Sin título

PASO 1: COMUNICACIÓN CON EL CHIP MAX30003

- SE UTILIZA EL PROTOCOLO SPI PARA COMUNICARSE CON EL CHIP MAX30003.

- BAJAR EL PIN DE SELECCIÓN DE CHIP (CS).

- ESCRIBIR UNA SOLICITUD DE LECTURA Y LEA LOS REGISTROS 3 VECES PARA OBTENER DATOS DE 24 BITS.

PASO 2: CONFIGURACIÓN DEL CHIP MAX30003

- CONFIGURAR LA FUNCIÓN "ECG_CONFIG" ANTES DE LA LECTURA DE DATOS.

- HABILITAR EL CANAL ECG Y LA DETECCIÓN DE CABLE DE CC DESCONECTADO

- ELEGIR UNA POLARIZACIÓN RESISTIVA INTEGRADA DE 100 MΩ ES POSITIVO Y NEGATIVO

- HABILITAR LA FUENTE DE CALIBRACIÓN EN MODO BIPOLAR CON 0,5 MV DE MAGNITUD.

PASO 3: CALIBRACION Y FRECUENCIA

- CONECTAR LAS CONFIGURACIONES DE CALIBRACIÓN ECGP Y ECGN A VCALP Y VCALN RESPECTIVAMENTE.

- ESTABLEZCER LA FRECUENCIA MAESTRA EN 32.768 KHZ CON 128 MUESTRAS POR SEGUNDO Y CONFIGURAR LA GANANCIA EN 160.

- ACTIVE LA FRECUENCIA DE CORTE DE 0,5 HZ DEL HPF Y LPF DE 40HZ DIGITAL.

- CONFIGURAR LA LECTURA R-R CON UN PROMEDIO DE 96 MS DE VENTANA, GANANCIA DE ESCALA AUTOMÁTICA, FACTOR DE PROMEDIO MÁXIMO Y ESCALA DE UMBRAL E INICIAR UNA NUEVA OPERACIÓN DE ECG UTILIZANDO EL REGISTRO SYNCH.

PASO 4: DESARROLLAR DEL SISTEMA DE GRABACIÓN INALÁMBRICO BC-ECG

- DISEÑAR UN ELECTRODO MULTI-RING FLEXIBLE COMPUESTO POR CUATRO ELECTRODOS EN FORMA DE GANCHO Y UN DISCO INTERNO DE PLATA.

- UTILIZAR DIMENSIONES QUE VARÍEN DESDE 21,6 HASTA 45,6 MM DE DIÁMETRO.

- INTEGRAR UN AMPLIFICADOR Y UN MICROCONTROLADOR PARA DIGITALIZAR Y TRANSFERIR LAS SEÑALES AL RECEPTOR INALÁMBRICO.

- INCORPORAR UNA TARJETA MICRO SD PARA ALMACENAR LOS DATOS LOCALMENTE.

- DESARROLLAR UN SOFTWARE PERSONALIZADO EN LA PLATAFORMA LABVIEW PARA LA INTERFAZ DE USUARIO Y EL ALMACENAMIENTO DE DATOS.

PASO 5: IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

- DESARROLLAR UN MODELO UTILIZANDO ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM), ADAPTIVE BOOSTING (ADABOOST) Y RANDOM FOREST (RF).

- UTILIZARLOS PARA LA CLASIFICACIÓN Y DETECCIÓN DE ATAQUES CARDÍACOS.

PASO 6: INTEGRACIÓN DE TECNOLOGÍA PORTÁTIL

- IMPLEMENTAR LOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN EL SISTEMA PROPUESTO DE DIAGNÓSTICO TEMPRANO DE ATAQUES CARDÍACOS.

- UTILICAR TECNOLOGÍA PORTÁTIL E INTELIGENTE PARA LA MONITORIZACIÓN DE LA ACTIVIDAD CARDÍACA.