Monitorización y caracterización de señales biomédicas captadas con Arduino
Imágenes
Fecha: 11 enero 2016
Autor: Néstor Manuel Alemán Soler
Tutores: Dr. Carlos M. Travieso González Dr. Jesús B. Alonso Hernández
Resumen del TFM:
E-Salud (e-Health) es la aplicación de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) en todos los aspectos que afectan a la atención sanitaria, incluyendo el diagnóstico, seguimiento de los pacientes y la gestión de las organizaciones que participan en estas actividades. Los sistemas de e-Salud suelen ser muy caros y de alta dificultad en su manejo, además de necesitar de un mantenimiento continuo. Hoy en día, el objetivo de las diferentes investigaciones es la búsqueda de una solución de bajo costo basado en las plataformas de código abierto, como Arduino.
Arduino es una plataforma electrónica basada en hardware y software libre. Se utiliza principalmente para el desarrollo de proyectos multidisciplinarios. Por otra parte, Libelium desarrolla sistemas que se implementan plenamente con Arduino, como el shield de e-Health. Esta placa consiste en una serie de sensores para las medidas biomédicas, como la saturación de pulso y oxígeno.
El objetivo final de este Trabajo Fin de Máster es utilizar dichas señales biomédicas para la identificación biométrica.
E-Health (e-Health) is the application of Information Technology and Communication (ICT) in all aspects affecting health care, including diagnosis, patient follow-up and management of the organizations involved in these activities. The e-Health systems are usually very expensive and highly difficult to handle, aside from needing a continuous maintenance. Today, the goal of the various investigations is finding a low-cost solution based on open source platforms such as Arduino.
Arduino is an electronic platform based on open hardware and software. It is used primarily for the development of multidisciplinary projects. Moreover, Libelium develops systems that are fully implemented with Arduino, as the shield of e-Health. This board consists of a series of sensors for biomedical measurements, such as oxygen saturation and pulse.
The ultimate goal of this Master's research is to use these biomedical signals for biometric identification.