Prototipo de fonendoscopio digital

La auscultación es la primera herramienta de análisis que se emplea para evaluar el estado funcional del corazón y es el primer indicador utilizado para remitir el paciente al especialista. En este proyecto se desarrolló un estetoscopio digital, el cual captura, amplifica y filtra la señal a través de una tarjeta electrónica que, a su vez, transmite la señal digitalizada al software en un pc, el cual adquiere, filtra, almacena y analiza los sonidos auscultados. El fin es proporcionar al personal médico una ayuda diagnóstica, objetiva y confiable; que mejore notablemente la confiabilidad de la técnica auscultatoria y que se pueda emplear en aplicaciones de telemedicina

Diseño y síntesis electrónica de la etapa de acondicionamiento analógico de un estetoscopio electrónico mediante circuitos programables FPAA

El objetivo principal de este Trabajo es el diseño, implementación y verificación de un sistema electrónico que permita acondicionar señales fonocardiográficas mediante circuitería analógica inmediatamente después de su adquisición con un estetoscopio electrónico. Para ello, se realizará un estudio de las características de las señales fonocardiográficas, se revisarán propuestas previas de sistemas con un propósito parecido y se propondrá una solución que satisfaga los requisitos definidos. Una vez propuesta la estructura del sistema, éste se implementará sobre una plataforma basada en circuitos tipo FPAA mediante las herramientas software de desarrollo que deben permitir, en primer lugar, verificar mediante simulación su correcto funcionamiento. El siguiente paso es implantar el sistema diseñado en un sistema de desarrollo para estos dispositivos enlazado con un ordenador personal para proceder a su verificación experimental. Por último, se diseñará y fabricará un prototipo plenamente funcional y autónomo con FPAA y los circuitos periféricos de programación e interfaz en una placa de circuito impreso. De esta manera, los objetivos específicos de este trabajo se pueden resumir en los siguientes puntos: · Diseño del subsistema de acondicionamiento analógico para señales FCG, incluyendo los filtros necesarios para seleccionar las bandas de interés de sonidos y soplos cardiacos y el mecanismo de ajuste de ganancia para ajustar la amplitud de la señal de salida a un nivel de voltaje concreto. · Simulación, síntesis y validación del subsistema de acondicionamiento analógico diseñado mediante el entorno AnadigmDesigner 2, en conexión con el kit de desarrollo AN221K04E, proporcionado por la firma Anadigm para la FPAA modelo AN221E04. · Diseño y realización de un prototipo físico sobre placa de circuito impreso (PCB - Printed Circuit Board) para implementar el subsistema con un mínimo número de componentes y, por tanto, con un mínimo consumo. Este prototipo habrá de ser convenientemente validado como etapa final del proyecto. El sistema de acondicionamiento que se propone deberá satisfacer tres requisitos: · Realizar un filtrado paso banda en un rango de frecuencias tal que se atenúen todo lo posible aquellas frecuencias no pertenecientes a los sonidos cardíacos normales y soplos por eyección, obteniéndose así una señal cardíaca nítida. · Asegurar un nivel constante de amplitud de la señal de salida en cada instante, aún a pesar de que la señal de entrada pueda sufrir fluctuaciones de volumen por distintas causas. Para ello, se establecerá un criterio de máxima y mínima amplitud para la señal de entrada. · Realizar un segundo filtrado paso banda, posterior al ajuste de amplitud, en un rango de frecuencias que permita acentuar los soplos por eyección frente al resto de sonidos cardíacos.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen

Implementación de un prototipo de fonendoscopio electrónico con fines didácticos para diferenciar sonidos provenientes del área torácica del cuerpo humano.

El prototipo de fonendoscopio electrónico con fines didácticos para diferenciar sonidos provenientes del área torácica del cuerpo humano pretende ser una herramienta didáctica en el proceso de formación académica en el área de ciencias de la salud. La metodología actual de enseñanza del proceso de auscultación es mediante el uso del fonendoscopio acústico. Para desarrollar una alternativa como la propuesta se utilizó un transductor piezoeléctrico, el cual capta el sonido cardíaco que es filtrado y amplificado para obtener una señal que pueda ser digitalizada. Para el análisis se desarrolló una aplicación en el lenguaje Python, que es ejecutado en el sistema operativo Raspbian. Esta aplicación tiene las tareas fundamentales de almacenar y analizar el sonido, lo cual se presenta en una gráfica en función del tiempo representando un fono-cardiograma. Se necesita que la salida de audio posea elementos que sean capaces de reproducir bajas frecuencias, para lo cual se pueden usar parlantes o audífonos que cumplan con esta característica. La calidad de la señal acústica del prototipo permitió que durante las pruebas realizadas, los participantes califiquen de forma satisfactoria lo captado a través del prototipo, determinando además que la propuesta aporta a impulsar la inclusión de tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en las aulas, lo que puede ser un factor motivante para desarrollar prácticas en la misma. Se recomienda un uso cuidadoso del equipo, para precautelar la vida útil y funcionamiento a largo plazo del prototipo por ser una herramienta didáctica de enseñanza.The electronic stethoscope prototype for didactic purposes to differentiate sounds coming from the thoracic area of the human body aims to be a didactic tool in the process of academic formation in the area of health sciences. The current teaching methodology of the auscultation process is through the use of the acoustic stethoscope. To develop an alternative such as the proposal, a piezoelectric transducer was used, which captures the cardiac sound that is filtered and amplified to obtain a signal that can be digitized. For the analysis an application was developed in the Python language, which is executed in the Raspbian operating system. This application has the fundamental tasks of storing and analysing sound, which is presented in a graph as a function of time representing a phonocardiogram. It is necessary that the audio output has elements that are capable of reproducing low frequencies, for which you can use speakers or hearing aids that comply with this feature. The quality of the acoustic signal of the prototype allowed that during the test carried out, the participants qualify in a satisfactory manner, what is captured through the prototype, also determined that the proposal contributes to promote the inclusion of information and communication technologies (ICTs) in the classrooms, which can be a motivating factor to develop practices in the same. It is recommended a careful use of the equipment, to safeguard the useful life and long-term operation of the prototype as it is a didactic teaching tool

Algoritmos de Enjambre para la Optimización de HMM en la Detección de Soplos Cardíacos en Señales Fonocardiográficas Usando Representaciones Derivadas del Análisis de Vibraciones

Este trabajo presenta una metodología para desarrollar un sistema automático de apoyo en la clasificación de señales fonocardiográficos (PCG). En primer lugar, las señales PCG fueron pre-procesadas. Luego descompuestas por medio de la técnica descomposición modo empírico (EMD) con algunas de sus variantes y el análisis de vibración por descomposición de Hilbert (HVD) de forma independiente, donde se comparó el costó computacional y el error en la reconstrucción de la señal original generando constructos a partir de las IMFs. A continuación, se extrajeron las características con los momentos estadísticos de los datos generados por la transformada de Hilbert-Huang (HHT), además de los coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel (MFCC) y cuatro de sus variantes. Por último, un subconjunto de características fue seleccionado usando conjuntos de aproximación difusos (FRS), análisis de componentes principales (PCA) y selección secuencial flotante hacia adelante (SFFS) de manera simultánea para ser utilizadas como entradas del modelo oculto de Markov (HMM) ergódico ajustado con optimización por enjambre de partículas (PSO), con el fin de proporcionar un mecanismo objetivo y preciso para mejorar la fiabilidad en la detección de soplos en el corazón, obteniendo resultados en la clasificación de alrededor del 96% con valores de sensibilidad superiores a 0.8 y de especificidad mayores a 0.9, utilizando validación cruzada (70/30 con 30 fold)This study presents a methodology for developing an automated support system in the classification of phonographic signals (PCG). First, the PCG signals were preprocessed. You then decomposed by the decomposition technique empirically (EMD) with some of its variants and vibration analysis by decomposition of Hilbert (HVD) independently, where the computational cost and the error was compared in the reconstruction of the original signal generating constructs from IMFs. Then the characteristics of the statistical moments data generated by the Hilbert-Huang Transform (HHT), plus cepstral coeffcients at frequencies of Mel (MFCC) and four of its variants were extracted. Finally, a subset of features was selected using sets of fuzzy approximation (FRS), principal component analysis (PCA) and floating sequential forward selection (SFFS) simultaneously to be used as inputs to the hidden Markov model (HMM) ergodic adjusted particle swarm optimization (PSO), in order to provide an objective and accurate to improve reliability in detecting heart murmurs mechanism, obtaining results in the classification of about 96% with sensitivity values higher 0.8 and higher specificity to 0.9, using cross-validation (70/30 split with 30 fold)Magister en Automatización y Contro

Memoria de las prácticas profesionales de traducción: Principles of Anatomy and Physiology

Treball Final de Màster Universitari en Traducció Medicosanitària. Codi: SBA031. Curs: 2017/201

Algoritmos de procesado de señal basados en Non-negative Matrix Factorization aplicados a la separación, detección y clasificación de sibilancias en señales de audio respiratorias monocanal

La auscultación es el primer examen clínico que un médico lleva a cabo para evaluar el estado del sistema respiratorio, debido a que es un método no invasivo, de bajo coste, fácil de realizar y seguro para el paciente. Sin embargo, el diagnóstico que se deriva de la auscultación sigue siendo un diagnóstico subjetivo que se encuentra condicionado a la habilidad, experiencia y entrenamiento de cada médico en la escucha e interpretación de las señales de audio respiratorias. En consecuencia, se producen un alto porcentaje de diagnósticos erróneos que ponen en riesgo la salud de los pacientes e incrementan el coste asociado a los centros de salud. Esta Tesis propone nuevos métodos basados en Non-negative Matrix Factorization aplicados a la separación, detección y clasificación de sonidos sibilantes para proporcionar una vía de información complementaria al médico que ayude a mejorar la fiabilidad del diagnóstico emitido por el especialista. Auscultation is the first clinical examination that a physician performs to evaluate the condition of the respiratory system, because it is a non-invasive, low-cost, easy-to-perform and safe method for the patient. However, the diagnosis derived from auscultation remains a subjective diagnosis that is conditioned by the ability, experience and training of each physician in the listening and interpretation of respiratory audio signals. As a result, a high percentage of misdiagnoses are produced that endanger the health of patients and increase the cost associated with health centres. This Thesis proposes new methods based on Non-negative Matrix Factorization applied to separation, detection and classification of wheezing sounds in order to provide a complementary information pathway to the physician that helps to improve the reliability of the diagnosis made by the doctor.Tesis Univ. Jaén. Departamento INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓ

Desarrollo de un sistema de adquisición y procesamiento de señales electromiográficas con Matlab para la identificación de los movimientos extensión, flexión, pronación y supinación de un brazo humano.

El objetivo fue desarrollar un sistema de adquisición y procesamiento de señales electromiográficas con Matlab para la identificación de los movimientos extensión, flexión, pronación y supinación del brazo humano. Se inició con determinación de la técnica de procesamiento digital en base al fundamento teórico, luego de lo cual se diseñó e integró el hardware para la adquisición y procesamiento de las señales y finalmente se programó el software en Matlab para mostrar los resultados a través de un mensaje y un gráfico en tiempo real. El sistema está compuesto de un sensor electromiográfica más un acelerómetro los cuales envían las lecturas a una placa arduino, este a su vez envía esta información vía comunicación inalámbrica al computador. Las señales son procesadas en Matlab para un grupo de muestras y el resultado se indica a través de una gráfica según sea el caso. El dispositivo ha sido validado con un grupo de personas, e indica que su probabilidad de éxito es superior al 96%. Además el análisis estadístico con chi-cuadrado da índice de 7.8 siendo aceptada la hipótesis planteada. El dispositivo integrado funciona correctamente para las 4 posiciones planteadas, con una distancia limitada debido a la antena del transmisor. Sin embargo la respuesta se visualiza en tiempo real. Es necesario ubicar correctamente el sensor electromiográfico en el brazo y tener cargada la fuente de alimentación para evitar datos erróneos.The objective was to develop a system for acquiring and processing electromyographic signals with Matlab for the identification of the extension, flexion, pronation and supination movements of the human arm. It was started with determination of the digital processing technique based on the theoretical basis, after which it was designed and integrated the hardware for the acquisition and processing of the signals and finally the software was programmed in Matlab to show the results through of a message and a graph in real time. The system is composed of an electromyographic sensor plus an accelerometer which send the readings to an Arduino board, this in turn sends this information via wireless communication to the computer. The signals are processed in Matlab for a group of samples and the result is indicated by a graph as the case maybe. The device has been validated with a group of people and indicates that its probability of success is greater than 96%. In addition, the chi-square statistical analysis gives an index of 7.8 and the planned hypothesis is accepted. The integrated device works correctly for the 4 raised positions, with a limited distance due to the transmitter antenna. However, the response is displayed in real time. It is necessary to place the electromyographic sensor correctly in the arm and have the power supply charged to avoid erroneous data

Representaciones tiempo-frecuencia para el análisis de sonidos torácicos

La importancia del estudio de los sonidos generados en el tórax ha sido tal que, hace un par de siglos, Laennec mismo clasificó los eventos acústicos generados por la ventilación de los pulmones que escuchaba e intentó relacionarlos con los hallazgos anatómicos y patológicos que encontraba tras la autopsia. Aún en nuestros días, el médico usualmente describe estas señales acústicas mediante adjetivos relacionados con sonidos que le resulten cotidianos. Así, sólo la experiencia y el acuerdo mutuo han permitido cierto grado de uniformidad en la descripción de estos sonidos. Las enfermedades del sistema cardiovascular y del sistema respiratorio han incrementado su incidencia alrededor del mundo, a tal punto que actualmente éstas se encuentran entre las 10 principales causas de morbi-mortalidad a nivel mundial. Es por ello que la auscultación del tórax con el estetoscopio constituye una técnica de aplicación sencilla desde el primer contacto con el paciente, no invasiva y de bajo costo, que posibilita la detección oportuna de algunos padecimientos cardio-respiratorios. Más aún, el campo de estudio de los sonidos cardiacos y de los sonidos respiratorios ha sido favorecido por el rápido crecimiento tecnológico y de procesamiento digital de señales, a tal grado que muchas de las limitaciones presentes en la auscultación torácica mediante el estetoscopio han sido superadas con la ayuda de métodos computarizados para la adquisición, procesamiento, análisis y visualización de los sonidos torácicos, entendidos como todas aquellas variaciones de presión acústicas que caen dentro del espectro audible y que se relacionan con eventos mecánicos fundamentales tales como la contracción cardiaca, el flujo sanguíneo, la mecánica respiratoria y el flujo en vías aéreas. Estos eventos funcionales generan sonidos que por la parte cardiovascular incluyen a los sonidos cardiacos (S1-S4), los murmullos y los soplos; en tanto que por la parte respiratoria corresponden a los sonidos ventilatorios normales, los sonidos adventicios y los sonidos producidos por los músculos respiratorios. La complejidad de las estructuras biológicas de la cavidad torácica se ve reflejada en la complejidad de los sonidos que estas emiten. Estos sonidos, entre los que se cuentan los respiratorios y los cardiacos, son no estacionarios, lo que nos indica que poseen diversas estructuras e información cambiantes en el tiempo. Esta característica ha complicado la determinación de los mecanismos que dan génesis a algunos de ellos, aunque se han realizado desarrollos importantes, tanto en la fonocardiografía como en la fononeumografía, gracias a la creciente aplicación de técnicas de procesamiento digital de señales, tales como el análisis espectral, el reconocimiento de patrones y el análisis tiempo-frecuencia. La principal motivación del análisis tiempo-frecuencia radica en que los espectros variantes en el tiempo existen en la naturaleza y por lo tanto debe entenderse su descripción y sus propiedades. La necesidad del análisis tiempo-frecuencia tiene sus semillas en el análisis clásico de las señales en los dominios temporal y espectral, y en particular en la comprensión de que el análisis aislado en estos dominios no es suficiente para describir completamente la naturaleza de estas señales, y que para ello se requiere obtener una distribución que represente la energía o la intensidad de la señal simultáneamente en el tiempo y en la frecuencia. En otras palabras se requiere una técnica de procesamiento capaz de tomar la información unidimensional de la señal y proporcionar simultáneamente el contenido en frecuencia, duración e intensidad de cada uno de sus componentes bien delimitados en una región del plano tiempo-frecuencia. En el campo de los sonidos respiratorios el análisis tiempo-frecuencia ha sido una herramienta valiosa, y se han realizado diversos esfuerzos por encontrar una representación tiempo-frecuencia adecuada para analizarlos, e incluso para propósitos de reconocimiento automático de patrones. Desafortunadamente, en el campo de los sonidos respiratorios la herramienta clásica de análisis tiempo-frecuencia continúa siendo el espectrograma, cuya principal desventaja es su inherente compromiso entre su resolución temporal y su resolución espectral, el cual puede derivar en resultados pobres en registros de corta duración. Y a pesar de algunos esfuerzos por aplicar otras técnicas de representación tiempo-frecuencia para analizar los sonidos respiratorios, aún no se ha realizado una comparación cuantitativa entre la técnica clásica y otras de más reciente desarrollo. Así, el principal objetivo de esta tesis es realizar una comparación cuantitativa de diversas representaciones tiempo-frecuencia para el análisis de sonidos respiratorios, objetivo motivado por los prometedores resultados obtenidos en el campo de los sonidos cardiacos. Las representaciones tiempo-frecuencia empleadas en esta tesis provienen de una gran variedad de técnicas de estimación, técnicas que podrían clasificarse de la forma siguiente: a) a) la clase general de distribuciones bilineales invariantes a corrimientos (el espectrograma, la distribución Wigner-Ville, y la distribución Choi-Williams), b) método de la reasignación (espectrograma reasignado), c) modelado autorregresivo variante en el tiempo (algoritmo de Burg, algoritmo de mínimos cuadrados recursivo, algoritmo de mínimos cuadrados recursivo con factor de olvido variable, y el filtro de Kalman), d) la clase afín de distribuciones (el escalograma), y e) descomposición de la señal en funciones base (el espectro de HilbertHuang). En general, el cómputo de una representación tiempo-frecuencia mediante cada técnica depende de diferentes parámetros tales como el tipo y longitud de la ventana, o el orden del modelo. Como consecuencia, el desempeño de cada técnica tiempo-frecuencia dependerá de la adecuada selección de dichos parámetros. Así, tanto para la selección de parámetros como para la comparación de las diversas representaciones tiempo-frecuencia se emplearon señales de sonidos simulados, dado que su representación tiempo-frecuencia ideal se conoce de antemano, permitiendo la obtención de medidas de desempeño. Posteriormente, la técnica de análisis tiempo-frecuencia resultante fue aplicada a señales de sonidos torácicos reales adquiridos. Las señales de sonido torácicos consideradas en esta tesis incluyen a los dos primeros sonidos cardiacos (S1 y S2), sonidos respiratorios adventicios discontinuos (estertores crepitantes) y discontinuos (estertores sibilantes), así como sonidos pulmonares y traqueales normales. Las representaciones tiempo-frecuencia ideales ofrecen una referencia contra la cual comparar el desempeño de los diversos métodos tiempo-frecuencia; sin embargo, para algunas señales no se contó con dicha referencia, por lo que el conocimiento obtenido de las señales previas resultó valioso. Los índices empleados para evaluar el desempeño de las representaciones son: la correlación bidimensional central, aplicada de forma local (rpromedio) y global (r), el error cuadrático medio normalizado (NRMSE) y la correlación (rFI) de la frecuencia instantánea estimada mediante el primer momento en el tiempo del centroide de la representación, y la resolución tiempo-frecuencia (resTF). Previo a la selección de las representaciones tiempo-frecuencia, cada una de estas fue adecuada tanto en dimensiones como en valores de intensidad, y su contenido visualizado adecuadamente mediante el diseño de una paleta de colores. Las señales de sonidos respiratorios normales y adventicios se obtuvieron de dos bases de datos conformadas por los laboratorios de Fisiología Humana e Investigación en Procesamiento de Señales e Imágenes Biomédicas (LIPSIB) de la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa (UAM-I). La primera de ellas conformada por registros de pacientes con neumopatías intersticiales difusas (NID) y cuya adquisición se realizó en el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER); y la segunda conformada por registros de sujetos sanos y no fumadores adquirida en una cámara subamortiguada en la UAM-I. Además, se adquirieron registros cardíacos de un sujeto sano sin antecedentes de cardiopatías en el INER. Ejemplos de los resultados obtenidos se presentan a continuación. Para el primer sonido cardiaco simulado: espectrograma reasignado (r=0.6545, rpromedio=0.7750, resTF=0.0002), espectro de Hilbert-Huang (r=0.5321, rpromedio=0.7668, resTF=5.75x10-7), y espectrograma clásico (r=0.4303, rpromedio=0.7450, resTF=0.0037). Para el segundo cardiaco simulado: espectro de Hilbert-Huang (r=0.6226, rpromedio=0.7258, NRMSE=0.1225, rFI=0.9925, resTF=8.39x10-7), espectrograma reasignado (r=0.6825, rpromedio=0.6914, NRMSE=0.1771, rFI=0.9842, resTF=2.11x10-5), y espectrograma clásico (r=0.4743, rpromedio=0.6239, NRMSE=0.1742, rFI=0.9851, resTF=0.0074). Para la sibilancia simulada: espectro de Hilbert-Huang (r=0.9247, rpromedio=0.9521, NRMSE=0.0601, rFI=0.9982, resTF=2.47x10-6), espectrograma reasignado (r=0.8821, rpromedio=0.9163, NRMSE=0.1400, rFI=0.9903, resTF=5.83x10-5), y espectrograma clásico (r=0.5300, rpromedio=0.8851, NRMSE=0.0074, rFI=1, resTF=0.0029). Además de estos valores cuantitativos, los resultados de esta tesis corroboraron algunas propiedades y características de las técnicas tiempo-frecuencia empleadas, y mostraron además las dificultades que sufre cada una de ellas para la estimación del espectro variante en el tiempo. De acuerdo a los índices de desempeño empleados, para diferentes señales resultaron diferentes representaciones tiempo-frecuencia como las más adecuadas, y además cada índice de desempeño señaló diferentes representaciones tiempo-frecuencia para una misma señal. Es decir, debido a las diferentes estructuras de las señales torácicas analizadas se encontró que diferentes representaciones tiempo-frecuencia resultaban más adecuadas para cada una señal particular, aunque en general destacan el Espectro de HilbertHuang, el espectrograma reasignado y la representación paramétrica obtenida por el método de Burg. Sin embargo, el espectro de Hilbert-Huang resulta, debido a las características de su método de descomposición, y al margen de sus limitantes, la técnica de análisis tiempofrecuencia más adecuada y prometedora para el análisis de los sonidos respiratorios normales y adventicios de entre aquellas comparadas en este estudio

Procesado y transmisión de señales biomédicas para el diagnostico de trastornos y enfermedades del sueño

El objetivo de esta Tesis Doctoral es la propuesta y estudio de viabilidad de un sistema de uso portátil-domiciliario y de los procedimientos validados asociados, para el análisis y caracterización de diversas señales biomédicas, de las que se extraen parámetros fundamentales para las más novedosas técnicas de diagnóstico. Se trata de reducir el número de sensores y señales relevantes a efectos de diagnosis, respecto de los empleados en la PolisomNografla (PSG), actual estándar de facto para la diagnosis del SAHS. En particular, el estudio se centra en la validación de los resultados proporcionados por en el empleo de un sensor de aceleración, aplicado a la altura de la traquea, en el hueco supraesternal, a un conjunto de pacientes internados en una Unidad del Sueño Hospitalaria, bajo sospecha de padecer SAHS. El análisis sistemático comparativo de sensores multifunción, aplicados a trastornos cardiorrespiratorios, frente a las técnicas convencionales, es un aspecto poco abordado en la literatura. Por ello, en este estudio se propone, mediante técnicas de procesado digital de la señal, extraer las variables cardiorrespiratorias útiles para el diagnóstico de los diferentes tipos de fenómenos respiratorios anonnales durante el sueño o en posición de decúbito. A partir de la segregación, partiendo de una única componente, de la información respiratoria, cardiaca y vinculada al ronquido, se obtienen los parámetros relativos al ritmo cardiaco y su variabilidad, la actividad simpática y parasimpática, el ritmo respiratorio, y la actividad roncadora, y se comparan los resultados obtenidos con los calculados a partir de los sensores cardiorrespiratorios clásicos (termistor, galgas extensiométricas, electrocardiograma y micrófono). Con las técnicas aplicadas se demuestra experimentalmente, que es posible realizar una aproximación eficaz a la valoración de los parámetros anteriores, empleando para ello un sistema de bajo coste y uso sencillo, en sustitución parcial de la electrocardiografla (se obtiene una variante de la fonocardiografla), la valoración respiratoria mediante termistor o cánula, y el micrófono. Además se propone el empleo de técnicas adicionales para la identificación de eventos apneicos o para la discriminación de pacientes. Finalmente, se ha desarrollado un sistema prototipo, para el registro inalámbrico y el análisis de los datos proporcionados por un sensor de aceleración de fácil auto-aplicación. Se persigue la reducción de costes y el aumento de la productividad, índices fundamentales de la futura sanidad electrónica