Estudio y Mejoras de Memoria para un Algoritmo Basado en Diagnóstico de Electrocardiogramas en Redes de Sensores Inalámbricos

Abstract

La utilización de una red corporal de sensores inalámbricos es una posible alternativa para el cuidado de la salud que está en pleno desarrollo. Las limitaciones de memoria y capacidad de procesamiento son uno de los mayores problemas de los nodos que componen la red, y dificultan la creación de aplicaciones capaces de ejecutarse en ellos. Hasta ahora se optaba por enviar todos los datos recogidos, y era la estación base la que los analizaba. En este proyecto se ha conseguido integrar en una plataforma inalámbrica diseñada por IMEC, que es capaz de leer señales ECG, un algoritmo que realiza un análisis en tiempo real de los datos leídos por los sensores y reduce notablemente el número de transmisiones necesarias entre el nodo y la estación base. La aplicación resultante es una herramienta de autodiagnóstico lo suficientemente potente como para detectar las ondas características más importantes del ECG e informar sobre los posibles problemas cardiacos del paciente. [ABSTRACT] Using a Wireless Body Sensor Networks (WBSN) is a possible alternative for healthcare that is in full swing. Limitations on memory and processing capacity are one of the biggest problems of the nodes that make up the network, and the creation of applications able to run on them is a hard work. Up to now, the nodes sent all collected data, and the base station analysed them. This project has successfully integrated an algorithm that performs a real-time analysis of read data by sensors into a wireless platform designed by IMEC, which is capable of reading signals ECG, so the number of necessary transmissions between the node and the base station has been reduced. The resulting application is a self-diagnostic tool, powerful enough to detect the most important characteristic waves of ECG and to report on any patient's heart problems.