Título: | Diseño e implementación en FPGA de un filtro Kalman Unscented para aplicaciones biomédicas |
Autores: | Lammers Corral, Pablo ; Pascual López, Manuel ; Pino Sánchez, Daniel del |
Tipo de documento: | texto impreso |
Fecha de publicación: | 2017 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
cc_by_nc info:eu-repo/semantics/openAccess |
Idiomas: | |
Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática: Hardware , Materia = Ciencias: Matemáticas , Materia = Ciencias Biomédicas: Medicina , Tipo = Trabajo Fin de Grado |
Resumen: |
Actualmente, la vida de los pacientes con Diabetes Mellitus está muy controlada. Su enfermedad no les permite mantener un nivel estándar de glucosa en sangre y necesitan de insulina externa para bajarla, ya que este tipo de diabetes suele generar altos niveles de glucosa en sangre o hiperglucemia, que es peligroso para su vida. Otra causa de muerte más peligrosa todavía es el caso contrario, la falta de glucosa en sangre o hipoglucemia, que se puede dar por no llevar una buena dieta o por pasarse en la dosis de insulina. Para mejorar la calidad de vida de los diabéticos se han desarrollado durante años Monitores Continuos de Glucosa (MCG). Estos miden la Glucosa Intersticial (GI) entre las capas de la piel, derivada de la Glucosa en Sangre (GS). La GI está relacionada con la GS, pero no son el mismo valor. Debido al retardo provocado por todas las capas de piel, hasta llegar a la zona intersticial la GS se va difundiendo y bajando. Además, la medición de la GI es ruidosa y degenerada por la degradación del sensor llamada ganancia del sensor. Un gran cambio en los MCG fue el inicio de la aplicación de Filtros Kalman para estimar el valor de la GS. La capacidad de este filtro reside en que, con medidas indirectas de una variable que se quiera estimar, es capaz de pronosticar el estado oculto, que es el valor de la variable que nos interesa. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es usar un Filtro Kalman Unscented para la estimación de la GS (estado oculto) a través de las medidas de un sensor de glucosa situado debajo de la piel del paciente y que mide la GI (medida rápida, cada cinco minutos). Además se dispondrá de otra medida muy fiable, ya que se medirá la glucosa en sangre directamente mediante un pinchazo en el dedo, para la calibración y corrección del error del filtro (medida lenta, cada ocho horas). El filtro está implementado en una FPGA por sus características de robustez, seguridad y velocidad de cómputo. El resultado del uso del filtro es un sistema capaz de aproximar la GS y la ganancia del sensor a partir de una medida ruidosa fuertemente no lineal. |
En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/44504/1/MemoriaTFG.pdf |
Ejemplares
Estado |
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