Estudio de las redes de sensores aplicados a la medicina para monitorización de pacientes

• Autor: Curay Aldana, Raúl
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Piura
• Repositorio: UNP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unp.edu.pe:UNP/1307
• Enlace del recurso: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/1307
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes de sensores Inalámbricas; Monitorización; Frecuencia cardíaca; Análisis de señales; Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Telecomunicaciones

Las redes de sensores inalámbricas aplicadas a la medicina están emergiendo como una gran solución para la monitorización de personas con problemas de salud. Estas redes se limitan a leer las señales vitales (frecuencia cardiaca) del paciente y enviar toda la información recogida a un dispositivo colector donde será posteriormente procesada o mostrada a los médicos. Esta orientación deriva en un corto tiempo de vida de los nodos que forman la red, debido al gran consumo de energía que conlleva la transmisión de todos los datos leídos a la estación base, pues la radio es el elemento que más consume del nodo. Mediante la inclusión de un algoritmo en los nodos, que procese las señales leídas por los sensores en lugar de enviarlas directamente, se consigue reducir notablemente el consumo, pues se reduce la comunicación inalámbrica, al transmitirse a la estación base sólo información relevante sobre el estado del paciente. Para este tesis, se hace un análisis en la monitorización de pacientes y se centrara en el proceso de captar señales de frecuencia cardiaca, usando una plataforma inalámbrica diseñada con Multisim para su simulación, asi como una aplicación para el análisis de la señal de frecuencia y una orientación a dictar un diagnóstico automático en tiempo real de estas señales, que se pretende optimizar para la escasa capacidad de procesamiento de la plataforma usada. Mediante el uso de esta aplicación se han obtenido resultados que permiten hacer un análisis de monitoriamiento más eficaz y eficiente.