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

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dc.contributor.advisorMONTERO, RAUL SANTIAGO-
dc.contributor.advisorBALTAZAR FLORES, MARIA DEL ROSARIO%30501-
dc.contributor.authorCHAVEZ MEDINA, JOSIAS OTONIEL%1173586-
dc.creatorCHAVEZ MEDINA, JOSIAS OTONIEL%1173586-
dc.date.accessioned2025-01-18T02:46:32Z-
dc.date.available2025-01-18T02:46:32Z-
dc.date.issued2024-06-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8881-
dc.descriptionEn 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherEnfermedad de Parkinsones_MX
dc.subject.otherTemblor (Medicina)es_MX
dc.subject.otherTransformaciones de Fourieres_MX
dc.subject.otherReconocimiento de modeloses_MX
dc.subject.otherAlgoritmos de clasificaciónes_MX
dc.subject.otherProcesamiento de datoses_MX
dc.subject.otherArduino (Controlador programable)es_MX
dc.subject.otherMicrocontroladoreses_MX
dc.subject.otherPython (Lenguaje de programación para computadora)es_MX
dc.subject.otherProcesamiento de señaleses_MX
dc.subject.otherMonitorización fisiológicaes_MX
dc.subject.otherManifestaciones neurológicas de enfermedades generaleses_MX
dc.titleMONITOREO EN TIEMPO REAL DE PERSONAS QUE PRESENTAN VIBRACIONES INVOLUNTARIAS CAUSADAS POR ENFERMEDAD DE PARKINSON PARA UN ANALISIS NO INVASIVO CON EL USO DE SOFTCOMPUTINGes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMOSIÑO, JUAN FRANCISCO-
dc.contributor.directorROCHA SANCHEZ, MARTHA ALICIA-
dc.folioTecNM-ITL_MCC-024es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Leónes_MX
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025.-TESIS-COMPLETA_JOSIAS-OTONIEL-CHAVEZ-MEDINA.pdfMonitoreo en tiempo real de personas que presentan vibraciones involuntarias causadas por enfermedad de Parkinson para un análisis de invasivo con el uso de Soft Computing - Tesis 024 de MCC del ITL940.21 kBAdobe PDFView/Open


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