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Tarea 2. Señales Biomecánicas y Diseño de un Termómetro Clínico

Por Juan Carlos Grisales Meneses Cod: 70.140.734 Jhon Alejandro Sánchez Cod: 1114786440 Juan Pablo Castrillón Gil Cod: 1.088.010.348 Diego Fernando Pérez García Cod: 9.862.549

Asignatura

Instrumentación Médica Señales Bioeléctricas

Docente Diego Fernando Nava

Fecha 8 de abril

Grupo: 299016_11

Universidad Nacional Abierta y a Distancia

2019

Introducción

Actividad 1 Tipos de señales biomédicas: •

Bioelectricas aporte del compañero Juan Carlos Grisales Meneses

Origen de las señales Bioeléctricas. Las señales bioeléctricas son señales provenientes del cuerpo humano, producidas debido al desplazamiento de iones en disolución (portadores de carga en los fluidos orgánicos), especialmente los correspondientes al Na+, K+ y Cl-. Este desplazamiento es producido gracias a las diferencias de concentración de fluidos orgánicos que son: el líquido extracelular, el intersticial y el intracelular. El movimiento de estas partículas con carga eléctrica se llama difusión y se realiza generalmente de las zonas más concentradas a las más diluidas, dando origen a un gradiente de concentración, el cual puede ser estudiado mediante la ecuación de gases perfectos en donde la presión y la concentración están relacionadas directamente. Potencial de Reposo Existe entonces una densidad de corriente debido a la difusión y puesto que los iones son partículas cargadas existe otra densidad de corriente debida al campo eléctrico generado por ellas. Adicionalmente se debe tener en cuenta las corrientes generadas gracias al sistema de bombeo activo de sodio hacia el medio extracelular, siendo positiva para bombas inyectoras y negativas para bombas extractoras. Por lo tanto la corriente iónica total es la suma de estas corrientes. Dado que la membrana es una interface que separa dos compartimientos fisiológicos con concentraciones iónicas diferentes, se puede estudiar como si fuera un circuito eléctrico compuesto por conductancias y fuentes de corriente que modelan las concentraciones y las corrientes iónicas respectivamente, un modelo equivalente se muestra en la Figura 1. Se deduce entonces, que los gradientes de concentración están relacionados directamente con el gradiente de potencial y haciendo su análisis matemático a través de la membrana, a nivel extracelular e intracelular, se obtiene el Potencial de Reposo o de Membrana. Este potencial es teóricamente igual al potencial del ión anión Cl- y de valor negativo.

Figura 1: Circuito equivalente de la membrana en reposo Potencial de Acción. Cuando la membrana es excitada por estímulos externos, que pueden ser cortos y de alta intensidad o viceversa, la conductancia del potencial de reposo presenta un cambio transitorio debido a estos estímulos, lo que produce un impulso de potencial intracelular llamado Potencial de Acción. El potencial de acción localizado se produce en forma simultánea en la membrana de las células ya que el tiempo de propagación es prácticamente despreciable.

Por lo consiguiente existe un umbral de disparo Ud que al ser alcanzado se genera el potencial de acción, el cual es diferente para cada célula. Cuando se alcanza el Ud, aumenta la conductancia gNa+ y se produce una entrada masiva de Na+ al medio intracelular hasta que el potencial intracelular alcanza un nivel positivo parecido al potencial de sodio, Polarización. Aquí la difusión y el campo eléctrico se equilibran y este último cambia de dirección (disminuye la conductancia gNa+). Luego, el campo eléctrico y la difusión se suman para expulsar iones de K+ del medio intracelular hasta que el potencial intracelular alcanza un nivel negativo parecido al del potasio, Repolarización. La difusión y el campo eléctrico se equilibran, Despolarización. Entonces el potencial de membrana vuelve a su estado inicial de reposo. Este proceso se muestra en la Figura 3.

Las células capaces de generar potenciales de acción son fibras muy largas, que se consideran infinitamente largas comparado con su sección transversal. Existen dos tipos de fibras fundamentales en el sistema nervioso que son: Los axones o fibras amielínicas formadas por una membrana continua, donde no se distorsiona los potenciales de acción pero la propagación es de baja velocidad; y los axones o fibras mielínicas que están adicionalmente aisladas de mielina por unas células llamadas células de Shuann, aquí la velocidad de propagación es máxima sin distorsión de la señal.

Las corrientes generadas debido a un potencial de acción crean un potencial en el medio extracelular así como lo hacen en el medio intracelular. Para hacer la aproximación del potencial de acción extracelular se considera un medio extracelular limitado, además la membrana se asimila a un dipolo elemental de corriente y el potencial de superficie exterior se desprecia. Se deduce por medio de estas aproximaciones que el potencial de reposo no se muestra en los potenciales extracelulares lo que es una limitación en el análisis de los registros bioeléctricos.

Tipos de señales bioeléctricas 

Electrocardiograma ECG

El corazón está constituido por un tejido de fibras musculares llamado miocardio que son los responsables de la contracción. El nodo sino auricular o nodo sinusal produce potenciales de acción con una frecuencia del orden de 1Hz (un latido por segundo), que se propagan a las aurículas provocando su contracción. Estos potenciales también se propagan hacia los ventrículos a través de las vías internodales hasta alcanzar el nodo aurículo-ventricular (AV) donde las aurículas se contraen para que la sangre que todavía permanece en ellas pase a los ventrículos, proceso llamado sístole auricular. Como etapa final, se provoca la contracción ventricular cuando el potencial de acción se transmite al Haz de Hiss, sístole ventricular, dividiéndose en sus dos ramas que discurren por las paredes del septum y por las fibras de purkinje conectadas a estos y a las fibras musculares del miocardio. Se considera el miocardio como un sincitio funcional. O sea, que el miocardio se estudia como si fuese una sola célula con varios núcleos en lugar de células individuales separados por membranas como lo que realmente es. Además se considera también que la propagación de los potenciales en sentido longitudinal será más rápida que la de sentido transversal. La propagación de este potencial se da al mismo tiempo en diferentes puntos del corazón, formando una interfase entre las zonas con potencial de acción y las que están en reposo llamada superficie isócrona. La despolarización se realiza en forma muy rápida, luego el potencial permanece constante (zona denominada meseta) y luego el potencial desciende hasta el reposo. La repolarización tiene lugar cuando ya todo el músculo se haya contraído. Ahora el potencial de acción del corazón puede considerarse que se desplaza de manera similar al de una fibra.

La onda P se produce debido a la sístole auricular. En el segmento P-R no se presenta actividad eléctrica cardiaca por el pequeño número de células involucradas en el proceso de repolarización auricular y comienzo de despolarización ventricular. La onda QRS se produce debido a la sístole ventricular. El periodo de meseta no registra ninguna actividad eléctrica cardiaca. Y por último la onda T, debido a la repolarización ventricular. Todo el ECG está formado por una línea horizontal llamada línea base que corresponde a las fases isoélectricas, que son aquellas donde no se presenta ninguna actividad eléctrica cardiaca. Este proceso se muestra en la figura 4

El espectro de señal se extiende desde 0.01Hz hasta los 150Hz. Y la amplitud típica en QRS es de 1mV. El ECG es útil para detectar problemas cardiacos, como defectos del miocardio, agrandamiento del corazón, defectos congénitos, enfermedades de válvula cardíaca, arritmias, taquicardia o bradicardia (frecuencia cardíaca demasiado rápida o demasiada lenta), enfermedades de la arteria coronaria, cambios en la cantidad de electrolitos (químicos en la sangre), etc.

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Electromiografía EMG

Los músculos están formados por unidades motoras simples SMU (single motor units) conectadas a axones neuronales motores (motor neuron axons) que a su vez se conectan con las fibras que reciben los comandos por el sistema nervioso central CNS (central

nervous system) a través de motor end plates MEPs los cuales permiten el intercambio de neurotransmisores acetilcolina (ACh). Al haber un potencial de acción neuronal motor, los canales de iones se dilatan permitiendo que los iones de Na+ pasen hacia el centro de la membrana, pero los iones de Cl- son rechazados por las cargas negativas a la entrada del canal, por lo que la membrana se despolariza por la corriente de sodio. Una vez la membrana se despolariza, se genera un potencial de acción muscular que se propaga a lo largo de las fibras musculares. Luego de esto viene la relajación muscular el cual es otro proceso activo. El rango de frecuencia de estas señales es mayor que las ECG y EEG , van de 100 a 10kHZ, y de más alta amplitud, los problemas de acondicionamiento son menos severos. El filtrado supera en gran medida problemas de interferencia. Un filtrado por encima de 20Hz puede reducir los potenciales de la piel y señales de otros movimientos (motion artifacts) [5]. Esta señal se muestra en la Figura 6.

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Electroencefalograma EEG

Son caracterizadas por sus amplitudes extremadamente pequeñas. Son difíciles de interpretar ya que representan la actividad comprendida de billones de neuronas transmitidas por las membranas del cerebro, fluidos y el cuero cabelludo. Son señales entre los 4 a 20Hz con una amplitud mínima de 5iV de una fuente de aproximadamente 10 − 20KΩ de impedancia.

Las señales eléctricas del cerebro que actualmente se pueden monitorear e identificar son categorizadas como se muestra a continuación: Alpha: Para una persona despierta y en estado de relajación. Describe una actividad eléctrica de 8-12Hz, típicamente de 20 a 50iV. Beta: Cuando una persona está pensando o respondiendo a algún estímulo. De 14 a 25Hz. Y de más baja amplitud. Theta: Cuando la persona está dormida. De 4 a 8Hz, pueden ser de más de 20iV. Delta: En estado profundo de sueño. De 0.5 a 4 Hz. A continuación se muestra en la Figura 7 como se presentan estas señales:

La característica especial de un amplificador EEG es que debe amplificar señales muy pequeñas. También debe tener un ruido térmico bajo y en particular un ruido electrónico bajo al final de la amplificación. Debe ser aislado, el filtro pasa banda debe tener una respuesta total de (+/-1dB), debe proveer por lo menos -18dB por octavo de atenuación de señales afuera del pasa banda, la respuesta en frecuencia del amplificador debe ser al menos de 5060dB debajo de 60 Hz, una entrada equivalente del nivel de ruido de 0.5iV o menos sería bueno y finalmente, la corriente DC de entrada debe ser menor de 50nA [6]. Las aplicaciones clínicas entre otras están la detección, localización y severidad de regiones cerebrales con funcionamiento anormal debido a epilepsia, trauma cerebral, esquizofrenia, demencia, etc. 

Otros Biopotenciales

Muchos Biopotenciales se pueden generar en el cuerpo humano, aquí se muestran algunos biopotenciales que son muy comunes y han sido muy útiles a la medicina moderna [9].

Electrooculograma: Éstos potenciales eléctricos son generados como resultado del movimiento de los ojos entre el ambiente conductivo del cráneo. La generación de señales EOG pueden ser entendidas por los dipolos localizados en los ojos. Esta señal es pequeña (10 a 100V µ) y tiene frecuencias bajas (dc a 10Hz). Por consiguiente el amplificador debe tener alta ganancia y buena respuesta en frecuencia baja, o incluso dc. Electroneurograma: Potenciales de las neuronas de 100Hz-1kHz; 5uV-10mV. Electroretinograma: Potenciales de la retina de 0.2-200Hz; 0.5Iv-1mV.

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Interferencias en el Registro de Señales Bioeléctricas

Los mecanismos más comunes de interferencia se muestran en el siguiente esquema

Estos valores muestran grandes variaciones; hasta 10 veces más de las mostradas arriba. Cuando no hay amplificación aislada (switche abierto), las capacitancias entre el amplificador común y la red se deben tener en cuenta. Csup y Ciso. Otra gran fuente de interferencia se debe al acoplamiento capacitivo de los cables de medida con la red eléctrica. Cca y Ccb. Las corrientes inducidas en los cables fluyen por el cuerpo por medio de los electrodos y del cuerpo a tierra por medio de Zr1 en serie con Ciso produciendo un voltaje diferencial grande en las entradas del amplificador, V ab.

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Bioimpedancia aporte del compañero Diego Fernando Pérez García

Bio-impedancia.

La bioimpedancia eléctrica calcula la composición corporal. La bioimpedancia eléctrica o impedancia eléctrica es un método bastante útil para calcular el porcentaje de grasa corporal. En aquellas situaciones, en las que nos interesa llevar un control del peso corporal, el uso de la báscula tradicional nos aporta una información incompleta, ya que solo nos orienta respecto al peso ganado o perdido, pero en ningún caso nos indica si hemos perdido grasa, músculo o líquidos. Por su parte, la impedancia eléctrica nos va a permitir diferenciar que proporción de este peso se corresponde con tejido magro (musculatura), y que parte de nuestro peso está formada por tejido graso. Esta distinción es muy útil para valorar si un exceso de peso puede ser más o menos peligroso para la salud, en la medida en que el elemento graso sea más o menos predominante. Hay algunos modelos que también te informan de tu densidad ósea, de los líquidos y de la masa muscular.

Origen de la bioimpedancia eléctrica La bioimpedancia eléctrica fue desarrollada a partir de las observaciones del Dr. A. L. Thomasset, quien en 1970, consideró las propiedades eléctricas del cuerpo a la hora de analizar la composición corporal. Fundamentos fisiológicos de la Impedancia eléctrica La bioimpedancia eléctrica se fundamenta en el distinto grado de oposición que ejercen los diversos tipos de células, así como los líquidos, al paso de la corriente eléctrica. Se considera que tienen alta impedancia aquellos tejidos que ejercen una mayor resistencia al paso de la corriente eléctrica. Este es el caso del tejido adiposo, que dificulta el paso de la señal eléctrica por la ausencia de fluidos en su composición. La masa grasa está compuesta esencialmente por triglicéridos, que ejercen una función aislante, que no permite la transmisión de la señal eléctrica. Por el contrario, se considera que tienen baja impedancia aquellos tejidos que facilitan la transmisión de la corriente eléctrica. Suelen ser tejidos con poca o ninguna grasa, como es el caso de los músculos y los huesos. En la masa muscular nos encontramos una proporción constante de agua, que representa el 73% del músculo. Sin embargo, si el deportista presenta una masa muscular excesivamente desarrollada, como podría ocurrir en el caso de los culturistas, el método no aporta buenos resultados. La resistencia al paso de la señal eléctrica depende del nivel de hidratación del individuo, el cual sufre grandes oscilaciones a lo largo del día. De ahí que sea imprescindible seguir un protocolo para controlar el nivel de hidratación corporal en las horas previas a la medición. La impedancia eléctrica solo ofrece resultados válidos para personas entre los 16 y los 70 años. En el período de crecimiento se producen variaciones en la estatura y en los niveles de agua. En principio se trata de un sistema fiable, económico y poco invasivo; pero está contraindicado para aquellas personas que utilicen marcapasos o algún tipo de elemento que implique la corriente eléctrica. Para valorar la composición corporal en cuanto a masa magra y grasa, existen técnicas más fiables, como sería la medición de los pliegues corporales con ayuda de un adipómetro o plicómetro. Utilización de las básculas de bioimpedancia La Impedancia Vertical valora la proporción de masa muscular de los miembros inferiores, lo cual representa una proporción del 32 a 45% del total de cualquier sujeto (delgado u obeso).

Las básculas de bioimpedancia tienen que programarse en función de la edad, sexo y estatura del individuo que la utiliza. Estos datos se asocian al tiempo que tarda la señal en recorrer el cuerpo. De este modo, nos indica el peso corporal y el porcentaje de grasa corporal con un margen de error que oscila entre el 3 y el 5%. Por otro lado, hay que intentar realizar las mediciones en las mismas condiciones. Se puede hacer una vez por semana, un cuarto de hora después de levantarnos por la mañana, para evitar las alteraciones de peso ocasionadas por la alimentación o el ejercicio. En la báscula hay que situarse descalzo y con los pies secos sobre los sensores, y mantenerse inmóvil, evitando el contacto entre las piernas. Así mismo, hay que evitar la presencia de cualquier elemento metálico que pueda alterar la medición. La masa grasa corporal, se obtiene al descontar la masa muscular del peso corporal total. Este método contabiliza toda la grasa corporal, incluso aquella que se encuentra localizada. Acciones previas a la medición Como se ha comentado antes, cualquier alteración del nivel de hidratación del organismo va a afectar al resultado, por lo que hay que seguir un protocolo relacionado con el nivel de hidratación al resultado para utilizar la bioimpedancia eléctrica para valorar el índice de grasa corporal del nuestro cuerpo con eficacia. En este sentido, hay que controlar y evitar todas aquellas acciones que puedan producirnos cierta deshidratación en las horas previas a la toma de medidas. Así por ejemplo, habría que evitar el consumo de alcohol en las últimas 48 horas, el uso de diuréticos la última semana, y tras 5 horas en ayunas. La actividad física intensa habría que abandonarla 12 horas antes, y no realizar ningún esfuerzo físico en las últimas 6 u 8 horas. La fiebre también puede alterar los resultados. Así mismo, la retención de líquidos también perjudica la medición. La menstruación también puede afectar al peso de la mujer, pudiendo ganar algún kilogramo de líquido en este período, lo que puede disminuir engañosamente su porcentaje de grasa, al aumentar el peso total. Ventajas en su uso. Su relativamente bajo precio, la fácil transportabilidad del equipo, la inocuidad de la técnica, la poca necesidad de colaboración por parte del paciente o sujeto a evaluar, la sencillez del manejo de la técnica y la baja variabilidad intra e ínter observador. La mayoría de los autores señalan dentro de las principales ventajas del uso de la BIA para la estimación de la composición corporal.

Diagrama de flujo del equipo.

Celda de carga El sensor de peso de la balanza es la celda de carga. E, en su selección se consideró, entre otros factores, el valor máximo del peso a detectar. La más conveniente resulta ser la de punto único, no solo por cumplir con la capacidad de carga, sino, por ser una de las más económicas, tener diseño compacto, buena linealidad y ser de simple colocación en la estructura. Acondicionador de señal El voltaje diferencial del puente conformado con la galga extensiométrica en la celda de carga requiere ser amplificado en un amplificador de instrumentación, ya que la señal es muy pequeña y puede incluir ruido. En general los amplificadores de instrumentación cuentan con una alta relación de rechazo en modo común, impedancia de salida casi nula, ganancia regulable y alta impedancia de entrada. Estas cualidades lo hacen apropiado para la amplificación de señales pequeñas. La manera clásica de implementar un amplificador de instrumentación es con tres operacionales; sin embargo, en el mercado existen circuitos integrados con mejores características como el AD620 de la Analog Devices. Como ningún amplificador de instrumentación tiene una relación de rechazo en modo común infinita, para eliminar el ruido restante, en el caso del AD620, se puede agregar una filtro RC a la entrada de la señal La celda de carga es la parte fundamental de una balanza ya que determina el rango de pesado y la precisión. Este sensor es uno de los más sencillos en cuanto a principio de funcionamiento y colocación en el equipo, por esta razón actualmente casi todas las balanzas electrónicas utilizan una celda de carga. Una de las debilidades de la Celda de Carga es la sensibilidad al ruido, esto puede mejorarse con la tecnología de construcción. Debido a la sensibilidad al ruido del sensor en la construcción del acondicionador se optó por la utilización del amplificador de instrumentación especialmente diseñado para eliminar las

señales de ruido El microcontrolador administra los recursos que facilitan la interfaz hombre máquina como son la pantalla LCD y el teclado matricial. La pantalla LCD es una manera sencilla de implementar una interfaz hombre máquina amigable, ya que permite dar un mejor detalle de los datos y de las funciones al usuario. La utilización de teclados matriciales permite ahorrar recursos del microcontrolador, al mismo tiempo se amplían las funciones del equipo, como el ingreso de claves y teclas para tareas especiales.

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Biomagneticas aporte de compañero Jhon Alejandro Sánchez.

La presente tarea consta de dos actividades, en la primera actividad cada estudiante selecciona una de las señales biomédicas anunciándola en el foro colaborativo para evitar que dos estudiantes trabajen con la misma señal; con la señal biomédica seleccionada se debe de realizar una descripción y los equipos electrónicos empleados en su medición y registro.

Biomagneticas

Descripción de la señal biomédica seleccionada y equipos electrónicos empleados en su medición Varios órganos como el cerebro, el corazón y los pulmones generan campos magnéticos muy débiles, la medición de estos campos genera información no inmersa en los demás bioseñales, como las señales son tan débiles, son difíciles de detectar y por tanto se debe tener precaución en el diseño de los sistemas de lectura.

El rango del magnetismo del cuerpo humano se sitúa en la escala de los nano teslas nT (10−9 𝑇) a femto teslas fT(10−15 𝑇), el tesla es la medida de la inducción magnética o campo magnético. Los campo magnéticos biológicos tiene su origen en la corrientes eléctricas que circulan en las células de los órganos como el sistema nervioso, corazón o en materiales magnéticos acumulados en ciertos órganos, en la células del sistema nervioso, la corriente eléctrica es responsable de la propagación de un pulso eléctrico a trasvés del cuerpo celular es

generada por variaciones de la permeabilidad de la membrana celular al paso de iones de sodio y potasio, en el corazón la corriente se genera por el mismo órgano de forma sincronizada. Debido a que las técnicas de medición del campo magnético son de tipo no invasiva, ha permitido que se desarrollen rápidamente técnicas que permiten tratamientos y diagnósticos rápidos en diferentes aplicaciones: Neuromagnetismo: se realiza mediante el equipo mangnetoencefalografia (MEG) permite la captación de campos magnéticos del cerebro de forma rápida, no invasiva y de alta resolución temporal. Cardiomagnetismo: se realiza mediante el equipo de megnetocardiografia (MCG) de igual forma permite la detección de campo magnéticos de la zona cardiaca permitiendo cambios en la actividad coronaria y en los tejidos blandos como el miocardio o el tejido adiposo que cubre el corazón, esta técnica no invasiva permite resultados inmediatos y de alta resolución. Pneumomagnetismo y Biosusceptometria: para los órganos que acumulan partículas magnéticas como el hígado y pulmones son también objeto de estudios biomagneticos, para el caso de los pulmones la acumulación de partículas ferromagnéticas se obtiene midiendo la magnetización remanente, este método se conoce como Pneumomagnetismo, para el caso de otros órganos como el hígado u otros tejidos donde se mide la susceptibilidad magnética o Biosusceptometria. Gastromagnetismo: esta técnica se encarga del estudio del estómago mediante los campos magnéticos emitidos en dos categorías: Estudiando las corrientes propias del órgano y la segunda a los campos magnéticos generados por la ingestión de trazadores magnéticos que permite determinar la posición, evolución temporal y cantidad del marcador para obtener data de la movilidad gastrointestinal; Las medidas de estos campos magnéticos del estómago son llamada magnetogastrografia. Algunos de los equipos usados para medir los campos magnéticos se dividen en dos grupos: Los que funcionan a temperatura ambiente y los que funcionan a bajas temperaturas como el helio o nitrógeno líquido. Del primer grupo tenemos el magnetómetro de flujo saturado o fluxgate el cual permite leer campos del orden de nanoteslas nT (10−9 𝑇). Del segundo grupo tenemos los superconductores de interferencia química SQUIDs y son los dispositivos detectores de flujo magnético más sensibles y pueden medir campo del orden de fento teslas fT(10−15 𝑇).

Otro dispositivo usado para medir las líneas del flujo magnético es el gradiometro que aplicado a la medicina es el biogradiometro conectado a un SQUIDs que con múltiples canales capaces de cubrir toda la cabeza puede realizar una imagen de los campos magnéticos de la actividad cerebral. Otro de los métodos actuales es la imagen funcional por resonancia magnética

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Biomecánicas aporte del compañero Juan Pablo Castrillón Gil

Este tipo de señales biomédicas se consideran mecánicas porque son todas aquellas que incluyen las causadas por alguna función mecánica del sistema biológico en el campo de la biomedicina, dentro de estas señales se encuentran las producidas por ejemplo, por la locomoción y el desplazamiento, el flujo y la presión, entre otras. Para la medición de las señales biomecánicas que produce el sistema biológico, es necesario la utilización de una gran variedad de transductores que tienden a ser complicados y costosos. Este fenómeno mecánico, a diferencia de los demás tipos como magnéticos, eléctricos u ondas acústicas, no se propaga tan fácilmente por el cuerpo y por lo tanto es necesario que la medición se realice en el sitio exacto donde se origina, a menudo esto es algo que complica la medición en la mayoría de los casos. Dos buenos y grandes ejemplos de los sensores mayormente usados en la biomecánica son:

Los acelerómetros en la medición de parámetros que tienen influencia sobre las actividades deportivas, que además se han aplicado con éxito para cuantificar la cadencia y la longitud de paso, gracias a la identificación de cada choque de talón. Los acelerómetros pueden clasificarse según el número de ejes en los que detectan la aceleración (uniaxiales, biaxiales y triaxiales). Una práctica habitual consiste en situar un acelerómetro triaxial en la parte baja del tronco (normalmente en la tibia) y otro en la parte superior del tronco (normalmente en la cabeza). Desde el punto de vista de procesado de señal, los acelerómetros triaxiales permiten registrar 3 señales diferentes correspondientes a 3 ejes ortogonales entre sí (X, Y, Z). Debido a la naturaleza de la marcha, las señales registradas tienen características de periodicidad, puesto que están formadas un número determinado de pasos consecutivos.

La medición de la presión arterial o La tonometría arterial está basada en el siguiente principio: Cuando un vaso sanguíneo presurizado es parietalmente colapsado por un objeto externo, el estiramiento en la pared del vaso es removido, y las presiones externas e internas se igualan. Los tonómetros son básicamente transductores de fuerza, y son utilizados únicamente para medir presión sanguínea en las arterias superficiales. Actividad 2

Descripción de un termómetro digital En la segunda actividad se describe el funcionamiento de un termómetro digital, con base a esta descripción realizar el diseño de un circuito electrónico que permita medir la temperatura corporal; en el circuito a diseñar realizar un diagrama de bloques identificando tipo de sensor, amplificador de la señal, circuito microcontrolado y un visualizador de la señal medida. Se recomienda realizar una descripción de cada uno de los bloques y posteriormente diseñar el circuito electrónico. Definición: Un termómetro digital clínico es un dispositivo electrónico pequeño que permite leer la temperatura de alguna parte de cuerpo y visualizar dicho valor en un display, está dotado generalmente de un sensor (termistor) con respuesta lineal al cambio de temperatura, la señal obtenida es acoplada y enviada el controlador para ser digitalizada y posteriormente visualizada.

Características técnicas: El termómetro digital está dotado de un sensor que convierte la señal física de temperatura en una señal eléctrica análoga que es entregada a un amplificador operaciones el cual se encarga de amplificar la señal en el rango adecuado para la entrada análoga del controlador, cuando la señal ingresa al controlador es muestreada y convertida en valores digitales

proporcional a la amplitud de la señal, posteriormente los valores ya digitalizados son visualizados en una pantalla. Diseño de un termómetro clínico: Este sistema de basa en él envió de una señal análoga de temperatura emitida por el sensor lm35z asía un amplificador de instrumentación INA2126, el cual aparte de amplificar la señal requerida para esta aplicación también nos brinda la ventaja al rechazo en modo común, la señal amplificada es enviada al micro controlador en su entrada análoga el cual mediante un algoritmo convierte la señal análoga en datos digitales para ser visualizados en una LCD 2x16.Diagrama de bloques (descripción de cada uno)

Inicio

Lectura de la señal física de temperatura

Acondicionamiento de la señal análoga

Conversión análogo digital de la señal

Visualización del valor digital

Fin

Sensor: es el instrumento que convierte la señal física en una señal eléctrica análoga

Amplificador de instrumentación : es el circuito integrado que toma la señal del sensor, la amplifica y acondiciona para ser enviada al puerto análogo del controlador. Microcontrolador: es un circuito integrado programable multifuncional que mediante un ADC interno permite muestrear la señal análoga y cuantificarla proporcionalmente para ser convertida en un dato digital. Display: es un dispositivo electrónico que se comunica con el microcontrolador el cual permite visualizar datos digitales de la señal análoga de temperatura.

Implementación: Se realiza la implementación del algoritmo mediante el uso de CCS así: #include //pic empleado #device adc=10 //bits del resultado de convercion #FUSES HS,NOWDT //datos del programador #use delay(clock=20000000) //frecuencia empleada #include //incluimos libreria de la lcd #byte portc = 0x07 //direcciones de memoria para los puertos #byte trisc = 0x87 #byte portb = 0x06 #byte trisb = 0x86 #use fast_io(c) //manejo del puerto c int i,x; // declaramos las variables int16 q; float z; #INT_EXT //atención a interrupción por cambio de RB0 ext_isr(){ if(i==0) {bit_set(portc,0); i=1;} //enciende la luz del lcd else {bit_clear(portc,0); i=0;}} //apaga la luz del lcd void main() { trisc=0; //puerto c salida trisb=255; //puerto d entrada portc=0; //limpio puerto c setup_adc_ports(AN0); //Canales 0 analógico setup_adc(ADC_CLOCK_DIV_32); //Fuente de reloj 32 enable_interrupts(int_ext); //habilita int por RB0 Ext_int_edge(L_TO_H); //flanco de subida enable_interrupts(global); //habilita int global lcd_init(); //inicio de lcd LCD_GOTOXY(1,1); //ubicación en la lcd printf(lcd_putc,"**DIGITAL-TEMP**"); //imprimimos el texto en la lcd LCD_GOTOXY(1,2); //ubicación en la lcd printf(lcd_putc,"ESPERE"); //imprimimos el texto en la lcd delay_ms(200); //retardo for(x=7;x=0 && z-1;k--) { if( bit_test(imagen[i][j] ,7-k )) glcd_pixel( j*8+k,i, ON ); } } } }

// del 16 al 32 const int8 imagen2[16][16] = { 0x80,0x01,0xC0,0x00,0x00,0x00,0x70,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x07,0xFF,0xFF,0x01,0xFF,0xFF,0xFF,0x07,0xE0,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x07,0xFF,0xFF,0x01,0xFF,0xFD,0xFF,0x81,0x80,0xFF,0x03,0xFF,0xF8,0x00,0x01 , 0x80,0x03,0xFF,0xFE,0x00,0xFF,0xF9,0xFF,0x81,0x80,0xFF,0x03,0xFF,0xFE,0x00,0x01 , 0x80,0x00,0xFF,0xF8,0x00,0x3F,0xE1,0xFF,0xC1,0x81,0xFF,0x83,0xFF,0xFF,0x00,0x01 , 0x80,0x00,0x7F,0xF0,0x00,0x0F,0xC1,0xFF,0xE1,0x81,0xFF,0x83,0xFF,0xFF,0x00,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x0F,0x81,0xFF,0xE1,0x83,0xFF,0xC3,0xF8,0xFF,0x80,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x81,0xBF,0xF1,0x83,0xFF,0xC3,0xF8,0x3F,0x80,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x9F,0xF9,0x83,0xE7,0xC3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x9F,0xF9,0x87,0xE7,0xE3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x8F,0xFD,0x87,0xE7,0xE3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x87,0xFF,0x8F,0xE7,0xF3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x87,0xFF,0x8F,0xC3,0xF3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x83,0xFF,0x8F,0xC3,0xF3,0xF8,0x1F,0xC0,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x81,0xFF,0x9F,0xFF,0xFB,0xF8,0x1F,0xC0,0x01 , }; void glcd_imagen2() { char i,j; signed char k; for( i = 16 ; i < 32 ; i ++ ) { for( j = 0 ; j < 16 ; j ++) { for(k=7;k>-1;k--)

{ if( bit_test(imagen2[i][j] ,7-k )) glcd_pixel( j*8+k,i, ON );

} } } } //del 32 al 48 const int8 imagen3[16][16] = { 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x81,0xFF,0x9F,0xFF,0xFB,0xF8,0x3F,0xC0,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x80,0xFF,0xBF,0xFF,0xFB,0xF8,0xFF,0x80,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x80,0x7F,0xBF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0x80,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x80,0x3F,0xBF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0x00,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x80,0x3F,0xBF,0x00,0xFF,0xFF,0xFE,0x00,0x01 , 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x01,0x80,0x1F,0xFF,0x00,0xFF,0xFF,0xFC,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x07,0xE0,0x0F,0xFE,0x00,0x7F,0xFF,0xF0,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x38,0x00,0x00,0x00,0x07,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x00,0x00,0x00,0x0F,0x80,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x00,0x00,0x00,0x0F,0x80,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x00,0x00,0x00,0x0F,0x80,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x38,0x38,0x00,0x07,0x07,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x1C,0x0F,0x80,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x07,0x00,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x3E,0x0F,0x80,0x00,0x01, };

void glcd_imagen3() { char i,j; signed char k; for( i = 32 ; i < 48 ; i ++ ) { for( j = 0 ; j < 16 ; j ++) { for(k=7;k>-1;k--) { if( bit_test(imagen3[i][j] ,7-k )) glcd_pixel( j*8+k,i, ON );

} } } } //del 32 al 64 const int8 imagen4[16][16] = { 0x80,0x00,0x3F,0xE0,0x00,0x0F,0x00,0x00,0x00,0x00,0x7C,0x3E,0x0F,0x80,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x1F,0xF0,0x00,0x0F,0x00,0x00,0x00,0x00,0x38,0x3E,0x07,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x1F,0xF0,0x00,0x1E,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x1C,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x0F,0xF8,0x00,0x3C,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x0F,0xFC,0x00,0x7C,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x20,0x00,0x10,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x07,0xFF,0x01,0xF8,0x3C,0x00,0x00,0x00,0x00,0x40,0x19,0x20,0x80,0x01, 0x80,0x00,0x03,0xFF,0xFF,0xF0,0x18,0x00,0x00,0x00,0x10,0x00,0x25,0x00,0x00,0x01, 0x80,0x00,0x01,0xFF,0xFF,0xC0,0x19,0xAB,0xE6,0x78,0xDB,0x5C,0x21,0x2E,0x9B,0x 81,

0x80,0x00,0x00,0x3F,0xFF,0x80,0x1A,0xB2,0xA9,0x55,0x52,0x44,0x21,0x2A,0xA0,0x8 1, 0x80,0x00,0x00,0x07,0xFE,0x00,0x1B,0x22,0xA9,0x55,0x92,0x5C,0x21,0x2A,0xA3,0x8 1, 0x80,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x1A,0x22,0xA9,0x55,0x12,0x54,0x35,0x2A,0xB2,0x81 , 0x80,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x19,0xA2,0xA6,0x54,0xCA,0x5A,0x19,0x2A,0x9B,0x4 1, 0x80,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x01, 0xC0,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x03, 0xE0,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x07, 0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF,0x FF }; void glcd_imagen4() { char i,j; signed char k; for( i = 48 ; i < 64 ; i ++ ) { for( j = 0 ; j < 16 ; j ++) { for(k=7;k>-1;k--) { if( bit_test(imagen4[i][j] ,7-k )) glcd_pixel( j*8+k,i, ON );

} } }

} void med_ir () { setup_adc_ports (AN0);//setup_adc_ports (ALL_ANALOG); setup_adc (ADC_CLOCK_DIV_32);//setup_adc (ADC_CLOCK_INTERNAL); set_adc_channel (0); //habilitacion canal 0 delay_ms (300); t = read_adc(); //lectura canal 0 s = 5000.0 * t / 1024.0; //conversion a tension en mv setup_adc (ADC_OFF); setup_adc_ports (NO_ANALOGS ); delay_ms (100); temp = ((s*1000.0)/418.0)+30178.0; temp=temp/1000; } Void led_s () { If (statusled==0) { output_Low (Ledrojo); output_High (Ledverde); output_Low (Ledamarillo); timer=0;

// 4900mv= 42° 720mv v=32° k=30,168

stl=0; }

If (timer 2) { stl=1;

timer = 0; }

}

If (timer 2) { stl=0; timer = 0; } }

}

///////////////////////////termina lo da la pantala//////////////////////////////

void main ()

{ glcd_init(ON); // iniciamos la lcd glcd_fillScreen(0); //LIMPIAMOS LA PANTALLA glcd_imagen();

//Llamamos a la funcion imagen para dibujar AASS

glcd_imagen2(); glcd_imagen3(); glcd_imagen4(); delay_ms(3000); glcd_fillScreen (0); //LIMPIAMOS LA PANTALLA glcd_rect (0, 0, 127, 63, 0, 1); output_low (Ledrojo); output_low (Ledverde); output_low (Ledamarillo); output_low (Buzer); while (true) { tempant= temp; med_ir(); if(tempant != temp) //si hubo un cambio en la temperatura , despliega esto en la pantalla { glcd_rect (19, 12, 98, 34, 1, 0); //borra el texto anterior sprintf (mens," %01.1g C",temp); // Carga el dato para publicarlo

glcd_text57(20,14 , mens, 2, 1) ;//Lo publica ejes x,y,dato,tamaño ,color sprintf (mens,"o",); // Pone el ° para grados glcd_text57(80,12 , mens, 1, 1) ;//Lo publica ejes x,y,dato,tamaño ,color If (temp>38) { Statusled =1; glcd_rect (29, 39, 98, 60, 1, 0); //borra el texto anterior glcd_text57(32, 44, Mens3, 1, 1) ; output_high (buzer); } If (temp 36 && temp < 38) { Statusled =0; glcd_rect (29, 39, 98, 60, 1, 0); //borra el texto anterior glcd_text57(41, 44, Mens4, 1, 1) ; output_low (buzer);

} }

led_s (); } }

CONCLUSIONES

•

Se investigó sobre los principales conceptos y artefactos que se presenten en las

señales bioeléctricas.

•

Se documentó la principales las técnicas de amplificación de señales bioeléctricas

que cumplen con buenas prestaciones (SNR, Ancho de Banda, Ganancia) para el procesamiento de señales ECG, EEG, y EMG.

Referencias Bibliográficas.



J. M. Ferrero, BIOELECTRÓNICA: Señales Bioeléctricas. España: Universidad Politécnica de Valencia, recuperado marzo 22 de 2019.



“Electrocardioagrafia normal. 12 derivaciones.” [Online]. Available: http://www.med.uchile.cl/apuntes/archivos/2005/medicina/1_ecg_curso_cardiologia _05.pdf Recuperado marzo 22 de 2019.



https://www.polibits.gelbukh.com/2005_31/Diseno%20de%20un%20Termometro% 20Digital%20para%20Analisis%20Clinico%20en%20Animales%20de%20Trabajo. pdf. Recuperado el 04 de abril de 2019.



https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/13320/1/TFG-P-274.pdf. Recuperado el 04 de abril de 2019.



D. L. Bruce, “Biolectric potentials,” IEEE Potentials, no. 695-701, DecemberJanuary 1998-1999. Recuperado marzo 22 de 2019.



Beverly Rubik, Ph.D (1995) Aplicaciones del Bioelectromagnetismo en Medicina, Institutos Nacionales de la Salud - EE.UU.



Adair, R.K. 1991. Constraints on biological effects of weak extremely low-frequency electromagnetic fields. Physical Review 43:1039-1048.



Adey, W.R. 1992. Collective properties of cell membranes. In B. Norden and C. Ramel, eds. Interaction Mechanisms of Low-level Electromagnetic Fields in Living Systems. Symposium, Royal Swedish Academy of Sciences, Stockholm (pp. 47-77). Oxford University Press, New York.



Adey, W.R., and A.F. Lawrence, eds. 1984. Nonlinear Electrodynamics in Biological Systems (conference proceedings). Plenum Press, New York.



Modesto sosa (2002) Biomagnetismo, El magnetismo del cuerpo humano, Guanajuato, Gto Mexico, Acta universitaria, universidad autónoma del estado de Mexico, Vol 12.



Feng, D. D. (2008). Biomedical Information Technology (pp 3 – 24) Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2 969/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=205396&lang=es&site=ehostlive&ebv=EB&ppid=pp_3



Feng, D. D. (2008). Biomedical Information Technology (pp 3 – 24) Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2 969/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=205396&lang=es&site=ehostlive&ebv=EB&ppid=pp_3



Guerrero, J. (2010). Ingeniería Biomédica, Tema 10 Imágenes Médicas. Universitat de Valencia. Recuperado de http://ocw.uv.es/ingenieria-y-arquitectura/15/ib_material/IB_T10_OCW.pdf



Jones, D. P. (2010). Biomedical Sensors (Vol. 1st ed). New York: Momentum Press (pp 417-439). Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=http://search.ebscohost.com/login.asp x?direct=true&db=nlebk&AN=501110&lang=es&site=edslive&ebv=EB&ppid=pp_417



Beverly Rubik, Ph.D (1995) Aplicaciones del Bioelectromagnetismo en Medicina, Institutos Nacionales de la Salud - EE.UU.



Adair, R.K. 1991. Constraints on biological effects of weak extremely low-frequency electromagnetic fields. Physical Review 43:1039-1048.



Adey, W.R. 1992. Collective properties of cell membranes. In B. Norden and C. Ramel, eds. Interaction Mechanisms of Low-level Electromagnetic Fields in Living Systems. Symposium, Royal Swedish Academy of Sciences, Stockholm (pp. 47-77). Oxford University Press, New York.



Adey, W.R., and A.F. Lawrence, eds. 1984. Nonlinear Electrodynamics in Biological Systems (conference proceedings). Plenum Press, New York.



Modesto sosa (2002) Biomagnetismo, El magnetismo del cuerpo humano, Guanajuato, Gto Mexico, Acta universitaria, universidad autónoma del estado de Mexico, Vol 12.



Feng, D. D. (2008). Biomedical Information Technology (pp 3 – 24) Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2 969/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=205396&lang=es&site=ehostlive&ebv=EB&ppid=pp_3



Feng, D. D. (2008). Biomedical Information Technology (pp 3 – 24) Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2 969/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=205396&lang=es&site=ehostlive&ebv=EB&ppid=pp_3



Guerrero, J. (2010). Ingeniería Biomédica, Tema 10 Imágenes Médicas. Universitat de Valencia. Recuperado de http://ocw.uv.es/ingenieria-y-arquitectura/15/ib_material/IB_T10_OCW.pdf



Jones, D. P. (2010). Biomedical Sensors (Vol. 1st ed). New York: Momentum Press (pp 417-439). Recuperado de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=http://search.ebscohost.com/login.asp x?direct=true&db=nlebk&AN=501110&lang=es&site=edslive&ebv=EB&ppid=pp_417



Señales biomédicas parte 2 – Ingeniería http://www.angelfire.com/un/biomedicafime/CLASE_5.pdf



Análisis de señales de acelerometría en Biomecánica A. Camacho-Garcia, R. Llinares, J. Miró, P. Bernabeu https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/71740/articulo.pdf?sequence=2



Seminario de ingenieria biomedica 2006 – Universidad de uruguay http://www.nib.fmed.edu.uy/Seminario%202006/Trabajos%20estudiantes%202006/ Etchart,%20Carolina.pdf



https://www.fuerzaycontrol.com/bioimpedancia-electrica-calcula-composicioncorporal/

biomédica



http://bibdigital.epn.edu.ec/bitstream/15000/9901/1/2007AJIEE-13.pdf