medición del flujo de velocidad mediante ultrasonidos...

Proyecto Fin de Carrera

Ingeniería de Telecomunicación

Autor: David López Coronel

Tutora: Irene Fondón García

Dep. Teoría de la Señal y Comunicaciones

Escuela Técnica Superior de Ingeniería

Universidad de Sevilla

Sevilla, Septiembre 2014

Medición del flujo de velocidad

mediante ultrasonidos en

pequeñas secciones circulares

Proyecto Fin de Carrera

Ingeniería de Telecomunicación

Medición del flujo de velocidad

mediante ultrasonidos en pequeñas

secciones circulares

Autor:

David López Coronel

Tutor:

Irene Fondón García

Dep. de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Escuela Técnica Superior de Ingeniería

Universidad de Sevilla


Proyecto Fin de Carrera: Medición del flujo de velocidad mediante ultrasonidos en pequeñas

secciones circulares

El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros:

Presidente:

Vocales:

Secretario:

Acuerdan otorgarle la calificación de:


El Secretario del Tribunal

Autor: David López Coronel Tutor: Irene Fondón García

Agradecimientos

Me gustaría agradecer, en primer lugar, a mi familia por todo el apoyo que me han

dado desde que comencé mi andadura en esta carrera, en la que sin ellos no hubiera podido

llegar a este momento culmen para ser Ingeniero de Telecomunicaciones.

Especialmente quiero tener unas palabras de agradecimiento por el apoyo recibido y

haberme ayudado a seguir adelante ante tantos momentos de adversidad a todos mis amigos

de Alemania. Les estaré eternamente agradecido por escucharme siempre y darme sus

mejores consejos.

Tampoco puedo olvidar a mis dos tutores, Martin Beckmann, quien ha seguido mi

proyecto desde cerca y me ha ayudado a que pudiera entender los conceptos del campo de la

medicina técnica y más concretamente el campo de los ultrasonidos. Y a Irene Fondón García,

que aunque en la distancia, siempre ha estado cuando la he necesitado.

Por último, dar las gracias a todas las personas que han estado a mi lado apoyándome

desde que empecé a estudiar esta carrera hasta hoy en día. Sin ellos todo hubiera sido mucho

más difícil y no guardaría un gran recuerdo como el que me llevo.

Índice

Índice

1. Introducción

2. Aplicación

3. Estado del arte

3.1. El efecto fotoacústico Doppler

3.2. Flujometría Doppler con Láser

3.3. Ultrasonidos Doppler

3.4. Ventajas y desventajas de las técnicas

4. Método

5. Resultados

6. Conclusiones y líneas futuras

7. Bibliografía

8. Apéndice I: Tabla de figuras

2

3

5

5

8

10

12

14

31

44

46

47

Capítulo 1. Introducción

Proyecto Fin de Carrera 2 Medición del flujo de velocidad

CAPÍTULO 1

Introducción

En este proyecto vamos a estimar la velocidad de un fluido que pasa a través de una

tubería de un tamaño determinado. Esta tubería será de un tamaño reducido para así emular

una pequeña vena del cuerpo humano.

Para entender el propósito de esta estimación es interesante explicar qué se puede

lograr, médicamente hablando, mediante el dato de la velocidad de la sangre circulando por

una pequeña vena. Gracias al conocimiento de esa cifra, una persona adecuadamente formada

es capaz de determinar varios aspectos, como por ejemplo, la posibilidad de encontrar

anomalías en las características de la sangre, diagnosticar un tumor y otras patologías, como

irregularidades en la perfusión y oxigenación de la sangre.

También sabemos que la rapidez en la detección de anomalías, en ocasiones es

determinante para que el paciente vuelva a estar sano y que no se extienda a otros tejidos y/o

órganos del cuerpo.

Por tanto este proyecto tiene como objetivo investigar sobre la estimación de la

velocidad con dispositivos que no sean de un alto coste, pero con la suficiente precisión, para

que una persona con los conocimientos adecuados pueda determinar de forma primaria una

posible enfermedad y/o detectar irregularidades. Y así poder llevar el/los dispositivo/s

necesarios a la mayoría de las consultas de atención primaria.

El otro objetivo a alcanzar es que el diagnóstico en primera instancia se pueda hacer

de forma rápida, es decir, que en un tiempo relativamente pequeño y limitado se pueda

obtener un resultado de la velocidad, y con él que la persona preparada pueda establecer si

está dentro de unos niveles adecuados o no.

En ningún momento hay que olvidar que esta técnica es una herramienta para

complementar al médico y contribuir a la eficiencia del diagnóstico primario. Los avances

obtenidos en este caso nunca podrán sustituir al especialista. Cabe destacar que este proyecto

tiene como objetivo demostrar si es viable una estimación precisa mediante simulaciones,

pero no tiene como objetivo la construcción del dispositivo final.

Capítulo 2. Aplicación


CAPÍTULO 2

Aplicación

Medir la velocidad de la sangre en venas pequeñas da la posibilidad de determinar

características determinadas de la sangre, y por tanto, diagnosticar de forma primaria varios

tipos de anomalías. Vamos a reseñar algunos tipos de estas irregularidades, para las que tener

el dato de la velocidad podría ayudar a la diagnosis [1]:

− Obstrucciones arteriales periféricas: la causa de las obstrucciones arteriales puede

deberse a una enfermedad llamada aterosclerosis. Es un proceso en el que una

sustancia denominada placa, la cual está compuesta de colesterol, calcio y una

sustancia coagulante llamada fibrina, se acumula demasiada dentro de una

arteria, ésta se obstruye, el flujo de sangre disminuye, y por tanto cambia la

velocidad de la misma. La disminución del flujo sanguíneo puede ocasionar una

isquemia, es decir, un aporte insuficiente de oxígeno a las células del organismo.

La forma de diagnosticar hoy en día las obstrucciones arteriales periféricas son

mediante: ecografía de ultrasonidos de arterias de gran diámetro (no invasiva),

arteriografía (invasiva).

− Enfermedad de Buerger: esta enfermedad produce hinchazón en las arterias

pequeñas de los pies y las piernas. Es poco común, y se da sobre todo en hombre

fumadores de entre 20 a 40 años de edad. A causa de esta enfermedad podría

producirse falta de oxígeno en las células (isquemia) o la muerte del tejido.

− Coágulos sanguíneos venosos: generalmente son causados por una disminución

del riego sanguíneo a las piernas y los pies, ya que al fluir más lentamente la

sangre, ésta puede coagularse con más facilidad. Para determinar un coágulo

sanguíneo venoso los médicos pueden generalmente presionar la pierna, aunque

en bastantes ocasiones es necesaria la visión de las venas por medio de

ultrasonidos.

− Flebitis profunda: es la hinchazón de las venas que se encuentran en el interior de

la pierna. Generalmente puede confirmarse si están afectados los vasos

profundos mediante una gammagrafía o un estudio Doppler.

Capítulo 2. Aplicación


Además de estas enfermedades relacionadas con el flujo sanguíneo, también existen

otras como determinados tipos de tumores en el que la velocidad de la sangre es un síntoma

más de la propia enfermedad. También se relaciona con la oxigenación de la sangre o

saturación de oxígeno en la misma, ya que si está fuera de unos rangos tiende a ser más o

menos densa, afectando a su velocidad.

Podemos ver que la rápida determinación de estas patologías es determinante para

que no se siga desarrollando, y así el paciente este sano lo antes posible sin que corra peligro

su salud. La contrapartida, es que en general, los médicos de atención primaria no tienen los

medios ni la experiencia en el diagnóstico de estas anomalías. Es habitual que tiendan a

mandar una multitud de pruebas, a veces inoportunas, derivar a un especialista inadecuado

(con el retraso que eso conlleva) y/o medicar con demasiada rapidez. Para que esto no ocurra,

sería deseable acercarle los medios posibles para la mejoría del tiempo de la diagnosis, y en su

caso, no someter al paciente a pruebas no consecuentes con su enfermedad final. Es decir,

intentaremos acercar el diagnóstico de un médico de cabecera al de un especialista, para así

evitar costos y etapas a veces excesivas en el diagnóstico y ofrecer las mejores alternativas a

seguir con cada paciente, aunque siempre la determinación final de una enfermedad la tendría

el propio especialista con técnicas más concluyentes.

Capítulo 3. Estado del arte


CAPÍTULO 3

Estado del arte

En esta parte de la memoria, se va a analizar algunos estudios y artículos ya realizados,

relacionados con el tema que estamos tratando y que no es otro que conseguir, mediante

distintas técnicas, medir el flujo de sangre y la posibilidad de mapearlo en todo el cuerpo

humano. Para ello se expondrá una serie de técnicas, para luego poder realizar una

comparación entre ellas y destacar ventajas y desventajas de cada una.

Para poder hacer explicar las diferentes técnicas que existen, hay que explicar

previamente en el fundamento que se basan, el Efecto Doppler. El Efecto Doppler es el

aparente cambio de frecuencia de una onda producida por el movimiento relativo de la fuente

respecto a su observador. Nombrado ya el Efecto Doppler, podemos explicar las dos corrientes

más estudiadas, la fotoacústica Doppler y los ultrasonidos Doppler.

3.1.- El efecto fotoacústico Doppler

Este efecto ocurre cuando una onda de intensidad de luz modulada incide en una

partícula en movimiento con una frecuencia específica. La diferencia de frecuencia en la onda

reflejada por la partícula y la frecuencia enviada, a consecuencia del Efecto Doppler, es un

buen indicador de la velocidad de las partículas iluminadas.

Para entenderlo teórica y simplificadamente, consideraremos un medio sin

dispersores. La sangre contiene partículas que absorben la luz que van a una velocidad ��. Estas

partículas son irradiadas por un láser con una intensidad modulada a frecuencia �� . Así la

intensidad del láser puede describirse como:

� = ��1 + cos�2π��/2 ( 1 )

donde ��es la amplitud de la onda.



Figura 1. Efecto fotoacústico Doppler

Cuando �� es cero, el transductor ultrasónico debe recibir una onda con la misma

frecuencia. En el caso de que no fuera cero, el transductor recibirá una onda reflejada de la

partícula con una frecuencia distinta a la emitida, el cual depende de la velocidad de la

partícula, el ángulo � entre la velocidad del fotón y la dirección de propagación de la onda

ultrasónica. Este cambio de frecuencia viene dado por:

�� = −�� + ��

�� ( 2 )

donde �� es la velocidad de la luz en el medio y �� es la velocidad del sonido.

En la ecuación (2), el primer término representa el cambio en la frecuencia en la

densidad de onda del fotón vista por la partícula como un receptor en movimiento, y el

segundo representa el cambio de la frecuencia de la onda fotoacústica observada por el

transductor ultrasónico, donde la partícula actúa como una fuente en movimiento.

A causa de que ��

~10" y � ≪ �� , sólo el segundo término es detectable, por lo que

la ecuación quedaría de la siguiente forma:

�� = �� = �$ �� ( 3 )

La ecuación (3) también se mantiene para el caso de un medio dispersivo. Para este

caso la onda de densidad del fotón se convierte en difusa debido a la dispersión de la luz.

Terminada la introducción teórica, pasamos a ver cómo llevar a cabo esta técnica y sus

resultados [2]. La disposición para llevar a cabo esta técnica, sería como la mostrada en la

figura (2):



Figura 2. Diagrama de la disposición para el experimento del Efecto Fotoacústico Doppler.

En este caso, se utiliza un láser de diodo, que emite una onda continua con una

longitud de onda de 784nm con una potencia de 120mW. Dicha onda es generada por el

generador de funciones 1 con una frecuencia de 2.4550 MHz. El rayo láser se focaliza en la

tubería con la fibra óptica y una lente. La señal reflejada es recibida por el transductor

ultrasónico, la cual es amplificada antes de pasar al detector. El generador de funciones 2 se

sincroniza con el generador de funciones 1 para proporcionar una señal de referencia al

detector, con una frecuencia �%&' = ��. El detector lleva implementado un demodulador en

cuadratura, que proporciona señales X e Y, donde X es la señal filtrada paso bajo resultante del

producto de las señales de referencia y la que proviene del transductor ultrasónico, e Y es la

señal filtrada paso bajo de la señal de referencia desfasada 90º y multiplicada por la que

proviene del transductor ultrasónico. Estas señales X e Y fueron transferidas al ordenador para

procesarlas espectralmente, y con un proceso de señal se obtiene finalmente la diferencia de

frecuencia entre la señal y la referencia, es decir, la frecuencia de cambio Doppler.

Con esta técnica es posible obtener velocidades de aproximadamente 0.1 mm/s y 8.8

mm/s en un laboratorio, las cuáles pueden ser válidas para medir la velocidad de la sangre en

las extremidades del cuerpo humano.



3.2.- Flujometría Doppler con Láser

Es una forma de medir la microcirculación de la sangre no invasiva y con medida

continua. El principio de este método es medir el Efecto Doppler, que se produce al iluminar

con un láser de luz monocromática una zona determinada, en la cual existe un flujo de sangre

que absorbe esta luz y actúa a su vez de foco de luz. Esta luz procedente de las células

sanguíneas será detectada por un fotodetector, para así comparar su color con la inicial del

láser. Es decir, este método mide el cambio de frecuencia Doppler a través del cambio de

longitud de onda que se produce al incidir una luz sobre partículas en movimiento.

Entrando un poco más en detalle [3], en la figura (3), cuando el rayo láser incide sobre

las células rojas, el cambio de frecuencia Doppler depende del ángulo de dispersión, la

longitud de onda y el vector de velocidad del dispersor.

Figura 4. Dispersión de un fotón al encontrar una célula roja en movimiento con velocidad V

Figura 3. Esquema de la flujometría Doppler por Láser



Es decir, si una onda con frecuencia ( es dispersada a causa del movimiento de una

partícula con velocidad �, el cambio de frecuencia Doppler se puede expresar como

∆( = |�||+, − +-|�� ( 4 )

donde ki es el vector de onda incidente, ks es el vector de la onda dispersada, β es el ángulo

entre el vector velocidad y el vector de dispersión y α como el ángulo de dispersión. Si λ es la

longitud de onda de la luz en el medio, también podemos expresar el cambio de frecuencia

Doppler como en la ecuación (5):

∆( = 2�2π/$�|�|sen��/2�� ( 5 )

Si se quiere obtener de forma práctica el cambio de frecuencia Doppler, hay que tener

en cuenta las interferencias que se crean en el fotodetector a causa de la luz que proviene de

las propias partículas y el resto de luces. Esto genera un “speckle pattern”, que hará que la

señal de corriente del fotodetector fluctúe, de forma que, la señal de corriente alterna (AC)

normalizada por la corriente continua (DC) al cuadrado es igual a

⟨2345 ⟩⟨2�4⟩5

= 17 ��2 − �� ( 6 )

donde ⟨2345 ⟩ es el valor medio al cuadrado de las fluctuaciones de la fotocorriente, ⟨2�4⟩ es el

valor medio de la fotocorriente continua, N el número de moteados (speckles) en el detector y

�� la frecuencia de cambio Doppler de los fotones detectados.

Figura 5. A la izquierda: speckle pattern generado en el fotodetector.

A la derecha: fluctuaciones de corriente en el detector resultante del speckle pattern.



Con esta técnica es posible medir la velocidad media de la sangre de hasta 1 mm/s,

aunque sin información de la dirección del flujo.

3.3.- Ultrasonidos Doppler [4].

Es una técnica para medir la velocidad de la sangre de forma no invasiva con gran

precisión, y en su forma básica, de bajo costo en comparación con las demás técnicas. Al igual

que las otras técnicas se basa en el Efecto Doppler, pero en este caso, usando el rango de

ondas de ultrasonidos. Es decir, un transductor envía una onda de ultrasonidos orientada hacia

una zona determinada, por la que existe un flujo de sangre. Las partículas existentes en la

sangre reflejan esta onda que será recibida por un receptor de ultrasonidos. Por tanto, como la

onda enviada es conocida, podemos compararla con la recibida y obtener el cambio de

frecuencia Doppler producido por el reflejo de las partículas, las cuales tienen una velocidad

desconocida.

Figura 6. Esquema básico de la técnica de ultrasonidos

En este caso vemos que la diferencia de frecuencia entre una onda y otra es la que

proporciona la información de velocidad. Esto lo podemos ver de la siguiente forma: el

transmisor envía una onda continua sinusoidal ultrasónica como expresa la ecuación (7)

8�� = cos�2π�� ( 7)



la cual entra en el tejido. Será un segundo receptor de ultrasonidos el que reciba la señal

retrodispersada y expresada como viene dado en la ecuación (8):

9-�� = :cos�2π�� − �� ( 8 )

donde

� ≈ 1 − 2�<� ( 9 )

donde �< es la velocidad a lo largo de la dirección z (dirección del haz ultrasónico).

Teniendo en cuenta también la teoría del Efecto Doppler, la frecuencia que recibe el

receptor es la expresada en la ecuación (10):

�% = �&� + �%&�&=>?%� + �&@,-?%

( 10 )

donde si tenemos en cuenta la disposición del transmisor y receptor podemos decir que

�%&�&=>?% = �cos�A>%�B-CD�>?%_&@,-?%� ( 11 )

�&@,-?% = �cos�A>%�B-CD�>?%_%&�&=>?%� ( 12 )

�% = �&� + �cos�A>%�B-CD�>?%_&@,-?%�� + �cos�A>%�B-CD�>?%_%&�&=>?%�

( 13 )

esto es así ya que para el transductor emisor las partículas actúan como un receptor y para el

transductor receptor las partículas actúan como un emisor. El cambio de frecuencia Doppler

producido será el dado en la ecuación (14):

∆� = �% − �& ( 14 )

Si de la ecuación (12) despejamos v, se obtiene la velocidad de las partículas en la

ecuación (15):

� =��%�& − 1�

cosFA>%�B-CD�>?%GHIJKLM −�%�& cos NA>%�B-CD�>?%LGOGPQKLR

( 15 )



3.4.- Ventajas y desventajas de las técnicas.

Las tres técnicas explicadas tienen cada una sus ventajas y desventajas, dependiendo

de varios factores, por lo que se explicará cada una por separado (2).

Con el Efecto Fotoacústico Doppler (a partir de ahora EFD) tiene la capacidad de medir

flujos de baja velocidad en un canal pequeño desde 0.055 mm/s hasta 8.8 mm/s, en un medio

de “limpio” como es el agua destilada.

Este es un gran rango de medida para nuestro propósito, pero se debe tener en cuenta

la utilización de un láser, el cual hay que elegir correctamente, teniendo en cuenta que las

medidas se realizan sobre humanos, es decir, este no debe ser perjudicial para la salud del

paciente.

En la sangre, las partículas que absorben la mayoría de la luz son los glóbulos rojos, por

lo que este es otro aspecto a tener en cuenta a la hora de elegir un buen láser para la

aplicación.

Si se tienen estos dos factores en cuenta, es fácil llegar a la conclusión de que se debe

utilizar un láser de baja potencia no nocivo para la salud y a la vez económico para la aplicación

que queremos. Todas estas condiciones nos llevan a un rango limitado de láseres posibles, los

cuales al tener poca potencia y tener un medio difusor (para la ida del rayo láser y también

para el rayo que refleja la partícula) como son los tejidos humanos, hacen que las condiciones

para hacer una estimación fiel de la velocidad de la sangre a través del EFD sea muy costoso.

Este alto coste se debe al gran procesado de señal que se le debe hacer a los datos recibidos.

Este es el motivo por el que no tiene cabida esta técnica para nuestro propósito de tener un

bajo costo para la ayuda al diagnóstico.

La técnica de Flujometría Doppler con Láser tiene la ventaja de que puede medir

velocidades de flujo bastante pequeñas [5], lo cual también sería válido para nuestro caso. El

problema reside en dos factores, el primero ya lo hemos nombrado para el caso de EFD, que

no es otro que el de la elección de un láser adecuado. El segundo se basa en el receptor, ya

que al tener que utilizar un láser de poca potencia y pasar por los tejidos de la piel como en el

caso anterior, se produce mucho ruido en el fotodetector a causa de la múltiple dispersión de

luz. A causa de esto se puede solo medir un flujo de velocidad media en un volumen de tejido

de ~1 mm3, sin información de la dirección del flujo.



Ultrasonidos Doppler es la principal herramienta para medir velocidades de flujo de

~10 cm/s en venas largas. Esta técnica tiene la dificultad de medir velocidades por debajo de

~1 mm/s. Esto es una desventaja para nuestro propósito, pero al tener como motivación una

primera medida para un diagnóstico de primera estancia, podemos obviarlo, ya que por otra

parte tiene unas grandes ventajas.

Esta técnica está totalmente afianzada de diferentes formas en el ámbito médico,

como por ejemplo, la ecografía Doppler, con la que es posible visualizar las ondas de velocidad

de flujo que atraviesa ciertos vasos sanguíneos y que son inaccesibles a la visión directa

(utilizada por ejemplo para ecografías en mujeres embarazadas) [6] . Al llevar el Ultrasonidos

Doppler muchos años en el ámbito de la medicina, es familiar para la mayoría de los médicos y

por tanto una gran ventaja para que ellos puedan entender en qué se basa la futura medición

realizada.

Otra de las grandes ventajas es el coste que tienen los dispositivos a utilizar, ya que,

por ejemplo, los transductores (para la emisión y recepción) son posibles de comprar desde

unos 5€. El resto de dispositivos necesarios podrán ser optimizados para su bajo coste y que

así pueda tener un precio adecuado para que llegue a la gran mayoría de consultas médicas.

Estos son los dos grandes motivos por los que se decidió utilizar la técnica de

Ultrasonidos Doppler y cubrir esta parte del mercado que está aún ausente en las consultas de

atención primaria.

Capítulo 4. Método


CAPÍTULO 4

Método

Tras estudiar las ventajas y desventajas de los distintos métodos para medir la

velocidad de la sangre, centramos nuestro proyecto en la medición con Ultrasonidos Doppler.

La investigación, el uso y la mejora de la tecnología de ultrasonidos Doppler para

diagnosticar y medir el sistema circulatorio humano han sido desarrollados desde hace unos

30 años, por lo que es una tecnología bien conocida por el los médicos y afianzada en el

mercado. Su principal ventaja, como ya sabemos es que es una técnica no invasiva y sin el uso

de radiaciones ionizantes. Por lo que es una medida no dolorosa y segura para el paciente

pudiendo dar un rápido diagnóstico.

Para poder hacer mediciones de cambio de frecuencia Doppler en pequeñas venas,

proponemos una disposición de elementos, simulando unas condiciones parecidas a las que

tendríamos con venas y tejidos humanos. Para ello hacemos uso de los siguientes elementos:

generador de funciones, osciloscopio, amplificador para el emisor y receptor, jeringa, bomba

de jeringa, líquido con propiedades de dispersores parecidas a la sangre, recipiente de cristal,

agua, transmisor y receptor de ultrasonidos, y elemento fijador para el transductor, receptor y

tubería.

- Generador de funciones: es un Agilent Technologies 81150A, el cual genera una

función senoidal con una frecuencia de 7.5MHz. Los demás parámetros están

detallados en el display de la figura 8.

Figura 7. Generador de funciones Agilent Technologies 81150A.



- Osciloscopio: es un Lecroy de la serie waverunner 104MXi. Este dispositivo va a ser

capaz de representar los datos que provienen del receptor de ultrasonidos.

También podremos grabar en un dispositivo de almacenamiento de USB los datos

obtenidos en el display.

- Amplificador para el emisor: es un Amplifier Research Model 150A250. Con este

dispositivo conseguimos que la señal, que proviene del generador de señales, sea

amplificada para que pueda ser recibida en el osciloscopio limpiamente, y

diferenciándose del ruido lo máximo posible.

Figura 8. Display del generador de funciones. Parámetros.

Figura 9. Osciloscopio Lecroy waverunner 104MXi.



-

- Amplificador para el receptor: utilicé un Panametrics 400 Mhz computer controlled

receiver. Así conseguimos que la señal que proviene del receptor de ultrasonidos

sea suficiente para diferenciarla del ruido en el osciloscopio.

- Jeringa: tiene una capacidad de 60 ml, que servirá para introducir el líquido lleno

de dispersores dentro del tubo (a partir de ahora llamado phantom).

Figura 10. Amplifier Research Model 150A250.

Figura 11. Panametrics 400 Mhz computer controlled receiver.

Figura 12. Jeringa con capacidad de 60ml



- Bomba de jeringa: es una Aitecs 2016. Este es un dispositivo médico programable

que administra normalmente una medicación, capaz de suministrar, mediante su

programación y de manera controlada, una determinada sustancia por vía

intravenosa. En este proyecto vamos a utilizarla como suministrador del phantom

en la tubería con una velocidad constante y controlando otros parámetros

importantes para la medición.

- Líquido con propiedades dispersoras (phantom): este líquido es un compuesto

formado por agua y gel de sílice 60 (0.015mm-0.040mm). El phantom es

introducido en el tubo por la jeringa, gracias a la bomba de infusión utilizada y

explicada justo en el apartado anterior. Este líquido tiene unas propiedades muy

parecidas a la de la sangre, ya que las partículas del gel de sílice actúa como emisor

al reflejar la onda emisora, al igual que lo hacen los glóbulos rojos de la sangre.

Figura 13. Bomba Aitecs 2016.

Figura 14. Gel de Silice 60 (0.015-0.040mm)



- Recipiente de cristal: el recipiente de la figura 15 se utiliza para rellenarlo con agua

y que pase por dentro del tubo el phantom, y así recrear una situación parecida a

la del cuerpo humano, ya que éste es un 80% de agua, y por tanto recrear a la vez

el medio difusor que nos encontramos también en el cuerpo humano.

- Transmisor y receptor de ultrasonidos: son unos Panametrics NDT V320 con una

frecuencia de 7.5MHz, 0.5’’ y punto focal en 50mm. Pueden ser introducidos en el

agua. Se escogen los dos de la misma frecuencia para una mayor facilidad de

recepción y apreciación de resultados.

- Elemento fijador: el elemento de la figura 18 y 19 se diseñó y construyó

especialmente para este experimento, para que en un mismo elemento estuvieran

fijados el transmisor, el receptor y la tubería por la que pasa el phantom, y para

que siempre tenga las mismas características para todos los experimentos.

Figura 15. Recipiente de cristal.

Figura 16. Panametrics NDT V320 Figura 16 Figura 17. Panametrics NDT V320



Figura 18. Elemento fijador. Vista frontal Figura 19. Elemento fijador. Vista aérea.



PHANTOM

Señal

senoidal

(input 1)

Señal

senoidal

amplificada

(input 2)

Señal del receptor (output 1)

Señal del

receptor

amplificada

(output 2)

Figura 20. Esquema explicativo del setup del experimento



En la figura 20 se pretende hacer que el lector tenga una visión general del setup

realizado para hacer los experimentos. Teniendo esta visión más general del montaje, vamos a

pasar a ver más en profundidad cómo se realizan las medidas.

Primero vamos a ver la parte del phantom. Este líquido es preparado con agua más gel

de Silice 60 (0.015mm-0.040mm), estos dos compuestos se mezclan y sin detenernos

demasiado (si no las partículas se depositan en el fondo del recipiente) se introduce en el

interior de la jeringa y se coloca en la bomba de infusión. A la jeringa está acoplada el tubo que

lleva el phantom a través de toda la tubería (la tubería cambia de diámetro en su recorrido).

Gracias a la bomba de infusión podemos tener un flujo constante en la tubería, aunque la

velocidad no es constante, ésta tiene un perfil parabólico, donde en su parte central tiene su

máxima velocidad (dos veces tan rápido como la media para un perfil parabólico) y en las

paredes, teóricamente, es cero.

La velocidad estimada del phantom para este caso se calcula de la siguiente forma:

- Necesitamos saber el caudal que da la bomba de infusión, la cual puede ser

configurada, y se aplica un caudal de 35ml/min.

- Pasamos de ml/min a dm3/s:

35 UVU2W ∙1U2W60� ∙

1Z2�9�1000UV ∙

1[U\

1Z2�9� = 0.5833[U\

� ( 16 )

- Como la tubería es circular de 4.2 mm de diámetro:

_ = ` ∙ 4.25

4 = 13.85UU5 ( 17 )

- Finalmente la velocidad se puede definir como:

� = b_ = 0.042115U/� ( 18 )

Por tanto la velocidad teórica es 0.042115 m/s. La estimada deberá acercarse a esta lo

máximo posible, lo cual veremos en el capítulo 5.

Después de ver cómo se actuó con el phantom, vamos a pasar a ver la parte de las

señales implicadas en la medición. En el generador de señales genera la señal de salida que

tiene las siguientes propiedades: frecuencia de la señal 7.5MHz, forma senoidal, PRF de 2KHz y

un voltaje de 78mVpp (señal input 1). Esta señal como podemos ver tiene una amplitud pico-



pico muy pequeña y aunque la aumentáramos al máximo que nos proporciona el generador de

señal (10V pico-pico) no crea el suficiente voltaje para visualizar en el osciloscopio la señal

reflejada desde el phantom.

Por este motivo explicado anteriormente añadimos un amplificador para el transmisor.

Para ello aplicamos un voltaje pico-pico desde el generador de señal relativamente pequeño

voltaje (78mVpp), ya que el amplificador utilizado tiene una capacidad de amplificación

demasiado grande. Finalmente graduamos la amplificación del amplificador fijándonos en que

tenemos una buena recepción en el osciloscopio (señal input 2).

Esta señal amplificada llega al transmisor que está colocado en elemento fijador. El

elemento fijador tiene dos orificios en su parte alta, las cuales tienen 45° y 75° respecto de la

parte horizontal. Este elemento también tiene dos orificios en su parte horizontal para que

pase la tubería. La distancia que existe entre los dos orificios en la parte alta y la tubería está

diseñado para que sea la misma y el punto en el que están el transmisor y el receptor sea el

mismo (los dos tienen su punto focal en 50mm).

Es en este momento cuando el transmisor envía la señal en dirección al tubo y las

partículas del phantom reflejan la señal con una nueva frecuencia. Todo este proceso esta

explicado en el apartado 3.3 (Ultrasonidos Doppler).

La señal recibida en el receptor (señal output 1) es llevada al amplificador Panametrics

400 Mhz computer controlled receiver para que pueda ser representada con suficiente nivel

por encima del ruido y poder ser procesada posteriormente.

Figura 21. Esquema del elemento fijador



Con la señal output 2 en el osciloscopio, adaptamos las propiedades para tener una

visión correcta de la señal buscada, como podemos ver en la sucesión de imágenes (figura 22):

Como podemos apreciar, en la primera imagen tenemos los trenes de pulsos que se explicó

anteriormente. En la sucesión podemos ver el afinamiento de la señal, para comprobar que en

cada pulso recibido existe senoides superpuestas (con diferentes amplitudes), y esto es debido

a que existe un cambio de frecuencia, es decir, tenemos Efecto Doppler.

Mediante un dispositivo de almacenamiento de USB, guardamos la señal que se ve en

la primera imagen. Este procedimiento es algo que parece bastante fácil, pero en realidad hay

Figura 22. Sucesión de imágenes para ver el afinamiento de la señal.



que tener un factor muy importante en cuenta, que no es otro que la memoria del dispositivo

que utilicemos. Queremos resaltar este punto ya que previamente a utilizar el osciloscopio

Lecroy waverunner 104MXi, se utilizó para el mismo propósito el Inoson Ultrasonic System

PCM 100, el cual después de ser estudiado y programado, tuvo que ser eliminado para nuestro

propósito, ya que necesitamos tener varios pulsos de señal para obtener las medidas y con

este dispositivo tan sólo se podía almacenar en memoria un pulso de señal senoidal. Como

ejemplo de este hecho, podemos probar que los archivos .txt, donde guarda los datos el

osciloscopio tienen un tamaño aproximado de 130MB por cada captura.

Con los datos de los pulsos de señal guardados en formato .txt podemos

representarlos en MatLab. Tenemos tres casos principales de estudio de señales enviadas [7]-

[8]:

- Ondas continuas (CW): se emite durante todo el tiempo ondas senoidales sin

ningún tipo de pausa en la ventana de transmisión. La senoide tiene una

frecuencia de 7.5 MHz para que este centrada y en consonancia con el transmisor

y el receptor.

La señal que recibimos, como podemos apreciar en la figura 23, tiene efectos de

superposición de señales senoidales. Por lo que vemos que hay distintas frecuencias

a lo largo de la señal recibida debido al efecto Doppler.

Figura 23. Señal senoidal de 7.5 MHz transmitida (parte superior). Señal recibida (parte inferior).



- Ondas pulsadas con 5 senos en el interior del pulso: en este caso tenemos 5 senos

por cada tren de pulsos que se repite según el PRF indicado más arriba. Los pulsos

senoidales tienen también una frecuencia de 7.5 Mhz.

- Ondas pulsadas con 20 senos en el interior del pulso: aquí hay 20 senos por cada

tren de pulsos que se repite según el PRF ya comentado. Aquí los pulsos senoidales

tienen también una frecuencia de 7.5 Mhz.

Después de presentar las distintas señales enviadas y reconocer la señal recibida,

vamos a ver el proceso para obtener un resultado que sea válido conforme a los objetivos

Figura 24. Señal pulsada con PRF de 2KHz con 5 senoides de 7.5 MHz en su interior (parte superior). Señal recibida (parte inferior).

Figura 25. Señal pulsada con PRF de 2KHz con 20 senoides de 7.5 MHz en su interior (parte superior). Señal recibida (parte inferior).



establecidos. Para ello vamos a realizar un procesado de la señal en MatLab que presentamos

con un diagrama de flujo:

Función VelEstimator.m INICIO

¿Entrada de filename,

samplingRate, NumPuls

correcta?

NO

SÍ

Obtención de datos del

archivo .txt

Definición de constantes

y de la señal transmitida

¿Es la señal enviada

Pulsada o continua?

Continua Pulsada

Multiplicación de señal

transmitida por la señal

de datos recibidos

Convertir la señal

transmitida en un tren

de pulsos

Filtrado para quitar

parte del ruido y

reconocer la señal



Demodulador I-Q

Wall Filter

IN PHASE QUADRATURA

Definición señal

cuadratura

Wall Filter

Forward = señal en fase + señal en quadratura retrasada

Backward = señal en quadratura + señal en fase retrasada

Transformadas FFT (Forward, Backward)

Representación espectral de Forward y Backward en el rango

deseado

Suavizado del espectro aliviando el efecto del ruido

Búsqueda del punto más alto de la señal suavizada y media

ponderada de la señal BACKWARD

Obtención de la velocidad estimada



La función VelEstimator.m recibe como parámetros el nombre del archivo .txt que

proviene del osciloscopio (filename), la frecuencia de muestreo con la que es tomada los

datos (samplingRate) y el número de pulsos senoidales enviados en los trenes de pulsos de

la señal enviada (NumPuls), que para el caso de señal continua será igual a 1.

Si la recepción de estos datos es correcta pasamos a obtener los datos recibidos del

osciloscopio con la función importfile_lecroy(), la cual tan sólo recibe el nombre del

archivo y tiene como salida una estructura con las dos columnas de datos del archivo, que son

respectivamente la línea temporal (t), y los valores de amplitud de señal recibida (data).

Seguidamente se definen las constantes implicadas en la medición como son: la

velocidad del sonido del medio (c = 1540 m/s), valor del coseno para el receptor

(VALcos(45) = pi-sqrt(2)/2) y el valor del coseno para el transmisor (VALcos(75) =

((sqrt(6)-sqrt(2))/(4))), y otras constantes que podremos ver en el código. También

se define la señal continua senoidal (longsig).

Si la señal es pulsada, convertimos la señal longsig en un tren de pulsos senoidales

definida según el NumPuls. La frecuencia de repetición del pulso (PRF) es constante para todos

los casos. Si la señal es continua, no necesita ningún tratamiento distinto.

En este punto, en el que tenemos la señal transmitida adecuada a cada caso y la señal

recibida, pasamos a multiplicarlas (7 y 8). Esto se hace con el objetivo de observar que existe

una señal de alta frecuencia que oscila a su vez con una señal de baja frecuencia, como

podemos ver en la figura 26. Esta señal la filtramos de la alta y así se aprecia la baja frecuencia.

Figura 26. Señal transmitida multiplicada por la señal recibida (imagen superior). Señal superior filtrada

(imagen inferior).



Para la detección de la señal utilizamos un demodulador en fase y cuadratura. El

motivo se explica con la figura 27:

En la figura 27 lo que podemos ver es el resultado de la multiplicación de la señal

transmitida (y de la retrasada 90º) por la recibida. En esta señal se escenifica el cambio de fase

que experimenta, diferenciando entre negativo y positivo.

Seguidamente lo que vamos es a terminar el demodulador con filtros paso bajo y

filtros pasos altos, etc., de la siguiente forma:

Figura 27. Detección IQ del cambio de frecuencia Doppler.

Figura 28. I-Q Demodulador y detección de la dirección.



El espectro de la señal Forward, tomándola en un rango pequeño, muestra el

comportamiento en frecuencia que se produce cuando el flujo de velocidad va hacia el

receptor. Por el contrario, el espectro de la señal Backward muestra el comportamiento en

frecuencia que se produce cuando el flujo de velocidad va en la dirección contraria al receptor.

Teóricamente se obtiene una gráfica como la de la figura 29.

Para aliviar el efecto del ruido que habrá en la señal real, aplicamos un suavizado a la

señal, con la que obtendremos un resultado más atractivo y fácil de obtener resultados. Justo

después estaremos en disposición de calcular la velocidad del fluido en la tubería.

Figura 29. Espectro de señales Forward (rojo) y Backward (azul).

Capítulo 5. Resultados


CAPÍTULO 5

Resultados

En esta parte de la memoria vamos a mostrar los resultados que se ha obtenido de los

experimentos reales. Primeramente mostraremos los resultados obtenidos para el caso del

envío de ondas continuas, y posteriormente para los dos casos de ondas pulsadas, ya que el

primero es más trivial. Aunque se trate de tan sólo tres casos de estudio, nos será suficiente

para obtener una serie de conclusiones claves para el propósito que quiere demostrar este

proyecto.

Hay que resaltar que a la hora de la realización de los experimentos, aunque estos

puedan parecer fáciles, hubo que repetirse en varias ocasiones por varios motivos, como por

ejemplo, el gel de Sílice se eligió en sus inicios de un mayor diámetro y tenía una velocidad de

sedimentación demasiado alta. Otro ejemplo por lo que se volvió a repetir los experimentos es

a causa de la frecuencia de muestreo, ya que si este era pequeño (de 25Mhz) obteníamos

aliasing.

Una vez dicho esto, pasamos a presentar el código del script utilizado en Matlab para

hacer el procesamiento de la señal descrito en el apartado 4, con la consecuente obtención de

la velocidad del fluido a través de la técnica indicada anteriormente:

function [vpeak, fshiftpeak, vmean_azul, fshiftmeanazul] = velEstimator (filename, samplingRate, NumPuls)

% Esta función proporciona la velocidad estimada en la señal suavizada y en la

señal de recepción y el cambio de frecuencia Doppler en ambas. Filename es el

archive que proviene de los datos obtenidos del osciloscopio, NumPuls es el

número de pulsos que hay dentro del tren de pulsos.

A = importfile_lecroy(filename);

data = A.data(:,2);

t = A.data(:,1);

c = 1540;

VALcosR=-((sqrt(2))/(2));

VALcosS=((sqrt(6)-sqrt(2))/(4));

fc1=0.5e6; %Frecuencia de corte para el filtro

fsignal = 7500020; %Frecuencia de la señal transmitida



longsig = cos(2*pi*fsignal*t);

if NumPuls = 1

x = longsig.*data;

else

d = -0.06 : 1/2000 : 100e-2;

train = pulstran(t,d,'rectpuls',(1.333329778e-7)*NumPuls);

trainsig = train.*longsig; %Transmited signal

trainsig=circshift(trainsig,3020); %Retraso de la señal teniendo en

cuenta el tiempo de ida y vuelta

de la señal

x = trainsig.*data;

end

filSig1Down = decimate(x,1000,256,'fir'); %Disminución del muestreo en

factor de %200. Esto hace que

tengamos un %muestreo de

50MHz/200 = 250 kHz.

%%%%%IQ-Demodulator%%%%%% %IN PHASE wallFilter = fir1 (1024,((80)/(50e3/2)),'high'); %Wall Filter (HP) hpfilterSignalI = filter (wallFilter,1,filSig1Down); hpfilterSignalI90 = imag (hilbert(hpfilterSignalI)); %QUADRATURE longsignalQ = sin(2*pi*fsignal*t); %Transmited signal+90º Qsignal = longsignalQ.*data; QsignalDown = decimate (Qsignal,1000,256,'fir'); hpfilterSignalQ = filter (wallFilter,1,QsignalDown); hpfilterSignalQ90 = imag (hilbert(hpfilterSignalQ)); Forward = hpfilterSignalI + hpfilterSignalQ90; Backward = hpfilterSignalQ + hpfilterSignalI90; FORWARD = fft(Forward); BACKWARD = fft(Backward);

segment = 250e3/length(BACKWARD);

cutoff = floor( 2e3 / segment);

cutoff_freq = cutoff * segment;

figure plot (linspace(1,cutoff_freq - segment, cutoff), abs (FORWARD(1:cutoff))); title ('FORWARD signal') xlabel ('Frequency [Hz]'); figure; plot (linspace(1,cutoff_freq - segment, cutoff), abs(BACKWARD(1:cutoff))); title ('BACKWARD signal') xlabel ('Frequency [Hz]');



figure; plot (linspace(1,cutoff_freq - segment, cutoff), smooth (abs (BACKWARD (1:cutoff)), 25), 'g'); title ('Smooth BACKWARD signal') xlabel ('Frequency [Hz]');

hold on

plot(linspace(1,cutoff_freq - segment, cutoff),

smooth(abs(BACKWARD(1:cutoff)),25), 'g');

hold off

%Aquí se hace la búsqueda del punto más alto en sBACKWARD.

sBACKWARD = smooth (abs(BACKWARD(1:cutoff)),25); for i = 1:length(sBACKWARD) if (sBACKWARD(i)) > value value = sBACKWARD(i); fshift = (i-1) * 10; end end

%Aquí se hace calcula una media ponderada de la señal BACKWARD.

num = abs(BACKWARD(1)); for i = 2:(cutoff) num = num + ((i * 10)*(abs(BACKWARD(i)))); end den = sum(abs(BACKWARD(1:cutoff))); fshiftmeanazul = num/den;

freceive = fshiftpeak + fsignal; freceivemeanazul = fshiftmeanazul + fsignal;

vpeak = ((c * (((freceive)/(fsignal)) - 1)) / ((((freceive) / (fsignal)) * VALcosR) -VALcosS)); vmean_azul = ((c * (((freceivemeanazul)/(fsignal)) - 1)) / ((((freceivemeanazul) / (fsignal)) * VALcosR) - VALcosS)); end

En el script podemos apreciar una función de MatLab llamada

“decimate(x,1000,256,'fir')” que reduce la frecuencia de muestreo original a una más

pequeña (en este caso se reduce la señal x en un factor de 1000), e implementa un filtro paso

de baja (filtro FIR de 256 elementos), este proceso es necesario para que no se produzca

aliasing en nuestro procesamiento de las señales. Gracias al filtro que implementa podemos

observar el efecto que se explicaba en la figura 26.



Siguiendo con el procesamiento de la señal, aplicamos un Wall Filter (filtro de pared).

Este filtro se trata de un filtro paso de alta optimizando el fenómeno de Gibbs en los bordes de

las transiciones. En este caso es aplicable para quitar las frecuencias que tenemos en las

frecuencias cerca de cero hercios, ayudando por tanto a distinguir el flujo de otros tipos de

vibraciones que podrían estar presentes en los experimentos, como por ejemplo, vibraciones

de la mesa, vibraciones del tubo por el que pasa el fluido.

El siguiente paso es aplicar el demodulador I-Q, tal y como se explicó en el capítulo 4,

obteniendo así las señales FORWARD y BACKWARD.

En este punto vamos a diferenciar en tres casos: ondas continuas (CW), ondas pulsadas

con 20 senos en el interior del pulso y ondas pulsadas con 5 senos en el interior del pulso.

- Ondas continuas (CW): vamos a graficar las señales FORWARD y BACKWARD:

Figura 30. Señales FORWARD y BACKWARD en el caso de señal continua con flow on, representadas en

frecuencia.



Vamos a comprobar la diferencia cuando no hay flujo de velocidad en la tubería

representando las siguientes gráficas en la figura 31:

En esta última figura 31, podemos ver como las magnitudes de las señales FORWARD y

BACKWARD son despreciables respecto a la del caso de flow on.

En las señales de la figura 30, se aprecia que el flujo de velocidad va en la dirección

contraria al receptor, ya que la señal con mayor magnitud es BACKWARD

(aproximadamente 11 veces mayor en su mayor pico de magnitud). Aquí podemos

Figura 31. Señales FORWARD y BACKWARD en el caso de señal continua con flow off, representadas en frecuencia.



observar el efecto del Wall Filter anteriormente explicado. El cambio de frecuencia

Doppler que se produce entre 150Hz y 420Hz aproximadamente, por lo que es en esa

zona donde se está nuestro punto de interés.

Los picos que se observan se deben al ruido que hay presente en la señal, y para

aliviar este efecto utilizamos un suavizado de la señal, obteniendo así la figura 32:

- Ondas pulsadas con 20 senos en el interior del pulso: para los casos de trenes de

pulsos nos encontramos, además de la definición de una nueva forma de onda

para simular la señal transmitida, tenemos que tener en cuenta que ahora hay un

retraso en la señal recibida que en el caso de ondas continuas no tuvimos que

tener en cuenta. Es decir, para el caso de ondas pulsadas con 20 y 5 senos en el

interior del pulso, tendremos que cuantificar el tiempo de camino de ida y el

tiempo de vuelta desde y hacia el receptor, respectivamente. Vamos a verlo

gráficamente.

En la figura 33, se muestra las señales transmitida y recibida (grafica superior) y

hemos realizado un zoom para ver más claro el retraso del que hablamos. Este

retraso es muy importante, ya que para hacer la detección del cambio de

frecuencia, multiplicamos la señal transmitida por la recibida y si no lo tuviéramos

en cuenta estaríamos multiplicando la señal transmitida por un ruido aleatorio, la

cual no nos aporta ningún tipo de información válida.

Figura 32. Suavizado de la señal BACKWARD para el caso de ondas continuas.



Para que esto no ocurra, vemos el retraso que hay (62.2µs) y como la frecuencia de

muestreo es de 50MHz, calculamos las muestras que hay que desplazar la señal

transmitida para que coincida con la señal recibida. Se desplaza por tanto la señal

transmitida 3110 muestras y queda el resultado de la figura 34.

Ya sí multiplicamos por información útil. En la gráfica inferior de la figura 34, se

aprecia que el ancho de la señal recibida es mayor al transmitido, esto se debe a

que tenemos reflexiones de varios lugares no deseados, como por ejemplo, de

ambos lados del tubo de plástico. A causa de esto se ha optimizado a que el tren de

pulso este centrado en el punto de magnitud más alto, ya que previsiblemente es el

que viene de las partículas bajo estudio.

Figura 33. Señales transmitida y recibida para el caso de 20 senos en el pulso sin tener en cuenta el retraso (gráfica superior). Zoom de la gráfica superior (grafica inferior).



Después de quitar el retraso entre las dos señales vamos a graficar las señales

BACKWARD (que es donde ya vimos que estaba la información que nos concierne en

el caso de ondas continuas) y el suavizado de la propia:

Figura 34. Zoom de las señales transmitida y recibida para el caso de 20 senos en el pulso teniendo en cuenta el retraso. Zoom de la gráfica superior (grafica inferior).



El cambio de frecuencia Doppler es más difícil ver en este caso que en el caso de

ondas continuas, aunque a primera vista podríamos decir que se produce entre

130Hz y 450Hz aproximadamente, por lo que esa es ahora la zona de interés.

Volvemos a realizar el suavizado de la señal para eliminar el efecto del ruido,

quedando el resultado de la figura 35.

- Ondas pulsadas con 5 senos en el interior del pulso: este caso es el mismo que el

anterior pero tenemos 5 ciclos en lugar de 20, lo único que ocurre es que al ser más

pequeño el tren de pulsos hay que afinar más al coger el retraso correcto. Para este

caso hemos cogido 3020 muestras como retraso, quedando el resultado de la figura

36.

Figura 35. Señales BACKWARD y Smooth BACKWARD en el caso de señal pulsada con flow on, representadas en frecuencia.

Figura 36. Zoom de las señales transmitida y recibida para el caso de 5 senos en el pulso teniendo en cuenta el retraso.



Y la señal BACKWARD y su suavizado se representa en la figura 37.

El cambio de frecuencia Doppler es casi imposible de determinar a primera vista y a

causa de su señal tan irregular y aparentemente con bastante ruido, no lo

estudiaremos a la hora de obtener su velocidad estimada.

Una vez expuestos los tres casos de estudio que concierne a este proyecto, estamos en

disposición de explicar los criterios pensados para la detección del cambio de frecuencia

Doppler con las señales BACKWARD y el suavizado de cada caso. Estos van a ser media

ponderada de la señal BACKWARD y detección del punto más alto en la señal suavizada.

Figura 37. Señales BACKWARD y Smooth BACKWARD en el caso de señal de 5 senos con flow on, representadas en frecuencia.



- Ondas continuas (CW): si hacemos la media ponderada de la señal BACKWARD de la

figura 32 obtenemos un cambio de frecuencia Doppler de 315.87Hz y aplicando la

ecuación (15) (la cual repetimos aquí para mayor comodidad) obtenemos una

velocidad de 0.0652 m/s.

� =��%�& − 1�

cosFA>%�B-CD�>?%GHIJKLM −�%�& cos NA>%�B-CD�>?%LGOGPQKLR

Este valor no es cercano al calculado teóricamente en la ecuación (18), aunque los

resultados los comentaremos en el siguiente capítulo cuando tengamos todos los

datos de cada método.

La estimación calculando el punto más alto de la señal suavizada de la figura 33,

obtenemos un valor de 250 Hz para el cambio de frecuencia Doppler, con el cual se

obtiene una velocidad estimada 0.0518 m/s.

- Ondas pulsadas con 20 senos en el interior del pulso: realizando la media

ponderada de la señal BACKWARD de la figura 31 obtenemos una frecuencia de

cambio de 568 Hz, obteniendo con ella una velocidad de 0.1227 m/s.

El punto más alto para la señal suavizada de la figura 31 lo obtenemos para un valor

de 290 Hz, que da una velocidad de 0.0613 m/s.

- Ondas pulsadas con 5 senos en el interior del pulso: la media ponderada de la señal

BACKWARD de la figura 33 es de 668 Hz, y con este dato la velocidad es de 0.1428

m/s.

Con el siguiente criterio se obtiene 220 Hz, con la que se obtiene una velocidad de

0.0468 m/s.

Para poder comparar rápidamente los resultados los presentamos en una tabla:



Onda

Método CW Puls. 20 Puls. 5

Media ponderada de

BACKWARD 0.0652 m/s 0.1227 m/s 0.1428 m/s

Frecuencia mayor

magnitud 0.0518 m/s 0.0613 m/s 0.0468 m/s

Como la velocidad calculada teóricamente es 0.042115U/�, el método de detección

del cambio de frecuencia Doppler que más se aproxima en todos los tipos de onda transmitida

es el de frecuencia de mayor magnitud en la señal suavizada. El método de media ponderada

de BACKWARD parece no dar un buen resultado.

Aunque para el segundo método las velocidades estimadas puedan parecer una buena

estimación, para un estudio médico, esta estimación debería ser más precisa para el objetivo

de nuestro proyecto. Para ver esto más claro cambiamos las unidades del mejor caso y del

caso teórico a cm/s.

�8V��2[:[8��2U:[: = 4c68 �U�

�8V��2[:[�8ó92�: = 4c21 �U� ( 19 )

Una diferencia de 0.47 cm en un segundo, es demasiada diferencia para la aplicación

médica que tenemos como objetivo.

Llega el momento de plantearnos el motivo de esta disparidad de resultados entre las

velocidades estimadas y la calculada teóricamente:

- Pequeñas desviaciones en los grados de colocación del transmisor y receptor,

producen grandes offsets a causa de su importancia en la ecuación (15) para

calcular la velocidad.

- Presencia de pequeñas burbujas de aire por la tubería en el momento de la

medición. Esto provoca también grandes cambios en los resultados, a causa de que

es otro medio distinto al que tenemos previsto captar una reflexión de la señal

transmitida.



- Otra causa podría ser que la bomba de infusión, que al estar situada en la misma

mesa que la del experimento, produzca vibraciones con frecuencias cercanas a las

del cambio de frecuencia Doppler esperado y no poder filtrarlas debidamente.

Por el mismo motivo, aunque menos probable, también podría ocurrir que al tener

distintos tipos de dispositivos electrónicos equipados con ventiladores en la misma mesa que

donde se producen las mediciones, pueden inducir un ruido en la zona de interés y por tanto

no poder filtrarlas.

Capítulo 6. Conclusiones y líneas futuras


CAPÍTULO 6

Conclusiones y líneas futuras

6.1.-Conclusiones

El proyecto tenía como objetivo investigar sobre la estimación de la velocidad con

dispositivos que no fueran de un alto coste, y obtener un resultado de la velocidad en un

tiempo relativamente pequeño y limitado.

El primer objetivo se ve cumplido a la vista de los resultados del capítulo 5, donde

hemos obtenido una estimación de la velocidad, aunque no lo suficientemente precisa para

este caso concreto de estudio.

Por otro lado, el segundo también se cumple ya que el proceso de estimación dura

aproximadamente un minuto y medio entre que captura la información necesaria hasta que se

termina de procesar en MatLab. Aunque el setup para las mediciones fuera un proceso en el

que se invirtiera varias horas, una vez preparado, ya sólo es hacer mediciones sin tardar más

que el tiempo especificado anteriormente.

6.2.-Lineas futuras

A la vista de los resultados obtenidos y lo problemas enumerados que han podido

surgir, existen muchos tipos de mejora de estas estimaciones. Como son, utilizar una mesa

distinta para el equipo utilizado y el lugar de la captura de datos, utilizar un tubo más estable y

con la posibilidad de purgarlo y dejarlo sin burbujas de aire, tener una mayor fijación para el

transmisor y receptor.

Hoy en día existen métodos que consiguen obtener un gran resultado para la

estimación de la velocidad, pero estos son bastante costosos y por tanto no cumpliría con los

objetivos marcados por este proyecto.

Se hace hincapié en que los dispositivos utilizados no son los más adecuados, ya que

no están orientados hacia el campo de la medicina, y por tanto, eligiendo de forma adecuada

Capítulo 6. Conclusiones y líneas futuras


la compra de materiales sería posible una mejora bastante notable en la precisión de la

medición.

Bibliografía


Bibliografía

[1] Enfermedades vasculares periféricas. Texas Heart Institute.

http://www.texasheartinstitute.org/HIC/Topics_Esp/Cond/pvd_sp.cfm.

[2] H. Fang, K. Maslov and L. V. Wang, “Photoacoustic Doppler Effect from Flowing Small

Light-Absorbing Particles”, Optical Imaging Laboratory Department of Biomedical

Engineering, Washington University in St. Louis (2007)

[3] V. Rajan, B. Varghese, T. G. van Leeuwen and W. Steenbergen, “Review of

methodological developments in laser Doppler flowmetry”. (2007)

[4] Jensen, Jørgen Arendt. “Estimation of blood velocities using ultrasound: a signal

processing approach”. (1996)

[5] R. Bonner and R. Nossal, Appl. Opt. 20, 2097. (1998)

[6] ROATTA, Analía y WELTI, Reinaldo. “Efecto Doppler para pulsos y su representación en

el plano (x, t) (en español)”. (2009)

[7] Ultrasonidos en la medicina. Departamento de Medicina Técnica de la Universidad de

Bochum.

http://www.mt.rub.de/media/ei/lehrmaterialien/ultraschall/26f3736704d2f1d96c16e

4f32b8b69e5940ab655/UltraschallbildgebungFolien3_Doppler.pdf.

[8] Ultrasonidos en la medicina. Departamento de Medicina Técnica de la Universidad de

Bochum.

http://www.mt.rub.de/media/ei/lehrmaterialien/ultraschall/b0aae7de8ce184fc1a92c

7b07dda9dbb08f65010/US_WS1013_Uebung_12.pdf.

Apéndice I: Tabla de figuras



Figura 1. Efecto fotoacústico Doppler 6

Figura 218. Diagrama de la disposición para el experimento del Efecto

Fotoacústico Doppler 7

Figura 3. Esquema de la flujometría Doppler por Láser 8

Figura 4. Dispersión de un fotón al encontrar una célula roja en movimiento

con velocidad V 8

Figura 5. A la izquierda: speckle pattern generado en el fotodetector. A la

derecha: fluctuaciones de corriente en el detector resultante del speckle

pattern 9

Figura 6. Esquema básico de la técnica de ultrasonidos 10

Figura 7. Generador de funciones Agilent Technologies 81150A 14

Figura 819. Display del generador de funciones. Parámetros 15

Figura 9. Osciloscopio Lecroy waverunner 104MXi 15

Figura 1020. Amplifier Research Model 150A250 16

Figura 11. Panametrics 400 Mhz computer controlled receiver 16

Figura 12. Jeringa con capacidad de 60ml 16

Figura 13. Bomba Aitecs 2016 17

Figura 14. Gel de Silice 60 (0.015-0.040mm) 17

Figura 15. Recipiente de cristal. 18

Figura 16. Panametrics NDT V320 18

Figura 17. Panametrics NDT V320 18

Figura 18. Elemento fijador. Vista frontal 19

Figura 19. Elemento fijador. Vista aérea 19

Figura 20. Esquema explicativo del setup del experimento 20



Figura 21. Esquema del elemento fijador 22

Figura 22. Sucesión de imágenes para ver el afinamiento de la señal. 23

Figura 23. Señal senoidal de 7.5 MHz transmitida (parte superior). Señal

recibida (parte inferior).

24

Figura 24. Señal pulsada con PRF de 2KHz con 5 senoides de 7.5 MHz en su

interior (parte superior). Señal recibida (parte inferior).

25

Figura 25. Señal pulsada con PRF de 2KHz con 20 senoides de 7.5 MHz en su

interior (parte superior). Señal recibida (parte inferior). 25

Figura 26. Señal transmitida multiplicada por la señal recibida (imagen

superior). Señal superior filtrada (imagen inferior). 28

Figura 27. Detección IQ del cambio de frecuencia Doppler. 29

Figura 28. I-Q Demodulador y detección de la dirección. 29

Figura 29. Espectro de señales Forward (rojo) y Backward (azul). 30

Figura 30. Señales FORWARD y BACKWARD en el caso de señal continua con

flow on, representadas en frecuencia. 34

Figura 31. Señales FORWARD y BACKWARD en el caso de señal continua con

flow off, representadas en frecuencia. 35

Figura 32. Suavizado de la señal BACKWARD para el caso de ondas continuas 36

Figura 33. Señales transmitida y recibida para el caso de 20 senos en el pulso

sin tener en cuenta el retraso (gráfica superior). Zoom de la gráfica superior

(grafica inferior). 37

Figura 34. Zoom de las señales transmitida y recibida para el caso de 20 senos

en el pulso teniendo en cuenta el retraso. Zoom de la gráfica superior (grafica

inferior). 38

Figura 35. Señales BACKWARD y Smooth BACKWARD en el caso de señal

pulsada con flow on, representadas en frecuencia. 39

Figura 36. Zoom de las señales transmitida y recibida para el caso de 5 senos

en el pulso teniendo en cuenta el retraso. 39

Figura 37. Señales BACKWARD y Smooth BACKWARD en el caso de señal de 5

senos con flow on, representadas en frecuencia. 40

medición del flujo de velocidad mediante ultrasonidos...

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