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Abstract
Este proyecto está enmarcado dentro de mis prácticas en la empresa Libelium Comunicaciones Distribuidas S.L. Su motivación surge del interés en la creación de un dispositivo sensorial de parámetros biométricos que le permita utilizar esta tecnología, actualmente demasiado cara, a todo el mundo. Las redes sensoriales inalámbricas están formadas por una serie de nodos que miden parámetros de interés mediante sensores, y trabajan en conjunto para enviar esta información. La instalación de una red sensorial en el entorno de un paciente o persona con limitaciones, posibilita una atención y control constante, incluso en su propio domicilio. Para este proyecto se decide trabajar sobre la plataforma Open Source Arduino. Siguiendo las líneas de ese dispositivo, el proyecto se apoyará en las bases definidas por los productos del movimiento Open Source: contenido libre, accesibilidad, bajo coste... Por lo tanto, se pretende integrar en un único dispositivo una serie de sensores biométricos, para posibilitar la monitorización de parámetros vitales. Este seguimiento tiene que ser en tiempo real, de manera que es conocido el estado del sujeto y sus posibles necesidades. El campo de aplicación incluye todo tipo de monitorización de pacientes de forma poco invasiva, y otros usos que dependan de mediciones biomédicas. El primer paso consistirá en la búsqueda de las necesidades del usuario, investigación de sistemas ya existentes, y estudio de sensores en el mercado. Esto nos permitirá definir unos requisitos mínimos de la plataforma, con los que poder continuar trabajando. Una vez definidos los sensores se deben diseñar las diferentes etapas, el hardware formado por la electrónica de adaptación necesaria para los sensores elegidos. Con respecto al software, se implementará una librería con múltiples funciones y ejemplos, con el fin de facilitar su programación al usuario final. El resultado final pretende ser un dispositivo real, que se pueda comercializar como un producto acabado y funcional, acercando la tecnología de la monitorización médica a todos los lugares del planeta a un precio asequible, y que sirva como base para un futuro producto utilizable como "mini hospital" o centro de diagnóstico médico de bajo coste en países en vías de desarrollo o subdesarrollados. Aplicable al campo de la telemedicina, se busca revolucionar esta tecnología, rompiendo con la privatización de este mercado y disminuyendo el precio del producto final en comparación con los prohibitivos precios de los dispositivos hospitalarios. Esto abrirá las puertas a un nuevo movimiento de tecnologías médicas libres. Martín Nuez, Luis Antonio; Casas Nebra, Roberto; Marco Marco, Álvaro
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D b i o Reposito r D iseño e o métric a r io de la Un Proy eH e imple m a para d o t L u iversidad d ecto H ealth S m entac i d iagnóst t ras apli c u is Ant o Dire c Robe r Álva r Ingeni e Cu e Zaragoz a Fin d S enso r i ón de u ico de p c acione Autor o nio M a c tor y Codi r r to Casas r o Marco M e ría Industr i rso 2013-2 0 – Zaguan d e C a r Platf o u na plat a p aciente s médi c a rtín Nu r ector Nebra M arco i al, EINA 0 14 http://zag u a rrer a o rm a forma s s en tie m c as ez u an.unizar. e a s ensori a m po re a e s a l a l y
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 1 e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas Resumen Este proyecto está enmarcado dentro de mis prácticas en la empresa Libelium Comunicaciones Distribuidas S.L. Su motivación surge del interés en la creación de un dispositivo sensorial de parámetros biométricos que le permita utilizar esta tecnología, actualmente demasiado cara, a todo el mundo. Las redes sensoriales inalámbricas están formadas por una serie de nodos que miden parámetros de interés mediante sensores, y trabajan en conjunto para enviar esta información. La instalación de una red sensorial en el entorno de un paciente o persona con limitaciones, posibilita una atención y control constante, incluso en su propio domicilio. Para este proyecto se decide trabajar sobre la plataforma Open Source Arduino. Siguiendo las líneas de ese dispositivo, el proyecto se apoyará en las bases definidas por los productos del movimiento Open Source: contenido libre, accesibilidad, bajo coste... Por lo tanto, se pretende integrar en un único dispositivo una serie de sensores biométricos, para posibilitar la monitorización de parámetros vitales. Este seguimiento tiene que ser en tiempo real, de manera que es conocido el estado del sujeto y sus posibles necesidades. El campo de aplicación incluye todo tipo de monitorización de pacientes de forma poco invasiva, y otros usos que dependan de mediciones biomédicas. El primer paso consistirá en la búsqueda de las necesidades del usuario, investigación de sistemas ya existentes, y estudio de sensores en el mercado. Esto nos permitirá definir unos requisitos mínimos de la plataforma, con los que poder continuar trabajando. Una vez definidos los sensores se deben diseñar las diferentes etapas, el hardware formado por la electrónica de adaptación necesaria para los sensores elegidos. Con respecto al software, se implementará una librería con múltiples funciones y ejemplos, con el fin de facilitar su programación al usuario final. El resultado final pretende ser un dispositivo real, que se pueda comercializar como un producto acabado y funcional, acercando la tecnología de la monitorización médica a todos los lugares del planeta a un precio asequible, y que sirva como base para un futuro producto utilizable como "mini hospital" o centro de diagnóstico médico de bajo coste en países en vías de desarrollo o subdesarrollados. Aplicable al campo de la telemedicina, se busca revolucionar esta tecnología, rompiendo con la privatización de este mercado y disminuyendo el precio del producto final en comparación con los prohibitivos precios de los dispositivos hospitalarios. Esto abrirá las puertas a un nuevo movimiento de tecnologías médicas libres.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 2 Tabla de contenido Índice de figuras ................................................................................................................ 6 Índice de Tablas ............................................................................................................... 12 Glosario ........................................................................................................................... 13 1 Introducción ............................................................................................................. 14 1.1Marco de trabajo..........................................................................................................14 1.1.1Libelium y sus productos....................................................................................14 1.1.2Las redes sensoriales...........................................................................................15 1.2Justificación.................................................................................................................17 1.2.1Objeto..................................................................................................................17 1.2.2Motivación del proyecto......................................................................................18 1.3Objetivos.....................................................................................................................19 1.3.1Alcance................................................................................................................20 1.4Antecedentes...............................................................................................................21 1.5Desarrollo del proyecto...............................................................................................23 1.5.1Planificación........................................................................................................24 1.5.2Seguimiento.........................................................................................................25 2 Estudio del estado del arte ........................................................................................ 27 2.1Campo de aplicación...................................................................................................27 2.2Análisis del mercado...................................................................................................30 2.2.1Sistemas comerciales...........................................................................................30 2.2.2Proyectos Open Source.......................................................................................32 2.3Evaluación de las necesidades del usuario..................................................................35 3 Especificaciones del sistema .................................................................................... 36 3.1La tecnología de partida..............................................................................................36 3.1.1Arduino...............................................................................................................36 3.1.2Waspmote............................................................................................................39 3.1.3Raspberry Pi........................................................................................................41 3.2Especificaciones básicas iniciales...............................................................................43 3.3Parámetros de interés para la monitorización..............................................................46
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 3 3.4Sistemas de visualización............................................................................................47 3.5Protocolos de comunicación........................................................................................48 3.6Especificaciones del diseño final................................................................................49 3.6.1Requisitos añadidos.............................................................................................49 3.6.2Resultados finales................................................................................................50 4 Diseño del hardware ................................................................................................. 52 4.1 Diagrama de bloques del sistema...............................................................................52 4.2Sensores biométricos integrados.................................................................................53 4.2.1Pulso y oxígeno en sangre...................................................................................53 4.2.2Electrocardiograma.............................................................................................56 4.2.3Respiración..........................................................................................................58 4.2.4Temperatura corporal..........................................................................................61 4.2.5Tensión Sanguínea..............................................................................................63 4.2.6Posición del paciente...........................................................................................68 4.2.7Conductividad de la piel......................................................................................70 4.2.8Glucosa en sangre................................................................................................72 4.2.9Electromiografía..................................................................................................74 4.3Electrónica de adaptación............................................................................................76 4.3.1Sensores ...............................................................................................................77 4.3.2Otros circuitos.....................................................................................................84 4.4Prototipos de placas de circuito impreso (PCB)..........................................................85 4.4.1Placa e-Health Versión 1.....................................................................................87 4.4.2Placa e-Health Versión 2.....................................................................................89 5 Diseño de software ................................................................................................... 91 5.1Librería e-Health.........................................................................................................92 5.1.1Arduino...............................................................................................................92 5.1.2Raspberry Pi........................................................................................................93 5.2Firmware asociado a los sensores...............................................................................95 5.2.1Funciones............................................................................................................95 5.2.2Programas de ejemplo.......................................................................................107 5.3Firmware asociado a otras funcionalidades...............................................................111
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 4 5.3.1Funciones..........................................................................................................111 5.3.2Programas de ejemplo.......................................................................................114 6 Pruebas de laboratorio ............................................................................................ 117 6.1Calibración sensores..................................................................................................117 6.2Pruebas de medición..................................................................................................118 6.3Pruebas de compatibilidad........................................................................................119 7 Conclusiones .......................................................................................................... 125 7.1Conclusiones personales...........................................................................................126 7.2Líneas futuras............................................................................................................127 8 Bibliografía ............................................................................................................ 129 Anexo A Información técnica ..................................................................................... 132 A.1.Parámetros médicos de interés..................................................................................132 A.1.1.Pulso y oxígeno en sangre.................................................................................132 A.1.2.Electrocardiograma...........................................................................................133 A.1.3.Respiración........................................................................................................134 A.1.4.Temperatura corporal........................................................................................135 A.1.5.Tensión Sanguínea............................................................................................136 A.1.6.Posición del paciente.........................................................................................137 A.1.7.Conductividad de la piel....................................................................................137 A.1.8.Glucosa en sangre..............................................................................................138 A.1.9.Electromiografía................................................................................................138 A.2Calibración................................................................................................................139 Anexo B Códigos de programación ........................................................................... 143 B.1Software de base: Arduino IDE.................................................................................143 B.2Firmware...................................................................................................................144 Anexo C Documentación online generada ................................................................. 156 C.1Guía de producto.......................................................................................................156 C.2Vídeos y presentaciones............................................................................................157 Anexo D Eventos y prensa ......................................................................................... 158 D.1Premios y eventos......................................................................................................158
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 5 D.1.1Premios..............................................................................................................158 D.1.2Eventos..............................................................................................................159 D.2Prensa........................................................................................................................160 Anexo E Kit de producto ............................................................................................ 162 E.1Kit completo..............................................................................................................162 Anexo F Casos de estudio .......................................................................................... 164 F.1Proyectos terminados................................................................................................164 F.2Proyectos en desarrollo.............................................................................................165
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 6 Índice de figuras Figura 1 Esquema de una red sensorial inalámbrica...................................................................15 Figura 2 Ejemplo de aplicaciones de redes sensoriales inalámbricas.........................................16 Figura 3 Red sensorial inalámbrica.............................................................................................16 Figura 4 Placa básica e-Health Sensor Platform.........................................................................17 Figura 5 Logotipo del movimiento Open Source........................................................................20 Figura 6 Esquema básico telemedicina.......................................................................................21 Figura 7 Cronograma del proyecto..............................................................................................24 Figura 8 Imagen promocional e-Health Sensor Platform............................................................27 Figura 9 Esquema de posible aplicación de la tecnología Polar en el proyecto..........................31 Figura 10 Producto Grove Heart Rate ear-clip como ejemplo de dispositivo final....................33 Figura 11 Evolución de la placa del proyecto Tricoder de la Universidad de Berkeley.............34 Figura 12 Placa básica Arduino UNO.........................................................................................36 Figura 13 Ejemplo de aplicación encendiendo un LED "Hello World!"....................................38 Figura 14 Imagen de Waspmote con módulos XBee y GPRS incluidos....................................39 Figura 15 Plataform Open Source Raspberry Pi.........................................................................41 Figura 16 Esquema básico de bloques Raspberry Pi...................................................................42 Figura 17 Pinout básico de Arduino............................................................................................43 Figura 18 Ejemplo de display LCD gráfico................................................................................47 Figura 19 Módulo XBee para posible aplicación final con la plataforma e-Health....................48 Figura 20 Aplicación real del producto acabado.........................................................................50 Figura 21 Diagrama de bloques general del sistema completo e-Health....................................52 Figura 22 Diagrama de bloques general del sistema e-Health Versión 1....................................53 Figura 23 Sensor SpO2...............................................................................................................54 Figura 24 Sensor SpO2 conectado sobre la placa e-Health.........................................................55 Figura 25 Medición en proceso del sensor SpO2........................................................................55
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 7 Figura 26 Sensor electrocardiograma..........................................................................................56 Figura 27 Conexionado de los cables de medida de ECG sobre e-Health..................................57 Figura 28 Polaridad de las conexiones del ECG.........................................................................57 Figura 29 Conexión de los parches sobre el paciente para realizar la medida de ECG..............58 Figura 30 Sensor de flujo respiratorio.........................................................................................59 Figura 31 Polaridad del sensor de respiración.............................................................................60 Figura 32 Polaridad de las conexiones del sensor de respiración...............................................60 Figura 33 Colocación del sensor de respiración sobre un paciente.............................................61 Figura 34 Sensor de temperatura corporal..................................................................................61 Figura 35 Conexionado del sensor sobre la placa de e-Health....................................................62 Figura 36 Colocación del sensor de temperatura corporal sobre el paciente..............................62 Figura 37 Sensor tensión sanguínea e-Health Versión 1.............................................................63 Figura 38 Sensor de tensión sanguínea e-Health Versión 2........................................................64 Figura 39 Medición de tensión sanguínea Versión 1..................................................................65 Figura 40 Medida de tensión sanguínea obtenida y almacenada en e-Health.............................65 Figura 41 Medición de tensión sanguínea Versión 2..................................................................66 Figura 42 Conexionado del sensor de tensión sanguínea Versión 2...........................................66 Figura 43 Conexión sensor tensión sanguínea Versión 2 sobre e-Health Versión 1...................67 Figura 44 Cable adaptador para hacer compatible el sensor de tensión sanguínea.....................67 Figura 45 Acelerómetro utilizado para detectar la posición del paciente...................................68 Figura 46 Sensor de posición del paciente..................................................................................68 Figura 47 Conexionado del sensor de posición sobre la placa e-Health.....................................69 Figura 48 Colocación del sensor de posición en el paciente.......................................................69 Figura 49 Sensor de conductividad de piel.................................................................................70 Figura 50 Conexionado de los sensores conductividad de piel...................................................70 Figura 51 Proceso de colocación del sensor de conductividad de piel........................................71
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 8 Figura 52 Colocación del sensor de conductividad de piel.........................................................71 Figura 53 Sensor de glucosa........................................................................................................72 Figura 54 Realización de una medida de glucosa.......................................................................72 Figura 55 Obtención de la medida de glucosa............................................................................73 Figura 56 Conexionado del sensor de glucosa............................................................................73 Figura 57 Sensor de electromiograma.........................................................................................74 Figura 58 Polaridad de los cables de medida de electromiografía..............................................74 Figura 59 Conexionado del sensor de electromiograma.............................................................75 Figura 60 Colocación del sensor de electromiograma sobre el paciente.....................................75 Figura 61 Circuito de adaptación del sensor de SpO2................................................................77 Figura 62 Circuito de adaptación del sensor de electrocardiograma...........................................78 Figura 63 Circuito de adaptación del sensor de respiración........................................................79 Figura 64 Circuito de adaptación del sensor de temperatura......................................................79 Figura 65 Circuito de adaptación del sensor de tensión sanguínea.............................................80 Figura 66 Circuito de adaptación del sensor de conductividad...................................................81 Figura 67 Circuito de adaptación del sensor de glucosa.............................................................81 Figura 68 Circuito de adaptación del sensor de electromiograma..............................................83 Figura 69 Circuitos y conectores destinados a otras aplicaciones...............................................84 Figura 70 Evolución de las distintas placas de prototipado en todo el desarrollo.......................85 Figura 71 Esquemático definitivo de la placa e-Health Versión 2..............................................86 Figura 72 Esquema y conexionado de e-Health Versión 1.........................................................87 Figura 73 e-Health Versión 1 sobre Arduino y Raspberry Pi.....................................................87 Figura 74 Conexionado final de todos los sensores sobre e-Health Versión 1...........................88 Figura 75 Conexionado final de todos los sensores sobre e-Health Versión 2...........................89 Figura 76 Esquema y conexionado de e-Health Versión 2.........................................................90 Figura 77 Layout definitivo de la placa e-Health Versión 2.......................................................90
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 15 1.1.2 Las redes sensoriales Las redes sensoriales inalámbricas, también conocidas como WSN, son redes que buscan monitorizar el entorno. Compuestas por pequeñas máquinas como las de la Figura 1, equipadas con distintos tipos de sensores, trabajan de forma colaborativa para la medición de datos captados del exterior. A cada una de estas máquinas se le llama mote o nodo. Figura 1 Esquema de una red sensorial inalámbrica Entre sus ventajas destacar: • Fácil implantación y escalabilidad (sin cables). • Auto-organización. • Escalabilidad. • Robustez. • Fiabilidad. • Seguridad. • Mínimo mantenimiento.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 16 En sus orígenes estas redes se enfocaban a aplicaciones militares, pero actualmente están enfocadas a un mayor número de aplicaciones como se puede ver en la Figura 2, entre ellas destacar en aplicaciones de agricultura o ganadería, medio ambiente o todas las relacionadas con el concepto actual de “ciudades inteligentes”. Un ejemplo aplicado con la tecnología de Libelium es el de la Figura 3. Figura 3 Red sensorial inalámbrica El campo de aplicación que para este proyecto más interesa es el relacionado con la salud. La instalación de una red sensorial de comunicación en el entorno cercano a un paciente o persona con limitaciones [4], permite una atención y control constante. Es posible incluir sensores de parámetros biométricos, capaces de monitorizar los latidos, la respiración, movimientos, etc. De esta forma es posible dar un servicio de monitorización de constantes vitales desde el propio domicilio del paciente, de manera que su calidad de vida mejore. El pequeño tamaño de los motes posibilita controlar a pacientes que necesitan tener monitorizadas ciertas constantes vitales sin restarles calidad de vida. Figura 2 Ejemplo de aplicaciones de redes sensoriales inalámbricas
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 17 1.2 Justificación 1.2.1 Objeto El objeto del proyecto es el desarrollo de una placa electrónica de medición biométrica, para su uso como sistema de diagnóstico de pacientes en tiempo real, permitiéndonos además el envío de todas las medidas de manera inalámbrica. El proyecto abarca multitud de campos y tareas a realizar, desde la investigación necesaria para la compresión del funcionamiento de todos los sensores, hasta el estudio de los componentes para aprender a configurarlos y programarlos de manera correcta. Como resultado final se espera un dispositivo de bajo coste, que sirva para la monitorización de pacientes en tiempo real. Para ello comenzaré con una investigación de los dispositivos del mercado con características similares, los distintos sensores y parámetros que son necesarios monitorizar en un paciente y otros temas que se van a trabajar en el proyecto. Se continuará con distintas pruebas con diversos sensores, para adquirir información de las experiencias vividas, comprobando su funcionamiento y su calidad de medición. Tras esto se comenzara el diseño del dispositivo, la integración de los sensores y su fabricación. Finalizando, con una serie de pruebas para comprobar si funciona correctamente y se encuentra dentro de unos estándares mínimos de calidad. El resultado se pude observar en la Figura 4. Figura 4 Placa básica e-Health Sensor Platform
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 18 1.2.2 Motivación del proyecto Este proyecto surge de la necesidad de ampliar las posibilidades la tecnología de Libelium, a un campo que nunca se había aplicado, la medicina y la monitorización de señales biométricas en tiempo real. Surge un tiempo después y apoyándose en el proyecto final de carrera del estudiante Yuri Carmona [5], también desarrollado en la empresa Libelium. En él se buscaba el diseño y la evaluación de un dispositivo biométrico autónomo para escenarios de monitorización, funcionando con la tecnología Waspmote. El presente proyecto se encuentra englobado dentro del desarrollo de numerosas placas y dispositivos para la comunidad Maker, con el fin de aportar un nuevo enfoque a la tecnología de Libelium, abriéndole las puertas al mundo particular, y permitiendo la interconexión de distintos dispositivos de manera inalámbrica. El principal objetivo de la empresa es el de ampliar el campo de aplicación de su tecnología, pero manteniendo los niveles de rendimiento del sistema (bajo consumo, velocidad de transmisión…). Este dispositivo permitirá monitorizar tanto a pacientes que se encuentren en un centro sanitario como los que se encuentren en su propio domicilio, incluso mientras duermen. En caso de ser detectado un valor anómalo, esta incidencia puede ser registrada en la red interna. Por ejemplo, pueden ser enviados SMS al Smartphone del médico, reduciendo el tiempo de aviso y por tanto el de actuación. En vista de que los dispositivos electrónicos médicos tienen unos altos costes y son voluminosos, se busca la creación de un dispositivo que permita realizar esta tarea de manera libre, rápida y en tiempo real, aportándole también la ventaja de la comunicación inalámbrica, todo ello sin un precio elevado. Ante esta nueva posibilidad de mercado, se analizó la idea de que se estaban abriendo las puertas al mundo Open Source a todas las ramas de la tecnología y de la ciencia, pero en el campo de la medicina no ocurría. ¿Por qué? Pensamos que sería por miedo...por problemas con certificaciones....pero aun pensado todo esto, se planteó la posibilidad de obtener el primer sistema "libre" de medición biométrica, accesible para casi cualquier persona gracias a su bajo precio y una documentación realizada muy completa de cómo utilizarlo.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 19 1.3 Objetivos El objetivo principal de este PFC es el desarrollo, construcción, programación y puesta a punto de un prototipo electrónico autónomo para lo monitorización de parámetros biométrico, y que disponga de numerosas otras funcionalidades como la visualización de parámetros en tiempo real o el envío de datos de manera inalámbrica. Podemos distinguir también una serie de objetivos secundarios relacionados con la finalización del proyecto: Investigación en un primer lugar todo lo relacionado con el ámbito del proyecto (redes inalámbricas, la tecnología de partida,…). Estudio y selección de los parámetros biométricos más importantes para su aplicación médica. Para ello se recurrirá a la consulta de especialistas o a la búsqueda de redes sensoriales enfocadas a aplicaciones médicas. Investigación y prueba de los sensores utilizados y su mercado. Adquiriendo de esta manera los conocimiento necesarios para la realización de elecciones óptimas. Compresión en profundidad el hardware utilizado (datasheet, documentación técnica…). Diseño de la electrónica de adaptación asociada a los sensores y al resto de componentes el prototipo. Compromiso entre costes y calidad. Desarrollo del código firmware necesario para controlar el dispositivo, con la consiguiente comprensión de todas las librerías utilizadas. Conocer el lenguaje de programación C-C++, siendo este la base de todos los códigos realizados. Diseño de un sistema adecuado, garantizando su autonomía y minimizando el consumo. Gracias a que la tecnología utilizada se basa en el movimiento “open hardwaresoftware”, la curva de aprendizaje es exponencial, lo que facilita notablemente la investigación. No obstante, al tratarse de un campo de aplicación no demasiado explorado, se han tenido que realizar búsquedas en profundidad de información.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 20 1.3.1 Alcance En estos últimos años, la tecnología basada en hardware y software libre representada con el logo de la Figura 5, como por ejemplo Arduino [6] (sistema desarrollado basado en microcontroladores AtMega), ha iniciado un movimiento muy importante entre la sociedad electrónica, propulsado por las numerosas ventajas que este tipo de dispositivos facilitan. Ya sea en el ámbito personal como en el profesional, las personas comparten sus avances con el resto de la comunidad, lo que permite tener una referencia continua para la realización de distintos proyectos. Figura 5 Logotipo del movimiento Open Source Entre este tipo de tecnologías destaca la desarrollada por Libelium bajo licencia Open Source, la cual está en continuo desarrollo y mejora. Este proyecto aporta un nuevo valor añadido a dicha tecnología, permitiendo en cierta medida introducir el hardware y software libre al campo de la medicina. Gracias a esto, se espera que un gran número de empresas que encuentren problemas tanto de costes como de otros tipos (volumen, mantenimiento…) para la adquisición de equipos o implementación de redes basadas en mediciones médicas, vean en este módulo una opción económica para su realización. La domótica médica, robótica, todas las formas de instrumentación y las nanotecnologías son las principales ramas por las que se mueve el futuro de la raza humana. El mercado de la electrónica personal está creciendo de una manera incalculable, y servirá para crear nuevos productos que monitoricen nuestro entorno. Tendremos que ver y controlar nuestro entorno completo para vivir una vida sana y prolongada.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 21 1.4 Antecedentes Aunque el concepto de telemedicina puede parecer muy reciente y relacionado con la globalización de las comunicaciones y de internet, existen antecedentes de diagnósticos a distancia desde casi la invención del teléfono. Por ejemplo, en la década de los 60 se logró transmitir electrocardiogramas desde barcos. Hoy en día se cuenta con equipamiento y experiencias satisfactorias de diagnóstico remoto en prácticamente todas las especialidades médicas. El concepto de historia clínica es el conjunto de documentos que contienen los datos, valoraciones e informaciones de cualquier índole, sobre la situación y la evolución clínica de un paciente a lo largo del proceso asistencial. En este sentido sí que se ha continuado avanzando, como resultado de incorporar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en el núcleo de la actividad sanitaria. El problema es que para la toma de valores o la realización de mediciones que aporten los datos necesarios para una historia clínica es necesario acudir a un centro sanitario. Como complemento a esta historia clínica, la industria buscó en las nuevas tecnologías electrónicas una solución eficiente para monitorizar el estado físico de los pacientes. Todo esto ha servido para que el campo de la tele-monitorización se integre con la telemedicina, para poder llevar un control riguroso y en tiempo real de los pacientes siguiendo el esquema de la Figura 6. Figura 6 Esquema básico telemedicina
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 22 Aun con todo esto presente, el diagnóstico en tiempo real de pacientes [6] solo podía ser utilizado por grandes empresas o por los distintos sistemas sanitarios de los países, dados sus altos precios. Estos aparatos, además de tener elevados costes no son portátiles ni adaptables a la situación de cada paciente. Son sistemas muy precisos y de altas prestaciones, que deben ser manipulados por personal con una elevada formación. Esto suponía una barrera para la telemedicina debido a que no era viable el diagnóstico “en casa” de cada uno de los pacientes al no disponer de los dispositivos de medida necesarios, y provocaba graves problemas en los países, como sistemas sanitarios sobresaturados. La fabricación de un dispositivo médico portable que no solo permitiera la medición biométrica, sino que lo aunara con la intercomunicación inalámbrica, y todo ello a un precio asequible, supondría un dispositivo con mucho potencial y una gran oportunidad en el mercado.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 23 1.5 Desarrollo del proyecto El desarrollo del proyecto se ha dividido en cuatro fases principalmente: En primer lugar se han estudiado las diferentes tecnologías que intervienen en el proyecto: los distintos protocolos de comunicaciones utilizados (UART, SPI...), la tecnología sobre la que se ha trabajado (Waspmote, Arduino, Raspberry Pi [7]…), el lenguaje de programación y el entorno de programación que se ha utilizado (C-C++, IDE Arduino…), las distintas posibilidades de hardware a utilizar y todos los demás temas relacionados en menor medida con el proyecto. En base a la información obtenida se han probado distintos dispositivos médicos comerciales, con el fin de comprobar la viabilidad del módulo como sistema de diagnóstico libre en tiempo real. En segundo lugar se ha implementado un prototipo, gracias a toda la investigación previa, a la par que se han probado e integrado todos los sensores posibles, y el estudio y validación de mediciones gracias a medidas y pruebas con dispositivos comerciales certificados. Por último, se ha revisado el prototipo para realizar una versión final, y se han llevado a cabo todas las pruebas necesarias para evaluar sus prestaciones y su correcto funcionamiento como dispositivo biomédico de diagnosis. En paralelo a estas fases se ha ido realizando una memoria de proyecto, en la que se toma nota de todos los avances e investigaciones. Esta memoria ha sido la base de la actual documentación del proyecto.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 24 1.5.1 Planificación Figura 7 Cronograma del proyecto
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 31 Figura 9 Esquema de posible aplicación de la tecnología Polar en el proyecto 2. Mindwave: Se trata de la empresa que distribuye el juego para niños que consiste en intentar mover con aire una pelota por medio de la mente. Disponen de dispositivos comerciales para la medida de señales EEG. Al igual que Polar, permiten la comunicación con otros dispositivos vía Bluetooth [11]. 3. GoodDay: No se trata de un producto en sí, pero es una empresa que fue creada no hace mucho enfocada a la aplicación final de e-Health, o al menos a una de ellas. Se trata de una empresa que dispone de dispositivos de telemedicina, los cuales envían la información al teléfono móvil vía Bluetooth. Utilizan los Smartphone como la plataforma para adquisición, procesado y envío de datos [12].
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 32 2.2.2 Proyectos Open Source En el presente panorama actual, gracias a la financiación colectiva y a diversos movimientos en torno a la filosofía Maker y OpenSource, han aparecido multitud de dispositivos comerciales acabados, con cierto matiz “libre” que sirven de base para todos los demás proyectos que seguirán surgiendo en torno a la telemedicina. Han sido realizados varios proyectos que utilizan comunicación inalámbrica con intereses biomédicos [13]. Las numerosas aplicaciones encontradas integran sensores que tratan de medir parámetros similares. Este estudio de los actuales dispositivos del mercado ha servido para una primera definición de parámetros a monitorizar: Actividad eléctrica del corazón en forma de electrocardiograma (ECG o EKG). Análisis de pulsioximetría, medida de la saturación de oxígeno en sangre y de pulsaciones por minuto, así como la onda de pulso pletismográfica. Presión arterial. Respiración y picos de flujo respiratorio. Actividad cerebral mediante electroencefalograma (EEG). Temperatura corporal de un individuo. Actividad muscular mediante sensores de electromiograma (EMG). Así como el movimiento de los ojos en fases de sueño. Sensores de detección de ronquidos. Sudoración (respuesta galvánica de la piel). Indicador de estado emocional del sujeto. Diferentes sensores como el giroscopio o el acelerómetro, relacionados con la posición del individuo, movimiento de las extremidades corporales, etc.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 33 Parámetros ambientales que pueden afectar en el estado del individuo, véase: Temperatura ambiental, altura, presión, atmosférica, nivel de oxígeno ambiental, entre otros. A continuación se presentan algunos de los sistemas Open Source más destacados, que han servido de base para la definición de las especificaciones básicas de la plataforma: 1. Meet Easy Pulse: se trata de un kit DIY que dispone de todos los componentes necesarios para construir un sensor de pulso cardíaco. Es libre y muy sencillo de construir, aunque no es compatible con otras plataformas [14]. 2. Grove Heart Rate ear-clip: Similar al anterior, aunque tomando la medida en la oreja como se observa en la Figura 10. Se trata de un pequeño dispositivo libre que realiza una medición de pulso. Es de la empresa asiática Seeedstudio, fabricante y distribuidor mundial de electrónica Open Source [15]. Figura 10 Producto Grove Heart Rate ear-clip como ejemplo de dispositivo final 3. EMG Muscle Sensor Kit: Dispositivo libre para la medición de impulsos musculares básicos. Disponible para su compra en la empresa Advancer Technologies [16].
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 34 4. Galvanic Skin Response Sensor for Iphone: Se trata de un proyecto que busca utilizar Arduino y un Smartphone para monitorizar las señales GSR de un paciente [17]. 5. BioSensorBoard: Placa para Arduino que permite la monitorización del pulso y de la señal GSR de dos personas, únicamente colocando los dedos en zonas de la placa [18]. 6. The Berkeley Tricoder: Placa muy similar a la plataforma de este proyecto desarrollada durante 5 años en la Universidad de Berkeley. En la Figura 11 podemos ver su evolución. Integra diversos sensores como: ECG, EMG, respiración, SPO2 y un acelerómetro. Cabe destacar que tiene incorporado un módulo Bluetooth y una SD para la adquisición, almacenamiento y envío de datos [19]. Figura 11 Evolución de la placa del proyecto Tricoder de la Universidad de Berkeley El valor añadido de la plataforma presentada en este frente a las ya existentes es la versatilidad que aportara una tecnología de base tan modular y extendida como es Arduino y Raspberry Pi, permitiendo una interconexión y facilidad de prototipado muy rápida para implementación rápida de proyectos biométricos.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 35 2.3 Evaluación de las necesidades del usuario En primer lugar, fue muy importante distintas reuniones con personal médico con el fin de obtener su opinión y puntos de vista sobre la telemedicina. Esto sirvió junto al estudio del estado del arte, para una primera definición de características de la plataforma. Por otra parte, en Libelium, se tuvo acceso a numerosos sistemas comerciales médicos, con los que se obtuvo una primera información sobre metodología y dispositivos actuales médicos. Vía internet, he podido preguntar y obtener información relevante sobre los distintos protocolos utilizados y tecnologías [20]. Se han planteado los siguientes objetivos de cara a las necesidades del mercado y de los usuarios: Lo más relevante de cara a un dispositivo, es reducir el tamaño y precio de los actuales sistemas comercializados, para que cada persona pueda tenerlo en su hogar sin un gran desembolso económico. No todos los pacientes necesitan de todas las tecnologías y sensores, por lo que debe ser lo más modular posible. En general, los sensores más necesitados son de temperatura corporal, pulso, acelerómetros y también ECG, EMG, EEG. Además de monitorizar el ambiente en el que se encuentra el paciente temperatura de la casa, humedad relativa, presión atmosférica, sensores de iluminación, micrófonos en partes diferentes del hogar, sensores de presión sensitiva en sofás, sillas y camas, entre otros. Aunque dado que trabajamos con una plataforma abierta, esto se puede dejar un poco apartado para futuras actualizaciones. Como conclusiones se pudo discernir entre numerosos sensores, y se pensó que era muy difícil abarcar todas las patologías, por lo que sería conveniente integrar los sensores más básicos, enfocados a la monitorización de pacientes crónicos, como pueden ser los ancianos.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 36 3 Especificaciones del sistema 3.1 La tecnología de partida 3.1.1 Arduino Arduino es una plataforma de hardware abierto basada en los microcontroladores AVR de ATMEL. Se trata de una sencilla placa con entradas y salidas (E/S) analógicas y digitales que incluye un entorno de desarrollo para implementar el código en lenguaje C-C++. La placa básica de la Figura 12 es un Arduino UNO. Figura 12 Placa básica Arduino UNO Originalmente estaba pensada para el desarrollo de proyectos artísticos y entornos interactivos, pero debido a su versatilidad y facilidad de uso, se está usando en muchos otros proyectos. Algunos de sus usos más comunes: Creación de arte electrónico. Sistemas para tomar lectura de sensores. Control de motores y robots. Sistemas de seguridad y control domótico.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 37 Para conseguir todo ello se ha creado alrededor de Arduino una serie de comunidades que se encargan de diseñar placas para dar a la placa muchas más funcionalidades de las básicas. Muchas placas se han desarrollado por empresas privadas o por desarrolladores aficionados lo que hace que la competitividad entre ellos por dar nuevas funcionalidades a Arduino sea constante. Esto contribuye a una continua publicación de proyectos y nuevos desarrollos en la red. Ventajas de Arduino Hay muchos otros microcontroladores y plataformas con microcontroladores disponibles para la computación física. Muchos otros ofrecen funcionalidades similares. Todas estas herramientas organizan el complicado trabajo de programar un microcontrolador en paquetes fáciles de usar. Arduino, además de simplificar el proceso de trabajar con microcontroladores, ofrece algunas ventajas respecto a otros sistemas a profesores y estudiantes: Asequible: Las placas Arduino son más asequibles comparadas con otras plataformas de microcontroladores. La versión más cara de un módulo de Arduino puede ser montada a mano, e incluso ya montada cuesta bastante menos de 60€ Multi-Plataforma: El software de Arduino funciona en los sistemas operativos Windows, Mac y Linux. La mayoría de los entornos para microcontroladores están limitados a Windows. Entorno de programación simple y directo: El entorno de programación de Arduino es fácil de usar para principiantes y lo suficientemente flexible para los usuarios avanzados. Software ampliable y de código abierto: El software Arduino está publicado bajo una licencia libre y preparada para ser ampliado por programadores experimentados. El lenguaje puede ampliarse a través de librerías de C++, y si se está interesado en profundizar en los detalles técnicos, se puede dar el salto a la
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 38 programación en el lenguaje AVR C en el que está basado. De igual modo se puede añadir directamente el código en tus programas si así lo deseas. Hardware ampliable y de código abierto: Los planos de los módulos están publicados bajo licencia Creative Commons, por lo que diseñadores de circuitos con experiencia pueden hacer su propia versión del módulo, ampliándolo u optimizándolo. Incluso usuarios relativamente inexpertos pueden construir la versión para placa de desarrollo para entender cómo funciona y ahorrar algo de dinero. En la Figura 13 encontramos un ejemplo de aplicación. Figura 13 Ejemplo de aplicación encendiendo un LED "Hello World!" Sin embargo Arduino también tiene algunos críticos. Aunque es evidente que la placa presenta unas características como herramienta de prototipado rápido, con un hardware potente y barato, y con unas herramientas de desarrollo software muy bien cuidadas, hay gente que duda de la capacidad de Arduino para ser una herramienta de aprendizaje real. Ya que muchos detalles están ocultos para los programadores y desarrolladores, y no enseñan las bases de los sistemas basados en micro-controladores. Por decirlo de otra manera, Arduino enseña a usar los micros, pero no enseña “qué” son los micros. Pero aun así, sigue siendo una herramienta muy buena para iniciar a la gente en el mundillo de la electrónica y que no dispone de estudios universitarios o superiores.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 39 3.1.2 Waspmote Waspmote es un dispositivo sensorial inalámbrico, autónomo y de bajo consumo pensado para monitorizar cualquier tipo de sensor. La Figura 14 nos muestra un Waspmote con diversos módulos conectados. Figura 14 Imagen de Waspmote con módulos XBee y GPRS incluidos Fue desarrollado por el equipo de Libelium bajo los términos de software abierto Open Source, siguiendo la filosofía de la plataforma Arduino. Esto significa que cualquier persona tiene acceso y está autorizada a modificar la plataforma a nivel de código. En noviembre de 2009 fue lanzado a la venta el developer pack, que contiene cinco Waspmotes completos y un Waspmote Gateway (conecta la red a un ordenador por su USB). Waspmote está basado en el microcontrolador ATmega1281, que funciona a 8 MHz (ejecuta una instrucción de bajo nivel cada 125 ns) y que le proporciona 8 kB de SRAM, 4 kB de EEPROM y 128 kB de memoria flash.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 40 En conclusión, Waspmote es el mejor dispositivo en el mercado porque sus características destacan frente a los demás: Alta modularidad: solo se compra lo que se necesita. Muy bajo consumo. Posibilidad de alimentarlo con energía solar (larga vida útil). Posibilidad de incluir casi cualquier tipo de sensor. Muchas entradas, tanto analógicas como digitales: se pueden conectar muchos sensores al mismo Waspmote. Gran variedad de módulos de comunicaciones inalámbrica, con alcances muy grandes. Posibilidad de GPRS y módulos extra (GPS, SD). Plataforma abierta y personalizable. La comunidad de usuarios crea nuevas utilidades y mejora las existentes. Precio muy competitivo y ausencia de cuotas anuales.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 47 3.4 Sistemas de visualización Se plantean distintos sistemas de visualización de los datos, pensando en aplicaciones finales y hacer el producto más atractivo para los usuarios: Monitorización directa en el ordenador, por medio de conexión vía USB. Ejemplo de monitorización y representación gráfica en tiempo real. APP para móviles como ejemplo de conexión inalámbrica del sistema. Monitorización del sistema de manera autónoma por medio de alguna pantalla o display gráfico como el que aparece en la Figura 18. Almacenamiento de datos en tiempo real. Puede servir para este ejemplo el almacenamiento en una SD. Se establecen ciertas prioridades de implementación destacando: APP para móviles, LCD gráfico y monitorización en tiempo real por ordenador. Figura 18 Ejemplo de display LCD gráfico
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 48 3.5 Protocolos de comunicación Una de los principales usos de la telemedicina es el poder disponer de los datos médicos a distancia. Por eso una de las características básicas de nuestro sistema es la posibilidad de comunicarse de manera inalámbrica, conectarse a la nube o enviar las mediciones al médico. Al tratarse de un sistema libre y modular, podemos realizar ejemplos de aplicación con diversos protocolos: Ejemplos de comunicación WiFi con teléfonos móviles. Comunicación vía Bluetooth. Envío de datos por protocolos XBee (Figura 19) para aplicaciones de redes sensoriales. Utilización de tecnología GPRS y 3G para envío de SMS, subida de datos a la nube o realización y envío de imágenes para diagnóstico. En el caso de protocolos de comunicación se decide investigar al máximo el número de posibilidades, por lo que se plantea la implementación de ejemplos combinados con todas las tecnologías. Figura 19 Módulo XBee para posible aplicación final con la plataforma e-Health
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 49 3.6 Especificaciones del diseño final Se partirá de los requisitos previamente comentados, aunque a lo largo del proceso de desarrollo pueden ser rechazados o mejorados en función de la situación y los datos analizados. 3.6.1 Requisitos añadidos Tras las distintas investigaciones, experiencias y ejemplos aplicados en el campo de la telemedicina, se han barajado una serie de requisitos a cumplir, añadidos a los iniciales: Basar el hardware del dispositivo en integrados y etapas proporcionadas por las distintas casas ya que facilitan información y esquemas específicos para aplicaciones médicas [21] [22]. Trabajar con tecnología SMD únicamente dado el pequeño tamaño del dispositivo y el lugar donde va a ir colocado. Esto reducirá en gran parte las dimensiones del prototipo, y facilitará el diseño del ruteado [23] [24] [25]. Hacer compatible el dispositivo con Raspberry Pi, para conseguir una mayor aceptación de producto entre la comunidad y abrirle nuevas vías de desarrollo. Analizar si es más barato fabricar el sensor propiamente dicho, o adaptar uno ya comercial al sistema.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 50 3.6.2 Resultados finales El resultado final es un dispositivo, que dote a Arduino y Raspberry Pi del soporte físico necesario, para realizar diagnóstico de pacientes en tiempo real como el ejemplo de la Figura 20. e-Health Sensor Platform es una plataforma que quiere liberalizar el mercado de la medicina y la telemedicina. La mayor parte de los dispositivos médicos tienen licencias privadas y precios elevados, por lo que no es posible investigar con ellos a no ser que tengas una gran empresa a tus espaldas. Figura 20 Aplicación real del producto acabado Conectada a un microcontrolador (Arduino o Raspberry Pi) encargado de tramitar las señales que la placa e-Health mide con 10 distintos tipos de sensores médicos: Pulso cardíaco: capaz de medir el ritmo de pulsaciones del corazón. Oxígeno en sangre: medición de los niveles de oxígeno en el torrente sanguíneo.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 51 Respiración: captura del ritmo respiratorio, y de las ausencias de él. Diseñado para trastornos respiratorios o del sueño (apnea). Temperatura corporal: variación de la temperatura media del paciente. Electrocardiograma (ECG): medición de las señales eléctricas que se producen con el latido del corazón. Electromiograma (EMG): medición de las señales eléctricas que se producen con el movimiento de los músculos. Glucosa en sangre: monitorización de los niveles de azúcar en sangre, registrando hora y fecha, para poder realizar seguimiento y estadísticas del paciente. Tensión sanguínea: monitorización de los niveles de tensión sanguínea, registrando hora y fecha, para poder realizar seguimiento y estadísticas del paciente. Posición del paciente: capaz de detectar en qué posición se encuentra el paciente, o si ha sufrido caídas. Sudoración de la piel (GSR): basado en el principio de "la máquina de la verdad", mide la resistencia y la conductividad de la piel, detectando variaciones de sudoración. Lo que por otro lado diferencia a e-Health de todos los productos del mercado es sus múltiples posibilidades de aplicación. Todos estos parámetros pueden ser tomados y almacenados en la memoria, transmitidos a un ordenador, o simplemente enviado por algún protocolo de comunicaciones gracias a una tecnología libre y modular: radiofrecuencia, WiFi, GPRS, Bluetooth, 3G...
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 52 4 Diseño del hardware El hardware de este proyecto conforma la creación y diseño de la plataforma de monitorización biométrica e-Health Sensor Platform. En esta placa se incluyen los componentes e integrados necesarios para su correcto funcionamiento. 4.1 Diagrama de bloques del sistema Figura 21 Diagrama de bloques general del sistema completo e-Health Los datos son tomados por la placa de adaptación que se conecta mediante entradas y salidas disponibles en Arduino o Raspberry Pi. La mayoría de los sensores utilizan entradas analógicas. Sin embargo algunos de ellos se basan en protocolos de medida u obtención de datos distintos, como son: el sensor de tensión sanguínea por UART, el glucómetro por UART, el sensor de SPO2 por entradas digitales y el sensor de posición por I2C. Como podemos observar en la Figura 21, disponemos de posibilidad de conectar diversos dispositivos y tecnologías por medio de comunicación UART. Desde la utilización de un ordenador como interfaz de visualización de datos, pasando por todos los posibles protocolos inalámbricos, hasta la utilización de un display LCD gráfico para tener un sistema autónomo de medida.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 53 Previo a este diagrama de bloques general, asociado a la Versión 2 de la plataforma, se definió un primer diagrama de bloques que podemos observar en la Figura 22, con un menor número de requerimientos. Figura 22 Diagrama de bloques general del sistema e-Health Versión 1 4.2 Sensores biométricos integrados El estado actual de la placa es una segunda versión con nuevos sensores y modificaciones con respecto a la primera versión comercializada. En este apartado se tratarán todos los sensores independientemente de la versión en la que estén integrados, realizando las pertinentes aclaraciones en la sección referida a las versiones de la placa. 4.2.1 Pulso y oxígeno en sangre La medición del pulso y oxigenación en sangre es posible ser realizada mediante un único dispositivo, el pulsioxímetro. La mayor desventaja de estos dispositivos es su coste. Esencialmente consiste de dos componentes: Una sonda. Un oxímetro.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 54 La sonda es colocada normalmente en el dedo índice, aunque también admite otras localizaciones: el lóbulo de la oreja en adultos o los pies en neonatos. El sensor incluye unos LEDs y un fotodetector. Emite luz con dos longitudes de onda : 660nm (roja) y 940nm (infrarroja), que son longitudes de onda características de la oxihemoglobina y la hemoglobina reducida, respectivamente. La mayor parte de la luz es absorbida por el tejido conectivo, piel, hueso y sangre venosa en una cantidad constante, produciéndose un pequeño incremento de esta absorción en la sangre arterial con cada latido. El oxímetro de este sistema es el encargado de procesar la información. Mediante la comparación de la luz absorbida a lo largo del tiempo y el uso de algoritmos adecuados, son calculados los parámetros deseados. Tras el análisis de estos dispositivos y observar sus altos precios, y descartar la posibilidad de implementar toda la electrónica por la misma causa, se opta por el “hackeo” de un dispositivo comercial, que ya dispone de toda la electrónica integrada. El resultado se puede observar en la Figura 23. Figura 23 Sensor SpO2 Para ello se compraron diversos dispositivos de medición independiente de SPO2 y se realizó ingeniería inversa con el fin de estudiar su funcionamiento, y la mejor manera de obtener los datos. Esto supone un coste extra en producción del sensor, pero aun con esto tenido en cuenta reduce notablemente el coste.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 55 Colocación y uso Este conector dispone de un conector de una única posición en la parte superior de la placa para su correcta colocación como muestra la Figura 24. Figura 24 Sensor SpO2 conectado sobre la placa e-Health Una vez conectado únicamente es necesario introducir el dedo y presionar el botón de ON. Tras unos segundos, como ocurre en la Figura 25, el valor es tomado por el sensor y mostrado en la pantalla, del cual se obtiene la medida en tiempo real. Figura 25 Medición en proceso del sensor SpO2
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 56 4.2.2 Electrocardiograma El electrocardiograma es medido a través de electrodos [26]. Actualmente, se encuentran dos formas diferentes de electrocardiografía. La primera y más notable, el “ECG estándar”, consta de 12 derivaciones, que son el resultado de la exploración superficial del corazón desde distintos planos a través de 12 electrodos. La segunda forma de electrocardiografía está relacionada con los sistemas de “telemetría continua de electrocardiograma” para una monitorización prolongada [27]. Éstos incluyen el uso de ECG de dos o tres electrodos, como el de la Figura 26, para evaluar la actividad eléctrica del corazón durante un tiempo extenso. Figura 26 Sensor electrocardiograma Para ello se utilizan parches de medición reutilizables con sus pertinentes cables de conexionado. Lo que permite colocar en el paciente las tomas, y poder realizar el electrocardiograma de 3 derivaciones correctamente. Para la correcta medición es necesaria su correspondiente circuitería de adaptación. Colocación y uso Al tratarse de una toma de 3 derivaciones deberemos utilizar 3 parches ECG junto a sus respectivos cables.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 63 4.2.5 Tensión Sanguínea Para el sensor de tensión sanguínea se ha recurrido a la utilización de un dispositivo comercial. Tras un primer estudio en el que se barajó la posibilidad de la implementación del circuito completo de medición, se descartó ya que suponía un gran gasto en investigación y en material (circuito de aire, sensores, adaptación…) [30]. Tras esto se adquirieron numerosos sensores de bajo coste, con el fin de estudiarlos y conseguir integrarlos en el sistema. En un primer estudio se consiguió utilizar la señal directa del sensor de presión interno de uno de los modelos para la medición de los valores de tensión. Para ello era necesaria la apertura del dispositivo y la colocación de un conector que permitiera sacar las señales fuera del dispositivo. El resultado final se puede observar en la Figura 37. Figura 37 Sensor tensión sanguínea e-Health Versión 1 Tras unos meses de comercialización este sensor tuvo que ser rediseñado debido a problemas con el suministro. Con el fin de facilitar el montaje se realizaron pruebas con dispositivos que ya disponían de una salida de datos.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 64 Figura 38 Sensor de tensión sanguínea e-Health Versión 2 Se recurrió finalmente al dispositivo comercial de la Figura 38 que disponía de una salida de conector USB [31] que trasmitía los datos tomados por medio de comunicación serie UART, con las siguientes características: Método de medida: Sistema oscilométrico. Rango de medida: Presión 0-300 mmHg. Precisión: Presión≤±3 mmHg. Temperatura de trabajo: 10-40. Colocación y uso El tensionómetro de la Versión 1 de la plataforma debía colocarse alrededor de la muñeca como se indica en la Figura 39. Es importante mantener la palma hacia arriba y el brazo en la correcta posición alineado con el corazón, para obtener una medida correcta. Se utiliza un cable Jack de 3 polos para trasmitir la señal del sensor.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 65 Figura 39 Medición de tensión sanguínea Versión 1 Una vez conectado era necesario presionar el botón de ON para empezar la medición como en el ejemplo de la Figura 40. Figura 40 Medida de tensión sanguínea obtenida y almacenada en e-Health
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 66 En el caso del sensor de la Versión 2 la utilización es distinta. Antes de conectar el sensor es necesario realizar las mediciones como se indica en la Figura 41. Para ello únicamente debemos situar el brazalete del sensor en la zona del bíceps y encender el dispositivo. Tras unos segundos obtendremos en pantalla la medida. Figura 41 Medición de tensión sanguínea Versión 2 Una vez tomadas las medidas, debemos conectar el cable adaptador en la disposición de la Figura 42 para poder extraerlas con la plataforma. Figura 42 Conexionado del sensor de tensión sanguínea Versión 2
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 67 Para indicar la correcta conexión el dispositivo muestra por pantalla el mensaje “UUU”. En este caso no se necesita calibración, pero se ha implementado un sistema para hacer compatible este sensor con la versión anterior de e-Health (Figura 43). Como se trata de un sensor que utiliza la UART de Arduino, únicamente debemos utilizar un conector fabricado de manera específica, para cablear las señales en el conector del monitor de la pantalla gráfica como se muestra en la Figura 43. Figura 43 Conexión sensor tensión sanguínea Versión 2 sobre e-Health Versión 1 Figura 44 Cable adaptador para hacer compatible el sensor de tensión sanguínea
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 68 4.2.6 Posición del paciente Para este sensor se recurrió al acelerómetro de 3 ejes de la Figura 45 que nos permite obtener en todo momento la posición del paciente, o la detección de caídas. Figura 45 Acelerómetro utilizado para detectar la posición del paciente Este acelerómetro [32] nos permite una programación flexible, con una alimentación de únicamente 3.3 voltios. Dispone de una escala ajustable de 2, 4 y hasta 8 g, a la vez que tiene 2 pines de interrupción. Se programa por medio del protocolo I2C. El sensor acabado es el cinturón de pecho de la Figura 46. Figura 46 Sensor de posición del paciente Colocación y uso El sensor de posición dispone de un conector de una sola posición, lo que hace que su conexionado sea muy sencillo como podemos observar en la Figura 47.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 69 Figura 47 Conexionado del sensor de posición sobre la placa e-Health Una vez conectado podemos conectar la cinta alrededor de nuestro pecho como se observa en la Figura 48, con el cable hacia el suelo. Figura 48 Colocación del sensor de posición en el paciente
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 70 4.2.7 Conductividad de la piel En general, los electrodos utilizados son de Ag/AgCl y requieren el uso de la pasta de electrodo adecuada [33]. Estos electrodos suelen ser colocados en las falanges intermedias de los dedos índice y corazón. Ha sido necesaria la elección de un par de electrodos con velcro como los de la Figura 49 para su correcta sujeción en las falanges de los dedos índice y corazón. Se utilizan para su conexión a la placa e-Health dos cables similares a los utilizados en el sensor de ECG. Figura 49 Sensor de conductividad de piel Colocación y uso A diferencia de otros sensores, este sensor no necesita una conexión con polaridad específica. Únicamente debemos conectar los cables como se indica en la Figura 50 en la plataforma en su correspondiente conector y colocar los dedos sobre los contactos metálicos. Figura 50 Conexionado de los sensores conductividad de piel
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 71 Una vez colocados podemos sujetarlos por medio de las cintas de velcro al igual que en la Figura 51 y la Figura 52. La utilización de un gel conductor ayudaría a una toma más precisa de la medida. Figura 51 Proceso de colocación del sensor de conductividad de piel Figura 52 Colocación del sensor de conductividad de piel
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 72 4.2.8 Glucosa en sangre En el caso del sensor de glucosa, se ha recurrido nuevamente al sensor comercial de la Figura 53, que de nuevo dispone de una interfaz para solicitar los datos almacenados. En este caso envía los datos por medio del protocolo 232, por lo que habrá que adaptar la comunicación para que Arduino o Raspberry Pi pueda conectarse a él sin problema. Figura 53 Sensor de glucosa Colocación y uso Antes de conectar el glucómetro a la plataforma es necesario tomar una medida como en la Figura 54. Para ello es necesario conectar una tira de medición. En la pantalla del sensor observaremos una gota parpadeando que indica que se puede realizar la medida. Figura 54 Realización de una medida de glucosa
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 79 Respiración Figura 63 Circuito de adaptación del sensor de respiración Se planteó una primera opción de circuito de amplificación utilizando amplificadores de instrumentación de bajo ruido, pero suponía un coste muy elevado. Por esto mismo se utiliza un amplificador operacional de bajo ruido, seguido por varios filtros de paso alto y bajo para discriminar las frecuencias no deseadas. Esto se completa con una última etapa de amplificación. En la Figura 63 podemos observar el circuito relacionado con este sensor. La última etapa de amplificación tiene unas restricciones menores de ruido, por lo que se utiliza un operacional de menor precio, tensión de offset adecuada y capaz de dar la ganancia requerida. Temperatura corporal Figura 64 Circuito de adaptación del sensor de temperatura
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 80 El diseño escogido para el sensor de temperatura se ha basado en el puente de Wheatstone. El puente de Wheatstone ha sido diseñado para cubrir el rango de temperaturas de interés: entre 25ºC y 50ºC. En la Figura 64 podemos observar el circuito relacionado con este sensor. La tensión de salida diferencial del puente de Wheatstone es amplificada y referenciada a tierra mediante un amplificador de instrumentación. Tensión sanguínea Figura 65 Circuito de adaptación del sensor de tensión sanguínea Para este sensor no es necesario ningún tipo de adaptación, ya que únicamente dispone de conexión directa a los pines 0 y 1 de Arduino o Raspberry Pi, donde se encuentra disponible la comunicación UART serie. En la Figura 65 podemos observar el circuito relacionado con este sensor. Posición del paciente Al igual que en el caso anterior este sensor únicamente necesita conexión a las líneas del I2C del micro controlador, dado que al ser una placa comercial de un acelerómetro ya dispone de la electrónica de adaptación integrada.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 81 Conductividad de piel Figura 66 Circuito de adaptación del sensor de conductividad Se ha tratado de medir la intensidad que discurre entre dos electrodos colocados en los dedos índice y corazón de la mano. El esquema se basa en un amplificador operacional que amplifica esa intensidad que es del orden de μAmperios. Para que exista esa conducción entre ambos dedos, se aplican 0.5 voltios entre los electrodos. Mediante el conocimiento de la intensidad y el voltaje existente entre ambos electrodos, es posible deducir la resistencia, y por lo tanto la conductancia de la piel, mediante la ley de Ohm. En la Figura 66 podemos observar el circuito relacionado con este sensor. Glucosa en sangre Figura 67 Circuito de adaptación del sensor de glucosa
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 82 Este sensor necesita de una etapa de adaptación del protocolo 232 a UART que es el protocolo que tenemos disponible en nuestras plataformas. Para poder tener conectado el dispositivo sin que afecte a la programación del micro controlador se ha implementado una etapa con interruptores digitales, para poder habilitar la lectura de sensor solo en el momento preciso. En la Figura 67 podemos observar el circuito relacionado con este sensor. Electromiograma Para este sensor nos basamos en una etapa ya implementada de medición de señales EMG. Para ello lo primero que tenemos que obtener es alimentación bipolar. Una vez realizado esto, alimentamos un amplificador que nos proporciona la señal medida de los impulsos musculares. Debe ser rectificada y adaptada para poder obtener una señal analógica útil para nuestro sistema. En la Figura 68 podemos observar el circuito relacionado con este sensor.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 83 Figura 68 Circuito de adaptación del sensor de electromiograma
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 84 4.3.2 Otros circuitos Para todos ellos se han elegido conexiones sencillas por medio de conectores directos sobre la placa. En la Figura 69 podemos observar las distintas conexiones extra. Figura 69 Circuitos y conectores destinados a otras aplicaciones Se han dejado libres diversos pines con el fin de poder realizar ejemplos combinados con otras tecnologías. También se han habilitado conectores para conectar algunos periféricos, como por ejemplo una pantalla gráfica.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 85 4.4 Prototipos de placas de circuito impreso (PCB) Partiendo de la información proporcionada por los fabricantes de los distintos sensores y los conocimientos adquiridos de la investigación [39], se realizó el diseño del circuito impreso de la placa. Se han seguido una serie de pautas para su diseño, con el fin de evitar posibles problemas de diseño o fabricación: Plantear el diseño en papel o en ordenador, y si es posible simularlo para ver si todo está correcto. Estudio intensivo de los circuitos del datasheet con el fin de encontrar la configuración que se adapta mejor a nuestra aplicación. Cumplir las normas básicas de ruteado de circuitos (distancia entre pistas, tamaño de pistas…) Fijar unas dimensiones de base sobre las que trabajar. Una buena elección de componentes, documentada, para evitar problemas futuros. Como resultado de seguir todas estas premisas y el desarrollo de los circuitos necesarios para la adaptación se han obtenido los circuitos necesarios para trabajar con todos los sensores y con otros dispositivos y tecnologías. En la Figura 70 podemos observar su evolución. Todos los circuitos finales los podemos observar en el esquemático de la Versión 2 en la Figura 71. Figura 70 Evolución de las distintas placas de prototipado en todo el desarrollo
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 86 Figura 71 Esquemático definitivo de la placa e-Health Versión 2
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 87 4.4.1 Placa e-Health Versión 1 Finalmente fue diseñada una única placa para integrar todos los sensores biométricos testeados que podemos observar en la Figura 72. Figura 72 Esquema y conexionado de e-Health Versión 1 La primera versión final de la placa se hizo compatible tanto con Arduino directamente, como con Raspberry Pi por medio de una placa adaptadora que permite integrar placas para Arduino sobre Raspberry Pi (Figura 73). Figura 73 e-Health Versión 1 sobre Arduino y Raspberry Pi
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 88 Finalmente las características de esta primera versión fueron (Figura 74): 7 sensores no invasivos y 1 invasivo. Almacenamiento y uso de los datos de glucosa. Monitorización de la señal ECG. Control del flujo respiratorio del paciente. Datos de temperatura corporal. Medición de respuesta galvánica de la piel. Detección de la posición corporal. Funciones de pulso y oxígeno en sangre. Control de tensión sanguínea.. Múltiples posibilidades de visualización de datos. Compatibles con dispositivos que funcionen por UART. Figura 74 Conexionado final de todos los sensores sobre e-Health Versión 1
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 95 5.2 Firmware asociado a los sensores Todos los programas y librerías implementadas para Arduino se dividen en 3 partes: estructura, valores (variables y constantes), y funciones. Se han implementado una serie de programas de ejemplo sencillos con el fin de permitir mostrar el uso de las distintas funciones de la librería al usuario, permitiéndole así usar los programas o modificarlos para sus propias experiencias. En este apartado voy a mostrar el diagrama de flujo de alguno de ellos, las funciones que rigen cada sensor y extractos de los distintos códigos. En el Anexo B pueden consultarse los códigos en más profundidad. 5.2.1 Funciones Pulso y oxígeno en sangre Estas son las funciones implementadas para este sensor: initPulsioximeter() // It initialize the pulsioximeter sensor. readPulsioximeter() // It reads a value from pulsioximeter sensor. getBPM() // Returns the heart beats per minute. getOxygenSaturation() // Returns the oxygen saturation in blood in percent. Este sensor funciona por interrupciones y es necesaria una librería especial ya implementada para que funcione correctamente. Esto nos evita tener que programar partes de código que regulen las interrupciones. #include < PinChangeInt.h > Tras incluir esto, debemos habilitar las interrupciones en nuestro código para que se puedan actualizar los valores medidos. PCintPort::attachInterrupt(6, readPulsioximeter, RISING); El pin digital 6 será el encargado de enviarnos la señal de que se está realizando la medida correctamente. void readPulsioximeter(){ cont ++; if (cont == 50) { //Get only one 50 measures to reduce the latency
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 96 eHealth.readPulsioximeter(); cont = 0; } } El sensor dispone de un botón que debe ser presionado para comenzar a realizar la medida. Para inicializar las variables del sensor y realizar mediciones tenemos las siguientes funciones presentadas en un ejemplo de aplicación: { int SPO2 = eHealth.getOxygenSaturation() int BPM = eHealth.getBPM() } En la Figura 80 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 80 Visualización de la medida de SpO2 por medio del monitor serie de Arduino Electrocardiograma Estas son las funciones implementadas para este sensor: getECG() // Returns an analogic value to represent the Electrocardiography. El sensor de ECG devuelve un valor analógico de entre 0 y 5 voltios que puede ser representado en una onda. Únicamente es necesario leer el pin analógico al que se encuentra conectado. { float ECGvolt = eHealth.getECG(); }
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 97 Respiración Estas son las funciones implementadas para este sensor: getAirFlow() // Returns an analogic value to represent the air flow. airFlowWave() // Prints air flow wave form in the serial monitor. El sensor de respiración se conecta también a una entrada analógica devolviendo un valor de 0 a 1024 en función de la temperatura del aire expulsado e inspirado por el paciente. Se ha implementado una función que representa por el monitor serie disponible en Arduino, estos valores en formato gráfica. { int airFlow = eHealth.getAirFlow(); eHealth.airFlowWave(air); } En la Figura 81 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 81 Visualización de la medida de respiración por medio del monitor serie de Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 98 Temperatura corporal Estas son las funciones implementadas para este sensor: getTemperature() // Returns the corporal temperature. El sensor de temperatura corporal solo dispone de una función muy sencilla encargada de una medida analógica. A partir de esa tensión, es posible calcular la resistencia mostrada por la sonda de temperatura según el circuito diseñado. Por medio de una regresión matemática relacionada con los valores del datasheet del dispositivo se devuelve el valor de temperatura. { float temperature = eHealth.getTemperature(); } En la Figura 82 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 82 Visualización de la medida de temperatura por medio del monitor serie de Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 99 Tensión sanguínea Versión 1 Este sensor fue implementado para la Versión 1 de la plataforma, aunque tuvo que ser retirado por falta de suministro. Ambos modelos tienen protocolos de lectura e integración muy distintos. Algunos de los parámetros deben ser inicializados. En este caso únicamente utilizamos la medida directa del sensor sin adaptar, y realizamos una calibración por software para obtener la medida. Una vez realizada la adaptación se puede correlacionar los valores obtenidos en la pantalla con los obtenidos por el sensor para calibrar el sensor. Tensión sanguínea Versión 2 Estas son las funciones implementadas para este sensor: initBloodPressureSensor() // It initialize and measure the blood pressure sensor. getBloodPressureSensor() // Returns the number of data stored in the blood pressure sensor. getSystolicPressure(i) // Returns the value of the systolic pressure number i. getDiastolicPressure(i) // Returns the value of the diastolic pressure number i. Para actualizar algunos parámetros básicos para la medida de este sensor se ha implementado una función de inicialización. La misma función que lo inicializa, establece conexión con el dispositivo y solicita los datos disponibles en la memoria. Al comunicarse con él por protocolo UART, necesita estar conectado por medio de los cables pertinentes y con la señal de conexión correcta en el dispositivo. { eHealth.readBloodPressureSensor(); Serial.begin(115200); } Se ha implementado una función que devuelve la cantidad de datos disponibles en el dispositivo: { uint8_t numberOfData = eHealth.getBloodPressureLength(); Serial.print(F("Number of measures : ")); Serial.println(numberOfData, DEC);
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 100 delay(100); } Las siguientes funciones devuelven los valores de tensión sistólica y diastólica almacenados en variables privadas de la clase ehealth. { int systolic = eHealth.getSystolicPressure(1); int diastolic =eHealth.getDiastolicPressure(1); } En la Figura 83 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 83 Visualización de la medida de tensión sanguínea por medio del monitor serie de Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 101 Posición del paciente Estas son las funciones implementadas para este sensor: initPositionSensor() // It initialize the position sensor. getBodyPosition() // Returns the body position. printPosition() // Prints the current body position. La librería dispone de unas funciones sencillas implementadas para el acelerómetro que únicamente nos devuelve la posición del paciente en función de la posición de los 3 ejes. Antes de realizar la medición debemos inicializar la conexión con el sensor vía I2C y configurar algunos parámetros. { eHealth.initPositionSensor(); } Para obtener los datos disponemos de una función directa que almacena la posición en variables privadas de la clase ehealth. { uint8_t position = eHealth.getBodyPosition(); } Pudiendo obtener 5 posiciones distintas, todas ellas determinadas de manera interna por la librería en función de la distribución de aceleraciones en los distintos ejes. Para ello determina el nivel de aceleración de los distintos ejes X, Y, Z, y en función de cómo se distribuye la aceleración de la gravedad podemos distinguir entre 5 casos representados en la Figura 84 (todo ello al estar posicionado el acelerómetro en el pecho): 1 == Supine position. 2 == Left lateral decubitus. 3 == Rigth lateral decubitus. 4 == Prone position. 5 == Stand or sit position.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 102 Figura 84 Posiciones detectadas por el sensor de posición Para representar la posición únicamente debemos imprimirla por el monitor serie. Para ello también se ha implementado una función directa. { Serial.print("Current position : "); uint8_t position = eHealth.getBodyPosition(); eHealth.printPosition(position); } En la Figura 85 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 85 Visualización de la medida de posición por medio del monitor serie de Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 103 Conductividad de piel Estas son las funciones implementadas para este sensor: getSkinConductance() // Returns the value of skin conductance. getSkinResistance() // Returns the value of skin resistance. getSkinConductanceVoltage() // Returns the value of skin conductance in voltage. El sensor de sudoración nos devuelve un valor analógico, únicamente es necesario hacer los cálculos de resistencia conociendo los datos del circuito de adaptación, y de su inversa obtener la conductancia. { float conductance = eHealth.getSkinConductance(); float resistance = eHealth.getSkinResistance(); float conductanceVol = eHealth.getSkinConductanceVoltage(); } En la Figura 86 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico. Figura 86 Visualización de la medida de conductividad por medio del monitor serie de Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 104 Glucosa en sangre Estas son las funciones implementadas para este sensor: readGlucometer() // Read the values stored in the glucometer. GetGlucometerLength() // Returns the number of data stored in the glucometer. numberToMonth() // Convert month variable from numeric to character. Trabaja de manera muy similar al sensor de tensión sanguínea de la Versión 2. Establece primero conexión por medio de comunicación UART (el hardware adapta esta señal al protocolo 232 que utiliza el sensor) aunque en este caso la función habilita su lectura, ya que dispone de un interruptor que lo aísla del circuito para no provocar interferencias. Previamente hemos debido de realizar la medida de glucosa. { eHealth.readGlucometer(); Serial.begin(115200); } La cantidad de datos está disponible por medio de una función pública. { uint8_t numberOfData eHealthClass.getGlucometerLength() } Una vez obtenidos los datos podemos representarlo por pantalla de manera sencilla. { Serial.print(F("Glucose value : ")); Serial.print(eHealth.glucoseDataVector[i].glucose); Serial.println(F(" mg/dL")); } En la Figura 87 se puede observar la salida del monitor serie en el ejemplo básico.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 111 bodyPositionBucle(); } else if ((serialByte=='T') || (serialByte == 't')){ temperatureMenu(); temperatureBucle(); } else if ((serialByte=='N') || (serialByte == 'n')){ GlucometerMenu(); GlucometerBucle(); } } } 5.3 Firmware asociado a otras funcionalidades Para conseguir una completa versatilidad de la plataforma se han implementado ejemplos de distintas aplicaciones finales. Esto debe servir de base para los desarrolladores y que no se sientan perdidos ante el uso de la placa y la librería asociada. 5.3.1 Funciones LCD Gráfico Un ejemplo de aplicación final ha sido implementado mediante el uso de una pantalla gráfica. Se trata de un LCD gráfico de 128x64 que dispone de comunicación serial UART como se observa en la Figura 92. Figura 92 Display LCD gráfico conectado a Arduino
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 112 Para ello deberemos incluir en el código una librería especialmente diseñada para regular los mensajes impresos por pantalla. #include < eHealthDisplay.h > Debemos inicializar valores básicos sobre el LCD para poder configurarlo correctamente. { eHealthDisplay.init(); } Se definen funciones para distintas pantallas con valores predefinidos. En una primera se representarán valores básicos numéricos (Figura 93): posición, temperatura, SPO2, conductividad…Todas las pantallas deben ser inicializadas: { eHealthDisplay.initValuesScreen(); } { eHealthDisplay.initAirFlowScreen(); } { eHealthDisplay.initECGScreen(); } Y una vez inicializadas se pueden imprimir los valores correctamente. Se reprentan diversas ondas en la Figura 94 y la Figura 95. { eHealthDisplay.printValuesScreen(); } { eHealthDisplay.printAirFlowScreen(); } { eHealthDisplay.printECGScreen(); }
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 113 La plataforma incluye un pulsador programable encargado de pasar entre las distintas pantallas de este ejemplo. Figura 93 Primera pantalla con parámetros básicos del ejemplo del GLCD en e-Health Figura 94 Segunda pantalla con medición respiratoria del ejemplo del GLCD en e-Health Figura 95 Tercera pantalla con medición ECG del ejemplo del GLCD en e-Health
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 114 5.3.2 Programas de ejemplo En este caso, explicaremos un ejemplo de aplicación final en la que registramos los valores obtenidos en tiempo real en nuestro ordenador y los representamos en una gráfica, como indica el diagrama de flujo de la Figura 96. Figura 96 Diagrama de flujo del código de realización de gráficas en tiempo real
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 115 En este ejemplo, implementado para Linux, configuramos por consola que todos los datos que sean escritos en el USB al que se conecta Arduino se almacene en un archivo .txt. Una vez esto activado, con el siguiente código, realizamos la medida de un sensor y lo imprimimos junto a una referencia de tiempo. #include <eHealth.h> extern volatile unsigned long timer0_overflow_count; float fanalog0; int analog0; unsigned long time; byte serialByte; void setup() { Serial.begin(9600); Serial.println("Starting..."); } void loop() { while (Serial.available()>0){ serialByte=Serial.read(); if (serialByte=='C'){ while(1){ fanalog0=eHealth.getECG(); // Use the timer0 => 1 tick every 4 us time=(timer0_overflow_count << 8) + TCNT0; // Microseconds conversion. time=(time*4); //Print in a file for simulation Serial.print(time); Serial.print(";"); Serial.println(fanalog0,5); if (Serial.available()>0){ serialByte=Serial.read(); if (serialByte=='F') break; } } } } }
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 116 En este caso lo utilizaremos con el ECG como en la Figura 97, pero podríamos utilizar sudoración o respiración para otros ejemplos. Figura 97 Representación gráfica de la señal ECG En este momento estamos actualizando constantemente los valores de ECG en el archivo de texto, y ahora se puede utilizar un programa de representación gráfica en tiempo real como es el KST (Figura 98), para utilizar esos datos. Figura 98 Interfaz básica del programa KST utilizado para graficar las señales de e-Health
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 117 6 Pruebas de laboratorio Una parte relevante del proyecto es el de las distintas experiencias vividas que han servido para llegar a comprender los fundamentos de la telemedicina en la actualidad. Tras esta primera toma de contacto más bien meramente informativa, se decidió la implementación de diversos ejemplos combinados con distintas tecnologías inalámbricas que sirvieran como pruebas de concepto, y pruebas reales de medición. El cómo utilizar esta plataforma para llevar a cabo un producto, es parte de la imaginación del desarrollador final. El producto deja el acceso abierto a todas las posibilidades, no como otros dispositivos del mercado que son completamente cerrados. Esto sirvió también para observar que ciertos sensores con el tiempo o al principio de su funcionamiento necesitaban de un proceso de calibración, ya que en algunos casos las desviaciones podían ser críticas. Las calibraciones se explicarán en profundidad en el Anexo A. 6.1 Calibración sensores Temperatura corporal Al adaptarse el sensor por medio de un puente resistivo podemos ajustar los valores del circuito en la librería. Para ello deberemos utilizar un multímetro en distintas zonas del circuito. Conductividad de piel La precisión del sensor de conductividad puede ser crítica en determinadas aplicaciones. Al tratarse de una cuenta propia de circuitos la exactitud de los valores de resistencia y valores de tensión y corriente son muy importantes cuando se quiere precisión. Electromiograma Este sensor dispone de una ganancia ajustable por medio de un potenciómetro disponible en la parte superior de la placa.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 118 6.2 Pruebas de medición Representación numérica Utilizando la comunicación serie que Arduino tiene implementada, y el monitor serie del IDE de programación, como se observa en la Figura 99, se han probado los valores de todos los sensores y comparado con los valores de dispositivos médicos certificados. Figura 99 Salida de datos genérica por el monitor serie de Arduino Representación gráfica Como se observa en la Figura 100, podemos utilizar un programa para representar los valores en tiempo real de los sensores. Este proceso se ha realizado con varios de los sensores, especialmente con aquellos que permiten representación mediante gráficas. Figura 100 Representación gráfica de los valores biométricos medidos con e-Health
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 119 6.3 Pruebas de compatibilidad La telemedicina es el uso de las telecomunicaciones y las tecnologías de la información para obtener apoyo médico a distancia. Esto elimina muchas barreras y ofrece soporte a comunidades rurales. e-Health gracias a estos ejemplos nos permite compartir los datos a la nube y realizar diagnóstico en tiempo real. APP para móviles Con conectividad WiFi se ha desarrollado una aplicación de móvil APP, gratuita tanto para Android como para Iphone, que permite monitorizar todos los parámetros de e-Health desde el móvil. Para este ejemplo como para muchos otros en este aparatado utilizaremos la placa XBee desarrollada por Libelium, que permite conectar módulos de comunicaciones inalámbricas directamente sobre Arduino. Para este ejemplo utilizaremos el módulo WiFi Roving RN-171 como en la Figura 101. Figura 101 Módulo WiFi conectado sobre e-Health y Arduino utilizando el módulo de comunicaciones El departamento de sistemas de la empresa ha desarrollado aplicaciones para ambos sistemas operativos de móviles, y se han creado ejemplos de aplicación para Arduino en la librería e-Health. Se establecen conexión vía WiFi de una manera determinada para cada uno de los sistemas operativos, y se envían los valores en una trama. Estos se representan en diversas pantallas separando valores numéricos, gráficas o ejemplos visuales.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 120 Figura 102 Diagrama de flujo del código de comunicación WiFi con un Smartphone Aquí podemos ver el código, el diagrama de flujo para la aplicación de Android en la Figura 102 y en la Figura 103 capturas de pantalla de la aplicación: #include < PinChangeInt.h > #include < eHealth.h >
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 127 En cuanto a mi paso por la Universidad en la Ingeniería Industrial me he dado cuenta que los conocimientos adquiridos me han sido de gran utilidad. Aunque al trabajar en un empleo, te das cuenta de que has estado varios años sentado enfrente de una pizarra, sin ser consciente en las dificultades de tener que abordar un proyecto electrónico. Por esto creo que debería tratarse en mayor medida en un plan de estudio universitario de ingeniería, aspectos prácticos como son el desarrollo de productos, para abrirnos las puestas al mundo laboral. 7.2 Líneas futuras Actualmente e-Health es una plataforma de prototipado. Ha sido desarrollada para ayudar a investigadores, desarrolladores, artistas... con propósitos experimentales, lúdicos o de investigación. Desde para un artista que quiere que su obra interactué con las señales biométricas emitidas por una persona (si su corazón se acelera al verla, si su temperatura cambia...), hasta para controlar los valores de glucosa de una persona mayor sin necesidad de moverse de casa o un investigador que no tiene acceso a los caros dispositivos de medición de ECG (electrocardiograma) de los hospitales, y recurre a esta plataforma para sus pruebas. La principal idea de futuro es la de conseguir un mini hospital de bajo coste para países en vías de desarrollo o subdesarrollados, con un precio muy bajo, capaz de salvar muchas vidas, pero el producto tiene muchas otras posibilidades de aplicación: enfermos crónicos, ancianos, discapacitados... [40] [41] [42] Dado que se ha llevado a cabo una segunda versión de la plataforma, mejorando algunos de los sensores e integrado algunos nuevos se hace una diferencia entre las líneas futuras ya implementadas y las no implementadas. Algunos de los posibles trabajos futuros con el objetivo de mejorar este sistema que ya han sido implementados son: Integración de nuevos sensores biométricos: Electromiograma (movimiento muscular) Mejora de los sensores, para evitar un menor proceso de fabricación.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 128 Algunos de los posibles trabajos futuros con el objetivo de mejorar este sistema que ya no han sido implementados son: Integración de nuevos sensores biométricos: Electroencefalograma (actividad cerebral), Electrooculograma (movimiento ocular), Sensor de ronquidos… Integración de módulos de recepción de datos mediante Bluetooth. De esta manera, serían integrables pulsioxímetros, así como aparatos de medición de presión arterial que soporten el envío de datos inalámbricamente. Por otro lado, este módulo de Bluetooth sería también capaz de enviar la información al móvil del posible usuario. Realización de pruebas de campo, bajo la supervisión de un médico, con el fin de comenzar con un posible trabajo de certificación, para poder ser utilizado en un futuro como sistema de diagnóstico real.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 129 8 Bibliografía Los libros, artículos, apuntes, proyectos y fuentes consultados a lo largo de este proyecto son los listados a continuación. [1] http://www.libelium.com [2] http://www.libelium.com/products/waspmote/ [3] http://www.libelium.com/products/meshlium/ [4] Victor Shnayder, Borrong Chen, Konrad Lorincz, Thaddeus R. F. Fulford Jones and Matt Welsh. Sensor Networks for Medical Care. 2005. [5] Yuri Carmona. “Diseño y evaluación de un dispositivo sensorial médico biométrico autónomo para escenarios con monitorización en tiempo real”. Universidad de Zaragoza. 2009. [6] http://www.arduino.cc [7] http://www.raspberrypi.org/ [8] Medical Applications, users guide. Freescale. 2011. [9] Medical Connectivity Library, users guide. Freescale. 2012. [10] http://www.polar.com/ [11] http://store.neurosky.com/products/mindwave-1 [12] http://www.goodday.es/ [13] Steven Rotolante, Suzanne Pittner, Kenneth McCarthy and Jonathan Campbell. The Wireless Vital Signs Monitoring System. [14] http://embedded-lab.com/ [15] http://www.seeedstudio.com/ [16] http://www.advancertechnologies.com/
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 130 [17] http://medicarduino.net/ [18] http://www.arduino.cc/en/Main/BioSensorsBoard [19] http://rethinkmedical.com/tricorder.html [20] Guang-Zhong Yang. Springer-Verlag. Body Sensor Networks. 2006. [21] David Prutchi and Michael Norris. Design and Development of Medical Electronic Instrumentation. 2005. [22] Ramon Pallàs-Areny and John G. Webster. Sensors and signal conditioning. 2001. [23] http://es.farnell.com [24] http://es.rs-online.com [25] http://www.digikey.com [26] Leif Sörnmo and Pablo Laguna. Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications. 2005. [27] Thaddeus R. F. Fulford-Jones, Gu-Yeon Wei and Matt Welsh. A Portable, LowPower, Wireless Two-Lead EKG System. September 2004. [28] G. Arthur C. Guyton, M.D. & John E. Hall, Ph.D. Textbook of Medical Physiology. Chapter 73: Body Temperature, Temperature Regulation, and Fever. 2006. [29] Sistema termo regulatorio, sensores de temperatura, variabilidad de la frecuencia cardíaca. Dalcame. [30] K.W. Chan, K. Hung, Y. T. Zhang. Noninvasive and cuffless measurements of blood pressure for telemedicine. 2001. [31] Song Chung. Universal Serial Bus Device Class Definition for Personal Heathcare Devices. 2007.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 131 [32] http://www.sparkfun.com [33] Marc D. Strauss. HandWave: Design and Manufacture of a Wearable Wireless Skin Conductance Sensor and Housing. Massachusetts Institute of Technology.2005. [34] http://www.datasheets.org.uk [35] http://www.alldatasheet.com [36] http://www.datasheetcatalog.org [37] B. Martín del Brío, A. Bono Nuez. Transductores y sistemas de instrumentación. [38] B. Martín del Brío, A. Bono Nuez. Microprocesadores (Freescale 9S08). [39] C. Bernal. Notas sobre utilización Eagle 4.01. [40] Branko G. Celler, Jim Basilakis, Marc Budge, Nigel H. Lovell. A Clinical Monitoring and Management System for Residential Aged Care Facilities. 2006. [41] Robert Steele, Chris Secombe, Wayne Brookes. Using Wireless Sensor Networks for Aged Care: The Patient's Perspective. 2007. [42] Hongwei Huo, Youzhi Xu, Hairong Yan, Saad Mubeen, Hongke Zhang. An Elderly Health Care System Using Wireless Sensor Networks at Home. 2009. [43] Roger G. Mark. Principles of cardiac electrophysiology. MIT Division of Health Sciences and Technology. 2004.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 132 AnexoA Informacióntécnica A.1. Parámetros médicos de interés A.1.1. Pulso y oxígeno en sangre La pulsioximetría es la medición no invasiva del oxígeno transportado por la hemoglobina en el interior de los vasos sanguíneos. Se realiza con un aparato llamado pulsioxímetro, que tiene un emisor de luz y un fotodetector, mediante los cuales calcula la absorción de oxígeno por parte de la sangre. La medición de este parámetro es interesante para pacientes con medidas de oxígeno inestables. En la Tabla 1 es posible observar la peligrosidad de estos descensos de la saturación de oxígeno en sangre. % Saturación Actuación > 95 % No actuación inmediata. 95-90 % Tratamiento inmediato y monitorización de la respuesta al mismo, según ésta, valorar derivación al hospital. Los pacientes con enfermedad respiratoria crónica toleran bien saturaciones en torno a estos valores. < 90 % Enfermo grave. Hipoxia severa. Oxigenoterapia + tratamiento y traslado al hospital. < 80 % Valorar intubación y ventilación mecánica. Tabla 1 Análisis clínico de los valores de SpO2 El punto crítico que debe dar la señal de alarma es el de saturaciones inferiores al 95% (inferiores al 90 ó 92% cuando existe patología pulmonar crónica previa) estos pacientes deben recibir tratamiento inmediato. De este mismo sensor podemos obtener la medida de pulso. El pulso son los “saltos” palpables del flujo sanguíneo que se aprecian en diversos puntos del cuerpo. Es obtenido por lo general en partes del cuerpo donde las arterias se encuentran más próximas a la piel, como en las muñecas o el cuello. Es un indicador del estado circulatorio.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 133 El ritmo cardiaco es medido en pulsos por minuto. En la Tabla 2 aparecen los valores normales según la edad. Edad Ritmo cardiaco (latidos por minuto). Edad Ritmo cardiaco (latidos por minuto) Lactantes 120-160 Niños pequeños 90-140 Preescolares 80-110 Niños en edad escolar 75-100 Adolescentes 60-90 Adultos 60-100 Tabla 2 Ritmo cardíaco según la edad A.1.2. Electrocardiograma El electrocardiograma o ECG es uno de las mediciones más comunes en la medicina moderna. Sirve para el diagnóstico de patologías cardíacas y muchas otras mediciones. La medida depende mucho de las condiciones de monitorización y de la complejidad del sistema utilizado. En la Figura 108 observamos la onda típica. Figura 108 Señal típica de electrocardiograma
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 134 También denominado: Registro de actividad eléctrica cardiaca, ECG, EKG, Registro electrocardiográfico. Se trata de una prueba no invasiva de la actividad eléctrica del corazón. Para ello se emplean unos electrodos en la piel que detectan los distintos impulsos eléctricos del corazón en sus diferentes partes. Los ECG se realizan con diversos electrodos pero en el caso de requerir una monitorización continua del ritmo, pueden ser usados tres electrodos solamente. A.1.3. Respiración El sistema respiratorio realiza diversas funciones (regulación del pH y temperatura, metabolismo de diversas sustancias, etc.), pero su función principal es la respiración, definida como todos aquellos procesos involucrados en el intercambio de gases entre el medio ambiente y el organismo. Una respiración inestable puede ser síntoma de un fallo fisiológico del organismo o en otros casos puede ser un indicador de un futuro fallo. Por eso y otras razones, monitorizar el ritmo respiratorio es otro de los principales parámetros a monitorizar en un paciente. Figura 109 Colocación básica del sensor de respiración Normalmente, el ritmo respiratorio es medido cuando una persona se encuentra en estado de reposo y simplemente se cuenta el número de veces por minuto que se produce el acto de inspirar y espirar. Este ritmo puede aumentar o disminuir en estados de fiebre, enfermedad u otras condiciones médicas. Es posible establecer un valor normal en aproximadamente 12 respiraciones por minuto en reposo para personas adultas. En la Figura 109 se indica cómo se coloca un sensor respiratorio básico.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 135 A.1.4. Temperatura corporal El ser humano, en condiciones fisiológicas normales, mantiene una temperatura corporal constante alrededor de 36.6ºC. Ésta permanece dentro de unos límites gracias a una serie de mecanismos que favorecen el equilibrio térmico. Figura 110 Colocación básica del sensor de temperatura en extremidades En general la temperatura oral es un buen indicador de la temperatura corporal central y suele oscilar entre 36 y 37.8 ºC. La temperatura rectal es aproximadamente 0.3-0.6 ºC superior a la bucal. Su control es preferible en niños pequeños, enfermos graves y cuando la temperatura bucal no es fiable. La temperatura de la piel, como en la Figura 110, es menos representativa de la temperatura interna y varía con el estado de vasoconstricción y la distancia a los grandes vasos. En la Tabla 3 es posible ver las reacciones del ser humano frente a su temperatura corporal: Temperatura Reacciones en el ser humano a las diferentes temperaturas corporales <26ºC Límite inferior de supervivencia De 29 a 34ºC Malfuncionamiento de la termorregulación corporal De 36 a 38ºC Temperatura normal del cuerpo. De 38 a 40ºC Enfermedad (fiebre) o ejercicio físico de gran esfuerzo. De 41 a 44ºC Golpe de calor. Lesiones cerebrales > 44ºC Límite superior de supervivencia Tabla3Reaccionesenelserhumanofrentealatemperaturacorporal
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 136 Es muy importante monitorizar este parámetro, ya que la mayor parte de los fallos o patologías vienen acompañadas de cambios sustanciales de temperatura corporal. A.1.5. Tensión Sanguínea La tensión sanguínea está referida a la presión de la sangre en las arterías y venas, circulando gracias a la presión ejercida por nuestro corazón. Con cada latido, se impulsa sangre a lo largo de todo el organismo. Para ello se designan dos tensiones sanguíneas la sistólica, referida a los latidos y la diastólica, referida a los distintos tiempos de relajación entre los latidos. En la Figura 111 observamos la posición básica de medida. Figura 111 Posicionamiento del brazo para realizar la medida de tensión sanguínea Una tensión elevada puede suponer un problema serio como un ataque al corazón, y sin darnos cuenta ya que no presenta síntomas aparentes. En la siguiente Tabla 4 podemos encontrar los valores normales de tensión sanguínea: Tabla 4 Niveles de tensión sistólica y diastólica de los distintos estados Sistólica Diastólica Deseada 90–119 60–79 Pre Hipertensión 120–139 80–89 Hipertensión Estado 1 140–159 90–99 Hipertensión Estado 2 160–179 100–109 Crisis Hipertensión ≥ 180 ≥ 110 Hipotensión < 90 < 60
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 143 Anexo B Códigos de programación B.1 Software de base: Arduino IDE Para realizar cualquier tipo de programación con la tecnología de Arduino, es necesario instalar el IDE. Se puede encontrar en la página web de Arduino y está disponible para descargar gratuitamente por cualquier usuario. En la Figura 119 se presenta una captura de pantalla de la interfaz básica. Figura 119 Captura de pantalla del IDE de Arduino Es importante usar la última versión que se encuentra en la web. El entorno de programación incluye todas las librerías de API necesarias para compilar los programas. Una vez tenemos un programa cargado en el microcontrolador, el funcionamiento de
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 144 Arduino se basa en el código cargado. La estructura de códigos se divide en dos partes fundamentales: setup y loop. Ambas partes del código tienen un comportamiento secuencial, ejecutándose las instrucciones en el orden establecido. El setup es la primera parte del código que se ejecuta, haciéndolo solo una vez al iniciar el código. En esta parte es recomendable incluir la inicialización de los módulos, alimentación, entre otros, que se vayan a utilizar. El loop es un bucle que se ejecuta continuamente, formando un bucle infinito En el entorno existen una serie de botones que sirven para un manejo rápido del código: Verificar: Chequea el código en busca de errores. Cargar: Compila el código y lo vuelca en la placa E/S de Arduino. Nuevo: Crea un nuevo sketch. Abrir: Presenta un menú de todos los programas sketch de su "sketchbook" (librería de sketch). Un clic sobre uno de ellos lo abrirá en la ventana actual. Guardar: Salva el programa sketch. Monitor Serial: Inicia la monitorización serie B.2 Firmware La librería engloba el conjunto de subprogramas que sirven para el funcionamiento correcto del software. Está compuesta por dos archivos principales: eHealth.h, la cabecera de la librería, en donde se definen todas las variables y funciones a utilizar, y sus propiedades (públicas, privadas…), y eHealth.cpp, que es el objeto de la librería, en la que se programan cada una de las funciones definidas en el otro archivo. Todas las funciones públicas definidas se encuentran explicadas en la Memoria del proyecto. En esta sección incluiremos el archivo .h ya que el archivo .cpp tiene demasiada extensión. Se puede consultar en el CD adjunto con el proyecto, o en la sección Bibliografía de la Memoria.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 145 eHealth.h /* * Description: "The e-Health Sensor Shield allows Arduino and Raspberry Pi * users to perform biometric and medical applications by using 9 different * sensors: Pulse and Oxygen in Blood Sensor (SPO2), Airflow Sensor (Breathing), * Body Temperature, Electrocardiogram Sensor (ECG), Glucometer, Galvanic Skin * Response Sensor (GSR - Sweating), Blood Pressure (Sphygmomanometer) and * Patient Position (Accelerometer)." * Version 2.0 * Author: Luis Martín & Ahmad Saad */ // Ensure this library description is only included once #ifndef eHealthClass_h #define eHealthClass_h #include "Arduino.h" // Library interface description class eHealthClass { public: //*************************************************************** // Constructor of the class * //*************************************************************** //! Class constructor.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 146 eHealthClass(void); //*************************************************************** // Public Methods * //*************************************************************** //! Initializes the position sensor and configure some values. /*! \param void \return void */ void initPositionSensor(void); //! Initializes the BloodPressureSensor sensor and configure some values /*! \param float parameter with correction value \return void */ void readBloodPressureSensor(void); //! Initializes the pulsioximeter sensor and configure some values. /*! \param void \return void */ void initPulsioximeter(void); //! Returns the corporal temperature. /*! \param void
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 147 \return float : The corporal temperature value. */ float getTemperature( void ); //! Returns the oxygen saturation in blood in percent. /*! \param void \return int : The oxygen saturation value. Normal values betwen 95-99% */ int getOxygenSaturation(void); //! Returns the heart beats per minute. /*! \param void \return int : The beats per minute. */ int getBPM(void); //! Returns the value of skin conductance. /*! \param void \return float : The skin conductance value. */ float getSkinConductance(void); //! Returns the value of skin resistance. /*! \param void \return float : The skin resistance value. */ float getSkinResistance (void);
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 148 //! Returns the value of skin conductance in voltage. /*! \param void \return float : The skin conductance value in voltage (0-5v). */ float getSkinConductanceVoltage(void); //! Returns an analogic value to represent the Electrocardiography. /*! \param void \return float : The analogic value (0-5V). */ float getECG(void); //! Returns an analogic value to represent the Electromyography. /*! \param void \return float : The analogic value (0-5V). */ int getEMG(void); //! Returns the body position. /*! \param void \return uint8_t : the position of the pacient. * 1 == Supine position. * 2 == Left lateral decubitus. * 3 == Rigth lateral decubitus. * 4 == Prone position. * 5 == Stand or sit position
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 149 */ uint8_t getBodyPosition(void); //! Returns the value of the systolic pressure. /*! \param void \return int : The systolic pressure. */ int getSystolicPressure(int i); //! Returns the value of the diastolic pressure. /*! \param void \return int : The diastolic pressure. */ int getDiastolicPressure(int i); //! Returns an analogic value to represent the air flow. /*! \param void \return int : The value (0-1023) read from the analogic in. */ int getAirFlow(void); //! Prints the current body position /*! \param uint8_t position : the current body position. \return void */ void printPosition( uint8_t position ); //! It reads a value from pulsioximeter sensor.
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 150 /*! \param void \return void */ void readPulsioximeter(void); //! Prints air flow wave form in the serial monitor /*! \param int air : analogic value to print. \return void */ void airFlowWave(int air); //! Read the values stored in the glucometer. /*! \param void \return void */ void readGlucometer(void); //!Returns the number of data stored in the glucometer. /*! \param void \return int : length of data */ uint8_t getGlucometerLength(void); //!Returns the number of data stored in the blood pressure sensor. /*! \param void \return int : length of data
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 151 */ uint8_t getBloodPressureLength(void); //! Returns the library version /*! \param void \return int : The library version. */ int version(void); //! Convert month variable from numeric to character. /*! \param int month in numerical format. \return String with the month characters (January, February...). */ String numberToMonth(int month); //!Struct to store data of the glucometer. struct glucoseData { uint8_t year; uint8_t month; uint8_t day; uint8_t hour; uint8_t minutes; uint8_t glucose; uint8_t meridian; }; //!Vector to store the glucometer measures and dates. glucoseData glucoseDataVector[8];
e-Health Sensor Platform: Diseño e implementación de una plataforma sensorial biométrica para diagnóstico de pacientes en tiempo real y otras aplicaciones médicas MEMORIA Revisión nº:3 Fecha: 13/02/2014 152 //!Struct to store data of the blood pressure sensor. struct bloodPressureData { uint8_t year; uint8_t month; uint8_t day; uint8_t hour; uint8_t minutes; uint8_t systolic; uint8_t diastolic; uint8_t pulse; }; //!Vector to store the blood pressure measures and dates. bloodPressureData bloodPressureDataVector[8]; private: //*************************************************************** // Private Methods * //*************************************************************** //! Initialize the MMA8452 registers void initMMA8452(byte fsr, byte dataRate); //! Sets the MMA8452 to standby mode. It must be in standby to change most register settings.