INFORME DE AVANCE-PROYECTO DE GRADO
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INFORME DE AVANCE-PROYECTO DE GRADO
Presentado a
LA UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
Para obtener el título de
INGENIERO ELECTRÓNICO
por
Daniel Mauricio Sepúlveda Flórez
MONITOR DE PRESIÓN ARTERIAL PARA LA DETECCIÓN Y
PREVENCIÓN DE ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES
OPERADO EN EL CONTEXTO DE INTERNET DE LAS COSAS
Sustentado el 9 de Diciembre del 2015 frente al jurado:
- Asesor: Fredy Segura Quijano PhD, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes.
- Jurados : Antonio Salazar Gómez PhD, Profesor Asociado, Universidad de Los Andes.
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
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Tabla de Contenido
1 RESUMEN ..................................................................................................................... 6 2 INTRODUCCIÓN .......................................................................................................... 6 3 OBJETIVOS ................................................................................................................... 7
3.1 Objetivo General.......................................................................................................... 7
3.2 Objetivos Específicos .................................................................................................. 7 4 MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE .............................................................. 8
4.1 Estado del Arte ............................................................................................................. 8
4.2 Marco Conceptual......................................................................................................... 9 4.2.1 Electrocardiograma ........................................................................................... 9
4.2.2 Electrodos ......................................................................................................... 9
4.2.3 Fotopletismografía. ......................................................................................... 11
5 DEFINICIÓN Y ESPECIFICACIÓN DEL TRABAJO .............................................................. 11
5.1 Definición ................................................................................................................... 11 5.2 Especificaciones ......................................................................................................... 12
5.3 Metodología de Trabajo.............................................................................................. 13
6 RESULTADOS OBTENIDOS ............................................................................................. 15
6.1 Documentación e Investigación.................................................................................. 15
6.1.1 ECG ................................................................................................................ 15
6.1.2 PPG ................................................................................................................. 16
6.1.3 Plataforma ....................................................................................................... 17
6.1.4 Comunicación ................................................................................................. 18
6.1.5 Base de Datos ................................................................................................. 19
6.2 Diseño de la arquitectura ............................................................................................ 20
6.3 Desarrollo de Software ............................................................................................... 21 6.3.1 Aplicación Móvil ............................................................................................ 21
6.3.2 Algoritmo Presión Arterial ............................................................................. 22
6.3.3 Construcción del Prototipo ............................................................................. 23
6.4 Validación y Corrección de Anomalías ...................................................................... 24 6.4.1 Señal ECG ...................................................................................................... 24
6.4.2 Señal PPG ....................................................................................................... 25
6.4.3 Oximetría ........................................................................................................ 25
6.4.4 Presión Arterial ............................................................................................... 26
7 CONCLUSIONES ............................................................................................................. 28
8 AGRADECIMIENTOS ...................................................................................................... 28
9 REFERENCIAS ................................................................................................................ 28
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10 ANEXOS ......................................................................................................................... 30
10.1 Resumen Ejecutivo ....................................................................................................... 30
10.1.1 Objetivos ......................................................................................................... 30
10.1.2 Resultados Obtenidos ..................................................................................... 31
10.2 Costo del Dispositivo: .................................................................................................. 32 10.3 Búsqueda de Información: ............................................................................................ 32
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Índice de Figuras
Figura 1 Metodología de trabajo del proyecto......................................................................13
Figura 2.Sensor electrocardiográfico PS25201.....................................................................16
Figura 3.Sensor fotopletismográfico SFH7050.....................................................................17
Figura 4.Board FLORA de Adafruit.....................................................................................18
Figura 5.Modulo Bluetooth LE de Adafruit.........................................................................19
Figura 6.Diagrama de Bloques del Sistema..........................................................................20
Figura 7. Aplicación del sistema...........................................................................................21
Figura 8. Algoritmo del sistema............................................................................................23
Figura 9. Vista superior del prototipo...................................................................................24
Figura 10. Señal ECG obtenida por el sistema.....................................................................25
Figura 11. Señal PPG obtenida por el sistema..................................................................... 25
Figura 12. Saturación de oxígeno con el dispositivo diseñado y el de validación
(MD300C1).…………………………………….......................................………………...26
Figura 13.Presión sistólica con el dispositivo diseñado y el de validación (EW278)...........27
Figura 14. Presión sistólica con el dispositivo diseñado y el de validación (EW278)..........27
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Índice de Tablas
Tabla 1 Cronograma……………...………………………………………………………..15
Tabla 2. Comparación de Sensores ECG………………………………………………..…16
Tabla 3. Comparación de Sensores PPG…………………………………………………...17
Tabla 4. Comparación Boards……………………………………………………………...18
Tabla 5.Comparación del Alojamiento Web……………………...……………………….20
Tabla 6. Convención de colores para el LED RGB……………………………………..…21
Tabla 7 Costo del Dispositivo…………………………………………...………………...32
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1 RESUMEN Las enfermedades cardiovasculares (ECVs) son la mayor causa de muerte de los
colombianos. Aún cuando no resulta mortal, las ECVs detectadas tardíamente pueden
generar daños irreparables en varios órganos del cuerpo humano. Por lo tanto, es
necesaria la adopción de medidas preventivas que incluyan, el acompañamiento
médico y el monitoreo de señales cardiacas de los individuos. Dispositivos
electrónicos portátiles operados en el contexto de Internet-de-las-Cosas pueden ser
utilizados para este fin. El presente trabajo desarrolla un dispositivo portátil tipo reloj
inteligente, capaz de medir y monitorear de forma continua la presión arterial en la
muñeca de un individuo. Esta información es enviada a través de una aplicación
Android, ejecutada en un teléfono inteligente, información que es enviada a una base
de datos en un servidor remoto. Esta información puede ser accedida por el individuo
o por el médico que lo acompaña, para que éste pueda realizar un diagnóstico
oportuno.
2 INTRODUCCIÓN De acuerdo al Instituto Nacional de Salud, la principal causa de muerte de los
colombianos, son las enfermedades cardiovasculares (ECV), es decir todas aquellas
enfermedades en las que se ve trastornado el corazón y los vasos sanguíneos, entre
ellos se encuentran los ataques cardiacos, enfermedades cerebrovasculares, aumento
de tensión arterial entre otras. Este tipo de enfermedades, ha presentado un aumento
en Colombia. Un estudio realizado por el DANE en 2011 reveló un aumento del
31.1% de muertes por ECVs, comparado con los datos obtenidos en 1998 [1]. Estas
cifras evidencian la necesidad de adoptar medidas preventivas y de monitoreo de
señales cardiacas que informen sobre la condición del sistema circulatorio, como una
estrategia para la prevención de este mal.
Mediante el control y monitoreo de la presión arterial, es posible detectar y prevenir
una ECV, ya que estas enfermedades se caracterizan por ser silenciosas y cuando el
paciente presenta signos o síntomas, ya puede ser demasiado tarde. Una ECV
detectada tardíamente, puede resultar en daños irreparables en varios órganos. Es en
este punto, donde la tecnología puede llegar a jugar un papel muy importante en la
lucha contra este tipo de enfermedades. Dispositivos electrónicos portátiles o
“Wearables”, son capaces de sensar señales, procesar información y comunicar
datos, mientras son portados de forma imperceptible por los usuarios. Estos
dispositivos son usados actualmente en el monitoreo de señales físicas como lo es la
frecuencia cardiaca y la temperatura, entre otros.Sin embargo, no existen aún
iniciativas en el uso de wearables para la medición y monitoreo de la presión arterial.
Este trabajo presenta un dispositivo tipo portátil, capaz de medir y monitorear de
forma continua la presión arterial en la muñeca y sin la necesidad de utilizar un
compresor de aire, (método no invasivo utilizado normalmente). Esta información
puede ayudar a detectar una ECV a tiempo.
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Las contribuciones de este trabajo son:
● Implementación de un método innovador en la toma de la presión arterial,
analizando el funcionamiento cardíaco por medio de sensores
electrocardiográficos y fotopletismográficos.
● Implementación de dispositivo portátil, tipo wearable, capaz de medir la
presión arterial, la frecuencia cardiaca y la saturación de oxígeno en la sangre
operando en el contexto de Internet-of-Things (IoT).
● Aplicación software basada en el sistema operativo Android, capaz de enviar
los datos obtenidos a una base de datos en un servidor remoto.
● Base de datos en una página web, protegida por una contraseña de usuario y
capaz de ser accedida por el médico que acompaña al individuo. De esta forma
es posible consultar los datos obtenidos por el dispositivo en cualquier
momento y en el caso del médico, un correcto diagnóstico.
3 OBJETIVOS
3.1 Objetivo General
Diseñar e implementar un sistema portátil, capaz de medir de forma rápida y precisa
la presión arterial, registrando la información en un dispositivo móvil y enviando los
datos por Internet al médico que acompaña al paciente. Este sistema permitirá a su
vez hacer un diagnóstico oportuno informando el protocolo a seguir por el paciente
de acuerdo a los datos obtenidos.
3.2 Objetivos Específicos
Identificar las formas de evaluar la presión arterial, capaz de ser integradas a un
dispositivo portátil.
Identificar los patrones anormales de presión arterial.
Implementar una plataforma hardware y software (interface y aplicación) capaz de
sensar, procesar y comunicar datos.
Calibrar el dispositivo de forma que provea información precisa y exacta, generando
un protocolo de pruebas.
Validar el funcionamiento del dispositivo, con distintos sujetos de prueba,
determinando el nivel de confiabilidad de acuerdo a un tensiómetro tradicional.
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4 MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE
4.1 Estado del Arte
El tensiómetro, es un instrumento médico usado para la medición indirecta de la
presión arterial, en unidades de presión, normalmente en milímetros de mercurio
(mmHg). Este instrumento ha presentado una gran evolución. Inicialmente, diseñado
para ser empleado en un ámbito hospitalario, el tensiómetro análogo es constituido
de un brazalete inflable junto con un manómetro y un estetoscopio. Actualmente, los
tensiómetros también pueden ser utilizados en nuestros hogares. Estos tensiómetros
digitales permiten la medición de la presión mediante sensores y brazaletes inflables
colocados tanto en el brazo como en la muñeca. Los tensiómetros digitales utilizan
distintos tipos de control inteligente, basados en lógica difusa o redes neuronales
artificiales para determinar los valores sistólicos y diastólicos de una forma digital.
[2]
Gracias al gran avance que ha tenido la electrónica, se han podido crear mejores
sensores y plantear nuevos algoritmos y métodos para determinar con mayor
precisión la presión arterial detectando y previniendo enfermedades cardiovasculares.
La tendencia actual está dirigida a diseños más personales y que puedan ser usados
de una forma más fácil, en cualquier momento y en cualquier lugar. Estos nuevos
requisitos del dispositivo tornan a los dispositivos tipo wearable atractivos para
implementar este tipo de función: medir la presión arterial.
Los dispositivos wearables se han convertido en parte del portafolio estratégico de
negocios de las grandes compañías de semiconductores, como Intel y Huawei. Está
previsto que para el 2020, 38.5 billones de estos dispositivos estén conectados vía
Internet, de acuerdo al estudio hecho por Juniper Research [3], haciendo del mercado
de los wearables un punto estratégico en las tecnologías de Big Data y Cloud.
Actualmente estos dispositivos son usados para el monitoreo de movimiento y
algunas señales físicas como la frecuencia cardiaca.
En el pasado Mobile Word Congress, celebrado el pasado Marzo en Barcelona,
Huawei presentó el último dispositivo wearable llamado de “Huawei TalkBand
B2”[4]. Entre las novedades, este dispositivo es capaz de detectar y gravar
movimientos, así como registrar la duración y calidad del sueño. A pesar de las
iniciativas para el desarrollo de nuevas aplicaciones tipo wearable, la medición de
presión arterial es prácticamente inexplorada. Sólo una compañía Coreana H2 [5],
promete para Julio de este año introducir este tipo de wearable en el mercado a un
costo de 179 dólares. Sin embargo, este dispositivo no es capaz de detectar anomalías
ni de conectarse vía Internet.
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4.2 Marco Conceptual
4.2.1 Electrocardiograma
Un electrocardiograma (ECG) es la representación gráfica que muestra el
comportamiento del corazón a través de señales eléctricas, generadas naturalmente
por el cuerpo humano. Estas señales eléctricas son detectadas principalmente, usando
electrodos en contacto con la piel o muy cercana a esta. Donde las señales obtenidas
en un ECG, son las más importantes al momento de hacer un diagnóstico de las
enfermedades cardiacas.
El desarrollo del ECG tuvo sus inicios a finales del siglo diecinueve. Su evolución
fue resultado del avance en la detección de pequeños voltajes, del orden de los
milivoltios, siendo este necesario para poder analizar de forma completa, el
comportamiento del corazón humano. Entre estos se destaca el descubrimiento del
galvanómetro de cuerda por Willem Einthoven en el año de 1901, utilizando esta
invención para el estudio del comportamiento del corazón humano, mediante el
análisis de las señales de un ECG asignándole cierto tipo de letras a cada una de las
desviaciones que se presenta en un electrocardiograma.[6]
Ondas de un ECG
En un ECG, el eje-y representa el voltaje y el eje-x el tiempo, donde en la mayoría de
los casos se le da más relevancia al tiempo que a la amplitud que este puede llegar a
tener. En un ECG se puede encontrar distintos tipos de ondas las cuales representan
una fase en el latido del corazón, asignándoles las letras P, Q, R, S, y T. En un ECG
normal, la primera onda, es decir la P, es donde las dos aurículas del corazón, tanto la
izquierda como la derecha se activan., posteriormente un segmento, es decir el
musculo del corazón no se activa, por ende esta señal permanece constante.
El complejo QRS que incluye las ondas Q, R y S refleja la activación de los
ventrículos, posteriormente la onda T representa el momento en el que se repolarizan
los ventrículos. La repolarización de las aurículas no se pueden observar en un ECG
normal, ya que son ondas de muy baja amplitud. El ECG es no estacionaria y no
lineal, además dada su baja amplitud, se ve afectada por el ambiente de medición y
otros factores del individuo que baja la calidad de la señal, como lo es la actividad de
los músculos cercanos al corazón, incluyendo la respiración.[6]
4.2.2 Electrodos
Existen distintos tipos de electrodos para el ECG. La selección del tipo y número de
electrodos depende de la aplicación. Normalmente, dos electrodos localizados en el pecho
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del paciente son suficientes. Cada electrodo se ubica al lado del corazón, donde las señales
ECG tienen su mayor amplitud. Para aplicaciones que requieren una precisión rigurosa, son
necesarios muchos más electrodos. Estos son ubicados alrededor de todo el cuerpo para
analizar de una forma más clara el comportamiento del corazón. Respecto al tipo de
electrodos, pueden ser clasificados en húmedos y secos.
Electrodos Húmedos
Este tipo de electrodos son los utilizados normalmente en ambiente hospitalario. Estos
son compuestos de Plata-Cloruro (Ag-AgCl) y son utilizados junto con un gel para
garantizar una mayor conducción con la piel. Los electrodos húmedos proveen una
excelente calidad de la señal para mediciones exigentes, sin embargo presenta cuatro
desventajas:
1) La utilización de estos electrodos requieren la preparación de la piel, es decir
la limpieza de la región con alcohol y el afeitado de la misma.
2) La irritación de la piel cuando usados por un largo periodo de tiempo, por lo
tanto no son indicados a usuarios con piel sensible o propensos a alergias.
Como consecuencia, estos electrodos necesitan ser cambiados diariamente
para evitar reacciones en la piel.
3) Los electrodos deben ser hidratados continuamente, ya que al encontrarse
secos, puede llevar a mediciones erradas. [7]
4) Los electrodos deben ser adheridos a la piel por medio de cinta adhesiva.
Además de irritar la piel de forma química y mecánica, no garantiza la estabilidad
del electrodo en el cuerpo.
Electrodos en Seco
A diferencia de los electrodos húmedos, los electrodos en seco son operados sin el
uso de ningún tipo de gel conductor, adhesivo en la piel, o previa limpieza. Estos
electrodos son empleados para aplicaciones que requieren un largo tiempo de uso. El
principal problema de los electrodos en seco es el error de observación causado por
el movimiento del electrodo con respecto a la piel. Este error afecta la correcta toma
de datos. Sin embargo, cuando el periodo de tiempo aumenta, este problema
disminuye. La piel debajo del electrodo se hidrata por el sudor, funcionando como un
electrolito y consecuentemente, aumentando la conducción y mejorando la calidad de
los datos.
Los electrodos en seco pueden ser fabricados en varios materiales, tanto rígidos como
flexibles. Los rígidos son fabricados en metal, siendo el más utilizado el acero
inoxidable. Este material es usado debido a la no oxidación con la transpiración en
usos a largo plazo, rendimiento y disponibilidad en el mercado. El principal problema
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con los materiales rígidos es el deslizamiento sobre la piel, lo que provoca una pérdida
de contacto y efectos de carga entre los electrodos [8]. Los flexibles son fabricados
en sustratos poliméricos o metales. Normalmente en polidimetilsiloxano, por su bajo
costo, su maleabilidad y su permeabilidad al agua. [9]
4.2.3 Fotopletismografía.
La fotopletismografía es un método que registra de una manera no invasiva las variaciones
del volumen sanguíneo en las diferentes partes del cuerpo de una persona. Cuando la sangre
es bombeada por el corazón a través de todo el cuerpo, el volumen de sangre en las
extremidades tales como los dedos aumenta y decrece. El cambio en el volumen de la sangre
en las puntas de los dedos puede ser detectado por un haz de luz que se refleja en el dedo y
es detectado por un fotodiodo. Por ende cuando el volumen de sangre en los dedos aumenta,
menos luz es reflejada en el dedo. Este efecto es detectado por el fotodiodo. [10]
5 DEFINICIÓN Y ESPECIFICACIÓN DEL TRABAJO
5.1 Definición
El dispositivo está constituido por una parte hardware y otra software. La parte
hardware está encargada de la captura, medición y transmisión de datos. La parte
software se encarga de la interacción entre el usuario/médico y la información.
El dispositivo desarrollado, es análogo en su diseño externo a un reloj de muñeca.
Este diseño fue seleccionado por su portabilidad y usabilidad. Este permite que el
individuo lo use sin entorpecer y obstaculizar sus actividades cotidianas. El
dispositivo es capaz de medir la presión arterial, la frecuencia cardiaca y la saturación
de oxígeno en la sangre. Para este fin, tres sensores son integrados al sistema: dos
ECG y uno PPG. Un sensor ECG está ubicado en la parte inferior de la base del reloj
y otro en la parte superior. El sensor PPG está ubicado junto con el sensor ECG en la
parte superior de la base del dispositivo. Con el objetivo de realizar una interfaz visual
con el usuario, se incluyó un aro de LEDs RGB en el marco superior de la base,
notificando el estado en el que se encuentra el dispositivo.
El dispositivo, cuenta además con un switch de encendido y apagado, el cual se
encuentra en la parte lateral de la base del dispositivo. La alimentación del sistema es
realizada con una batería LiPo, la cual puede ser recargada por un puerto miniUSB
que se encuentra en la parte lateral del dispositivo.
Con respecto al software del sistema, este cuenta con una aplicación móvil
desarrollada para teléfonos inteligentes con sistema operativo Android, informando
detalladamente al usuario la presión arterial obtenida, así como las recomendaciones
pertinentes de acuerdo a los datos tomados y al perfil de cada usuario. Este perfil es
creado junto al registro del usuario, al iniciar la aplicación por primera vez.
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Los datos obtenidos por la aplicación, son enviados a través de una conexión de
Internet, a una base de datos. El usuario y el médico pueden acceder de forma segura
a esta información por medio de una página web, desarrollada también en este trabajo,
donde puede ser visualizado el historial de la presión arterial y el perfil del usuario.
Para la utilización del dispositivo, es necesario colocar por aproximadamente 25
segundos, algún dedo de la mano contraria a la cual utiliza el dispositivo. Para una
correcta y eficiente toma de datos, el usuario debe evitar movimientos violentos, ya
que estos interfieren en el monitoreo de la presión arterial, siendo ideal que al
momento de la utilización del dispositivo, el usuario se encuentre en reposo.
Este dispositivo fue probado sobre 37 individuos, donde 35.13% presentaban alguna
anomalía cardiaca, el mismo no fue probado en pacientes con marcapasos, ya que se
desconocen los efectos adversos que puede llegar a generar el dispositivo.
5.2 Especificaciones
En esta subsección se describen las características y criterios para el desarrollo del
dispositivo. La selección de los componentes hardware y software fue guiada en base
a estos criterios. Algunas de las decisiones resultan en compromiso entre los
diferentes criterios (por ejemplo, mayor capacidad genera un mayor costo del
dispositivo). Con el objetivo de resolver estos conflictos, los criterios fueron
aplicados de forma jerárquica.
5.2.1 Hardware
● Portabilidad: Para la implementación del proyecto, este es el factor más
importante debido a que un dispositivo liviano y pequeño va a permitir que el
individuo lo use sin entorpecer y obstaculizar sus actividades cotidianas.
● Costo: El dispositivo es proyectado para ser accesible a una gran cantidad de
usuarios, por lo tanto debe tener un costo razonable.
● Calidad: Las señales obtenidas de los sensores deben tener la menor cantidad de
ruido posible, para un correcto análisis de la presión arterial.
● Bajo consumo de potencia: Dado a que está planteado como un dispositivo
wearable, es necesario que el consumo de potencia sea bajo. De esta forma, la
duración de la batería del dispositivo debe ser la mayor posible.
● Desempeño: La captura y procesamiento de las señales obtenidas por los sensores
debe emplear un corto tiempo.
5.2.2 Software
● Complejidad: Dispositivos portables y que operan en el contexto de IoT están
caracterizados por un bajo poder de computación y almacenamiento. De esta
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forma, los algoritmos implementados en la plataforma deben ser simples y
eficientes.
● Almacenamiento: Para tener un mejor control de la presión arterial, el usuario
podrá visualizar el historial de su presión arterial tanto en la aplicación, como en
la página web.
● Seguridad: Los datos deben ser accedidos solamente por el usuario y su médico.
La autenticación de los individuos es realizada por medio de una clave, la cual es
conocida solamente por el usuario y el médico.
● Calidad de la interfaz: La aplicación móvil debe usar una interfaz fácil, intuitiva
y amigable con el usuario.
5.3 Metodología de Trabajo
Figura 1 Metodología de trabajo del proyecto.
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Para este proyecto, se planteó un cronograma con las siguientes actividades:
Documentación e investigación: Constituido por los reportes de
investigación que incluyen la compilación y análisis de los elementos
de hardware (sensores, plataformas), algoritmos, programas y
métodos utilizados para el desenvolvimiento de este proyecto. Como
resultado del análisis, fue generada la lista de elementos hardware y
software seleccionados.
Diseño de la arquitectura: El sistema está constituido por una parte
hardware y software. La arquitectura hardware fue descrita como un
diagrama de bloques constituido por los componentes hardware
seleccionados en la etapa de investigación. El diseño de la parte
software incluye la descripción e integración de los algoritmos y
programas utilizados en el sistema.
● Desarrollo de software: Los componentes software desarrollados
durante la ejecución del trabajo incluyen: i) Aplicación basada en el
sistema operativo Android para la interfaz con el usuario. ii) Base de
datos en una página web, capaz de comunicarse con la aplicación, con
el objetivo de almacenar y procesar información. iii) Algoritmo para
el procesamiento de las señales obtenidas por el hardware del sistema,
para la obtención de la presión arterial.
● Construcción del prototipo: Producto hardware constituido por los
elementos hardware y software seleccionados y desarrollados.
Validación y corrección de anomalías: Graficas, que reúnen los
datos obtenidos por el dispositivo, comparado con los obtenidos con
un tensiómetro electrónico clínicamente certificado para la medición
de la presión arterial.
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Tabla 1 Cronograma
N° ACTIVIDAD SEMANA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1 Documentación e investigación
Sensores
Algoritmos
Métodos
2 Compra de componentes
3 Simulación
Algoritmos
Circuitos
4 Interface
Desarrollo
Comunicación
5 Implementación
Montaje
Verificación
6 Ensamblaje de prototipo
Verificación
7 Validación y corrección de anomalías
Validación con distinto tipo de pacientes
Corrección de anomalías
8 Prototipo Final
6 RESULTADOS OBTENIDOS
6.1 Documentación e Investigación
6.1.1 ECG
La selección de este sensor fue basada en su portabilidad y en su precisión (calidad) como
factor primordial. Como se describió en la sección 4.2.2 los sensores con electrodos en seco
son los más óptimos para esta aplicación, ya que permiten ser operados sin el uso de ningún
tipo de gel conductor o adhesivo en la piel. Además de esto se busca que una etapa de
ganancia no sea necesaria, debido a la portabilidad del dispositivo, el espacio disponible es
muy reducido.
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La Tabla 2 muestra los principales sensores electrocardiográficos que fueron considerados e
investigados para este proyecto. Se seleccionó el sensor PS25201B, por su portabilidad y su
alta ganancia.
Tabla 2. Comparación de Sensores ECG
Corriente de suministro
operativa[mA]
Resistencia de entrada
máxima[Gohms]
Voltaje Bipolar de
Operación [V]
Ganancia De Voltaje en
Promedio[V]
Valor[$]
PS25255 1,4 20 2,4-5,5 10 $ 9,19
PS25253 2,5 20 2,4-5,5 10 $ 9,19
PS25251 2 20 2,4-5,5 20 $ 9,19
PS25201B 2,5 20 2,4-5,5 52,5 $ 30,76
PS25203B 2,5 20 2,4-4 10 $ 30,76
El sensor PS25201B puede ser usado en seco sin la necesidad de circuitos de baja
impedancia, los cuales son potencialmente peligrosos para el ser humano. Este sensor
fue especialmente diseñado para la detección de señales ECG utilizando técnicas de
retroalimentación activa para reducir la capacitancia de entrada efectiva del elemento
de detección y aumentar la resistencia de entrada [11]. En la Figura 2 se muestra el
sensor PS25201B y sus dimensiones.
Figura 2.Sensor electrocardiográfico PS25201.
6.1.2 PPG
La selección del sensor fotopletismográfico fue basada en su portabilidad y flexibilidad.
Algunos de estos sensores pueden ser usados para realizar la medición de saturación de
oxígeno en la sangre. La Tabla 3 muestra los sensores PPG considerados e investigados en
la etapa de diseño del dispositivo. Como resultado, fue seleccionando el sensor SFH7050,
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diseñado con tres LEDs de alta eficiencia: verde de 535nm, rojo de 660nm e IR de 940nm.
También incluye un fotodiodo, ideal para aplicaciones en oximetría y medición de la
frecuencia cardiaca. Su dimensión, es ideal para productos portátiles [12]. La Figura 3
muestra el sensor fotopletismográfico SFH7050 y sus dimensiones.
Tabla 3. Comparación de Sensores PPG
Corriente de suministro
operativa[mA]
LED Verde
LED Rojo
LED IR
Dimensiones[mm] Costo[$]
SFH7050 20 1 1 1 4,7 x 2,5 x 0,9 2,36
SFH7051 20 3 0 0 4,7 x 2,5 x 0,9 2,14
SFH7060 60 3 1 1 7,2 x 2,5 x 0,9 4,19 NJL5310R 20 2 0 0 3,15 x 4,35 x 0,8 2,36 MAX30100 0,6 0 1 1 5,6 x 2,8 x 1,2 4,85
Figura 3.Sensor fotopletismográfico SFH7050.
6.1.3 Plataforma
Para determinar la plataforma ideal para este proyecto, se tuvo en cuenta sus dimensiones
(portabilidad), su máximo voltaje de operación (bajo consumo de potencia), el
microcontrolador (desempeño) y el número de entradas y salidas. La Tabla 4 muestra las
plataformas consideradas para este proyecto. De acuerdo al diagrama de bloques presentado
en la sección 6.2, el número total de entradas y de salidas del sistema es de 6, donde son
usados un total de 7 bits. De esta forma, no es necesario una plataforma con una gran cantidad
de entradas y salidas, ya que estas no se utilizarían. Como resultado de la investigación, se
concluyó que las mejores plataformas para este proyecto son las plataformas FLORA y
LilyPad. Entre estas dos alternativas, fue seleccionada la plataforma FLORA, ya que posee
un menor tamaño y un menor costo. En la Figura 4 se muestra la plataforma FLORA. [13]
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Tabla 4. Comparación Boards
Microcontrolador I/O Pines
Corriente por I/O Pin[mA]
Máximo Voltaje de
Alimentación[V]
Tamaño Costo[$]
FLORA ATMega32U4 8 250mA 16 45mm de Diámetro $ 19,95
LilyPad ATMega32U4 9 40mA 5,5 55mm de Diámetro $ 24,95
Xadow ATMega32U4 16 40mA 5,5 25,43mmx20,35mm $ 19,90
GEMMA Ttiny85 3 150mA 3,3 27,98mm de Diámetro
$ 9,95
Fio ATMega328P 14 40mA 12 28mmx65mm $ 24,95
Figura 4.Board FLORA de Adafruit.
6.1.4 Comunicación
Para realizar la comunicación entre el dispositivo y el móvil, fueron investigados los módulos
de comunicación compatibles con FLORA. Como resultado de la búsqueda, el módulo de
Bluetooth de baja potencia fue seleccionado. Este componente es especialmente diseñado
para aplicaciones portátiles debido a sus dimensiones, similar a la de una moneda. El módulo
de Bluetooth no tiene los pines de control de flujo. Por esta razón, es necesario utilizarlo
junto con un microcontrolador para realizar esta función. El microcontrolador utilizado es el
ATMega32U4 de FLORA [14]. La Figura 5 muestra el módulo de Bluetooth y sus
dimensiones.
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operado en el contexto de internet de las cosas.
19
Figura 5.Modulo Bluetooth LE de Adafruit.
6.1.5 Base de Datos
Para el almacenamiento de todos los usuarios del dispositivo, es necesario la creación de una
base de datos. Cada usuario debe realizar un registro de un perfil. En esta cuenta es
almacenada el historial de la presión arterial. Los datos son guardados durante dos meses, en
el caso de usuarios con enfermedades cardiacas o durante un mes para los demás usuarios.
La selección de la base de datos web fue basada en: i) el espacio necesario; ii) el tráfico de
datos; y iii) el precio. Para futuras versiones se espera que el wearable cuente con un mayor
número de usuarios. De esta forma, la selección del alojamiento web puede cambiar. La
velocidad puede tornarse en un factor dominante, una vez que un mayor número de usuarios
accede a la base de datos, tornando la búsqueda de información más compleja.
La Tabla 5 muestra la comparación entre las diferentes alternativas de alojamiento web. Fue
escogido el alojamiento web en GoogieHost, el cual cuenta con un espacio y tráfico ilimitado
sin costo (gratuito). GoogieHost es gestionado por MySQL y cuenta con un motor de
almacenamiento InnoDB; dado que para esta aplicación son necesarias las transacciones, este
es el motor de almacenamiento ideal.
De acuerdo a los registros de prueba hechos en la base de datos, el máximo tamaño de
información que aloja cada usuario es de 163.9 bytes, teniendo en cuenta que el tamaño
aproximado para cada medición de presión arterial es de 15 bytes. Para alojar los datos de
dos meses con dos tomas de datos por día, para el caso de un usuario con enfermedad
cardiaca, el tamaño que ocuparía es de aproximadamente 1.9kB. Es decir para 100.000
usuarios con las mismas especificaciones, para dos meses, el tamaño ocupado sería de
187.29MB.
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20
Tabla 5.Comparación del Alojamiento Web
Costo [$ por mes]
Espacio[GB] Trafico[GB] Backups automáticos de
datos
Velocidad de red del servidor[mbps]
Dominio
Hostinger $ 3,90 Ilimitado Ilimitado Diariamente 1000 Si
000webhost $ 4,84 Ilimitado Ilimitado Semanalmente 1000 Si
GoDaddy $ 1,00 100GB Ilimitado Semanalmente 1000 Si
GoogieHost $ - Ilimitado Ilimitado Semanalmente 100 No
ServersFree $ - 10 100 Semanalmente 10 No
2FreeHosting $ - 20 150 Limitado 10 No
6.2 Diseño de la arquitectura
El diagrama de bloques es presentado en la Figura 6, este sistema tiene tres entradas, cada
una de un bit y tres salidas, una de dos bits y las demás de 1 bit. La entrada ECG, corresponde
a la señal de los sensores electrocardiográficos, la entrada PPG, corresponde a la señal del
sensor fotopletismográfico. La entrada RX corresponde a la señal recibida por el módulo
Bluetooth del sistema.
La salida, control PPG, corresponde a la señal de control para los LEDs infrarrojo y rojo. La
salida LED RGB, corresponde a la señal de control para ese LED, que servirá como un
indicador rápido del rango en el que se encuentra la presión arterial así como el modo de
operación en el que se encuentra el dispositivo. La salida TX corresponde a la señal de
transmisión del módulo Bluetooth.
Figura 6.Diagrama de Bloques del Sistema.
Cada una de las señales obtenidas por los sensores tiene sus respectivos acondicionamientos,
es decir, la señal es filtrada de acuerdo a la frecuencia a las que estas operan. Este proceso
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21
permite evitar datos erróneos, los cuales son utilizados por el controlador en el cálculo la
presión arterial. De acuerdo a estos datos, el color del LED RGB cambia. La tabla 6 muestra
la convención de colores usadas para la interfaz del dispositivo con el usuario. La
información es enviada al dispositivo móvil, el cual captura los datos por Bluetooth y los
muestra en la aplicación del teléfono inteligente.
Tabla 6. Convención de colores para el LED RGB
Color Explicación
Verde Listo para medir.
Rojo Midiendo.
Azul Finalizado.
Amarillo Medida dentro del rango adecuado.
Morado Medida dentro del rango inadecuado.
6.3 Desarrollo de Software
6.3.1Aplicación Móvil
Figura 7. Aplicación del sistema.
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22
La aplicación en el dispositivo móvil, se desarrolló para el sistema operativo de
Android. Esta aplicación se comunicará con el dispositivo, vía Bluetooth para ser la
principal interfaz del sistema mostrando numéricamente la presión arterial del
usuario, además de poder registrarse para crear un perfil y poder acceder al historial
de las mediciones de la presión arterial, finalmente enviando estos datos por internet
para que el médico del cliente tenga acceso a ellos.
La aplicación desarrollada lleva el nombre de BloodP, desarrollada para ser utilizada
desde la versión 4.0.3 de Android en adelante. Al ingresar por primera vez en la
aplicación el usuario debe realizar el login, si ya se tiene una cuenta previamente
creada o registrarse desde la aplicación o desde la página web.
Al registrarse, el cliente informará al sistema su condición de salud por medio de una
encuesta, con el fin de determinar los rangos de la presión arterial y así informar
correctamente al usuario el rango en el que se encuentra la presión arterial medida
por el dispositivo, clasificada como, baja, media o alta.
Realizando el login correcto, la aplicación automáticamente buscará los dispositivos
Bluetooth más cercanos, conectándose al dispositivo para luego iniciar la toma de
datos y finalmente mostrarle al usuario la presión arterial obtenida por el dispositivo.
6.3.2 Algoritmo Presión Arterial
El algoritmo usado para medir la presión arterial se muestra en la Figura 8. El tiempo de
tránsito del pulso (PTT) es el intervalo entre el pico del complejo QRS de la señal
electrocardiográfica (ECG) y el pico de la señal fotopletismográfica (PPG) en un mismo
ciclo cardiaco.
Detección del pico de la señal ECG del complejo QRS:
Al tener la señal electrocardiográfica filtrada, se compara el dato actual de la señal,
con el dato anterior, detectando el punto en que este deja de ser mayor al anterior, de
acuerdo a un umbral establecido. Cuando es detectado es activado un timer, para
calcular el tiempo entre el próximo pico del complejo QRS y poder así determinar el
ritmo cardiaco.
Detección del pico de la señal PPG:
Al tener la señal fotopletismográfica filtrada, se compara el dato actual de la señal,
con el dato anterior, detectando el punto en que este deja de ser mayor al anterior, de
acuerdo a un umbral establecido.
Una vez calculada PTT entre los picos de la señal ECG y PPG, se procede a calcular PWV
(Pulse Wave Velocity), el cual corresponde a la velocidad de la sangre en viajar desde el
corazón hasta la muñeca, PWV corresponde a la mitad de la altura del individuo sobre el PTT
calculado anteriormente. La altura es obtenida cuando el usuario realiza el proceso de
registro.
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operado en el contexto de internet de las cosas.
23
Para calcular PWV, se utiliza las ecuaciones presentadas en (1) y (2) [15]. Donde SBP y DBP
corresponden a la presión sistólica y diastólica, respectivamente. A, B, C, y D son constantes
obtenidas en investigaciones realizadas con anterioridad respecto a la relación entre la
velocidad del pulso de onda y la presión arterial. [16]
𝑆𝐵𝑃 = 𝐴 ∗ 𝑃𝑊𝑉 + 𝐵 (1)
𝐷𝐵𝑃 = 𝐶 ∗ 𝑃𝑊𝑉 + 𝐷 (2)
Figura 8. Algoritmo del sistema.
6.3.3 Construcción del Prototipo
De acuerdo a los elementos anteriormente seleccionados y a la arquitectura diseñada, se
construyó el prototipo que se muestra en la Figura 9. Este dispositivo tiene la forma de un
reloj de muñeca, en la parte superior de la base se observa en el marco circular, el aro de
LEDs RGB que será la principal interfaz con el usuario, indicándole de forma rápida, el rango
en el que se encuentra la presión arterial medida.
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24
Tanto en la parte superior como inferior de la base, se encuentra el sensor ECG, rodeado de
un aro de metal para realizar la función de la tierra del sistema. En la parte superior junto al
sensor ECG, se encuentra con un menor tamaño el sensor PPG, el cual medirá la oximetría y
el volumen de sangre en el dedo. Finalmente, en la parte lateral se encuentra el switch de
encendido y apagado del dispositivo.
Figura 9. Vista superior del prototipo.
6.4 Validación y Corrección de Anomalías
6.4.1 Señal ECG
Para la señal del sensor ECG, se utiliza un filtro pasa bandas para las frecuencias 1-40Hz,
diseñado de esta forma para que señales de ruido como la respiración, movimiento de los
músculos y ruido eléctrico no intervinieran en la correcta detección de la señal ECG y además
de este filtro análogo, se utilizó un filtro digital, implementadolo en el microcontrolador. Se
utilizó un filtro de respuesta finita al impulso (FIR), diseñado en la herramienta de software
matemático MATLAB. La señal ECG, finalmente obtenida se puede observar en la Figura
10, con ayuda de la herramienta de adquisición de datos y trazado de gráficas MakerPlot.
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25
Figura 10. Señal ECG obtenida por el sistema.
6.4.2 Señal PPG
Para la señal del sensor PPG, primero se convirtió a voltaje la corriente producida por el
fotodiodo, con un amplificador de transimpedancia. Posteriormente se utilizó un filtro de
1Hz-15Hz. Por último, esta señal pasa por una etapa de ganancia AC, utilizando un
amplificador no inversor con un capacitor para bloquear la señal DC permitiendo el paso de
la AC. De esta manera, solo la señal PPG va a ser amplificada para luego ser procesada por
el microcontrolador. En la Figura 11se muestra la señal PPG obtenida por el sistema.
Figura 11. Señal PPG obtenida por el sistema.
6.4.3 Oximetría
Para hallar la saturación de oxígeno en la sangre, se usa el sensor PPG el cual tiene 3 diodos
emisores de luz, como se describió en la sección 6.1.2. La hemoglobina absorbe energía de
distintas longitudes de onda de luz, dependiendo si esta oxigenada o desoxigenada. La
hemoglobina oxigenada absorbe más luz infrarroja (940nm) que luz roja (660nm) y la
desoxigenada de forma contraria. La diferencia entre la luz infrarroja y la luz roja absorbida
por la sangre permite determinar la saturación de oxígeno en la sangre. (SpO2)
Para validar el resultado obtenido por el sistema se utilizó un oxímetro clínicamente validado
por la FDA y PMD con referencia MD300C1, el cual posee un error de ±3%. En la Figura
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
26
12 se presentan los datos referentes al porcentaje de oxígeno en la sangre obtenidos por el
dispositivo diseñado en este trabajo y el aprobado clínicamente. De acuerdo a estos
resultados, se obtuvo un error relativo promedio de ±3%, siendo este un resultado muy
satisfactorio. Teniendo en cuenta el error del oxímetro, más el error del dispositivo
comparado con este, se obtiene un error total del dispositivo de ±6%.
Figura 12. Saturación de oxígeno con el dispositivo diseñado y el de validación (MD300C1).
6.4.4 Presión Arterial
Al hacer el procesamiento de las señales descritas en la sección 6.3.2, se realizó la validación
de la presión arterial con un tensiómetro aprobado clínicamente, de referencia EW278 con
un error de ±5%. En la Figura 13 se pueden observar los datos de la presión sistólica
obtenidos por el dispositivo diseñado en este trabajo y el aprobado clínicamente. De acuerdo
a estos resultados, se obtuvo un error relativo promedio de ±9%, teniendo en cuenta el error
del tensiómetro, más el error del dispositivo comparado con este, se tendría un error total del
dispositivo de ±13%.
75
80
85
90
95
100
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
% d
e O
xige
no
en
la s
angr
e
Individuos
Saturación de Oxigeno en la Sangre
Dispositivo MD300C1
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
27
Figura 13.Presión sistólica con el dispositivo diseñado y el de validación (EW278).
La Figura 14 muestra los datos obtenidos de la presión diastólica obtenidos por el dispositivo
diseñado en este trabajo y el aprobado clínicamente. De acuerdo a estos resultados, se obtuvo
un error relativo promedio de ±11%. Teniendo en cuenta el error del tensiómetro, más el
error del dispositivo comparado con este, se tiene un error total del dispositivo de ±15%.
Figura 14. Presión sistólica con el dispositivo diseñado y el de validación (EW278).
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
SDP
(mm
Hg)
Individuos
Presión Sistólica(SBP)
Dispositivo EW278
0
20
40
60
80
100
120
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
DB
P(m
mH
g)
Individuos
Presión Diastólica(DBP)
Dispositivo EW278
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operado en el contexto de internet de las cosas.
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7 CONCLUSIONES
En este trabajo, se logró la implementación de un método innovador en la toma de la presión
arterial en un dispositivo portátil, tipo wearable, capaz también de medir la frecuencia
cardiaca y la saturación de oxígeno en la sangre. Este dispositivo opera en el contexto de
Internet-de-las-Cosas. Este resultado fue logrado mediante la utilización de sensores
electrocardiográficos y fotopletismográficos. Al procesar las señales ECG y PPG se obtiene
la presión arterial, esta información es visualizada en la aplicación desarrollada en Android,
siendo capaz de enviar los datos obtenidos a una base de datos en un servidor remoto.
De acuerdo a las validaciones realizadas con dispositivos clínicamente aprobados, el
dispositivo monitor de la presión arterial, presenta un error para la medición de presión
sistólica y un error de presión diastólica de ±13% y ±15%, respectivamente. Este error es
considerado bajo, considerando que los dispositivos que son aprobados clínicamente tiene
un error del 5%. El error obtenido, podría disminuirse al ser validado con una población
mucho más grande, al realizado en este trabajo.
Como trabajos futuros se plantea el mejoramiento de la base de datos y de la seguridad de la
misma. Incluyendo servicios de integridad y de disponibilidad.
8 AGRADECIMIENTOS
Agradezco a Dios, a mis padres Martha y Juan, a mis hermanitos Johanna y Juan Carlos. Por
estar en los momentos felices y aún más en los difíciles y todas aquellas personas que de una
u otra forma aportaron en mi crecimiento como persona y estudiante.
9 REFERENCIAS
[1] Instituto Nacional de Salud, Mortalidad 1998-2011 y situación de salud en los
municipios de frontera terrestre en Colombia, (2011), Disponible en:
https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/IA/INS/Segund
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[2] Mónica A. Rincón "Estudio de la lógica difusa en la presión arterial". (1994).
Santafé de Bogotá : Uniandes, 1994.
[3] JUNIPER Research, Internet of Things’ Connected Devices to Almost Triple to
Over 38 Billion Units by 2020, 2015, Disponible en:http://www.juniperresearch.
com/press/press-releases/iot-connected-devices-to-triple-to-38-bn-by-
2020?utm_source=cisionpr&utm_medium=email&utm_campaign=iot15pr1
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
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[4] Huawei, ”Huawei Unveils Innovative Smart Wearable Devices at Mobile World
Congress 2015”, Disponible en http://consumer.huawei.com/en/press/news/hw-
415715.htm
[5] H2,”H2: The First Wearable Blood Pressure Monitor”, disponible en
https://www.indiegogo.com/projects/h2-the-first-wearable-blood-pressure-monitor
[6] Khan, M. G. (2008). Rapid ECG interpretation.Totowa, NJ : Humana Press,
2008.Chapter 1
[7] N Meziane (2013). Dry electrodes for electrocariography. Wisconsin: Physiological
Measurement, IOP Publishing.
[8] Anna Gruetzmann(2007). Novel dry electrodes for ECG monitoring. Hamburg:
Physiological Measurement, IOP Publishing.
[9] Hoffmann, K.-P.; Ruff, R., "Flexible dry surface-electrodes for ECG long-term
monitoring," in Engineering in Medicine and Biology Society, 2007. EMBS 2007.
29th Annual International Conference of the IEEE , vol., no., pp.5739-5742, 22-26
Aug. 2007.
[10] Langereis, Geert, "Photoplethysmography(PPG) system", Rochester Intitute
of Technology, February 2010, disponible en : http://edge.rit.edu/ edge /P15041
/public/EE /Component%20 Datasheets%2 0%26%20User%20Guides/ Heart%
20Rate%20Monitoring /PPG%20Implementation%20Paper.pdf
[11] Plessey semiconductors, PS25201A EPIC Ultra Hight Impedance ECG
sensor , Advance Information.Datasheet.
[12] OSRAM Opto Semiconductors, SFH-7050-Photoplethysmography
Sensor.Datasheet.
[13] Adafruit, Becky Stern, FLORA-Wearable electronic platform v2, datasheet.
[14] Adafruit,Becky Stern ,Flora Wearable Bluefruit LE Module,datasheet.
[15] Surendhra Goli;Jayanthi T, "Cuff less Continuous Non-Invasive Blood
Pressure Measurement Using Pulse Transit Time Measurement", IJRDET, January
2014
[16] Thomas, S.; Nathan, V.; Zong, C.; Soundarapandian, K.; Shi, X.; Jafari, R.,
"BioWatch: A Non-invasive Wrist-based Blood Pressure Monitor that Incorporates
Training Techniques for Posture and Subject Variability," Biomedical and Health
Informatics, IEEE Journal of , vol.PP, no.99, pp.1,1, July 2015.
[17] A. Hennig and A. Patzak, “Continuous blood pressure measurement using
pulse transit time,” Somnologie-Schlafforschung und Schlafmedizin, vol. 17, no. 2,
pp. 104–110, 2013.
[18] Zhe-Min Lin; Cheng-Hung Chang; Nai-Kuan Chou; Yuan-Hsiang Lin,
"Bluetooth Low Energy (BLE) based blood pressure monitoring system," Intelligent
Green Building and Smart Grid (IGBSG), 2014 International Conference on , vol.,
no., pp.1,4, 23-25 April 2014
[19] Sosa, J.; Garcia-Alonso, S.; Monzon-Verona, J.M.; Montiel-Nelson, J.A.;
Beriain, A.; Fernandez, E.; Solar, H.; Garcia-Alonso, A.; Gutierrez, I., "Wireless
and batteryless blood pressure sensor," Circuits and Systems (MWSCAS), 2011
IEEE 54th International Midwest Symposium on , vol., no., pp.1,4, 7-10 Aug. 2011
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
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10 ANEXOS
10.1 Resumen Ejecutivo
Las enfermedades cardiovasculares (ECVs) son la mayor causa de muerte de los
colombianos. Aún cuando no resulta mortal, las ECVs detectadas tardíamente pueden
generar daños irreparables en varios órganos del cuerpo humano. Por lo tanto, es
necesaria la adopción de medidas preventivas que incluyan, el acompañamiento
médico y el monitoreo de señales cardiacas de los individuos. Dispositivos
electrónicos portátiles operados en el contexto de Internet-de-las-Cosas pueden ser
utilizados para este fin. El presente trabajo desarrolla un dispositivo portátil tipo reloj
inteligente, capaz de medir y monitorear de forma continua la presión arterial en la
muñeca de un individuo. Esta información es enviada a través de una aplicación
Android, ejecutada en un teléfono inteligente, información que es enviada a una base
de datos en un servidor remoto. Esta información puede ser accedida por el individuo
o por el médico que lo acompaña, para que éste pueda realizar un diagnóstico
oportuno.
10.1.1 Objetivos
Objetivo General
Diseñar e implementar un sistema portátil, capaz de medir de forma rápida y precisa
la presión arterial, registrando la información en un dispositivo móvil y enviando los
datos por Internet al médico que acompaña al paciente. Este sistema permitirá a su
vez hacer un diagnóstico oportuno informando el protocolo a seguir por el paciente
de acuerdo a los datos obtenidos.
Objetivos Específicos
Identificar las formas de evaluar la presión arterial, capaz de ser integradas a un
dispositivo portátil.
Identificar los patrones anormales de presión arterial.
Implementar una plataforma hardware y software (interface y aplicación) capaz de
sensar, procesar y comunicar datos.
Calibrar el dispositivo de forma que provea información precisa y exacta, generando
un protocolo de pruebas.
Validar el funcionamiento del dispositivo, con distintos sujetos de prueba,
determinando el nivel de confiabilidad de acuerdo a un tensiómetro tradicional.
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
31
10.1.2 Resultados Obtenidos
Documentación e investigación: Constituido por los reportes de
investigación que incluyen la compilación y análisis de los elementos
de hardware (sensores, plataformas), algoritmos, programas y
métodos utilizados para el desenvolvimiento de este proyecto. Como
resultado del análisis, fue generada la lista de elementos hardware y
software seleccionados.
Diseño de arquitectura: El sistema está constituido por una parte
hardware y software. La arquitectura hardware fue descrita como un
diagrama de bloques constituido por los componentes hardware
seleccionados en la etapa de investigación. El diseño de la parte
software incluye la descripción e integración de los algoritmos y
programas utilizados en el sistema.
● Desarrollo de software: Los componentes software desarrollados
durante la ejecución del trabajo incluyen: i) Aplicación basada en el
sistema operativo Android para la interfaz con el usuario. ii) Base de
datos en una página web, capaz de comunicarse con la aplicación, con
el objetivo de almacenar y procesar información. iii) Algoritmo para
el procesamiento de las señales obtenidas por el hardware del sistema,
para la obtención de la presión arterial.
● Construcción del prototipo: Producto hardware constituido por los
elementos hardware y software seleccionados y desarrollados.
Validación y corrección de anomalías: Graficas, que reúne los datos
obtenidos por el dispositivo, comparado con los obtenidos con un
tensiómetro electrónico clínicamente certificado para la medición de
la presión arterial.
Monitor de presión arterial para la detección y prevención de enfermedades cardiovasculares
operado en el contexto de internet de las cosas.
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10.2 Costo del Dispositivo:
Tabla 7 Costo del Dispositivo
Producto Cantidad Valor x Unidad($) Valor Total($)
FLORA 1 19,95 19,95
Bluetooth LE 1 17,5 17,5
Sensor ECG 2 30,76 61,52
Sensor PPG 1 2,71 2,71
Batería LiPo 1 5 5
Cargador LiPo 1 12,5 12,5
Aro de LEDs RGB 1 9,95 9,95
Impresión 3D 1 12,3 12,3
Otros 1 20 20
Total en Dólares $ 161,43
10.3 Búsqueda de Información:
Las principales fuentes de información que se utilizó en el desarrollo de este
proyecto fueron las siguientes:
• BioWatch: A Non-invasive Wrist-based Blood Pressure Monitor that Incorporates
Training Techniques for Posture and Subject Variability. [16]
• Continuous blood pressure measurement using pulse transit time. [17]
• Bluetooth Low Energy (BLE) based blood pressure monitoring system. [18]
• Wireless and batteryless blood pressure sensor. [19]
La cuales fueron encontradas en la biblioteca digital IEEE Xplore, la cual ofrece el
acceso a aproximadamente 270 revistas, 1800 normas y a más de 11000 actas de
congreso. El método de selección se basó, primero, en la búsqueda de investigaciones
lo más reciente posible acerca del tema de la presión arterial. Segundo, la búsqueda
de métodos para medir la presión arterial de forma rápida y precisa. Tercero, que estos
métodos encontrados se pudieran implementar en dispositivos portables, es decir que
cumpliera con los requerimientos básicos del sistema.
Con este método de búsqueda, se logró encontrar información de gran importancia
para el proyecto. Destacándose el primer artículo anteriormente descrito (BioWatch),
el cual sobresale por su reciente investigación y la exposición de un método eficiente
y portable para la medid de la presión arterial. Los demás artículos sobresalen por su
clara explicación sobre posibles métodos y características de medición de la presión
arterial, influyendo en gran medida en el rumbo tomado en este proyecto.