Embedded System Based on an ARM Microcontroller to Analyze Heart Rate Variability in Real Time Using Wavelets

The analyses of electrocardiogram (ECG) and heart rate variability (HRV) are of primordial interest for cardiovascular diseases. The algorithm used for the detection of the QRS complex is the basis for HRV analysis and HRV quality will depend strongly on it. The aim of this paper is to implement HRV analysis in real time on an ARM microcontroller (MCU). Thus, there is no need to send raw data to a cloud server for real time HRV monitoring and, consequently, the communication requirements and the power consumption of the local sensor node would be far lower. The system would facilitate the integration into edge computing, for instance, in small local networks, such as hospitals. A QRS detector based on wavelets is proposed, which is able to autonomously select the coefficients the QRS complex will be detected with. To validate it, the MITBIH and NSRDB databases were used. This detector was implemented in real time using an MCU. Subsequently HRV analysis was implemented in the time, frequency, and nonlinear domains. When evaluating the QRS detector with the MITBIH database, 99.61% positive prediction (PP), 99.3% sensitivity (SE), and a prediction error rate (DER) of 1.12% were obtained. For the NSRDB database the results were a PP of 99.95%, an SE of 99.98%, and a DER of 0.0006%. The execution of the QRS detector in the MCU took 52 milliseconds. On the other hand, the time required to calculate the HRV depends on the data size, but it took only a few seconds to analyze several thousands of interbeat intervals. The results obtained for the detector were superior to 99%, so it is expected that the HRV is reliable. It has also been shown that the detection of QRS complex can be done in real time using advanced processing techniques such as wavelets

Aplicaciones de sensores vestibles y teléfonos inteligentes en el bienestar personal: Cuantificación de la actividad física y control de la práctica de mindfulness

El teléfono móvil inteligente (Smartphone) se ha convertido en un dispositivo con una amplia aceptación entre la población y ha logrado cambiar nuestras vidas en muchos aspectos. Sus aplicaciones van más allá de la simple comunicación, llegando a acuñarse en los últimos años el término “mHealth”, como referencia al uso de dispositivos móviles (en particular teléfonos), en el ámbito de la salud.En el ámbito de la salud, los teléfonos móviles pueden servir como: Elementos de aprendizaje y formación, a través de la visualización de texto, vídeos, audios, etc. Elementos de monitorización, a través de los propios sensores del móvil (geolocalización, sensores inerciales), de sensores que se conectan al móvil o mediante encuestas automatizadas. De una forma u otra, el teléfono inteligente aporta varias características, entre otras, la posibilidad de recopilar una gran cantidad de datos, muchas veces de forma ubicua y transparente al usuario. La posibilidad de extraer información relevante de esos datos es un gran campo de investigación, con fundamento en aspectos como sensores vestibles, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, “big data”, entre otros.La capacidad de monitorización de los teléfonos inteligentes se complementa con los sensores vestibles (wearable) no integrados en el propio teléfono inteligente, que en diversos formatos permiten la medida de variables físicas y fisiológicas. Generalmente suelen ser complementos, componentes que se sujetan a la ropa, sensores integrados directamente en los tejidos u otros. En muchas ocasiones se conectan a una aplicación móvil para tratar y visualizar los resultados.En esta tesis se realizan varias aportaciones en el campo de la salud móvil y sensores vestibles, dentro de las actividades realizadas en el grupo EduQTech (grupo de referencia reconocido por la DGA ref. T49_17R) (EduQTech, 2018). En concreto se plantea avanzar en dos aplicaciones para bienestar: la cuantificación de la actividad física y el control de la práctica de mindfulness.Cuantificación de la actividad física: Para cuantificar la actividad física se ha utilizado el acelerómetro de un smartphone de gama media-baja (acelerómetros con un rango normal de ± 2g), el cual registra los movimientos realizados por el usuario. Posteriormente se ha hecho un análisis de los datos (creación de algoritmos) y los resultados se han comparado con los resultados aportados por un acelerómetro comercial dedicado para medir la actividad física (GT3X+, acelerómetro con un rango normal de ± 6g). Las recomendaciones de actividad física se establecen en función de la salida del acelerómetro en unidades llamadas “counts”. Nuestros resultados demuestran que es factible el uso de los acelerómetros incorporados en los smartphones comerciales. Uno de los algoritmos obtuvo una correlación Kappa ponderada de 0.874 (p-valor Control de la práctica de mindfulness: Mindfulness es una técnica de intervención basada en la meditación budista y que ha demostrado ser eficiente tanto en el mantenimiento del bienestar físico y mental personal, como en el apoyo a pacientes para el tratamiento de distintas enfermedades. Su monitorización puede ayudar a los profesionales a evaluar la eficacia de la práctica y, en consecuencia, aumentar los beneficios esperados de la misma, especialmente en el ámbito de la salud. En esta tesis se han desarrollado dos prototipos: El primer kit fue desarrollado para medir la estabilidad de los meditadores durante sus sesiones de mindfulness. En dicho estudio participaron 31 sujetos, de los cuales 27 no tenían experiencia meditando. Los resultados mostraron que no hubo diferencias significativas con respecto a qué ubicación era la mejor para medir la estabilidad salvo la región lumbar, que es menos sensible. Sin embargo, sí que se pudo ver que la cabeza y el dedo pulgar fueron los más sensibles a los movimientos de los practicantes. Además, se comprobó que el zafú (cojín de meditación) presenta una ligera ventaja sobre otros asientos. La medición del ritmo cardíaco y su variabilidad son también de gran importancia. La variabilidad del ritmo cardíaco es un indicador general de salud y varios estudios han mostrado que puede haber cambios durante la meditación. El kit propuesto para medir la variabilidad se basó en un sensor Amped usando el método de fotopletismiografía. En este estudio se contó con la participación de 10 meditadores expertos y 20 noveles, en el cual el objetivo era ver si había diferencias significativas entre los dos grupos. Los resultados mostraron que en los parámetros de la variabilidad de la frecuencia cardiaca SDNN, NN50, RMSSD, VLF y HF hay diferencias significativas con un p-valor <br /