Modelo de correlación basado en técnicas de auscultación e impedancia eléctrica para estimar valores de presión arterial

En el siguiente documento se muestra el procedimiento implementado para obtener medidas de impedancia eléctrica y auscultación cardiaca en un modelo físico del antebrazo humano. El objetivo del estudio es establecer una metodología en la extracción temporal de impedancia eléctrica en sistemas biológ...

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Autores:
Murillo Riascos, Yan Carlos
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/14431
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10614/14431
https://red.uao.edu.co/
Palabra clave:
Ingeniería Biomédica
Impedancia (Electricidad)
Auscultación cardíaca
Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas
Impedance (Electricity)
Heart - Sounds
Artificial intelligence - Medical applications
Inteligencia artificial
Fase de impedancia eléctrica
Magnitud de impedancia eléctrica
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openAccess
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Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022
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description En el siguiente documento se muestra el procedimiento implementado para obtener medidas de impedancia eléctrica y auscultación cardiaca en un modelo físico del antebrazo humano. El objetivo del estudio es establecer una metodología en la extracción temporal de impedancia eléctrica en sistemas biológico (simulados o reales), dichas actividades son llevadas a cabo en siete modelos con condiciones similares. Los modelos físicos del antebrazo cumplen con las propiedades eléctricas y mecánicas del tejido muscular esquelético. Para la medición de impedancia eléctrica es usado un sistema eléctrico de adquisición de IE, denominado Minicore BioZ-Pro fabricado por el semillero de bioinstrumentación de la Universidad Autónoma de Occidente. Además, durante este trabajo se implemento el diseño de un soporte mecánico que cumple la función de fijar los electrodos en el modelo físico de antebrazo desarrollado para la medición de impedancia eléctrica en el modelo que simula el antebrazo humano. Durante el desarrollo del proyecto se evidencia la variación en las medidas de impedancia eléctrica. Mientras que el comportamiento del valor de fase varía según las condiciones de la medición realizada tales como la concentración de gelatina en la muestra y el valor de presión arterial. Los resultados obtenidos en este proyecto de investigación se desarrollaron en orden secuencial, teniendo como primer resultado un prototipo funcional que se ajustan a las necesidades establecidas en el experimento, las actividades desarrolladas abarcan el diseño 3D del soporte de la muestra el cual se presenta como un dispositivo mecánico donde se instala el modelo simulado de antebrazo y los sensores. El segundo resultado es la implementación de un algoritmo estructural que permiten realizar la captación de señales de auscultación e impedancia eléctrica. Posterior, se estableció un protocolo para generar mediciones de forma experimental y finalmente, se desarrollaron modelos de inteligencia artificial para estimar el valor de la presión al interior de un conducto elástico usando como entradas las medidas de impedancia eléctrica (magnitud y fase) y, el espectro de frecuencia de sonidos cardiacos que se detectan a través de la auscultación
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Para la medición de impedancia eléctrica es usado un sistema eléctrico de adquisición de IE, denominado Minicore BioZ-Pro fabricado por el semillero de bioinstrumentación de la Universidad Autónoma de Occidente. Además, durante este trabajo se implemento el diseño de un soporte mecánico que cumple la función de fijar los electrodos en el modelo físico de antebrazo desarrollado para la medición de impedancia eléctrica en el modelo que simula el antebrazo humano. Durante el desarrollo del proyecto se evidencia la variación en las medidas de impedancia eléctrica. Mientras que el comportamiento del valor de fase varía según las condiciones de la medición realizada tales como la concentración de gelatina en la muestra y el valor de presión arterial. 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Posterior, se estableció un protocolo para generar mediciones de forma experimental y finalmente, se desarrollaron modelos de inteligencia artificial para estimar el valor de la presión al interior de un conducto elástico usando como entradas las medidas de impedancia eléctrica (magnitud y fase) y, el espectro de frecuencia de sonidos cardiacos que se detectan a través de la auscultaciónProyecto de grado (Ingeniero Biomédico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2022PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)67 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería BiomédicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería BiomédicaImpedancia (Electricidad)Auscultación cardíacaInteligencia artificial - Aplicaciones médicasImpedance (Electricity)Heart - SoundsArtificial intelligence - Medical applicationsInteligencia artificialFase de impedancia eléctricaMagnitud de impedancia eléctricaModelo de correlación basado en técnicas de auscultación e impedancia eléctrica para estimar valores de presión arterialTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Murillo Riascos, Y. C. (2022). Modelo de correlación basado en técnicas de auscultación e impedancia eléctrica para estimar valores de presión arterial. (Proyecto de grado). Universidad Autónoma de Occidente. Cali. Colombia. https://red.uao.edu.co/handle/10614/14431[1] J. R. A.-C. A Y ; L. Correas Gómez b; M. Ronconi a; R. Fernández Vázquez a, “La bioimpedancia eléctrica como método de estimación de la composición corporal: normas prácticas de utilización,” Acta Médica Colomb., vol. 43, no. 2S, p. 176, 2019, doi: 10.36104/amc.2018.1400.[2] R. TAGLE, “Diagnóstico de hipertensión arterial,” vol. 29, no. 1,pp. 12– 20, 2018.[3] A. Singh, M. K. Dutta, y C. M. Travieso, “Analysis of Heart Sound for Automated Diagnosis of Cardiac Disorders.,” 2017 Int. Work Conf. Bio- Inspired Intell. Intell. Syst. Biodivers. Conserv. IWOBI 2017 - Proc., pp. 4–8, 2017, doi: 10.1109/IWOBI.2017.7985528.[4] H. C. 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