el acondicionamiento, la señal ingresa a un circuito sumador en donde se le adiciona
un nivel DC de 1.5V (VCC/2), esto con la finalidad de que al ingresarla al PSoC no haya
inconvenientes con la parte negativa. La señal obtenida en este circuito y que posteriormente
62
ingresa al ADC para ser digitalizada, se muestra en la siguiente figura, en donde la señal amarilla es
la respuesta de la señal amplificada y la azul es la señal con un nivel offset de 1.5V.
Figura 40. Señal a ingresar en el PSoC vs señal sin offset
Al realizar la medición de la frecuencia cardiaca y respiratoria se forma paralela se observan las
siguientes señales:
Figura 41. Detector de pico frecuencia cardiaca vs salida sumador frecuencia respiratoria
El diseño de la PCB del sensor biomédico y la implementación quedaron de la siguiente manera,
con unas medidas de la siguiente manera:
Figura 42. Diseño PCB sensor biomédico
63
Figura 43. PCB implementada
En las siguientes figuras se muestra la banda que protege y asegura el dispositivo al tórax del
paciente, adicionalmente la misma permite la conexión de los sensores.
Figura 44. Banda de sujeción y conexión del dispositivo
A continuación se muestra la ubicación de la banda luego de realizar la conexión del dispositivo.
Figura 45. Ubicación de la banda en el tórax del paciente.
64
10.2. Bloque Interfaz de Configuración de Red
La interfaz implementada para que el usuario ya sea doctor, paciente o familiar puedan configurar
las redes a las cuales se va a conectar el dispositivo, se muestra a continuación:
Figura 46. Interfaz de usuario desarrollada
En las siguientes figuras se muestra el proceso de búsqueda, selección y conexión de la red Wifi, se
puede observar como al dar conectar la interfaz detecta el puerto COM, y muestra el nombre
“Monitor UD”, lo que le garantiza al usuario que ya puede empezar a interactuar con el dispositivo.
Figura 47. Búsqueda de Redes Disponibles
Figura 48. Configuración y conexión de la red seleccionada
65
La interfaz cuenta con dos pestañas una mostrada en la imagen anterior para configuraciones de
redes y la otra mostrada en la siguiente imagen, en donde el usuario puede ver las redes que se
encuentran almacenadas con su respectiva contraseña, aquí se puede observar que redes se han
configurado y su posición en la memoria, el usuario debe tener en cuenta esta información en el
momento de almacenar nuevas redes.
Figura 49. Visualización de redes almacenadas
10.3. Bloque de Sistema de Información en la Nube
El aplicativo está alojado en el servidor web www.somee.com, el cual en modalidad gratuita ofrece
alojamiento en Windows Server 2012R2, soportando IIS 8.5; ÁSPID; ASP.Net 4,6 / 4,5 / 4,0 / 3,5 /
2,0; MVC 1,0 / 2,0 / 3,0 / 4,0 / 5,0; PHP 5; MS SQL Express 2014/2012 / 2008R2 y otros
componentes estándar. Entre otras características tiene una capacidad de almacenamiento de 150
MB, transferencia de 5GB al mes y tamaño de base de datos MS SQL de 15MB. Debido a esto la
url del aplicativo es: www.monitorud.somee.com.
En la aplicación desarrollada pueden interactuar tres clases de usuario como se explicó
anteriormente, en la siguiente imagen se muestra el formulario de inicio de sesión.
Figura 50. Formulario de inicio sesión
66
El rol de médico puede ver la información de todos los pacientes registrados y modificar sus
perfiles, asignar sensores, adicionar datos de contacto e información personal, acceder al historial
de datos y a las mediciones actuales, esto se puede observar en las siguientes figuras.
Figura 51. Perfil de Médico
Figura 52. Formulario de actualización y creación de pacientes
Figura 53. Proceso de modificación de paciente
67
Figura 54. Formulario información adicional: Datos médicos
Figura 55. Asignación de sensor y nivel de alarma
Figura 56. Historial de mediciones
68
Figura 57. Mediciones Actuales
El rol de paciente tiene acceso a la información diligenciada en el formulario de información
adicional, el histórico de datos y datos actuales, adicionalmente puede crear y modificar
familiares; el rol de familiar tiene los mismos privilegios del paciente, con excepción de la
creación de familiares, algunas de las opciones de acceso del paciente se pueden ver a
continuación.
Figura 58. Perfil del Paciente
69
Figura 59. Opciones de acceso del paciente
Al realizar la medición sobre un paciente de 24 años con frecuencia cardiaca máxima de 196
pulsaciones por minuto y configurando una alarma para 98 pulsaciones, se obtienen las siguientes
imágenes del aplicativo.
Figura 60. Frecuencia cardiaca del paciente1
Figura 61. Frecuencia respiratoria del paciente1.
70
Figura 62. Activación de alarma para la frecuencia cardiaca
Figura 63. Alarma generada vista desde un Smartphone
71
11. FACTIBILIDAD
11.1. Viabilidad de mercado
Algunos de los principales problemas en la prestación de servicios de salud es la demora en la
atención primaria, debido generalmente a problemas en el seguimiento de enfermedades generales,
tratamiento inadecuado de pacientes, retraso en procedimientos con especialistas, entre muchos
otros. El desarrollo de un dispositivo que permita el mejoramiento de alguno de estos aspectos,
repercutirá en beneficios para toda la población que padece alguna enfermedad que requiera un
constante seguimiento.
11.2. Descripción del producto
El producto está conformado tanto por elementos tangibles como intangibles, dentro de los cuales
se encuentra un módulo de adquisición y tratamiento de datos (Sensor Biomédico) el cual se
conforma por sensores para le medición de señales biomédicas: electrodos adhesivos plata/cloruro
de plata y una galga piezoresistiva, componentes para el pre acondicionamiento de señales
análogas, un PSoC 5LP para el acondicionamiento y tratamiento de los datos, un módulo de
comunicación WiFi encargado de la transmisión de la información a un aplicativo web encargado
del almacenamiento y gestión de los mismos y un banco de baterías que permite que el dispositivo
pueda funcionar de forma totalmente inalámbrica. El aplicativo web permite que las mediciones
realizadas puedan ser observadas por el paciente, un familiar del mismo y en especial el médico a
quien se le brinda la posibilidad de consultar el histórico de mediciones de cada paciente junto con
la opción de configurar niveles de alarma dependiendo de la condición del paciente, ofreciéndole
así un herramienta que le permita implementar los tratamientos apropiados para los pacientes.
11.3. Consumidor
El dispositivo puede ser usado por cualquier persona que requiera llevar un control de su Frecuencia
Cardiaca o Respiratoria en todo momento sin necesidad de ir al centro de salud, teniendo como
requisito la generación de la autenticación en la plataforma por parte del médico, junto con la
asignación de un sensor activo y la toma las mediciones con el sensor biomédico.
Por su fácil manejo, practicidad y economía, el dispositivo es un elemento asequible a cualquier
rango de población; sin importar la edad, lo que incrementa el porcentaje de consumidores que
usarían el producto, teniendo de esta forma una certeza de las mediciones.
72
11.4. Viabilidad económica
Los materiales utilizados en el desarrollo del proyecto se relacionan en la siguiente tabla, el total
indicado corresponde únicamente a los componentes adquiridos para la construcción del prototipo.
Es importante recalcar que estos valores así como los costos de ensamble y mano de obra son
variables dependiendo del número de dispositivos a desarrollar.
Materiales Valor (COP Miles)
PSoC 5LP 50
Módulo Wifi (ESP 8266) 14
Baterías de 1.3A 50
PCB 22
Componentes Análogos 20,7
Módulos (Carga y Serial) 19
Galga 39
Electrodos 3
Banda 20
TOTAL 237,7
Tabla 9. Costos del Proyecto
11.5. Viabilidad técnica
La facilidad de uso y acceso a la plataforma, hace del proyecto una alternativa viable a la hora de
realizar un monitoreo remoto de la frecuencia cardiaca y respiratoria. La especificación técnica es
muy sencilla, dentro del manual de usuario se encuentra el paso a paso de conexión y toma de
medición, brindado a usuario las herramientas necesarias para uso adecuado del producto.
11.6. Impacto económico
El desarrollo del dispositivo otorga beneficios económicos tanto para el usuario como para el área
de la salud, por un lado el paciente tendrá un disminución significativa de los costos y tiempos de
desplazamiento de su vivienda hasta el lugar en donde se realizan las mediciones, teniendo acceso a
las observación del médico y adicionalmente podrá estar enterado de cualquier alerta generada,
dando por sentado que el médico se encuentra enterado de dicha anomalía.
Por otra parte el área de la salud verá una disminución en la cantidad de consultas de control
generadas a diario, así como una mejora del servicio que presta la entidad en otras áreas de la salud.
El médico tendrá de tendrá acceso a todo el historial de cada paciente, de tal forma que se pueda
poner en contacto con el pacientes y tomar acciones de forma rápida, esta acción incrementa
significativamente la calidad de servició, repercutiendo en un mejor aspecto de la entidad ante toda
la sociedad.
73
11.7. Impacto tecnológico
Las aplicaciones biomédicas del internet de las cosas han traído consigo grandes beneficios para la
sociedad. La integración de sistemas de monitoreo remoto de los signos vitales juega un papel
importante no solo en el área de la salud sino también en el área tecnológica esto debido al
desarrollo que su implementación amerita. La puesta en marcha de este dispositivo plantea la
posibilidad del desarrollo de un plataforma compacta con muchas más herramientas para el
monitoreo de todos los signos vitales de los pacientes.
11.8. Impacto social
Puesto que los pacientes con enfermedades crónicas o en un estado de salud delicado ameritan un
continuo seguimiento por parte de sus médicos o allegados, la implementación de este dispositivo
permitirá la reducción de los inconvenientes logísticos que se puedan presentar en la búsqueda de
alternativas para conocer el estado de salud de dichos pacientes. Brindando además una herramienta
que facilite el proceso de diagnóstico gracias al acceso por parte del médico a un completo historial
de mediciones de cada paciente.
12. TRABAJOS FUTUROS
Este tipo de dispositivos presentan un amplio campo de investigación por lo que se pueden definir
líneas de continuación del mismo en aras de mejorar tanto su funcionamiento como su diseño
estructural y ergonómico.
La primera línea de continuación de este trabajo de investigación se centra en la mejora de la
medición y cálculo de la frecuencia cardiaca, para esto es importante la implementación de
electrodos reutilizables con el fin de reducir tanto los costos económicos del paciente como los
desechos producidos por el dispositivo, de igual forma es posible la implementación de una FFT
con el fin de hacer más confiable la medición.
Por otro lado con el fin de mejorar el funcionamiento de la página web y la base de datos es
necesaria la utilización de un servidor que brinde las condiciones óptimas para el almacenamiento y
tratamiento de las mediciones registradas de cada paciente, teniendo en cuenta que el servidor
actual es de carácter gratuito. De igual forma es posible la implementación de una aplicación móvil
con el fin de complementar el funcionamiento del dispositivo.
Con respecto al diseño estructural y ergonómico del dispositivo, es importante buscar el apoyo de
profesionales en el área del diseño industrial con el fin de asegurar que el dispositivo sea lo más
cómodo posible para el paciente.
74
13. CONCLUSIONES
• El sistema de monitoreo desarrollado es una herramienta que permite realizar el monitoreo tanto
de la frecuencia cardiaca como respiratoria de los pacientes, ofreciendo así un alivio a los
familiares que quieren saber en todo momento el estado de salud de sus seres queridos con una
condición de salud delicada. De igual forma representa un instrumento de apoyo para los
profesionales de la salud a la hora de realizar un diagnóstico, puesto que permite verificar el
historial de mediciones de cada paciente.
• La utilización de una plataforma web como herramienta para el monitoreo y la gestión de los
pacientes facilita el acceso a la misma para los familiares y médicos puesto que es accesible desde
prácticamente cualquier dispositivo que pueda conectarse a internet y acceder a un navegador.
• Con la utilización de recursos matemáticos como la FFT se logra una reducción sustancial en la
circuitería utilizada para el tratamiento de los datos, evitando de esta forma problemas causados por
ruidos en la señal. Sin embargo es de tener en cuenta que su implementación requiere que el
dispositivo de procesamiento tenga la capacidad de realizar estas operaciones sin entorpecer los
demás procesos.
• Él envió de alarmas por correo electrónico permite que estas sean recibidas en cualquier
dispositivo que esté conectado a internet y que pueda configurar una cuenta de correo, evitando así
los problemas de compatibilidad que podría presentar otro tipo de aplicación.
• Uno de los principales retos a la hora de desarrollar aplicaciones biomédicas utilizando el IoT es
sin duda la ergonomía de los dispositivos, por lo que es necesario garantizar que los diseños
resultantes puedan ser ajustados a las necesidades de cada paciente, esto con el fin de asegurar que
los dispositivos desarrollados puedan representar verdaderas mejoras en la calidad de vida de dichos
pacientes.
• Si bien es cierto que los servicios de alojamiento web gratuito son útiles para la realización de
pruebas piloto con este tipo de tecnologías, es de suma importancia que para la puesta en marcha de
sistemas comerciales se opte por servicios más completos y robustos, garantizando la estabilidad de
los servicios ofrecidos.
• Una de las principales limitaciones en cuanto a tamaño de este tipo de prototipos está ligada con el
consumo energético de los mismos, por tal razón es necesario el desarrollo de investigaciones
referentes a la mejora de los dispositivos de almacenamiento energético enfocándose en la
reducción de tamaño y la prolongación de la vida útil.
75
• La investigación y desarrollo de aplicaciones basadas en la bioingeniería es de suma importancia
en el avance de las tecnologías ligadas IoT, no solo por los beneficios que pueda acarrear en las
áreas de la salud sino también por los avances que son necesarios para la puesta en marcha de este
tipo de dispositivos.
• Las condiciones de privacidad y seguridad de la información son de suma importancia en este tipo
de aplicaciones, sin embargo debe tenerse en cuenta que las bases de datos generadas por las
aplicaciones biomédicas del IoT no solo repercuten en avances referentes a el manejo de grandes
volúmenes de información, sino también son de gran valor para el estudio del comportamiento de
distintas enfermedades.
76
14. BIBLIOGRAFÍA
AAMI. (2012). Association for the Advancement of Medical Instrumentation www.aami.org ISBN
1-57020-246-X ANSI/AAMI ES 60601-1:2005/(R)2012 & A1:2012 AAMI Standards and
Recommended Practices ANSI/AAMI ES60601-1:2005/(R)2012 and A1:2012,
C1:2009/(R)2012 and A2:2010/(R)20.
Abedin, S. F., Alam, M. G. R., Haw, R., & Hong, C. S. (2015). A system model for energy efficient
green-IoT network. International Conference on Information Networking, 2015-Janua, 177–
182. https://doi.org/10.1109/ICOIN.2015.7057878
Barea Navarro, R. (2010). Introducción y Conceptos básicos de instrumentación biomédica.
Universidad de Alcala, 1–25.
Blázquez Ochando, M. (2014). Fundamentos y modelos de base de datos. Retrieved December 29,
2016, from http://ccdoc-basesdedatos.blogspot.com.co/2013/02/modelo-entidad-relacion-
er.html
Bonet, M. L. (2011). Tema 2. Bioseñales. Physiological Genomics. Escola Técnica Superioir d’
Enginyeria.
Coelho, C., & Wolf, M. (2015). An IoT smart home architecture for long-term care of people with
special needs. 2015 IEEE 2nd World Forum on Internet of Things (WF-IoT), 2.
https://doi.org/10.1109/WF-IoT.2015.7389126
Cortés, C. (2014). El “Internet De Las Cosas”: Más Internet Que Otra Cosa. Universidad de
Palermo. Retrieved from http://www.palermo.edu/cele/pdf/Paper-IoT-DEF.pdf
Cypress Semiconductor. (n.d.-a). CY8CKIT-059 PSoC 5LP. Retrieved May 1, 2016, from
http://www.cypress.com/documentation/development-kitsboards/cy8ckit-059-psoc-5lp-
prototyping-kit-onboard-programmer-and
Cypress Semiconductor. (n.d.-b). PSoC. Retrieved May 1, 2016, from
http://www.cypress.com/products/32-bit-arm-cortex-m-psoc
Dhar, S. K., Bhunia, S. S., & Mukherjee, N. (2014). Interference aware scheduling of sensors in IoT
enabled health-care monitoring system. Proceedings - 4th International Conference on
Emerging Applications of Information Technology, EAIT 2014, 152–157.
https://doi.org/10.1109/EAIT.2014.50
Duan, R., Chen, X., & Xing, T. (2011). A QoS architecture for IOT. Proceedings - 2011 IEEE
International Conferences on Internet of Things and Cyber, Physical and Social Computing,
iThings/CPSCom 2011, 717–720. https://doi.org/10.1109/iThings/CPSCom.2011.125
ESP 8266 Community. (2016). Esp8266 Module Family. Retrieved November 29, 2016, from
http://www.esp8266.com/wiki/doku.php?id=esp8266-module-family
ESP8266 Datasheet. (2015). ESP8266EX Datasheet. Espressif Systems Datasheet, 1–31. Retrieved
from https://www.adafruit.com/images/product-files/2471/0A-
ESP8266__Datasheet__EN_v4.3.pdf
77
Espressif Systems. (2013). Espressif Smart Connectivity Platform: Esp8266. Retrieved from
https://cdn-shop.adafruit.com/datasheets/ESP8266_Specifications_English.pdf
Espressif Systems IOT Team. (2016). ESP8266 AT Instruction Set, 1–76.
eTutorials.org. (2016). Relationship-Related Terms. Retrieved December 2, 2016, from
http://etutorials.org/SQL/Database+design+for+mere+mortals/Part+I+Relational+Database+D
esign/Chapter+3.+Terminology/Relationship-Related+Terms/
Ganchev, I., Ji, Z., & O’Droma Máirtín. (2014). A Generic IoT Architecture for Smart Cities.
https://doi.org/10.1049/cp.2014.0684
González, E. (2015). ¿Qué es y para qué sirve HTML? Retrieved from
http://aprenderaprogramar.com/index.php?option=com_content&view=article&id=435:ique-
es-y-para-que-sirve-html-el-lenguaje-mas-importante-para-crear-paginas-webs-html-tags-
cu00704b&catid=69:tutorial-basico-programador-web-html-desde-cero&Itemid=192
Hernández, J. A. (n.d.). Frecuencia Cardiaca. Retrieved February 3, 2017, from
http://www.mundoatletismo.com/Site/atletismopopular/01d67c944b0dec402.html
Hernando, A., Guillamas, C., Gutiérrez, E., Sánchez-Casado, G., Méndez, M. J., & Tordesillas, L.
(2009). Técnicas básicas de enfermería. (Editex, Ed.). Retrieved from
http://www.fpsanidad.es/apuntes/tbe/tema1.pdf
Huircán, J. I. (2015). Aplicaciones del Amplificador Operacional, 1–12.
Ibarra Carrillo, M. A. (n.d.). Matemáticas para el procesamiento digital de señales. Universidad
Nacional Autónoma de México UNAM.
Instituto Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos - INVIMA. (2005). Decreto
Numero 4725 De 2005. Retrieved February 15, 2017, from
https://www.invima.gov.co/images/stories/normatividad/decreto_4725_2005.pdf
Interlink Electronics. (2007). FSR integration Guide and Evaluation parts catalog with suggested
Electrical interfaces. Version 1.0, 90-45632 Rev. D, 2007., 1.0, 1–26. https://doi.org/integration
Guide and Evaluation
Islam, S. M. R., Kwak, D., Kabir, H., & Hossain, M. (2015). The Internet of Things for Health
Care : A Comprehensive Survey. Access, IEEE, 3, 678 – 708.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2015.2437951
ISO. (2010). ISO 9241-210:2010 Ergonomics of human-system interaction -- Part 210: Human-
centred design for interactive systems. Retrieved February 15, 2017, from
http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=52075
Kiran, M. P. R. S., Rajalakshmi, P., Bharadwaj, K., & Acharyya, A. (2014). Adaptive rule engine
based IoT enabled remote health care data acquisition and smart transmission system. 2014
IEEE World Forum on Internet of Things, WF-IoT 2014, 253–258.
https://doi.org/10.1109/WF-IoT.2014.6803168
Kotcher Fuller, J., & Ness, E. (2007). Instrumentación quirúrgica: teoría técnicas y
procedimientos. (M. Panamericana, Ed.) (4th ed.).
78
Lammert Bies. (2015). Hayes modem AT command set. Retrieved November 29, 2016, from
https://www.lammertbies.nl/comm/info/hayes-at-commands.html
Liu, Y., Niu, J., Yang, L., & Shu, L. (2014). eBPlatform: An IoT-based system for NCD patients
homecare in China. 2014 IEEE Global Communications Conference, GLOBECOM 2014,
2448–2453. https://doi.org/10.1109/GLOCOM.2014.7037175
Lopez Research. (2013). An Introduction to the Internet of Things (IoT). Lopez Research Llc, Part
1. of(November), 1–6.
López Silva, S. M., & Sendra Sendra, J. R. (1997). Apuntes de Bioingeniería. Universidad de Las
Palmas de Gran Canaria.
MedlinePlus. (2015). Pulso. Retrieved February 3, 2017, from
https://medlineplus.gov/spanish/ency/article/003399.htm
Microsft. (2016). Introducción al servidor web (IIS).
Microsoft. (2014). Microsoft SQL Server.
Microsoft. (2015). Introduction to the C # Language and the . NET Framework. Retrieved
December 29, 2016, from https://msdn.microsoft.com/en-us/library/z1zx9t92.aspx
Microsoft. (2016). What’s New in SQL Server 2014.
Microsoft Corporation. (n.d.). Información general del servidor web (IIS).
Mozilla Developer Network. (2005). HTML.
Oracle. (2015). A Relational Database Overview. Retrieved December 2, 2016, from
https://docs.oracle.com/javase/tutorial/jdbc/overview/database.html
P.L.Lo, B., Ip, H., & Yang, G.-Z. (2016). Transforming Health Care.
Pandya, H. B., & Champaneria, T. a. (2015). Internet of things: Survey and case studies. 2015
International Conference on Electrical, Electronics, Signals, Communication and
Optimization (EESCO), 1–6. https://doi.org/10.1109/EESCO.2015.7253713
Pang, T. (1997). An Introduction to Computational Physics.
Pang, Z. (2013). Technologies and Architectures of the Internet-of-Things (IoT) for Health and
Well-being. Electronic and Computer Systems. Royal Institute of Technology.
Pedro Minatel: Sistemas Embarcados & Internet das Coisas. (2015). ESP8266: O guia básico de
Hardware. Retrieved November 29, 2016, from
http://pedrominatel.com.br/pt/esp8266/esp8266-o-guia-basico-de-hardware/
Platas Garza, M. A. (n.d.). El Sistema Respiratorio y sus Mediciones. Retrieved from
http://gama.fime.uanl.mx/~mplatas/temas/tema15.pdf
Polepeddi, L. (2013). Relational Databases. Retrieved December 2, 2016, from
https://code.tutsplus.com/tutorials/relational-databases-for-dummies--net-30244
79
PSoC en Español. (2011). Retrieved May 1, 2016, from
http://psocenespanol.blogspot.com.co/2011/09/que-es-psoc.html
Puentes Sallago, N., Farrouh Ales, S., & Ibañez Vidal, C. (n.d.). Las constantes vitales.
Procedimientos básicos en enfermeria. San José, Costa Rica.
Rathore, M. M., Ahmad, A., & Paul, A. (2015). The Internet of Things based Medical Emergency
Management using Hadoop Ecosystem, 1–4.
Ray, S., Jin, Y., & Raychowdhury, A. (2016). The Changing Computing Paradigm With Internet of
Things: A Tutorial Introduction. IEEE Design & Test, 33(February), 76–96.
https://doi.org/10.1109/MDAT.2016.2526612
Rogério dos Santos Alves, E. A., & Alex Soares de Souza. (2015). Panorama de Aplicación de
Internet de las Cosas (IoT). Bogotá. https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2
Room-15. (2015). ESP8266 - AT Command Reference. Retrieved November 29, 2016, from
https://room-15.github.io/blog/2015/03/26/esp8266-at-command-reference/
Suárez, E. M. (2008). ¿Que es una Base de Datos Relacional? Retrieved December 2, 2016, from
http://www.uprh.edu/adem/Base de datos relacional.pdf
Taneja, M. (2014). A framework for power saving in IoT networks. Proceedings of the 2014
International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics,
ICACCI 2014, 369–375. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2014.6968211
Tecnun - Escuela de Ingenieros. (2002). Transformada Discreta de Fourier (DFT). Universidad de
Navarra. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Teorey, T., Lighstone, S., Nadeau, T., & Jadadish, H. V. (2013). Database Modeling and Design. In
Elsevier (Ed.) (5th ed., p. 672).
Vadillo Gutiérrez, Ó. (2014). Provisión de servicios de la Internet de las Cosas sobre redes de
sensores basadas en 6LoWPAN. Universidad de Cantabria. Retrieved from
http://repositorio.unican.es/xmlui/handle/10902/6023
Vasanth, K., & Sbert, J. (2012). Creating solutions for health through technology innovation.
Retrieved from http://www.ti.com/lit/wp/sszy006/sszy006.pdf
Velásquez Fonseca, A. (n.d.). Instrumentación biomédica : Sistemas y equipos de medición y
diagnóstico biomédico. Bogotá, Colombia.
WikiHow. (n.d.). Cómo tomar un pulso apical. Retrieved May 19, 2017, from
http://es.wikihow.com/tomar-un-pulso-apical
80
15. ANÉXOS
Anexo 1. Diagrama esquemático del sensor biomédico
81
Anexo 2. Bloques utilizados en el PSoC
82
Anexo 3. Diagrama de Flujo configuración módulo Wifi desde el PSoC
83
Anexo 4. Diagrama de Flujo Interfaz de Configuración de Red
84
Anexo 4. Diagramas UML
• Mapa del código
85
• Diagrama de clases
86
• Diagramas de secuencia
Inicio de sesión
87
Registro de usuarios
88
Información adicional y asignación de sensor
89
Frecuencia cardiaca máxima
90
Carga de datos de los sensores
91
Visualización de datos actuales
92
Histórico de mediciones
93
• Casos de uso
Médico
94
Paciente
95
Familiar