Título: | Diseño e implementación en FPGA de un filtro Kalman para aplicaciones biomédicas |
Autores: | Capellán Pizarroso, Fernando ; Florina Puica, Simona ; Sánchez Huerta, Daniel |
Tipo de documento: | texto impreso |
Fecha de publicación: | 2015 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
cc_by_nc info:eu-repo/semantics/openAccess |
Idiomas: | |
Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática , Materia = Ciencias: Informática: Hardware , Materia = Ciencias: Matemáticas: Análisis numérico , Tipo = Trabajo Fin de Grado |
Resumen: |
La Diabetes Mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica caracterizada por la incapacidad del páncreas de producir insulina. Esta hormona regula la absorción de la glucosa del torrente sanguíneo por parte de las células. Debido a la ausencia de insulina en el cuerpo, la glucosa se acumula en el torrente sanguíneo provocando problemas a corto y largo plazo, como por ejemplo deterioro celular. Los pacientes con esta enfermedad necesitan controlar su glucemia (concentración de glucosa en sangre) midiendo la misma de forma regular e inyectándose insulina subcutánea de por vida. Para conocer la glucemia se pueden utilizar Monitores Continuos de Glucosa (MCG), que proporcionan el valor de la glucosa intersticial cada 1-5 minutos. Los MCG actuales presentan los siguientes problemas: • El sensor que llevan incorporado introduce ruidos asociados a la medición y se degrada a lo largo de su vida útil, lo que dificulta la interpretación de los datos obtenidos. • Debido al transporte de la glucosa desde el torrente sanguíneo hacia el fluido intersticial, el valor de la glucosa en este último presenta cierto retraso frente al valor de la glucosa en el primero. • Es necesaria una calibración frecuente, usando como referencia la glucosa en sangre muestreada del propio paciente. • La variabilidad de la glucosa entre distintos pacientes y a lo largo de la vida de un mismo paciente dificulta el ajuste de los parámetros de los filtros. Una solución propuesta actualmente es la utilización de filtros Kalman. Éstos se describen mediante algoritmos recursivos capaces de identificar el estado oculto (glucosa en sangre) a partir de medidas indirectas del mismo (glucosa intersticial), y al mismo tiempo predicen su comportamiento futuro y eliminan el ruido de la señal. El principal problema de esta propuesta es que su implementación se realiza en software, y por tanto, trabajan con datos ya procesados por el sensor. Esto puede agravar alguno de los problemas listados con anterioridad e impide sacar el máximo provecho a la gran capacidad de estos filtros. Este proyecto surgió con la idea de dejar atrás los filtros Kalman software y sustituir los filtros digitales hardware con los que actualmente cuentan los sensores por un filtro de Kalman. En este proyecto se implementa sobre una FPGA un filtro Kalman de tres estados (glucosa, velocidad de variación de la glucosa y aceleración de la velocidad de dicha variación), teniendo como entrada medidas reales proporcionadas por un MCG. En los resultados se puede comprobar que las predicciones realizadas por el filtro Kalman implementado en este proyecto se ajustan perfectamente al comportamiento de la glucosa en sangre. Se han realizado simulaciones del filtro para observar su respuesta ante variaciones bruscas de la glucosa y la fiabilidad de la misma durante un largo periodo de tiempo. Para ello se han utilizado medidas de cuatro pacientes reales. En aquellos cuya glucosa cambia de forma brusca se puede observar que el filtro estima el valor de ésta erróneamente. A pesar de ello, utiliza este resultado incorrecto para corregir la siguiente predicción y ofrecer resultados correctos en el futuro. |
En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/32911/1/MemoriaTFG.pdf |
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