Estudio de Consumo en Redes de Sensores Inalámbricos para la detección de ondas características en ECG

Abstract

Las redes de sensores inalámbricas de área corporal están emergiendo como una gran solución para el seguimiento de personas con problemas de salud. Hasta ahora, estas redes se limitan a leer las señales vitales del paciente y enviar toda la información recogida a un dispositivo colector donde será posteriormente procesada o mostrada a los médicos. Este enfoque 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 trabajo, nos centramos en el procesamiento del electrocardiograma(ECG), usando una plataforma inalámbrica diseñada por IMEC capaz de leer 25 señales de ECG y electroencefalograma (EEG). Se ha diseñado una aplicación para el análisis de la señal ECG y el diagnóstico automático en tiempo real de patologías cardiacas, que ha sido optimizada para la escasa capacidad de procesamiento de la plataforma usada. Mediante el uso de esta aplicación se han obtenido resultados que llegan hasta el 99,11% de reducción en el consumo de energía de la radio, con respecto a otras redes en las que toda la información recogida por los sensores es transmitida a la estación base sin ningún procesamiento previo. [ABSTRAT] The Wireless Body Sensor Networks are emerging as a great solution for tracking people with health problems. Until now, these networks just read the patient's vital signs and send all collected information to a collector device where data will be processed or shown to doctors. This approach results in a short lifetime of nodes that make up the network, due to high energy consumption associated with the transmission of all read data to the base station, because radio is the element with higher consumption in the node. Including an algorithm to process signals read by the sensor in the nodes instead sending them directly, significantly reduce consumption, thus it reduces the wireless communication, when only relevant information about the patient state is transmitted to the base station. For this work, we focus on electrocardiogram processing (ECG), using a wireless platform designed by IMEC that can read 25 ECG signals and electroencephalogram (EEG). An application for the analysis of the ECG signal and automatic real-time diagnosis of cardiac diseases has been designed, and it has been optimized for the limited processing capability of the platform used. Using this application, a 99.11% reduction in energy consumption of radio has been achieved, with respect to other networks, where all information collected by the sensors is transmitted to the base station without any pre-processing.