http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/50564 Maestría en Ingeniería Biomédica 2026-04-13T20:03:46Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67408 Title: Diseño de prácticas de laboratorio para la tarjeta de desarrollo ppg eduKit orientado para estudiantes de postgrado Authors: Nenger Arboleda, Andrés Javier; Vaca Benavides, David Alejandro, Director Abstract: CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. (PPG) is a technique used to measure volumetric changes in blood flow. This method is commonly applied to the index finger. The device consists of electronic components that emit LED light, which passes through the person's dermis, while a photodetector measures the amount of absorbed light. This signal is processed by a microcontroller to determine the associated voltage, thereby calculating blood oxygen levels. In the postgraduate laboratory sessions of the Master's in Biomedical Engineering, educational PPG boards have been used. These sessions allow students to familiarize themselves with the principles of PPG, particularly in measuring blood oxygen levels, blood pressure, and heart rate. While generalized laboratory guides developed by the manufacturer are available, these are not adapted for the laboratories at ESPOL. This project proposes the design of new postgraduate-focused laboratory tutorials to facilitate learning in electronics, filters, signal acquisition, and artificial intelligence through the analysis of a PPG signal processing system. As part of a cooperation agreement between ESPOL and VUB (Vrije Universiteit Brussel), the Master's in Biomedical Engineering program has access to PPG EduKit boards for studying the electronics and instrumentation implemented in this device, as well as the acquisition and visualization of photoplethysmography data. A group of students was provided with the new guides as part of their laboratory practices. Each tutorial consists of the following components: a pre-lab assignment, sent in advance for students to complete; the lab session, conducted jointly with the tutor in charge of the practical component; and an evaluation rubric, which allows the tutor to assess the student’s acquired knowledge through their lab reports. To validate IV these tutorials, data was collected from a total of twenty-seven undergraduate students majoring in mechatronics engineering at ESPOL, enrolled in the biomechatronic systems course. These tutorials improved undergraduate students' comprehension and understanding of the device for photoplethysmography applications in biomechatronic systems practices. The ultimate focus of these guides is the postgraduate group in the Master in Biomedical Engineering, making it valid to test their implementation with undergraduate students first. The guides will be made available for future cohorts of the Master in Biomedical Engineering at ESPOL. Keywords: Photoplethysmography, Laboratory tutorials, Assessment, Master's Degree, Biomedical Engineering. Description: CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La fotopletismografía (PPG siglas en ingles), es un método que se utiliza para medir los cambios volumétricos de la sangre, la medición general se suele realizar en el dedo índice. El dispositivo consta de elementos electrónicos que emiten una luz LED que atraviesa la dermis de la persona y el fotodetector mide la cantidad de luz absorbida, esta señal es utilizada por un microcontrolador para conocer el voltaje asociado y de esta manera calcula la cantidad de oxígeno en la sangre. En las prácticas de postgrado de la Maestría en Ingeniería Biomédica se han utilizado kits educativos con tecnología PPG. Estas prácticas permiten familiarizarse con los principios de PPG, en particular sobre la medición del nivel de oxígeno en la sangre, presión sanguínea, ritmo cardíaco. Se dispone de prácticas generalizadas desarrolladas por el fabricante, pero que no están adaptadas para los laboratorios de la ESPOL. En este proyecto se plantea diseñar nuevas guías enfocadas a postgrado para facilitar el aprendizaje de electrónica, filtros, adquisición de señales, inteligencia artificial, mediante el análisis de un sistema para analizar señales de pulso PPG. Como parte de un convenio de cooperación de ESPOL y VUB (Universidad Libre de Bruselas), la maestría dispone de las placas PPG EduKit para el estudio de electrónica e instrumentación implementada en el dispositivo, y también la adquisición y visualización de los datos sobre fotopletismografía. Estos datos fueron adquiridos de un total de veinte y siete estudiantes de pregrado de la carrera de ingeniería mecatrónica de ESPOL, en la materia de sistemas biomecatrónicos. A este grupo de estudiantes se les proporcionó las nuevas guías como parte de sus prácticas de laboratorio. Cada guía consta de los siguientes componentes: prepráctica que se envía con antelación para su desarrollo por parte de los estudiantes, la práctica que se desarrolla junto con el tutor a cargo del componente práctico y la rúbrica de II evaluación que permite al tutor revisar los conocimientos adquiridos y evaluar a los estudiantes mediante el informe de la práctica. Las guías mejoraron la comprensión y entendimiento del dispositivo para aplicación de fotopletismografía, en las prácticas de sistemas biomecatrónicos en los estudiantes de pregrado, el enfoque final de las guías es el grupo de posgrado de la Maestría en Ingeniería Biomédica, de esta manera es válido trabajar con los estudiantes de pregrado para su implementación. Las Guías quedan publicadas para ser implementadas en las siguientes cohortes de la Maestría en Ingeniería Biomédica. 2025-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67407 Title: Diseño y construcción de un dispositivo glucómetro IoT no invasivo y análisis comparativo con un glucómetro comercial Authors: Flores Suquillo, Pablo Israel; Arguello Andrade, Geovanny Manuel, Director Abstract: CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This project proposes the development of a non-invasive glucose measurement device, based on photoplethysmography technology and artificial intelligence algorithms, enable blood glucose monitoring without puncture. The hypothesis states that the analysis of optical signals, combined with the use of artificial neural networks, can estimate glucose levels within an acceptable error margin. The justification lies in the need for less painful and more accessible monitoring methods for both healthy individuals and people with diabetes. During the development phase, an ESP32 microcontroller was used along with infrared optical sensors, an OLED display, and signal conditioning circuits. Techniques for detecting peaks (maximum voltages) and valleys (minimum voltages) in the photoplethysmographic signal were implemented to calculate absorbance and peak-to-peak voltage, which served as inputs for a neural network trained using Google Colab. Validation standards such as ISO 15197:2015 were applied to compare the device’s performance with a commercial Accu-Chek Instant glucometer. The results showed that the device was able to estimate glucose levels with consistent accuracy within the margins allowed by applicable regulations. Linear regression yielded an average error of 5.481%, calculated from three measurements with individual errors of 5.481%, 5.396%, and 5.190%. Artificial neural networks recorded an average error of 5.926%, with individual errors of 5.740%, 6.267%, and 5.773%. These error margins are considered acceptable compared to measurements taken with a commercial glucometer. It is concluded that the developed device represents a viable basis for the development of noninvasive glucometers, combining affordable hardware with intelligent processing, and opens the door for future improvements in accuracy and portability. Keywords: Noninvasive glucometer, photoplethysmography, artificial neural networks, ESP32, glucose estimation. Description: CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Este proyecto propone el desarrollo de un dispositivo de medición de glucosa no invasivo, basado en tecnología de fotopletismografía y algoritmos de inteligencia artificial, con el objetivo de realizar mediciones sin punción para la medición de la glucosa en sangre. Se plantea como hipótesis que el análisis de señales ópticas, junto con el uso de redes neuronales, permitan estimar niveles de glucosa con un margen de error similar a glucómetros comerciales. La justificación radica en la necesidad de métodos menos dolorosos y accesibles para el monitoreo de personas sanas y con diabetes. Durante el desarrollo, se utilizó el microcontrolador ESP32, sensores ópticos infrarrojos, una pantalla OLED, y circuitos de acondicionamiento de señal. Se implementaron técnicas de detección de picos (voltajes máximos) y valles (voltajes mínimos) en la señal fotopletismografía para calcular la absorbancia y el voltaje pico a pico, los cuales se usaron como entradas de una red neuronal entrenada en Google Colab. Se aplicaron normas de validación como la ISO 15197:2015 para comparar los resultados del dispositivo con un glucómetro comercial Accu-Chek Instant. Los resultados demostraron que el dispositivo fue capaz de estimar los niveles de glucosa con una precisión consistente dentro de los márgenes permitidos por la normativa aplicada. Mediante regresión lineal, se obtuvo un error promedio de 5.481%, calculado a partir de tres mediciones con errores individuales de 5.481%, 5.396% y 5.190%. Las redes neuronales artificiales registraron un error promedio de 5.926%, con errores individuales de 5.740%, 6.267% y 5.773%. Estos márgenes de error se consideran aceptables en comparación con las mediciones realizadas con un glucómetro comercial. Se concluye que el dispositivo desarrollado representa una base viable para la creación de glucómetros no invasivos, combinando hardware accesible con procesamiento inteligente, y abre la posibilidad de futuras mejoras en precisión y portabilidad. 2025-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67405 Title: Segmentación del núcleo subtalámico y sustancia negra cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética usando técnicas de inteligencia artificial Authors: Pachacama Estrella, Walter Wladimir; Loayza Paredes, Francis Roderich, Director Abstract: CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. Description: CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente trabajo nace de una inquietud muy concreta: ¿es posible ayudar a mejorar el tratamiento del Parkinson desde el campo de la inteligencia artificial? Partiendo de esa pregunta, se desarrolló este proyecto enfocado en la segmentación automática del núcleo subtalámico y la sustancia negra, dos estructuras cerebrales clave en el tratamiento quirúrgico de esta enfermedad, a partir de IRM. Para alcanzar este objetivo, se construyó un flujo de trabajo completo que inició con un cuidadoso preprocesamiento de las imágenes, incluyendo corrección de inhomogeneidades del campo magnético, alineación AC-PC y recorte centrado en la región de interés. Posteriormente, se entrenaron dos modelos distintos de segmentación: uno basado en redes neuronales convolucionales tridimensionales (CNN U-Net 3D) y otro empleando una arquitectura más reciente conocida como Swin Transformer 3D. Durante el proceso, se adaptaron los datos al contexto clínico y técnico del problema, se optimizó el entrenamiento en un entorno de cómputo limitado, y se evaluaron los resultados mediante métricas específicas de segmentación médica como Dice Score, precisión, recall y exactitud. El modelo CNN mostró un mejor desempeño general, logrando una mayor coincidencia entre sus predicciones y las segmentaciones reales. Sin embargo, el modelo Swin Transformer también ofreció resultados prometedores, especialmente en la detección de las regiones objetivo, aunque con un nivel más alto de falsos positivos. 2025-01-01T00:00:00Z http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67403 Title: Desarrollo e implementación de electrodos capacitivos para un sistema inalámbrico de monitoreo de señales de EKG Authors: Guatapi Galarza, Andrés Vinicio; Yapur Auad, Miguel Eduardo, Director Abstract: CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. present degree project aims to design and implement capacitive electrodes for continuous monitoring of electrocardiographic (EKG) signals, to overcome the limitations of conventional wet electrodes, which must be applied directly to the skin, require prior preparation in the application area and can cause irritation. It is proposed that capacitive electrodes allow signals of comparable quality to be acquired, offering noninvasive, comfortable and portable monitoring, suitable for ambulatory and telemedicine settings. Prototype development included the design of three capacitive electrodes (RA, LA and LL), an active reference electrode (RL), and an analog processing electronics system. The acquired signals were digitized and transmitted wirelessly via Bluetooth to a PC for visualization and analysis. The system was validated by comparing the signals obtained with the prototype and those from commercial equipment that uses wet electrodes, using Pearson's correlation coefficient and the root mean square error (RMSE). In direct contact, the coefficients were greater than or equal to 0.8 and the RMSE values were less than or equal to 0.2, reflecting a good linear correlation. In non-contact mode, values greater than or equal to 0.75 were achieved, and RMSE values less than or equal to 0.3, demonstrating acceptable performance. The results demonstrate that the developed system is a viable alternative for continuous EKG monitoring, with advantages in comfort, accuracy and adaptability to various conditions of use. Keywords: capacitive electrodes, EKG, continuous monitoring, biopotentials, telemedicine. Description: CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente proyecto de titulación tiene como objetivo desarrollar e implementar electrodos capacitivos para la monitorización continua de señales electrocardiográficas (EKG), con el fin de superar las limitaciones de los electrodos húmedos convencionales, que deben aplicarse directamente sobre la piel, preparación previa en la zona de aplicación y pueden causar irritación. Se plantea que los electrodos capacitivos permiten adquirir señales de calidad comparable, ofreciendo un monitoreo no invasivo, cómodo y portátil, adecuado para entornos ambulatorios y telemedicina. El desarrollo del prototipo incluyó el diseño de tres electrodos capacitivos (RA, LA y LL), un electrodo de referencia activa (RL), y un sistema electrónico de procesamiento analógico. Las señales adquiridas fueron digitalizadas y transmitidas de forma inalámbrica vía Bluetooth a una PC para su visualización y análisis. La validación del sistema se realizó comparando las señales obtenidas con el prototipo y con las de un equipo comercial que utiliza electrodos húmedos, mediante el coeficiente de correlación de Pearson y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). En contacto directo, los coeficientes fueron mayores o iguales a 0.8 y los valores de RMSE menores o iguales a 0.2, reflejando una buena correlación lineal. En modo sin contacto, se alcanzaron valores mayores o iguales a 0.75 y los valores de RMSE menores o iguales a 0.3, evidenciando un desempeño aceptable. Los resultados demuestran que el sistema desarrollado es una alternativa viable para el monitoreo continuo de EKG, con ventajas en comodidad, precisión y adaptabilidad a diversas condiciones de uso. 2025-01-01T00:00:00Z