Algoritmos de monitorización de señales biomédicas en tiempo real para dispositivos portátiles de bajo consumo

  1. Bote Rosado, José Manuel
Dirigida por:
  1. Román Hermida Correa Director
  2. Joaquin Recas Piorno Director

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 20 de noviembre de 2020

Tribunal:
  1. Hortensia Mecha López Presidenta
  2. Luis Piñuel Moreno Secretario
  3. Jorge Aguilar Torres Rio Vocal
  4. José Antonio Belloch Rodríguez Vocal
  5. Ruben Braojos Lopez Vocal
Departamento:
  1. Arquitectura de Computadores y Automática

Tipo: Tesis

Resumen

Esta tesis tiene como objetivos el desarrollo de nuevas técnicas de delineación del electrocardiograma (ECG) y la monitorización continua y no invasiva de la presión arterial (BP) para dispositivos empotrados de bajo consumo. La principal motivación es la imperiosa necesidad de luchar actualmente contra las enfermedades cardiovasculares mediante el uso generalizado de la medicina ambulatoria y la monitorización, continua y automática, de diferentes parámetros biofísicos de la salud de las personas. En este trabajo se presenta un algoritmo modular y de baja complejidad para delinear las diferentes ondas de ECG. Con un bajo número de operaciones por segundo y un reducido consumo de memoria, el algoritmo está diseñado para realizar una delineación en tiempo real en sistemas empotrados con recursos limitados. El diseño modular permite que el algoritmo ajuste automáticamente la calidad de la delineación en tiempo de ejecución a una amplia gama de modos y frecuencias de muestreo, desde un modo ultra-baja-potencia, en el caso de que no se detecte ninguna arritmia, hasta un modo completo de alta-precisión, en el que se delinea todos los puntos de referencia del ECG. El algoritmo de delineación ha sido ajustado y evaluado mediante la base de datos pública QT, proporcionando altos valores predictivos positivos y de sensibilidad, y validado mediante la base de datos pública MIT-BIH Arrhytmia y MIT-BIH Noise Stress Test. Los errores en la delineación de todos los puntos de referencia son inferiores a las tolerancias dadas por el comité de la Common Standards for Electrocardiography (CSE) en el modo alta-precisión, excepto para el inicio de la onda P, superando la tolerancia en solo una fracción de la duración de la muestra. Los resultados demuestran que la carga computacional requerida por el microcontrolador de ultra bajo consumo TI MSP430 a 8 MHz para la ejecución del algoritmo varía entre el 0.2 y 8.5 por ciento, según el modo de delineación empleado. Además, se desarrolla un estudio estadístico de la correlación entre la BP invasiva (ABP) y diferentes modelos estimadores de la BP, formados a partir de variables fisiológicas no invasivas obtenidas del ECG y la fotopletismografía (PPG). El principal objetivo de este estudio consiste en la identificación del método no invasivo que mejor estima la presión, latido a latido, mediante la evaluación de la correlación de diferentes técnicas presentes en la literatura frente a los valores medidos directamente de forma invasiva. Para el estudio, se han empleado las señales biomédicas de la base de datos pública MIMIC. El modelo estimador de la BP que presenta los mejores resultados combina el tiempo de llegada del pulso sanguíneo (PAT) y la frecuencia cardiaca obtenida mediante el ECG. Este modelo permite la monitorización, latido a latido, de fluctuaciones rápidas y tendencias de la presión. En caso de necesitar valores absolutos de presión, el modelo tiene que ser calibrado previamente mediante un estándar de referencia externo. El modelo, con recalibraciones periódicas, cumple con los requisitos propuestos por la Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) de error medio inferior a 5 mmHg y desviación estándar inferior a 8 mmHg para la BP diastólica; no así para la BP sistólica, cuyo error medio se sitúa en torno a 8 mmHg. Los algoritmos de delineación de ECG y de estimación de la BP anteriores se han implementado en un sistema empotrado real, compuesto por un nodo sensor que registra las señales y una aplicación Android que muestra gráficamente las mismas y realiza el análisis de la información. De esta forma, es posible monitorizar de forma no invasiva y continua el ECG, la PPG, la frecuencia cardiaca y la oximetría; y estimar la BP de la persona, para supervisar el estado de salud del paciente y realizar una detección automática y precoz de patologías comunes asociadas con el sistema cardiovascular.