informe de avance-proyecto de grado

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.

2

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



3

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



4

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



5

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



6

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.



7

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.



8

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.



9

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



10

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



11

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.



12

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



13

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.



14

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.



16

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,



17

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]



18

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.



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.



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



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.



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.



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.



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.



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



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



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



28

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

o%20informe%20ONS.pdf

[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



29

[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



30

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.



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.



32

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.

informe de avance-proyecto de grado

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