Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Diseño de una arquitectura computacional específica para la compresión de señales electroencefalográficas(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-12-01) Santoyo Rincón, Rolando; Santoyo Rincón, Rolando; 103412; Ávila Ortega, Alfonso; ItesmEl monitoreo de señales Electroencefalográficas, necesario para hacer análisis y diagnóstico de trastornos cerebrales tales como la epilepsia, presenta algunas limitantes para el paciente. Entre estas limitantes se encuentra el hecho de que este monitoreo se realiza por periodos de más de 24 horas, ocasionando que los costos de hospitalización se incrementen. También, el espacio en memoria para el almacenamiento de la información generada de monitoreo es demasiado grande. A lo anterior se debe agregar que el tener que portar un conjunto de electrodos y tener que permanecer atado al dispositivo de monitoreo, ocasiona al paciente incomodidad no pudiendo realizar sus actividades diarias. En el desarrollo de esta tesis, se hablará de un sistema de adquisición y procesamiento de señales cerebrales propuesto por el Grupo de Investigación de Microsistemas del Tecnológico de Monterrey. Este sistema involucra el monitoreo ambulatorio y transmisión inalámbrica de señales Electroencefalográficas. El sistema se basa en un arreglo de micro electrodos conectados a un sistema de procesamiento de señal y a un transmisor inalámbrico. El sistema se encuentra en la etapa de diseño y el trabajo de esta tesis involucrará el diseño de una arquitectura computacional específica para la compresión de las señales adquiridas. Esta compresión permitirá transmitir la información de manera, más eficiente, así como un mayor tiempo de monitoreo, y también almacenará más información. El método de compresión propuesto, consiste en un algoritmo denominado compresión por Transformada Coseno Discreto (DCT). Con este método se obtiene una buena aproximación de la señal original, obteniendo hasta un 66% de compresión. Este algoritmo también permite remover automáticamente gran parte del ruido de alta frecuencia inducido sobre la señal EEG. Para la implementación de la DCT se empleó un algoritmo basado en un filtro recursivo. Para poder emplear esta técnica es necesario hacer procesamiento previo de la señal de entrada, en base a un algoritmo propuesto en este esfuerzo. Al diseñar la arquitectura computacional específica para ejecutar el algoritmo de compresión propuesto, se siguieron técnicas de Codiseño para integrar en un mismo diseño módulos de software y módulos de hardware. Para esto se propusieron varios diseños, los cuales fueron evaluados considerando parámetros tales como velocidad, área ocupada y consumo de potencia. Entre los diseños que se analizaron se incluyen módulos de hardware tales como multiplicadores de nÚmeros de 16 bits y varios módulos que calculan la DCT en tan solo 34 ciclos de reloj. Estos módulos se interconectaron a módulos de software tales como un procesador DLX y módulos de memoria, obteniendo una arquitectura con un consumo de potencia estimado inferior a 30 mW