En este proyecto se han estudiado un conjunto de soluciones para poder detectar la
deshidratación que puede sufrir una persona, con el fin de poder prevenir futuros
problemas de salud.
En la actualidad hay múltiples sensores o dispositivos que nos pueden ayudar en la
detección de deshidratación, pero en su mayoría son dispositivos con un alto coste o
complejo funcionamiento. Por eso, nos centraremos en un método sencillo y barato
para detectar deshidratación a través de comparar el color de la orina con una carta de
color.
El objetivo de este proyecto consiste en analizar una serie de muestras de orina, para a
través de su color y la medición de otros parámetros recogidos junto a estas muestras,
poder obtener una clasificación fiable de las mismas y saber en qué nivel de
hidratación o deshidratación se encuentran esas personas, para así tomar las medidas
oportunas para restablecer un nivel óptimo de hidratación si fuese necesario.
Este estudio se ha realizado a través de diferentes muestras recogidas de varias
personas de diferentes edades y sexo, sin problemas de salud conocidos. Con ellas se
ha realizado un etiquetado y una clasificación, terminando con la construcción de un
modelo de regresión lineal para comprobar su adecuación.In this final project we have studied a set of solutions to detect dehydration that a
person can suffer, in order to prevent future health problems.
Currently, there are multiple sensors or devices that can help us in detecting
dehydration, but most devices are high cost and complex operation. Therefore, we will
focus on a simple and inexpensive method to detect dehydration and compare the
color of the urine with a color chart.
The objective of this project is to analyze a series of urine samples, through its color
and the measurement of other parameters collected with these samples to obtain a
reliable classification of them, and know what level of hydration or dehydration these
people are. And so, to take appropriate measures to restore an optimal level of
hydration if was necessary.
This research was conducted across different samples collected from several people of
different ages and gender, with no known health problems. With these samples was
made labeling and classification, ending with the construction of a multiple linear
regression model to check appropriateness.Ingeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicació
