Desarrollo de un prototipo de dispositivo basado en prendas tecnológicas para la asistencia inmediata en personas con epilepsia

La epilepsia se caracteriza por la recurrencia de ataques epilépticos que afectan los cambios fisiológicos secundarios en el paciente. Esto conduce a una serie de eventos adversos al momento de manifestarse una convulsión en un entorno no controlado y sin ayuda médica, lo que aumenta un más el riesg...

Full description

Autores:
Escobar Cruz, Juan Nicolás
Solarte Vargas, John Carlos
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/10283
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10614/10283
Palabra clave:
Ingeniería Multimedia
Ingeniería Medicable
Sistemas de computador embebidos
Computación en la nube
Internet de las cosas
Aplicaciones móviles
Epilepsia
Electromiografía
Acelerómetro
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Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
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description La epilepsia se caracteriza por la recurrencia de ataques epilépticos que afectan los cambios fisiológicos secundarios en el paciente. Esto conduce a una serie de eventos adversos al momento de manifestarse una convulsión en un entorno no controlado y sin ayuda médica, lo que aumenta un más el riesgo del paciente, especialmente en personas con epilepsia refractaria donde la farmacología moderna no es capaz de controlar las convulsiones. Los métodos tradicionales de detección basados en sistemas clínicos de monitoreo cableado no son resultan adecuados en la detección de crisis y monitoreo a largo plazo en exteriores. Por estas razones, este proyecto propone un sistema que permita detectar ataques tónico-clónicos generalizados en pacientes para alertar a los miembros de la familia o al personal médico para una asistencia inmediata, basado en un dispositivo portátil (brazalete), una aplicación móvil y un clasificador Support Vector Machine desplegado en un sistema basado en computación en la nube. En el enfoque propuesto utilizamos Acelerometría (ACC), Electromiografía (ECG) y Actividad Electrodermal (EDA) como señales de medición para el desarrollo del brazalete, un algoritmo de aprendizaje automático (SVM) es utilizado para discriminar entre una convulsión y no convulsión. Además, la arquitectura de alto nivel del sistema es descrita, así como la implementación del ecosistema basado en Cloud Computing para la ejecución del algoritmo y la comunicación de la aplicación móvil con brazalete. Para el desarrollo del sistema se planteó una metodología basándose en el tratado de Karl T. Ulrich “Diseño y desarrollo de productos y en la metodología de Jesús David Cardona Quiroz “Desarrollo de sistemas multimedia”. El desarrollo del sistema se puede decir que comprende dos grandes componentes, la primera componente de investigación donde se realiza un estado del arte acerca de la sintomatología y efectos de una convulsión tónico-clónica con el fin de analizar la problemática de los pacientes. Así mismo, la tecnología necesaria para desarrollar el sistema, métodos y algoritmos de detección, y arquitecturas de software en la nube a tener en cuenta para el diseño y producción del sistema. La segunda componente comprende todo lo relacionado a la producción del sistema donde se diseña y desarrolla el dispositivo que usa el usuario, así como el desarrollo del algoritmo que permite detectar la convulsión y los servidores necesarios para alojar dicho algoritmo y desplegar la alerta Finalmente, el sistema es puesto a prueba en una muestra de voluntarios utilizando el prototipo durante un el desarrollo de sus actividades diarias, con el fin de evaluar su desempeño y funcionamiento integral
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Los métodos tradicionales de detección basados en sistemas clínicos de monitoreo cableado no son resultan adecuados en la detección de crisis y monitoreo a largo plazo en exteriores. Por estas razones, este proyecto propone un sistema que permita detectar ataques tónico-clónicos generalizados en pacientes para alertar a los miembros de la familia o al personal médico para una asistencia inmediata, basado en un dispositivo portátil (brazalete), una aplicación móvil y un clasificador Support Vector Machine desplegado en un sistema basado en computación en la nube. En el enfoque propuesto utilizamos Acelerometría (ACC), Electromiografía (ECG) y Actividad Electrodermal (EDA) como señales de medición para el desarrollo del brazalete, un algoritmo de aprendizaje automático (SVM) es utilizado para discriminar entre una convulsión y no convulsión. Además, la arquitectura de alto nivel del sistema es descrita, así como la implementación del ecosistema basado en Cloud Computing para la ejecución del algoritmo y la comunicación de la aplicación móvil con brazalete. Para el desarrollo del sistema se planteó una metodología basándose en el tratado de Karl T. Ulrich “Diseño y desarrollo de productos y en la metodología de Jesús David Cardona Quiroz “Desarrollo de sistemas multimedia”. El desarrollo del sistema se puede decir que comprende dos grandes componentes, la primera componente de investigación donde se realiza un estado del arte acerca de la sintomatología y efectos de una convulsión tónico-clónica con el fin de analizar la problemática de los pacientes. Así mismo, la tecnología necesaria para desarrollar el sistema, métodos y algoritmos de detección, y arquitecturas de software en la nube a tener en cuenta para el diseño y producción del sistema. La segunda componente comprende todo lo relacionado a la producción del sistema donde se diseña y desarrolla el dispositivo que usa el usuario, así como el desarrollo del algoritmo que permite detectar la convulsión y los servidores necesarios para alojar dicho algoritmo y desplegar la alerta Finalmente, el sistema es puesto a prueba en una muestra de voluntarios utilizando el prototipo durante un el desarrollo de sus actividades diarias, con el fin de evaluar su desempeño y funcionamiento integralEpilepsy is characterized by the recurrence of epileptic seizures that affect secondary physiological changes in the patient. This leads to a series of adverse events at the time of a seizure in an uncontrolled environment and without medical help, which further increases the risk of the patient, especially in people with refractory epilepsy where modern pharmacology is not able to control the seizures Traditional detection methods based on clinical wired monitoring systems are not adequate for crisis detection and long-term outdoor monitoring. For these reasons, this project proposes a system that allows the detection of generalized tonic-clonic seizures in patients to alert family members or medical personnel for immediate assistance, based on a portable device (bracelet), a mobile application and a Classifier Support Vector Machine deployed in a system based on cloud computing. In the proposed approach we use Accelerometry (ACC), Electromyography (ECG) and Electrodermal Activity (EDA) as measurement signals for the development of the bracelet, an automatic learning algorithm (SVM) is used to discriminate between a seizure and non-convulsion. In addition, the high level architecture of the system is described, as well as the implementation of the ecosystem based on Cloud Computing for the execution of the algorithm and the communication of the mobile application with bracelet. For the development of the system a methodology based on the treatise of Karl T. Ulrich "Design and development of products and methodology of Jesus David Cardona Quiroz" Development of multimedia systems "was proposed. The development of the system can be said to include two major components, the first research component where a state of the art about the symptoms and effects of a tonic-clonic seizure is performed in order to analyze the patients' problems. Also, the necessary technology to develop the system, detection methods and algorithms, and software architectures in the cloud to be taken into account for the design and production of the system. The second component includes everything related to the production of the system where the device used by the user is designed and developed, as well as the development of the algorithm to detect the seizure and the servers needed to host the algorithm and display the alert Finally, the system is put to the test in a sample of volunteers using the prototype during the development of their daily activities, in order to evaluate their performance and integral functioningProyecto de grado (Ingeniero Multimedia - Ingeniero Biomedico) - Universidad Autónoma de Occidente, 2018.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdf174 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería BiomédicaIngeniería MultimediaDepartamento de Automática y ElectrónicaDepartamento de Operaciones y SistemasFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://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_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOAbout epilepsy [En linea]. 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