1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Guanajuato
4. Instituto Tecnológico de León (Posgrado)
5. Tesis de Maestría
6. Maestría en Ciencias de la Computación

Titre:	MONITOREO EN TIEMPO REAL DE PERSONAS QUE PRESENTAN VIBRACIONES INVOLUNTARIAS CAUSADAS POR ENFERMEDAD DE PARKINSON PARA UN ANALISIS NO INVASIVO CON EL USO DE SOFTCOMPUTING
Auteur(s):	CHAVEZ MEDINA, JOSIAS OTONIEL%1173586
metadata.dc.subject.other:	Enfermedad de Parkinson Temblor (Medicina) Transformaciones de Fourier Reconocimiento de modelos Algoritmos de clasificación Procesamiento de datos Arduino (Controlador programable) Microcontroladores Python (Lenguaje de programación para computadora) Procesamiento de señales Monitorización fisiológica Manifestaciones neurológicas de enfermedades generales
Date de publication:	2024-06-01
Editeur:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de León
Description:	En el presente trabajo de investigación, se aborda el desarrollo de un sistema para el monitoreo de las vibraciones en pacientes diagnosticados con la enfermedad de Parkinson. Se emplea un enfoque basado en la codificación de un reloj inteligente denominado LilyGo Wrist-ESP32, el cual integra un acelerómetro y giroscopio para la obtención de datos precisos sobre las frecuencias de las vibraciones asociadas a los movimientos del paciente. La configuración inicial del reloj inteligente implica la conexión a una red Wi-Fi mediante un SSID y contraseña específicos. Además, se realiza la inicialización del hardware del dispositivo, centrándose en la configuración óptima del acelerómetro y giroscopio, en particular, el sensor BMA423 para la captura de datos de aceleración en los ejes X, Y y Z. El proceso de recepción y procesamiento de datos se realiza en un entorno diseñado para tal propósito. Un componente crucial del sistema es el filtrado de datos de aceleración, donde se aplica un filtro pasabajas para suavizar la señal y eliminar componentes de continua, permitiendo obtener una magnitud del vector libre de la componente de la gravedad. La aplicación de la Transformada de Fourier (FFT) facilita la identificación de picos en el espectro de frecuencia, siendo estos picos analizados y almacenados en archivos específicos para su posterior estudio. Una vez procesados y analizados los datos, se utiliza un clasificador de reconocimiento de patrones KNN (K-Nearest Neighbors) para evaluar el estado de las vibraciones del paciente con Parkinson durante el día. Se observa que las medias de frecuencia y amplitud, obtenidas a través del análisis de los picos, sirven como características fundamentales para alimentar este clasificador, permitiendo así verificar y monitorizar de manera efectiva el estado de las vibraciones en pacientes con enfermedad de Parkinson.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :	Maestría en Ciencias de la Computación

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