Evaluación de sistemas de Telemedicina para ECG análisis: Avances en el diseño de esquemas de RF

Palabras clave: n-QAM, Pospandemia, P1dB, RF, Transceptor

Resumen

El monitoreo y transmisión de señales biomédicas, particularmente ECG, es fundamental en la era pospandemia. En esta investigación se utiliza una transmisión de RF con una frecuencia portadora de 2.45 GHz para ECG. Se desarrolla un banco de pruebas para esquemas n-QAM variables con un amplificador de bajo ruido caracterizado en su región lineal en base a su P1dB, para garantizar un bajo nivel de no linealidades inducidas. El sistema incluye una etapa de adquisición mediante el módulo Olimex y electrodos con sensor tipo Ag/AgCl, y se desarrolla un algoritmo para la detección de picos en señales cardíacas, frecuencia cardíaca y cálculo de frecuencia cardíaca en base a muestra. El transceptor tiene el control total de los tonos transmitidos, y en el receptor se realiza un proceso de demodulación de la señal, uno de los principales retos en Telemedicina es asegurar la fidelidad de una señal, se obtiene un EVMRMS de 8.36 para quince tramas de símbolos OFDM. El sistema desarrollado como propuesta de Telemedicina brinda versatilidad para la adquisición de señales, digitalización, almacenamiento de datos y un esquema n-QAM multivariable, lo que lo hace viable para procesos de Telemedicina y clasificación.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Abi-Saleh, B., and Omar, B. (2010). Einthoven's triangle transparency: a practical method to explain limb lead configuration following single lead misplacements. Reviews in cardiovascular medicine, 11(1): 33-38.

Aboalseoud, A. et al. (2019). Wireless ECG Monitoring System for Telemedicine Application. Ninth International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS), Cairo, Egypt, 2019: 300-305.

Affanni, A. (2020). Wireless sensors system for stress detection by means of ECG and EDA acquisition. Sensors, 20(7): 2026.

Algarni, A. D., Soliman, N. F., Abdallah, A. H., and Abd El-Samie, F. E. (2021). Encryption of ECG signals for telemedicine applications. Multimedia Tools and Applications, 80: 10679-10703.

Bhalerao, S., Ansari, I. A., Kumar, A., and Jain, D. K. (2019). A reversible and multipurpose ECG data hiding technique for telemedicine applications. Pattern Recognition Letters, 125: 463-473.

Breen, C. J., Kelly, G. P., and Kernohan, W. G. (2022). ECG interpretation skill acquisition: A review of learning, teaching and assessment. Journal of electrocardiology, 73: 125-128.

Chen, J., Sun, S., Bao, N., Zhu, Z., and Zhang, L. B. (2021). Improved Reconstruction for CS-Based ECG Acquisition in Internet of Medical Things. IEEE Sensors Journal, 21(22): 25222-25233.

Faruk, N., Abdulkarim, A., Emmanuel, I., Folawiyo, Y. Y., Adewole, K. S., Mojeed, H. A., and Katibi, I. A. (2021). A comprehensive survey on low-cost ECG acquisition systems: Advances on design specifications, challenges and future direction. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 41(2): 474-502.

Kligfield, P. (2002). The centennial of the Einthoven electrocardiogram. Journal of electrocardiology, 35: 123-129.

Scott Kruse, C., Karem, P., Shifflett, K., Vegi, L., Ravi, K., and Brooks, M. (2018). Evaluating barriers to adopting telemedicine worldwide: a systematic review. Journal of telemedicine and telecare, 24(1): 4-12.

Marisa, T., Niederhauser, T., Haeberlin, A., Wildhaber, R. A., Vogel, R., Goette, J., and Jacomet, M. (2017). Pseudo asynchronous level crossing ADC for ECG signal acquisition. IEEE transactions on biomedical circuits and systems, 11(2): 267-278.

Mendis, S., Thygesen, K., Kuulasmaa, K., Giampaoli, S., Mähönen, M., Ngu Blackett, K., and Writing group on behalf of the participating experts of the WHO consultation for revision of WHO definition of myocardial infarction. (2011). World Health Organization definition of myocardial infarction: 2008–09 revision. International journal of epidemiology, 40(1): 139-146.

Pineda-López, F., Martínez-Fernández, A., Rojo-Álvarez, J. L., García-Alberola, A., and Blanco-Velasco, M. (2018). A flexible 12-Lead/Holter device with compression capabilities for low-bandwidth mobile-ECG telemedicine applications. Sensors, 18(11): 1-22.

Qaisar, S. M., and Subasi, A. (2018). An Adaptive Rate ECG Acquisition and Analysis for Efficient Diagnosis of the Cardiovascular Diseases. IEEE 3rd International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP), 21(22): 177-181, Shenzhen, China.

Rouphael, T. (2009). Common digital modulation methods. In RF and Digital Signal Processing for Software-Defined Radio, volume 11, chapter 3, pp. 25-85.

Tsai, T. H., and Kuo, W. T. (2018). An efficient ECG lossless compression system for embedded platforms with telemedicine applications. IEEE Access, 6: 42207-42215.

Publicado
2023-09-11
Cómo citar
García-Ortega, M. de J., Cárdenas-Valdez, J. R., Corral-Domínguez, Ángel H., Ramírez-Arzate , F., & Calvillo-Téllez , A. (2023). Evaluación de sistemas de Telemedicina para ECG análisis: Avances en el diseño de esquemas de RF. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 11(Especial2), 161-166. https://doi.org/10.29057/icbi.v11iEspecial2.10779

Artículos más leídos del mismo autor/a