universidad de san buenaventura colombia facultad de...

SISTEMA ELECTRONICO PARA REPRODUCIR SEÑALES BIOMEDICAS 0

PREGRABADAS EN UNA BASE DE DATOS

Sistema electrónico para reproducir señales biomédicas pregrabadas en una base de

datos

José Andrés Santacruz Mesías, [email protected]

Trabajo de Grado presentado para optar al título de Ingeniero Electrónico

Asesores: PhD. Ing. José Fernando Valencia Murillo, Ing. Daniel Felipe Valencia

Vargas

Universidad de San Buenaventura Colombia

Facultad de Ingeniería

Ingeniería Electrónica

Santiago de Cali, Colombia

2017



Citar/How to cite [1]

Referencia/Reference

Estilo/Style:

IEEE (2014)

[1] J. A. Santacruz Mesías, J. F. Valencia Murillo, y D. F. Valencia

Vargas, “Sistema electrónico para reproducir señales biomédicas

pregrabadas en una base de datos.”, Trabajo de grado Ingeniería

Electrónica, Universidad de San Buenaventura Cali, Facultad de

Ingenierías, 2017.

Grupo de investigación Laboratorio de Electrónica Aplicada, LEA.

Línea de investigación en sistemas embebidos.

Bibliotecas Universidad de San Buenaventura

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“El desarrollo del hombre depende fundamentalmente de la invención. Es el producto

más importante de su cerebro creativo. Su objetivo final es el dominio completo de la

mente sobre el mundo material y el aprovechamiento de las fuerzas de la naturaleza a

favor de las necesidades humanas”

Nicola Tesla

AGRADECIMIENTOS

A mi familia por todo el amor paciencia y apoyo mas que necesarios, para obtener el

titulo en Ingenieria Electronica, de la Universidad de san Buenaventura Cali.

A mis excelentes, comprometidos y muy queridos profesores que han sabido inculcar el

gran espiritu de trabajo duro y estudio comprometido, en especial a mi director y amigo

Ing. Jose Fernando Valencia Murillo Ph.D, quien siempre ayudo con sus consejos a ser

una mejor persona y codirector Ing. Daniel Felipe Valencia, grandes valuartes de la

ingenieria que han enseñado con dedicacion y esfuerzo los principios de la electronica y

las directrices de un ingeniero integral. A el director de carrera Ing. Edgar Felipe

Echeverry que es una persona verdaderamente comprometida con el bienestar de los

alumnos. Y gracias a la facultad de Ingenieria Electronica de la universidad de

SanBuenaventura Cali, en general a su personal y profesosres.

Gracias a la naturaleza humana, a la evolucion y a la ciencia por la capacidad de

comprender y entender algunos principios fisicos del universo.



TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN ..................................................................................................................... 12

I. INTRODUCCION .................................................................................................. 13

A. Descripción del problema………………………………………………………13

B. Justificación…………………………………………………………………….14

C. Objetivos………………………………………………………………………..15

1) Objetivo general ............................................................................................... 15

2) Objetivos específicos ....................................................................................... 15

II. MARCO DE REFERENCIA .................................................................................. 16

A. Antecedentes…………………………………………………………………..16

1) El electroencefalograma (EEG) ...................................................................... 17

2) Programas que ayudan en el proyecto ............................................................ 22

3) Normalización de Formatos de Bioseñales . .................................................... 22

4) Formato para EEG .......................................................................................... 23

5) Estructura formato EBS (Formato de bioseñal extendido) .............................. 23

6) Formato .SDEEG ............................................................................................ 24

7) Bases de Datos Disponibles de Señales . ......................................................... 24

B. Marco teórico…………………………………………………………………..26

1) Conversores DAC (digital-análogo) ................................................................ 26

2) Parámetros cuantitativos y técnicos de los conversores DAC ......................... 28

4) Factor de ruido en PCB .................................................................................... 39

5) Protocolo SPI ................................................................................................... 42

6) Arduino ............................................................................................................ 49

7) Sketch de Arduino ........................................................................................... 50

III. PROPUESTA Y MODELO TEORICO .................................................................. 53

A. Concepción esquemática del proyecto………………………………………... 53

B. Estructura del proyecto ……………………………………………………….. 56

1) Sistema de hipótesis ......................................................................................... 56

2) Variables involucradas en el sistema ............................................................... 58

C. Definición de dispositivos para el proyecto…………………………………… 58

1) Unidad de almacenamiento tarjeta de memoria MMC/SD .............................. 59

2) Selección de conversor digital analógico DAC ............................................... 63



4) Selección del sistema de procesamiento .......................................................... 74

5) Unidad interfaz de usuario ............................................................................... 82

IV. CIRCUITO DISEÑADO SISTEMA REPRODUCTOR DE BIOSEÑALES EEG

87

V. PROGRAMACION .............................................................................................. 105

A. Librerías……………………………………………………………………… 105

1) Librería SD.h ................................................................................................. 105

2) Librería LiquidCristal.h ................................................................................. 105

3) Librería SPI.h ................................................................................................. 105

4) Puerto serial ................................................................................................... 106

VI. PRUEBAS ......................................................................................................... 108

VII. RESULTADOS ................................................................................................. 114

A. Estadísticas descriptivas de la señal reproducida Vs. La señal real…………...118

VIII. CONCLUSIONES ............................................................................................. 121

REFERENCIAS ........................................................................................................... 123

ANEXOS ...................................................................................................................... 129

ANEXO 1. Código de programa……………………………………………………...129

ANEXO 2. Revisión del estado del arte para proyecto simulador de bioseñales EEG.

135

Productos en mercado ................................................................................................... 135

ANEXO 3. Estudios y tesis sobre EEG……………………………………………….140



INDICE DE TABLAS

Tabla 1 Rangos y características de algunas bioseñales más usuales. ............................17

Tabla 2 Errores estándar en la medida de señales EEG con sus respectivas ubicaciones

en el sistema 10-20. .........................................................................................................21 Tabla 3 Tipos de ruido interno ........................................................................................42 Tabla 4 Clases de ruido externo ......................................................................................42 Tabla 5 Modos de configuración de reloj ........................................................................48

Tabla 6 Opciones para diseño basado en posibles necesidades del sistema de

reproduccion. ...................................................................................................................54 Tabla 7 Especificaciones técnicas requeridas y viables en el proyecto...........................54 Tabla 8 Ortogonalidad entre requerimientos y viabilidad técnica...................................55 Tabla 9 Criterios de diseño ..............................................................................................55

Tabla 10 Definición de periféricos ..................................................................................58

Tabla 11 Variables de los DAC .......................................................................................64

Tabla 12 Datos para selección de DAC ...........................................................................65 Tabla 13 Pines DAC8831 ................................................................................................67 Tabla 14Comparativa de amplificadores operacionales ..................................................72 Tabla 15 Criterios de diseño de lenguajes de programación ...........................................75

Tabla 16 Comparativa entre diferentes sistemas embebidos. ..........................................79 Tabla 17 Funciones de control de usuario. ......................................................................82

Tabla 18 Pines LCD ........................................................................................................84 Tabla 19 Función de los reguladores ...............................................................................92 Tabla 20 Corrientes y voltajes de la PCB ........................................................................92

Tabla 21 Comparativa conversores DC/DC ....................................................................93 Tabla 22 Selección de los diferentes reguladores de voltaje positivos ...........................95

Tabla 23 Selección de reguladores de voltaje negativos .................................................98 Tabla 24 comparativa de inversores ..............................................................................100

Tabla 25 selección de integrado para voltaje de referencia ...........................................102 Tabla 26 Valores medidos y calculados de la salida del conversor ..............................108

Tabla 27 Estadísticas descriptivas de la señal real Vs. señal reproducida ....................118

Tabla 28 Comparativa reproductores EEG...................................................................139 Tabla 29 Tabla de costos ...............................................................................................142



INDICE DE FIGURAS

Figura 1 Sistema internacional 10-20 para colocación de electrodos. ............................18 Figura 2 Espectro de distribución de potencia para una señal EEG ................................19

Figura 3 Pila de protocolos OSI Vs Pila de protocolos X73 ...........................................23 Figura 4 Estructura final EBS. Los números entre paréntesis indican el tamaño en bytes

.........................................................................................................................................24 Figura 5 Conversión digital/analógica.............................................................................26 Figura 6 Tipo de conversión en escalera. ........................................................................27

Figura 7 Esquema de conversión R/2R. ..........................................................................27 Figura 8. Distorsión armónica en una señal ....................................................................29 Figura 9. Rango Dinámico de una señal ..........................................................................30 Figura 10. Error de resolución .........................................................................................31 Figura 11. Exactitud en la resolución de una señal .........................................................31

Figura 12. Máxima deriva en la medida ..........................................................................32 Figura 13. Error de escala ................................................................................................32 Figura 14. Aproximación lineal a la medida original ......................................................33

Figura 15. Error de mono tonicidad ................................................................................33 Figura 16. Tiempo de establecimiento de una señal........................................................34 Figura 17. Velocidad de subida .......................................................................................35 Figura 18. Fenómeno Fallo en una señal .........................................................................35

Figura 19. Derivas por temperatura .................................................................................36 Figura 20 Efecto aliasing .................................................................................................37

Figura 21. Efectos físicos de los circuitos integrados en los PCB ..................................40 Figura 22. Inserción de capacitancias para minimización de ruido .................................40 Figura 23. Filtros de eliminación de ruido ......................................................................41

Figura 24. Acción de los filtros en las señales ................................................................41 Figura 25. Acceso a esclavos y comunicación SPI .........................................................44

Figura 26. Transmisión de un Byte por SPI ....................................................................45 Figura 27. Transmisión gobernada por el reloj maestro ..................................................46

Figura 28. Conexión con varios esclavos ........................................................................47 Figura 29. Modos SPI flanco de reloj ..............................................................................47

Figura 30. Diagrama de tiempos y transmisión SPI ........................................................48 Figura 31. Envió de datos por SPI ...................................................................................48

Figura 32. Tipos de conexión SPI con varios esclavos ...................................................49 Figura 33 Sketch de programación en Arduino ...............................................................50 Figura 34 Casting en Arduino. ........................................................................................52 Figura 35 Modelo ADDIE ...............................................................................................56 Figura 36. Diagrama de bloques funcional del proyecto .................................................57

Figura 37. Componentes del sistema reproductor ...........................................................59 Figura 38 Configuración de pines tarjeta SD y micro SD ...............................................59 Figura 39. Especificaciones técnicas diversas tarjetas de memoria ................................60

Figura 40. Conexión SPI micro controlador y tarjeta SD/MMC.....................................60 Figura 41. Lectura de un bloque SPI ...............................................................................61 Figura 42. Estructura de un comando CMD ....................................................................61 Figura 43. Diagrama funcional del DAC ........................................................................66

Figura 44 Encapsulado del DAC .....................................................................................66 Figura 45. Diagrama funcional conversor bipolar ...........................................................68

file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454674



Figura 46. Formula calcula voltaje de salida DAC .........................................................69 Figura 47. Diagrama de tiempos. ....................................................................................70

Figura 48. Ejemplo de conexión en SPI DAC8030 con procesador TMS470 ................73 Figura 49. Ejemplo de conexión ......................................................................................73

Figura 50. Características compiladores..........................................................................74 Figura 51 Prototipo montado con PIC16F877A ..............................................................76 Figura 52 Prototipo montado con procesador ATmega_2560 ........................................77 Figura 53. Módulos y partes del sistema embebido ATmega .........................................80 Figura 54. Placa ATmega 2560 .......................................................................................81

Figura 55. Distribución de pines y conexiones al uC ......................................................81 Figura 56. Pines del uC ATmega 2560 ...........................................................................82 Figura 57. Diagrama esquemático de interfaz de usuario ...............................................83 Figura 58. Pantalla LCD ..................................................................................................83 Figura 59. Pines LCD ......................................................................................................84

Figura 60. Alimentación LCD .........................................................................................84

Figura 61. Comandos LCD..............................................................................................85 Figura 62. Conexión con el uC ........................................................................................86

Figura 63.Diagrama funcional del proyecto .................................................................87 Figura 64 Diseño de circuito con programa EAGLE 7.1 ................................................90 Figura 65 Circuito impreso fabricado por Microensamble .............................................91

Figura 66 DAC8831 ........................................................................................................93 Figura 67 R1SE0505 DC/DC ..........................................................................................93 Figura 68 Medidas de R1SE ...........................................................................................94

Figura 69 TPS7A47 Encapsulado QFN ..........................................................................96 Figura 70 Modelo de aplicación ......................................................................................96

Figura 71 Medidas y configuración de pines TPS7A47 ..................................................97 Figura 72 Paquete QFN TPS7A33 ..................................................................................99 Figura 73 Configuración de pines TPS33 y medidas ......................................................99

Figura 74 Modelo de aplicación reguladores TPS ........................................................100

Figura 75 LTC1983 Encapsulado SMD ........................................................................101 Figura 76 Medidas de paquete LTC1983 ......................................................................101 Figura 77 Circuito de aplicación ISL21090 ..................................................................102 Figura 78 Medidas ISL21090 ........................................................................................103

Figura 79 Placa fabricada por Microensamble Bogotá .................................................104 Figura 83. Pines ICSP de Arduino ................................................................................106 Figura 84 señal reproducida en osciloscopio a 450Hz .................................................110 Figura 85 Señal a 300Hz ...............................................................................................111 Figura 86 Modificación de velocidad en la librería SPI ................................................111

Figura 87. Señal seno a 900Hz reproducida en osciloscopio ........................................112 Figura 88. Programa qCON leyendo la señal seno........................................................112 Figura 89. Señal seno reproducida con Matlab. ............................................................113 Figura 90. Posición electrodos .....................................................................................113 Figura 91 Índices de señal real tomada sobre el autor ...................................................114

Figura 92 Gráfica de la señal EEG procesada en Matlab ..............................................115 Figura 93 Grafica de la señal reproducida con el dispositivo. ......................................115

Figura 94 Grafica del análisis de la señal reproducida. .................................................116 Figura 95 Señal EEG de 40KB parte inferior, índices de la señal parte superior. .......116 Figura 96 Error de Matlab al procesar archivo de 215KB. ..........................................117 Figura 97 Grafica de señal de 40.617KB. ....................................................................117



Figura 98 Análisis en frecuencia de la señal real y la reproducida ...............................118 Figura 99 Proceso de captura y reproducción de la señal EEG. ....................................119

Figura 100 Para un nuevo diseño de PCB. ....................................................................120 Figura 101. Simulador Natus .........................................................................................135

Figura 102 Simulador EEG ...........................................................................................135 Figura 103 Minisim 330 ................................................................................................136 Figura 104 Simulador Jena ............................................................................................136 Figura 105 mobil g ........................................................................................................137 Figura 106 Signal Simulator ..........................................................................................137

Figura 107 TrueScan 32 canales ....................................................................................137 Figura 108 The Grasteful Head 400 ..............................................................................138 Figura 109 Electro Simulator Scientech 2355 ...............................................................138

file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454740file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454741file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454742file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454743file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454745file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454746file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454747file:///C:/Users/usuario/Downloads/TFTJS_IEEE.docx%23_Toc484454748



GLOSARIO DE TÉRMINOS

TÉRMINOS BIOMÉDICOS

BCI Brain computer interface. Interface cerebro computadora.

ECG Electrocardiograma

ECG Electrocardiography. Electrocardiografía (también aparece como EKG).

ECoG Electrocorticograma

EDF Extensión de archivo biomédico del tipo EEG

E-EEG Estéreo Electroencefalograma

EEG Electroencephalograpy. Electroencefalografía.

EGG Electrogastrograma

EMG Electromiografía

EMG Electromiography. Electromiografía.

ENG Electroneurografía

EOG Electrooculografia

EPA Estatuto de regularización.

FFT Transformada rápida de Fourier

Fpz-Cz Zona Frontal

IRDA Intermittent rhythmic delta Activity. Actividad delta rítmica intermitente.

JPEG Algoritmo para comprensión de imágenes

LDA Localized-delta activity. Actividad delta localizada

PDS Procesamiento digital de señales

PSG Polisomogramas

Pz-Oz. Zona de electrodo con standard 10-20 parietal occipital

TDF Transformada de Fourier

TÉRMINOS INFORMÁTICOS

ADC Analog-digital conversor. Conversor análogo digital.

ADOBE FLASH Programa visualizador de archivos

ANSI American national standards institute. Instituto americano de normalizacion

API Application Programming Interface. Interface de programación de aplicación.

ARM Tipo de arquitectura en procesadores AVR

ASCII American Standard Code for Information Interchange. Código Americano

Estándar para el intercambio de información.

AVR Arquitectura de microprocesadores RISC.

CAN Controller area network. Área de control de red

CEN Comité Europeo de Normalización

CGRAM Character generator RAM. Generador de caracteres RAM

CGROM Character generator ROM. Generador de caracteres RAM

CI Circuito integrado

CISC Complex Instruction Set Computer. Equipo conjunto de instrucciones complejas.

CLK Pin de reloj SD

SECTOR Conjunto contiguo de sectores que componen la unidad más pequeña de

almacenamiento en un disco.

CPHA La fase del reloj

CPOL La polaridad de reloj se especifica mediante el bit de control

CPU Central processing unit. Unidad central de proceso

CRC Bit de respuesta para corrección de errores SD

CS Selección de Integrado



DAC conversor digital- analogo

DDRAM Display data RAM. Pantalla de datos de RAM

DMA Direct memory access. Acceso de memoria directo

DNL No linealidad diferencial

DSP Digital Signal Processor. Procesador digital de señales.

DSRC Dedicated short-range communications. Comunicaciones dedicadas de corto alcance

EEPROM Electrically erasable programmable read only memory. Memoria de sólo

lectura eléctricamente programable y borrable

EM Campos Electromagneticos

EPC Embedded Platform Concept. Concepto de plataforma embebida

FFT Fast Fourier Transform. Transformada rápida de Fourier.

FSR Font scale range. Gama de escala de fuentes

FTL Flash translation layer. Capa de traducción de Flash

GB Gigabyte

GNU Developing the free UNIX style operating system. Desarrollo del sistema

operativo de estilo UNIX gratuito

GPIO Puertos de entrada salida

GPL Licencia pública general

GPRS general packet radio service. Paquete general de radio servicio

GSM Global system for mobile communications. Sistema global para comunicaciones

móviles

I2C Bus de comunicaciones en serie

ICSP In circuit serial programming. Puerto para programación en serie de circuitos

IDE Integrated development environment. Entorno de desarrollo integrado

IDLE Modo de configuración SD

IEC Comité de estandares internacionales

IEEE The institute of electrical and electronics engineers. Instituto de

ingenieros eléctricos y electrónicos

IEMs Interferencias electromagnticas

INL Parámetro de no linealidad

ISO International organization for standardization. Organización internacional de

normalización

LBA Direccionamiento de sector de 28 bits

LCD Liquid cristal display. Monitor de cristal liquido

LDAC Pin para actualización de los datos en el conversor DAC8831

LSB Least significant bit. Bit menos significativo

Max/MSP Familia interactiva de imágenes de flujo programable de imagen y video

MB Megabyte

MCU Unidad de microprocesador

MISO Master input slave output. Entrada de maestro salida de esclavo

MMC Multimedia card. Tarjeta multimedia

MOSI Master output slave input. Salida de maestro entrada de esclavo

MP3 Reproductor de audio o formato de comprensión de audio.

MSB More significant bit. Bit mas significativo

MSSP Módulo de comunicación del microcontrolador

NAND Compuerta lógica de del producto inverso de dos entradas.

PC-104 Standard para circuitos impresos

PCB Printed circuit board. Tarjeta de circuito impreso

https://es.wikipedia.org/wiki/Max/MSP



PEACC (registro de control de SPI), que permite la interrupción del SPI.

PLL Phase-locked loop. Bucle de bloqueo de fase

Pure Data Flujo de imágenes en tiempo real

PWM Modulación por ancho de pulsos

QSPI Serial phase change memory driver. Controlador de memoria de cambio de fase en serie

RAM Random Access Memory. Memoria de acceso aleatoria.

RFI Radio Interferencia

RISC Reduced instruction set computer. Grupo reducido de instrucciones para

computadoras

RMS Root mean square. Valor eficaz

ROM Read-only memory. Memoria de solo lectura

RS232 Recommended Standard 232. Estándar de comunicaciones RS232

RS485 Standard de comunicación también conocido comoEIA-485

RTC Real time clock. Reloj en tiempo real

RX Pin de transmisión serial

SCK Pin de reloj SPI

SD Secure digital. Seguro digital

SDHC SD High Capacity. SD de alta capacidad

SDI Entrada MOSI de DAC

SDIO Secure digital input output. Seguro digital entrada salida

SDXC SD Extended capacity. SD de capacidad extendida

SE Sistema embebido

SMBus System management bus. Sistema administrator de bus

SPDR Registro de desplazamiento en modo SPI

SPI Serial protocol interface. Protocolo de interfaz serial

SPIF Bandera de interrupción

SPSR Registro del microcontrolador para comunicación SPI

SREG Registro que permite las interrupciones globales.

THD Distorsión armónica en una señal

TI DSP Digital signal processing. Procesamiento digital de señales de Texas

Instruments

TIC Tecnologías de la Información y las comunicaciones

TX Pin de recepción serial

UART Universal asynchronous receiver transmitter. Transmisor receptor asíncrono universal.

USART Universal asynchronous receiver/transmitter. Receptor / transmisor asíncrono

universal

USB Universal serial bus. Bus serie universal

https://es.wikipedia.org/wiki/Pure_Data



RESUMEN

En las salas de cirugía es útil contar con un sistema electrónico para reproducir (de

forma exacta) señales bioeléctricas, como el electroencefalograma (EEG). El objetivo

de este proyecto es desarrollar un sistema embebido para la reproducción de señales

bioeléctricas, específicamente se enfoca en la reproducción de señales EEG. La primera

fase del proyecto se basa en una etapa investigativa, con lo cual se obtuvo la

información para definir los criterios de diseño y construcción apropiados en el

proyecto. Consecuente con esto se seleccionó entre diferentes dispositivos que podría

cumplir los criterios de diseño y construcción definidos en la etapa anterior. Para lo cual

se escogió un conversor digital análogo de bajo ruido con protocolo de comunicación

SPI, además se desarrolló una interfaz de usuario con el objetivo de que el operador del

dispositivo seleccione y reproduzca las señales almacenadas en el sistema embebido.

Finalmente, se diseñó una etapa de adecuación de la señal, todo ello controlado por una

tarjeta Arduino Mega con procesador ATmega 2560. Los valores esperados para el

conversor digital análogo fueron verificados por medio de un diseño experimental,

donde se varían los datos de entrada y se mide el voltaje en la salida del conversor,

tomando 56 muestras y encontrando que los resultados teóricos y experimentales

coinciden en un 99%.

Palabras clave: Biopotenciales, EEG, bioelectrica, señal, patologías, exactitud, voltaje,

frecuencia, patrón, conversor, SPI, Arduino

ABSTRACT

Bioelectrical signals, such as the electroencephalogram (EEG), are useful in operating

rooms. It is helpful to reproduce (accurately) by the embedded systems in the operating

rooms. The aim of this project is to develop is an embedded system for the reproduction

of bioelectrical signals, specifically focusing on the reproduction of EEG signals. The

first phase of the project is based on an investigative stage, in which information is

obtained to define the appropriate design and construction criteria for the project.

Consistent with this, we select amount of devices that could meet the design and

construction criteria established in the previous stage. For this purpose, a low-noise

analog-digital converter with SPI communication protocol is chosen. Also, a user

interface is developed to select and reproduce the signals save in the embedded system.

Finally, we design a stage of adequation of the signal. The embedded system is

controlled by a microcontroller, ATmega 2560. The expected values for the analog-

digital converter are verified using an experimental design, where the input data is

changed, and the voltage at the output of the converter is measure, we obtain that the

theoretical and experimental results match 99%.

Keywords: Biopotentials, EEG, bioelectrical, signal, pathologies, accuracy, voltage,

frequency, pattern, converter, SPI, Arduino



I. INTRODUCCION

A. Descripción del problema

Dentro de los equipos médicos que se utilizan en las salas de cirugía, se encuentran los

monitores clínicos basados en la adquisición de biopotenciales. Estos biopotenciales se

generan por la diferencia de potencial entre la parte interna y la parte superficial de la

célula a través de la membrana celular. Existen varias clases de biopotenciales como son

el ECG (electrocardiograma), ENG (electroneurografía), EMG (electromiografía) EGG

(electrogastrograma), EOG (electrooculografia) y el EEG (electroencefalograma). Este

último se basa en una serie de datos gráficos que describen la actividad bioeléctrica

cerebral como una forma particular de lenguaje que interpretan los neurólogos y en el

que advierten diferentes patologías como son epilepsia, migraña, Alzheimer, edemas y

tumores cerebrales, trastornos del sueño, y en general todo tipo de daños o trastornos

neuronales o estados de conciencia y efectos de nuevos agentes farmacológicos. Este

diagnóstico clínico se basa en el comportamiento o características físicas de la señal

visualizada en los monitores clínicos. Debido a que la medición de estas señales es

compleja por su bajo rango de voltaje y características en frecuencia, los fabricantes y

diseñadores de estos equipos requieren durante la producción y prueba final de los

mismos asegurar la confiablidad y exactitud de la señal obtenida asegurando los niveles

adecuados en la aproximación de la señal análoga en los dispositivos visualizadores,

requiriendo de mediciones directamente en pacientes dentro del quirófano. Este proceso

es complejo debido a diferentes condiciones restrictivas de esterilización o

contaminación y riesgo vital de las salas de cirugía. El tener que contar con un paciente

con alguna determinada patología para realizar mediciones de señales reales implica

considerar aspectos como tiempo, costos por movilización o desplazamientos, horarios

de disposición de estos espacios, incomodidad y la búsqueda de personal calificado para

ejecutar esta labor, situaciones que pueden dificultar aún más realizar el procedimiento

de prueba y ajuste de los monitores. A todo esto se suma la dificultad de obtener un

control de calidad sobre la señal obtenida por estos equipos, ya que las señales se

pueden ver fácilmente afectadas debido a factores tales como ruido eléctrico o

interferencias de campos electromagnéticos producidos en salas de cirugía por otros

equipos electrónicos. Por ello es necesario contar con un dispositivo generador de

señales auténticas e iguales en todo tipo de parámetros como amplitud, frecuencia y

periodicidad a las originalmente tomadas y de señales EEG de diversas patologías para

un ajuste garantizado y confiable, evitando así realizar la calibración en las salas de

cirugía, por todo lo anteriormente mencionado.

Normalmente los fabricantes cuentan con dispositivos de prueba que simulan señales a

partir de combinación de ondas sinusoidales de distinta frecuencia, pero esto no

garantiza la confiabilidad de sus equipos monitores, por no contemplar cambios en las

señales reales que se observan en las salas de cirugía. Por ello es útil y conveniente

contar con un sistema electrónico para reproducir en forma exacta el tipo de señales

obtenidas en el procedimiento de electroencefalografía y de las diferentes patologías ya

estudiadas o en investigación.

Para tratar de resolver la anterior problemática se plantea la siguiente pregunta de

investigación: ¿Cómo reproducir, por medio de un sistema electrónico, señales

biomédicas pregrabadas que se puedan utilizar en el ajuste y puesta a punto de sistemas

de adquisición de biopotenciales?



B. Justificación

En el ajuste, comprobación y control de calidad de dispositivos medidores EEG, resulta

útil tener un patrón de señal EEG que mejore la repetitividad y trazabilidad de las

pruebas realizadas a los dispositivos. Es decir, poseer una base de datos seleccionable y

modificable de señales típicas conocidas y en las cuales variables como: amplitud,

frecuencia y periodicidad son bien referenciadas. Con un patrón de medida podremos

analizar y determinar la exactitud de monitores clínicos, sin la necesidad de aplicar el

complejo procedimiento de ajuste y puesta a punto en salas de cirugía o quirófanos, por

todos los inconvenientes que de él se derivan, ofreciendo así grandes ventajas como:

costos, tiempo, comodidad, seguridad, brindando más calidad y confiabilidad en el

ajuste, sin la necesidad de contar con un paciente en sitio que nos facilite poder obtener

estas señales, o pacientes con alguna determinada patología a la cual se deba graduar,

recordando que la electroencefalografía todavía es un tema en estudio y se desconocen

el comportamiento de ciertos tipos de señales del EEG. Es entonces una herramienta

que servirá también de apoyo, en la calificación de la exactitud de los niveles de medida

de los diferentes monitores clínicos. Para esto se verificará entonces que el resultado de

la medida sea idéntico o muy aproximado en características y parámetros físicos de la

señal patrón o señal en estudio. Entonces se lograría estandarizar los niveles de medida

en los dispositivos de medición o monitores clínicos EEG, proporcionando un nivel de

calidad del dispositivo con respecto a otros, en la exactitud de la medición de la señal

real y sus niveles, sirviendo de apoyo para un análisis y un dictamen médico más

certero.

Se integra también la posibilidad de sumar algún tipo de ruido a la señal que está sujeta

al análisis, para observar la respuesta ante señales contaminadas en los distintos

monitores clínicos y poder mejorar el efecto de inmunidad al ruido.

Otras ventajas de contar con la ayuda de un reproductor de señales biomédicas están en

el ámbito médico investigativo y la docencia ofreciendo una visualización realista de

algunas señales generadas en el cuerpo humano sin la necesidad de realizar mediciones

“in situ”, reproduciendo señales biomédicas complejas para su análisis sin la necesidad

de contar con un paciente y teniendo una base de datos modificable de señales

auténticas EEG con las diversas patologías o estados de conciencia. Esto facilitará poder

estudiar el comportamiento de los monitores clínicos en situaciones donde las señales

biomédicas son tomadas sobre pacientes con enfermedades como epilepsia, alzhéimer,

apnea del sueño, envejecimiento, etc., todas ellas con implicaciones importantes para la

salud pública.

Teniendo en cuenta esta premisa de que la Ingeniería Electrónica influye cada día más

de manera sustancial y positiva en el ámbito médico, se podría plantear la posibilidad de

reproducir otros tipos de señales médicas para los mismos fines descritos anteriormente.

Los aportes por parte de la Ingeniería Electrónica son trascendentes y pueden

transformar el campo clínico de manera positiva, sistematizando procesos vitales o

eliminación de errores humanos. En el área específica del análisis de señales del tipo

EEG se necesitan dispositivos electrónicos más detallados, exactos en la medida y que

sean capaces de eliminar distorsiones de todo tipo.



Tal como se indica en [1] “el advenimiento de las computadoras y las tecnologías

asociadas a las señales EEG han hecho que sea posible aplicar eficazmente una gran

cantidad de métodos para cuantificar cambios en los registros EEG”.

El área de procesamiento de señales biomédicas debe abordar una gran diversidad de

temas. Unos de los más habituales es la eliminación de artefactos en las señales

biomédicas, la adecuada clasificación, el análisis estadístico, entre otros. Por lo tanto, se

necesitan procesos más autónomos y estandarizados en la toma de señales biomédicas

para una medición que minimicen los errores y dispositivos más completos enfocados

en exactitud e inmunidad a distorsiones de señales clínicas. Es una tarea pendiente la

continua implementación de la ingeniería biomédica a través de herramientas que

satisfagan las necesidades médicas. El análisis de señales bioeléctricas continúa

recibiendo amplia atención en la investigación así como comercialmente porque las

técnicas de procesamiento de señales han ayudado a descubrir información valiosa para

mejorar el diagnóstico y la terapia de una amplia gama de problemas clínicos y en

aplicaciones cardíacas y neurológicas, dos áreas "peso pesado" en el procesamiento de

señales biomédicas [2].

C. Objetivos

1) Objetivo general

Construir un sistema electrónico para la reproducción de señales biomédicas

pregrabadas, que se puedan utilizar en la puesta a punto de sistemas de adquisición de

biopotenciales.

2) Objetivos específicos

Caracterizar la señal del electroencefalograma en cuanto a parámetros eléctricos de amplitud y frecuencia, que deben ser considerados en las especificaciones técnicas

del sistema a desarrollar.

Realizar una búsqueda y recopilación de bases de datos suficientemente variadas que contengan señales EEG que puedan ser utilizadas en el proyecto y llevar a cabo

un estudio experimental, determinando los formatos de grabación y clasificándolas

según las patologías o formas de onda específicas.

Definir las especificaciones técnicas y requerimientos del sistema en esquema circuital del reproductor de señales biomédicas pregrabadas, teniendo presente la

información obtenida en los objetivos anteriores.

Sintetizar técnicas de diseño y construcción en circuitos electrónicos para el desarrollo de un circuito impreso que cumpla con los requerimientos del proyecto.

Implementar el prototipo de reproductor de señales biomédicas acorde con el esquema circuital propuesto con las características deseadas.

Evaluación del funcionamiento del prototipo en función de las características de las señales detalladas para el proyecto.

Divulgar los resultados obtenidos y problemáticas durante el trabajo de grado en un artículo científico.



II. MARCO DE REFERENCIA

A. Antecedentes

Con tan solo alrededor de mil trescientos gramos en un adulto, el cerebro humano es la

materia orgánica más compleja conocida, y como es lógico, ha sido objeto de

investigación exhaustiva y minuciosa. Su complejidad ha estimulado la investigación

multifacética en la que se explora la funcionalidad del cerebro a partir de las

propiedades químicas y moleculares de bajo nivel en las neuronas individuales y

microtobulos, a aspectos de alto nivel, como la capacidad cognitiva, memoria y el

aprendizaje. [3]. En un descubrimiento temprano (1786), se estableció que el cerebro

está asociado con la generación de actividad eléctrica, lo cual abriría todo un campo de

investigación.

La propiedad inherente a la electricidad se encuentra presente en muchas formas en la

naturaleza y el cosmos, de tal modo que el cuerpo humano no es la excepción, en él

podemos encontrar pequeños y variados impulsos eléctricos, mediante los cuales se

llevan a cabo funciones cruciales y vitales del organismo como: el latir del corazón,

respirar, pensar, mirar, oler, ver, entre otros.

Las funciones realizadas por el cuerpo humano son llevadas a cabo a través de impulsos

eléctricos, estos impulsos son el resultado de la acción electroquímica de ciertos tipos

de células en especial la membrana celular, las cuales generan la diferencia de potencial

mediante partículas ionizadas tales como iones de potasio, calcio, así como la

despolarización de las membranas celulares. Muchos de estos intercambios de

potenciales tienen lugar en el cerebro, el cerebro envía la orden en forma de impulsos

electicos, siendo transportados a otra parte del cuerpo a través de los nervios. [2] La

unidad estructural básica del sistema nervioso es la neurona; la neurona es una célula

especializada en recibir y transmitir impulsos eléctricos denominados potenciales de

acción o potenciales evocados, estas descargas eléctricas viajan a través de la membrana

celular y es el primordial medio de comunicación entre tejidos y células dentro del

organismo.

El principal proponente del EEG, Hans Berger (1873-1941) empezó sus estudios sobre

electroencefalografía en humanos en 1920. [4]. El procedimiento EEG permite la

medición de posibles cambios en el tiempo entre un electrodo de señal y un electrodo de

referencia, registrando la actividad neuronal espontanea en el cerebro y sus potenciales

evocados [1].

La reproducción y procesamiento de bioseñales están sometidas a factores que pueden

transformar o distorsionar su información como el ruido eléctrico, que se producen

debido a campos magnéticos oscilatorios alrededor que puede verse aumentado por la

temperatura. La prueba de dispositivos electrónicos está sometida o regulada por

patrones de medición y exactitud que determinan la calidad y fiabilidad de la medida.

En la tabla 1, se muestran algunas de las señales médicas más usuales con sus

características físicas de amplitud y frecuencia en sus respectivos rangos de

visualización, como se puede apreciar sus valores son muy bajos en voltaje comparado

con los rangos de equipos electrónicos comunes

http://es.wikipedia.org/wiki/Hans_Bergerhttp://es.wikipedia.org/wiki/1873http://es.wikipedia.org/wiki/1941http://es.wikipedia.org/wiki/1920



Tabla 1 Rangos y características de algunas bioseñales más usuales.

Bioseñal Definición Amplitud Frecuencia

Electrocardiograma (ECG) Actividad eléctrica cardiaca (0.5-4)mV (0.01 – 250)Hz

Electroencefalograma (EEG) Actividad eléctrica cerebral (5-300)uV (DC – 150)Hz

Electrogastrograma (EGG) Actividad eléctrica gástrica 10uV-1mV (DC – 1)Hz

Electromiograma (EMG) Actividad eléctrica muscular (0.1-5)mV (DC – 10)KHz

Electroneurograma (ENG) Actividad eléctrica nerviosa (0.01-3)mV (DC – 1)KHz

Electrooculograma (EOG) Potencial retina-cornea (50-3500)uV (DC – 50)Hz

Electrorretinograma ((ERG) Actividad eléctrica retina (0-900)uV (DC – 50)Hz

Fonocardiograma (PCG) Sonidos cardiacos

80 dB(rango

dinámico)

100uPa

(umbral)

(5 -2000)Hz

Flujo sanguíneo Flujo sanguíneo (1-300) ml/s (DC – 20)Hz

Gasto cardiaco

Cantidad de sangre bombeada

por el corazón en unidad de

tiempo

(4 – 25)

litros/minuto (DC – 20)Hz

pH sanguíneo Medida del pH en sangre (6,8 -7,8) unid.

pH (DC – 2) Hz

Plestimografia Medida de cambios de volumen Depende del

órgano medido (DC – 30) Hz

Pneumotacografia Medida del flujo respiratorio (0-600)

litros/minuto (DC – 40) Hz

Potencial acción Potencial característico de

diferentes tipos de células 100 mV 2 KHz

Potenciales evocados (EP) Respuestas cerebrales evocadas

por estímulos sensoriales (0.1-10)uV (0.5 – 3) KHz

Presión arterial Presión sanguínea arterial (10-400) mm

Hg (DC – 50) Hz

Presión venosa Presión sanguínea venosa (0-50) mm Hg (DC – 50) Hz

Respuesta galvánica de la piel

(GSR)

Potencial generado por la

actividad de las glándulas

sudoríparas de la mano

(1-500)

KΩ (0.01– 1) Hz

[5]

1) El electroencefalograma (EEG)

Berger hizo la interesante observación que las ondas cerebrales difieren no sólo entre

sujetos sanos y sujetos con ciertas patologías neurológicas, si no que las ondas eran

igualmente dependientes del estado mental general del sujeto o de la conciencia de sí

mismo, por ejemplo, si el sujeto se encontraba en un estado de atención, relajación o

sueño [1].

La interpretación clínica del EEG se ha convertido en una disciplina por derecho propio,

en el que el lector o intérprete tiene el reto de emitir acertadas conclusiones basadas en

frecuencia, amplitud, morfología distribución espacial de las ondas cerebrales o su

espectro de potencia. Hasta el momento, no se ha presentado ningún modelo biológico o



matemático que explique cabalmente de forma sistemática los patrones de EEG, y, en

consecuencia, la interpretación EEG en gran parte sigue siendo una herramienta

fenomenológica de la disciplina clínica [5].

El análisis del EEG se basa en la observación de la señal o en la observación de cómo el

proceso altera las características propias de esta a través de excitaciones de diferentes

tipos como: hiperpnea, la cual se produce por un aumento de la frecuencia respiratoria,

debido al ejercicio físico, estimulación luminosa intermitente, estimulación visual,

estimulación auditiva, estimulación somestésica o táctil como la exposición de la piel al

frio calor o picor, y estimulación nociceptiva, la cual es la actividad aferente sensitiva

del sistema nervioso central y periférico que produce dolor. [6]

En el procedimiento de la medición y la captura de la señal EEG, se utilizan diferentes

tipos de electrodos como:

Electrodos superficiales: Los cuales se adaptan sobre el cuero cabelludo.

Electrodos basales: Se instalan en la base del cráneo sin necesidad de un procedimiento quirúrgico.

Electrodos quirúrgicos: Para su empleo es necesaria la cirugía y pueden ser intracerebrales o corticales.

El registro de la actividad bioeléctrica cerebral EEG se denomina según la forma de

captación de la señal y recibe distintos nombres:

Electroencefalograma (EEG): En el cual se utilizan electrodos superficiales o basales.

Electrocorticograma (ECoG): Cuando se emplean electrodos quirúrgicos en el área craneal.

Estéreo Electroencefalograma (E-EEG): Se emplean electrodos quirúrgicos de inclusión profunda cerebral.

La federación internacional de sociedades para electroencefalografía y neurología

clínica, recomienda para toma de señales electroencefalograficas, utilizar el sistema 10-

20, que consiste en 19 electrodos para toma de actividad más 2 de referencia. La

distancia entre los electrodos es del 10% o 20% del total del área cerebral y se clasifican

según el área donde se ubican por las siguientes letras “A (denota auricular), C

(central), F (frontal), O (occipital), P (parietal) y T (temporal)” [7]. El estándar del

sistema internacional 10-20 y la respectiva ubicación de los electrodos para la correcta

toma del EEG, se detalla en la figura 1.

Figura 1 Sistema internacional 10-20 para colocación de electrodos.

[2]

http://es.wikipedia.org/wiki/Hiperpneahttp://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Estimulación_luminosa_intermitente&action=edit&redlink=1



En el espectro de potencia del EEG (ver figura 2), se reconocen distintas áreas, las

cuales determinan las características de la señal. A estos patrones de señal que se

manifiestan ante eventos o comportamientos específicos se denominan ritmos, los

cuales se clasifican así según [7]:

Figura 2 Espectro de distribución de potencia para una señal EEG

[8]

Ritmo Delta (δ):

Es un ritmo de gran amplitud y baja frecuencia. Se encuentran típicamente entre (0,5 y

3,5) Hz y presenta amplitudes de (20 a 200) µV. Se encuentra en individuos adultos

sanos, exclusivamente durante el sueño profundo. En caso de detectarse en una persona

despierta, puede indicar que existe algún tipo de anormalidad en el cerebro.

Ritmo Theta (θ):

Este ritmo es en general menos común que los demás. Se presenta en la banda de (4 a 7)

Hz, con amplitudes que oscilan entre (20 y 100) µV. Se encuentra presente con mayor

frecuencia en niños. En adultos sanos, se pueden detectar en estado de adormecimiento

y sueño. Se registra en el lóbulo temporal.

Ritmo alfa (α):

El ritmo alfa se manifiesta principalmente en la banda de frecuencias de (8 a 13) Hz,

con amplitudes que oscilan entre (20 y 60) µV. Se encuentran en el

electroencefalograma de la mayoría de los adultos sanos, con los ojos cerrados o con

reposo visual, despiertos con un estado mental tranquilo y de reposo. El ritmo alfa es

bloqueado por la atención, especialmente visual y esfuerzo mental o físico. Durante el

sueño profundo también desaparecen las ondas alfa. Se observa principalmente en el

área posterior de la cabeza, en la zona occipital, parietal y la región temporal posterior.

Ritmo mu (µ):

Se manifiesta en la banda de (8 a 13) Hz y su amplitud es menor a 50 µV. Si bien sus

características de frecuencia y amplitud son similares a los del ritmo α, presenta

características topográficas y fisiológicas claramente diferentes. El ritmo µ se detecta en

la corteza motora primaria, bloqueándose por la realización de movimientos



Ritmo beta (β):

Es un ritmo irregular, con frecuencias entre (13 y 30) Hz. Su amplitud aproximada está

entre (2 y 20) µV. Suele asociarse a un estado de concentración mental. Se detecta

principalmente en la región central y frontal del cuero cabelludo, cerca o sobre la

corteza motora primaria. Son comunes cuando la persona está envuelta en actividad

mental o física. La banda central de este ritmo está relacionada con el movimiento de las

extremidades, tomando sus valores de amplitud máximos algunas centésimas de

segundo, luego de la realización de un movimiento.

Ritmo Gamma (γ):

Este ritmo se manifiesta a frecuencias mayores a los 30 Hz y amplitudes entre (5 y10)

µV. Es una actividad armónica que se presenta como respuesta a estímulos sensoriales,

como sonidos contundentes o luces intermitentes. Esta actividad se puede observar en

una zona extensa de la corteza cerebral, manifestándose principalmente en la zona

frontal y la central.

El proceso de toma de señales biomédicas EEG en si es muy perceptible a distorsiones y

artefactos de diferentes tipos, por ende la medición está sujeta a errores típicos y

estándares ya aceptados por la comunidad médica, los cuales se muestran en la

Los errores se pueden deber a características electrónicas de los equipos, características

físicas de la señal, diferencias de acoples y tecnologías empleadas.

Las mediciones se realizan en las frecuencias correspondientes a los ritmos y se

establece el sesgo tolerable en frecuencia para cada uno de los ritmos en sus respectivos

espacios temporales.



Tabla 2 Errores estándar en la medida de señales EEG con sus respectivas ubicaciones en el sistema 10-20.

[4]

Bandas espectrales del EEG

Regiones Fase Alpha Theta Delta Beta

Frontal

izquierdo

Control 86.50 ±12.98 95.90 ± 14.43 126.60 ± 19.12 73.20 ± 9.00

Inicial 64.90 ± 11.08 39.70 ± 15.00 95.70 ± 19.30 55.70 ± 7.08

Intermedio 32.00 ± 3.04 15.20 ± 5.74 52.10 ± 7.27 35.40 ± 4.25

Final 57.90 ± 5.18 16.70 ± 6.33 92.50 ± 11.94 51.10 ± 3.50

Frontal

Derecho

Control 84.40 ±15.96 93.00 ± 17.40 126.00 ± 23.98 70.20 ± 10.92

Inicial 64.00 ±12.89 74.90 ± 15.50 97.50 ± 22.66 55.70 ± 9.00

Intermedio 30.60 ± 4.74 35.70 ± 5.29 56.30 ± 9.54 36.80 ± 5.95

Final 52.20 ± 7.64 61.40 ± 9.56 91.80 ± 18.26 44.50 ± 3.84

Parietal

izquierdo

Control 36.90 ± 3.65 49.70 ± 6.87 57.14 ± 11.00 35.85 ± 2.79

Inicial 33.20 ± 4.16 48.20 ± 7.69 54.73 ± 9.14 35.12 ± 3.60

Intermedio 21.50 ± 3.43 29.00 ± 5.04 31.50 ± 7.28 27.71 ± 3.65

Final 29.60 ± 2.83 40.70 ± 3.66 47.14 ± 7.55 32.72 ± 3.22

Parietal

Derecho

Control 38.00 ± 8.84 55.40 ± 12.20 65.40 ± 18.11 39.20 ± 5.45

Inicial 32.40 ± 6.11 51.90 ± 9.62 41.50 ± 15.67 36.40 ± 3.07

Intermedio 18.20 ± 1.84 31.00 ± 3.31 29.40 ± 4.37 28.70 ± 0.93

Final 27.70 ± 4.47 42.60 ± 6.28 42.20 ± 7.37 35.00 ± 3.22



2) Programas que ayudan en el proyecto

La ayuda de herramientas y funciones sistemáticas que pueden ofrecer los programas

informáticos en la solución de problemas y simulación de procesos, es crucial y de gran

importancia en la evolución de este proyecto, puesto que evita gastos innecesarios y

cambios oportunos antes de llevarlos a su implementación. La selección de diferentes

componentes, cambios en configuraciones y en procesos, son de gran importancia para

una correcta experimentación en un entorno de simulación permitiendo un acercamiento

más real al dispositivo final. Los siguientes programas podrán ser empleados

proporcionando una colaboración específica en el proyecto, y ayudando a definir un

enfoque apropiado para el desarrollo del proyecto. Se describen brevemente cada uno.

MATLAB Es un lenguaje de alto nivel e interactivo el cual permite la exploración, visualización de

ideas y modelamiento. Incluye una librería especial en señales biomédicas

electroencefalograficas denominado EEGlab para su análisis y procesamiento.

Proteus 8.5 Es un programa para diseño y simulación de circuitos electrónicos, el cual proporciona

visualización y modelado de sistemas.

Eagle 7.1 Programa empleado en el diseño de circuitos impresos o PCB. Programa gratuito y de

código libre

3) Normalización de Formatos de Bioseñales

Desde el año 2000 se ha venido presentando una creciente actividad relacionada con los

esfuerzos para la normalización en el formato de almacenamiento e intercambio de

bioseñales por algunas instituciones internacionales, principalmente en EE.UU, como el

IEEE, y Europa [9]. El Comité Europeo de Normalización (CEN), posee un Comité

Técnico (TC) 251, éste es un grupo de trabajo dentro de la Unión Europea que se ocupa

de la normalización o estandarización en el campo de las tecnologías de la Información

y las Comunicaciones (TIC) en la salud. El objetivo es lograr la compatibilidad y la

interoperabilidad entre los sistemas independientes y permitir la modularidad de la

historia clínica electrónica. Un trabajo parecido, también fue realizado por el IEEE con

la familia de normas 1073. Su objetivo principal: “Proveer comunicaciones a sistemas

abiertos en aplicaciones del cuidado de salud, principalmente a dispositivos médicos de

cabecera y sistemas de información de cuidado de pacientes, optimizados para el

entorno de cuidado agudo”. [1] Finalmente las normas que se adoptaron como estándar

se basan en el protocolo X73, las cuales conforman un conjunto de estándares y normas

creadas y adoptadas por todos los países para conectividad de dispositivos médicos, que

aportan gran interoperabilidad, conexión enchufar y usar, transparencia, facilidad de

empleo y configuración de los mismos.



En la figura 3, se puede observar la absorción de capas del modelo OSI por parte de

algunos estándares, en su implementación, es así como la capa X73-3x del estándar

X73, absorbe las capas: física, de enlace de datos, de red y de transporte en una sola y

las de sesión y presentación en la X73-2x, la capa de aplicación se conserva [5].

Figura 3 Pila de protocolos OSI Vs Pila de protocolos X73

[10]

4) Formato para EEG

El formato EBS (formato de bioseñal extendido) fue desarrollado por un grupo formado

por el centro de epilepsia Elangen, junto con la universidad de Elangen de Núremberg

(Alemania), en 1993. Este formato fue diseñado para soportar bioseñales multicanal

(por ejemplo: EEG, ECG, magneto encefalogramas, magneto cardiogramas, registros de

audio, etc…). La idea principal en el desarrollo del formato EBS era proporcionar un

formato simple con pocos parámetros obligatorios y que sea posible una extensibilidad

arbitraria, permitir la modificación de la cabecera sin necesidad de copiar el archivo

completo y poder acceder a los datos durante la grabación en sistemas multitarea. EBS

es un formato orientado a sesiones sobre registros de información binaria [5].

Estructura formato EBS (Formato de bioseñal extendido)

Un archivo EBS es una secuencia lineal de bytes de 8-bits de una longitud definida.

Cada fichero EBS consta de 3 o 4 partes diferentes:

• (1) Contiene la información de la cabecera fija con la información necesaria para ser

leída por programas de lectura en formato EBS.

• (2 y 4) Contienen los encabezados variables que pueden proveer datos adicionales,

sólo son necesarios cuando sean requeridos por algún tipo de código y ser ignorado

por otros.

• (3) La señal codificada de los biodatos. La posición normal de la información del

encabezado variable es entre la cabecera fija y los datos codificados (2), pero también

es posible poner algunas o todas las partes de la información del encabezado variable

detrás de los datos codificados (4) [5].



La muestra la segmentación de los bits para su correcta reproducción en la distribución

de la información y parámetros de codificación.

Figura 4 Estructura final EBS. Los números entre paréntesis indican el tamaño en

bytes

[5]

Formato .SDEEG

Es un standard de formato (.edf + binario) de 24 bits, diseñado para el intercambio y

almacenamiento de datos neuronales eléctricos (EEG), permite la apertura desde

lectores de datos FED es decir lectores biométricos. El formato .edf posee 16 bits de

cuantificación, para evitar la distorsión de la señal, se incluye una etapa de filtrado de

paso alto de la señal a 0.1Hz y un recorte de la señal en los rangos de voltaje de

(-32.767mV, 32.767mV). [9]

5) Bases de Datos Disponibles de Señales

Para cumplir correctamente a la finalidad del proyecto el cual consiste en la

reproducción de señales electroencefalograficas determinadas y conocidas para probar

equipos EEG, necesitamos considerar las diferentes fuentes y bases de datos disponibles

en sus distintos formatos creados por parte de entes investigativos que proporcionan una

herramienta eficaz y congruente con el proyecto. Estas bases de datos están disponibles

para distintos fines investigativos, de docencia y experimentales, accesibles vía web

entre las cuales se destacan:



Base de datos UCI. [11]

Contiene registros de 122 pacientes, con medición standard de 64 electrodos colocados

en el cuero cabelludo con una frecuencia de muestreo de 256Hz, durante 1 segundo, en

formato .tar.gz. No hay restricciones de uso de estos datos, la recopilación de esto se

debe a Henri Begleiter en el Laboratorio Neurodynamics en la universidad estatal del

centro de salud de Nueva York en Brooklyn. Los muestreos de las señales son cortesía

de Roger Gabriel.

Base de datos de Physionet. [12]

Conjunto de registros creado por los desarrolladores del sistema de instrumentación

BCI2000 en contribución a PhysioNet, enfocado en registros cerebrales motrices para el

desarrollo de BCI (interfaz cerebro computadora). Datos proporcionados en formato

EDF.

Base de datos de DEAPdataset. [13]

Contiene metadatos o grabaciones del EEG para análisis de emociones, en tres

formatos: .bdf, grabaciones de un lenguaje multiparadigma orientado a objetos y

programación: Archivos con extensión de Matlab (.bin). Creado por la universidad de

Londres Queen Mary, Universidad de Twente, Universidad de Ginebra y la EPA.

Base de datos de Physionet de señales sobre sueño en pacientes. [14]

Colección de 61 polisonogramas (PSG) con acompañamiento de hypnogramas de las

fases de sueño en formato .edf. Con ubicaciones de electrodos Fpz-Cz y Pz-Oz. Trabajo

realizado por el Instituto Nacional de Biomedicina.

Base de datos de Universidad de Fabra. [15]

Conjunto de datos EEG con fines investigativos y para la educación. Estudio sobre

Aleatoriedad, y dependencia no lineal, de las grabaciones electroencefalográficas en

pacientes con epilepsia. (Revisión: E, 86, 046206, por: Andrzejak RG, Schindler K,

Rummel C. En 2012). Contiene señales en formato .zip



B. Marco teórico

La información de los formatos de señales electroencefalografías, están digitalizadas o

se guardan en formatos digitales en diferentes bases de datos, como las anteriormente

mencionadas. Dichos archivos están compuestos por una serie de valores binarios que

suministran la información, y que, dependiendo de la extensión, numero de bits de

información (trama) o formato con que estén guardados, será la cantidad de bits

necesarios para su conversión a una señal análoga. Para procesar esta información con

el fin de reproducirla en forma eficiente, se necesita convertir la información digital

contenida en los archivos con determinado formato, en una señal análoga variante en

tiempo y frecuencia, por medio de un dispositivo conversor digital-análogo.

1) Conversores DAC (digital-análogo)

Son dispositivos electrónicos transductores, basados en semiconductores que se

encargan de convertir una señal del tipo digital, señales con un valor binario y

convertirla a una función continua en el tiempo es decir una señal análoga con

características definidas en su amplitud y frecuencia. La calidad de la señal depende de

la resolución de conversión, esto es el número de bits con el que se procesa la

información. Los DAC efectúan sus transformaciones aceptando la información o los

datos en forma serial o paralela según sea el caso. La decisión de emplearlos en forma

serial o paralela se basa en la aplicación final y criterios electrónicos o de tiempo, como

por ejemplo en instrumentos de medida como osciloscopios de almacenamiento digital

se emplea la conversión de tipo paralela pues necesitan procesar la información en el

menor tiempo posible o en aplicaciones del control de proceso como válvulas se puede

efectuar en forma serie [16].

Después de la adquisición, el registro mantiene constante el número digital hasta que

llega otro comando y es recibido satisfactoriamente. Las salidas del registro (el cual

funciona como un espacio temporal de memoria) la controlan interruptores que

permiten el paso de una señal con 0[V] o con el valor de la fuente de voltaje de

referencia representada por 1. Los interruptores dan paso a una red sumadora resistiva

que transforma cada bit en su valor de corriente y subsiguiente la suma conseguida es la

corriente total de la señal, formando la señal análoga (figura 5). La corriente alimenta a

un amplificador operacional que realiza la conversión a voltaje y el escalamiento de la

salida como se observa en la figura 6, en el cual cada uno de los resistores de la rama

está adecuado según el bit que posea a la entrada. [16].

Figura 5 Conversión digital/analógica

[17]



Se utilizan diferentes formas de conversión como la R/2R, cuyo principal defecto es la

adición de ruido debido a la configuración resistiva y a los valores de esta.

Figura 6 Tipo de conversión en escalera.

[18]

Entonces, la tensión en la salida de un conversor DAC de n bits, se calcula por:

V(t) =Rf

R(

a0

2n−1+

a1

2n−2+ ⋯ +

an−1

20) Ecuación 1

Donde cada an suple la información binaria “0” o”1”. El circuito de la figura 6, introduce una desventaja, pues, se necesita un número de ‘n’ resistores los cuales se

van duplicando en magnitud. Debido a las características de fabricación estándar de las

resistencias, es difícil encontrar en valor exacto de los resistores adecuados para un

diseño en particular. [7]

Para obviar el requisito de disponer de tantos valores resistivos, la estructura R/2R

(figura 7), utiliza solo dos valores aunque necesita el doble de resistencias. Con esta

técnica se pueden fabricar conversores tipo DAC de 12 a 16 bit, no obstante, la

estabilidad de la fuente de poder y el ruido representan un parámetro crítico al aumentar

el número de bits de conversión.

Figura 7 Esquema de conversión R/2R.

[18]



2) Parámetros cuantitativos y técnicos de los conversores DAC

Basado en el criterio de eliminación de ruido ya antes mencionado en las necesidades

del proyecto expuestas en tabla 7.

Para la correcta selección de los dispositivos a utilizar debemos de tener en cuenta sus

características frente a este fenómeno y las condiciones en las que se realizaron las

pruebas y parámetros tales como frecuencia, voltaje, reloj, los cuales sean bien

definidos en sus especificaciones técnicas. Para una correcta elección de un dispositivo

conversor digital analógico DAC, se debe tener en cuenta los parámetros de distorsión

que se producen. Entre ellos están el rechazo en modo común CMRR provocado por los

OP-AMP, el cual se calcula mediante la fórmula:

𝐶𝑀𝑅𝑅 = 20 𝑙𝑜𝑔10 (𝐴𝑑

𝐴𝑠) Ecuación 2

Donde la fracción representa las magnitudes de ganancia diferencial sobre la ganancia

en modo común. La cual se expresa en decibelios.

Otro factor importante es el factor de rechazo a fuente de alimentación PSRR expresado

en decibelios, el cual describe la cantidad de ruido proveniente de la fuente de

alimentación que el dispositivo en si puede rechazar, y se calcula con la fórmula:

Ecuación 3

∆𝑉𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒: Tensión de la fuente

∆𝑉𝑖𝑜𝑠: Tensión de entrada equivalente 𝐴𝑣: Ganancia La relación señal a ruido, determina que tan ruidosa es la unidad, se calcula midiendo la

señal de ruido en la salida sin señal de entrada, se expresa como la proporción existente

entre la potencia de la señal transmitida y la potencia del ruido que la corrompe, esta

relación se define en un rango dinámico con una curva de ponderación y a un nivel de

referencia, se puede calcular con la fórmula:

Ecuación 4

Donde la fracción representa la relación entre la potencia de entrada y de salida.

Otra característica importante de los conversores DAC, es el rango dinámico libre de

distorsión SFDR, el cual se define como la energía de la señal fundamental en relación

con la señal espuria o armónico predominante en la salida.

𝑆𝐹𝐷𝑅 = 𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑓𝑢𝑛𝑑𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙(𝑑𝐵) − 𝐴𝑚𝑝𝑙𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑑𝑒𝑙 𝑎𝑟𝑚𝑜𝑛𝑖𝑐𝑜 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛𝑡𝑒 (𝑑𝐵)

Ecuación 5

También se entiende como la relación de la componente RMS de la portadora con el

valor RMS del armónico más grande. Se calcula con la siguiente formula y se expresa

en dB.

𝑃𝑆𝑅𝑅 = 20 𝑙𝑜𝑔10 (∆𝑉𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒

∆𝑉𝑖𝑜𝑠. 𝐴𝑣)

𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔10 (𝑃𝑖𝑛

𝑃𝑜𝑢𝑡)

𝑆𝐹𝐷𝑅 = 20𝑙𝑜𝑔10 (𝐴𝑚𝑝𝑙 𝑓𝑢𝑛𝑑(𝑅𝑀𝑆)

𝐴𝑚𝑝𝑙 𝐿𝑎𝑟𝑔 𝐸𝑠𝑝(𝑅𝑀𝑆)) Ecuación 6



El valor RMS o valor cuadrático medio de una onda define el valor eficaz de una

corriente variable, es decir el define el valor constante de dicha corriente la cual produce

siempre los mismos efectos caloríficos al pasar por una determinada impedancia. El

valor RMS de una onda se calcula con la fórmula:

Ecuación 7

Distorsión armónica total y ruido (THD + N)

Es un factor de la distorsión y del ruido introducido en la señal por el conversor

DAC. Se expresa en porcentaje de la potencia total del principal armónico y del ruido

que acompañan a la señal reconstruida. Se considera importante en señales con

características bajas en amplitud o voltaje.

𝑇𝐻𝐷 =∑ 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎𝑟𝑚𝑜𝑛𝑖𝑐𝑜𝑠

𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑟𝑒𝑐.𝑓𝑢𝑛𝑑𝑎𝑚. Ecuación 8

En la ecuación se describe el comportamiento del ruido en el espectro en potencia de la

señal de la señal informando de las diferentes componentes en frecuencia sobre la

potencia del armónico fundamental.

En la figura 8, se puede observar el espectro de potencia en frecuencia de la señal y

donde se encuentra el armónico predominante en 1KHz, un segundo en 2KHz, un

tercero en 3KHz y otros a mayor frecuencia.

Figura 8. Distorsión armónica en una señal

[19] Rango dinámico

También se denomina margen dinámico, es una medida de la diferencia entre los

valores mínimos y máximos de codificación de la señal en un DAC, que se expresan en

decibelios (dB), se relaciona con la proporción señal a ruido en el margen entre el nivel

de referencia y el ruido de fondo de un determinado sistema. Para determinarse a

plenitud debe ir acompañado de la curva de ponderación y el nivel de referencia

𝑅𝑀𝑆 = (𝐹𝑆𝑅 2⁄ )/√2

https://en.wikipedia.org/wiki/Total_harmonic_distortionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_range



En la figura 9, se observa un rango dinámico de 120 dB para una señal, en donde se

delimita la región donde se elimina el ruido que es a partir de 90dB.

Figura 9. Rango Dinámico de una señal

[20]

Resolución:

Siendo estrictamente técnicos, la salida de un DAC no es una señal análoga, puesto que

solo puede tomar valores discretos específicos como se muestra en la figura 10, en este

sentido la señal resulta ser digital, sin embargo mediante el incremento del número de

bits es decir la resolución del conversor, se reduce la diferencia entre valores

consecutivos, lo que resulta en el incremento de valores en la salida y una

reconstrucción más fiel de la señal continua, en otras palabras la salida de un DAC se

considera una señal seudoanalogica o una aproximación de una señal analógica pura. La

resolución está dada por el número de bits de conversión, entre más alto sea el número

de bits será mayor la resolución, pero esto involucra un mayor consumo de memoria y

coste del dispositivo. El error de resolución establece el número máximo de

permutaciones digitales (2𝑛), esto se muestra en la figura 11, este es mejor entre más se aproxime a cero y se establece con la ecuación:

Ecuación 9

𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠. = 12𝑛 𝑏𝑖𝑡𝑠

⁄



La señal se reconstruye con el número de bits disponibles para dicho fin, por lo tanto si

queremos reconstruir la señal de forma idéntica o tomar cada punto infinitesimal de

esta, el número de bits para su reconstrucción será muy grande, lo cual es muy difícil y

costoso, además existen características de diferentes señales como periodicidad lo cual

hace que no sea necesario reconstruir toda la señal para obtener la información

contenida en esta.

Figura 10. Error de resolución

[17] Para una reconstrucción más fiel de la señal se debe incrementar el número de bits de

resolución o conversión acompañado de otros factores como una buena velocidad de

subida con un margen de escala bajo.

Debido que los componentes electrónicos no se comportan idealmente por su

construcción y los materiales de los que están compuestos, presentan un nivel de

condiciones parasitas las cuales involucran ruido a diferentes frecuencias y potenciales.

Figura 11. Exactitud en la resolución de una señal

[21]



Exactitud:

Se entiende como la máxima desviación permitida respecto a una línea recta, que define

los valores ideales de la señal original, es expresado en unidad de LSB (bit menos

significante), lo que indica que se usa un salto mínimo nominal como patrón, se puede

expresar también como porcentaje del valor máximo nominal.

Figura 12. Máxima deriva en la medida

[17]

Error de escala:

Se debe en general a errores de ganancia, por valores de voltaje de referencia, u

ocasionados por la red resistiva. Este se calcula a fondo de escala con respecto al valor

ideal y se expresa en LSB, el valor ideal sería de 0 LSB. Se expresa también en

porcentaje como el FSR% (Rango de escala de fuentes) y los valores típicos son de (10-

90) %.

Figura 13. Error de escala

[17]

En un DAC ideal se cumplen las ecuaciones:

𝑉𝐿𝑆𝐵 =𝑉𝑅𝐸𝐹

2𝑁 Ecuación 10

𝐿𝑆𝐵 =1

2𝑛 Ecuación 11



Error de offset:

Es un valor obtenido a la salida del conversor con entrada nula, se calcula con la

formula siguiente, evaluada en cero.

𝐸𝑜𝑓𝑓(𝐷/𝐴) =

𝑉𝑜𝑢𝑡𝑉𝐿𝑆𝐵

|ₒ…ₒ Ecuación 12

No linealidad (INL):

Esta indica la máxima separación o desviación de la línea recta luego de eliminar error

de escala y offset, cada paso analógico tiene un tamaño de 1 LSB, es decir cada salida

analógica se diferencia de las adyacentes por 1 LSB. En la , se puede apreciar la

separación en el voltaje conforme la digitalización de la señal se incrementa.

No linealidad diferencial (DNL):

Se entiende como la máxima diferencia o variación del valor más allá de 1 LSB entre un

salto a la salida debido a un cambio de bit. Se puede apreciar en la figura 14.

Figura 14. Aproximación lineal a la medida original

[18]

Monotonía:

La monotonía es una cualidad importante en los conversores, esta genera códigos

crecientes acordes a los códigos de entrada en incremento, es decir su salida aumenta

proporcionalmente con la entrada, por tanto, la función de transferencia del conversor

solo contiene una constante. La consecuencia de un conversor sin monotonía es la

perdida de información como en la figura 15. Esto se puede deber a una inadecuada

codificación de la señal.

Figura 15. Error de mono tonicidad

[18]



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