UPV/EHUko Kontrol Adimentsua Ikerketa Taldeko ikertzaile Unai Zalabarriak algoritmo bat garatu du kostu baxuko plataforma eramangarri edo jantzigarrien bidez seinale elektrokardiografiko garbiak detektatzeko. Ikerlanaren helburua da patologia fisiologiko, disfuntzionalitate edo desgaitasun kognitiboren bat daukaten pertsonen estres-mailak identifikatzeko tresna bat lortzea.
Seinale elektrokardiografikoak analizatzeko soluzio bat, plataforma eramangarrietarako
Desgaitasun funtzional edo kognitiboak dituzten pertsonen estres-maila hautemateko kostu txikiko tresnak ari da garatzen UPV/EHU
- Ikerketa
Lehenengo argitaratze data: 2020/01/07
UPV/EHUko Kontrol Adimentsua Ikerketa Taldeak (GICI) Sistemen Ingeniaritza eta Automatika Sailaren barnean egiten ditu batez ere ikerketa-lanak. GICI taldearen ikerketa-lerroetako batean sistema biomedikoak eta laguntza pertsonalerako sistema lagungarriak ikertzen dituzte, medikuntzarako edo laguntza pertsonalerako aplikazioetarako irtenbideak garatzeko, pertsonen bizi-kalitatea hobetzeko helburuarekin. “Konputazio adimendunaren arloko teknikak erabiltzen ditugu, eta asistentziarako arloetan, medikuntzakoetan eta abarretan erabiltzen ditugu”, azaldu du Eloy Irigoyen doktore eta saileko irakasleak.
Taldean, askotariko lanak egiten dituzte; besteak beste, gizakiak sentsorizatzeko alternatiba ez-intrusiboak aztertzen dituzte, arropatan eta osagarri ergonomiko jantzigarrietan ezarri ahal izateko. Desgaitasun jakinak zituzten pertsonentzako tresna lagungarriak diseinatzen eta garatzen urtetan egindako lanaren ondorioz, “pentsatu genuen elementuren bat lortzea hautemateko ea pertsona hauek estresaren eraginpean dauden, nolabait ere”, azaldu du Irigoyenek. Horrenbestez, “saiatu ginen elektrokardiograma-seinaleen analisian oinarrituz pertsona baten estres-maila neurtzen, bai eta estresak zenbat denbora irauten duen neurtzen ere”, erantsi du. Ikertzaileak azaldu duenez, bada arazo bat: “pertsona adindu batek edo desgaitasun funtzional edo kognitiboren bat duen pertsona batek soinean eramateko moduko gailu edo plataforma txikiren batean aplikatu nahi dugunean hori guztia, seinale elektrokardiografikoak zaratarekin nahasita iristen dira”.
Seinale eraginkorrak, kostu txikiko plataforma eramangarrietarako
Saileko ikertzaile Unai Zalabarriak egindako lanaren ondorioz, “nahiko azkar exekutatzen den eta elektrokardiograma-seinale analizatu bat eskaintzen duen algoritmo bat lortu da; hau da, algoritmoaren bidez, bihotz-maiztasuna eta beste zenbait balio- edo aldagai-mota determinatzeko aukera ematen duten seinale erreal asko aurkitzen dira”, azaldu du Irigoyenek.
Algoritmoa baliozkotu egin dute; “zenbait proba pilotu egin ditugu oso erraz integra daitezkeen kostu txikiko plataforma batzuekin, hala nola Arduino eta Raspberry Pi plataformekin, ingurune kontrolatu baten barnean pertsona boluntarioekin esperimentuak eginez —dio—. Zalabarriaren lanari esker, kostu txikiko gailu eramangarrien seinalea hobetu egin da; proposatzen dugun algoritmoak oso emaitza onak ematen ditu, gaur egun erabiltzen diren algoritmo onenekin alderatuta”.
Nolanahi ere, Irigoyenek dio hurrengo fase batean seinale hori prozesatu beharko dela konputazio adimenduneko teknikak erabiliz. Halaber, ikertzaileak argitu duenez, “oraindik ez dugu jauzi egin patologia fisiologiko jakinak edo disfuntzionaltasun edo desgaitasun kognitibo jakinak dituzten pertsonetara; izan ere, ikusi behar dugu halako pertsonengan nola agertzen diren estresak aldagai fisiologikoetan eragiten dituen aldaketak”. “Azken helburua da familia-mota edo egoera orotarako soluzio irisgarri eta eskuragarri bat lortzea, prozesamendu-ahalmen jakin bateko —hau da, mahai gaineko ordenagailuek edo bestelako gailu eramangarri garestiagoek bezainbesteko ahalmena ez duten— plaketan ezartzeko modukoa”, esan du.
Informazio osagarria
Ikerketa hau Unai Zalabarriaren doktore-tesian sartuta dago. Ikerketan, Unai Zalabarriak berak parte hartzeaz gainera, UPV/EHUko Sistemen Ingeniaritza eta Automatika Saileko Eloy Irigoyen eta Raquel Martínez irakasleak ere aritu dira, eta Andrew Lowe izan dute lankide (Aucklandeko Unibertsitate Teknologikoko Teknologia Biomedikoetako Institutua, Zeelanda Berria).
Erreferentzia bibliografikoa
- Online robust R-peaks detection in noisy electrocardiograms using a novel iterative smart processing algorithm
- Applied Mathematics and Computation (2019)
- DOI: 10.1016/j.amc.2019.124839