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Estudio de Consumo en Redes de Sensores Corporales Inalámbricos para la detección de ondas características en ECG Laura Gutiérrez Muñoz Profesores de Proyecto:

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Presentación del tema: "Estudio de Consumo en Redes de Sensores Corporales Inalámbricos para la detección de ondas características en ECG Laura Gutiérrez Muñoz Profesores de Proyecto:"— Transcripción de la presentación:

1 Estudio de Consumo en Redes de Sensores Corporales Inalámbricos para la detección de ondas características en ECG Laura Gutiérrez Muñoz Profesores de Proyecto: David Atienza y Marcos Sánchez-Elez Colaboradores: Francisco J. Rincón Curso 2007/2008 Facultad Informática UCM

2 Introducción Redes de Sensores Inalámbricas WSN Redes formadas por dispositivos pequeños (nodos) que colaboran entre ellos Con sensores que miden algún parámetro Mandan información a una estación base Múltiples aplicaciones y tipos de redes

3 Redes de Sensores Corporales WBSN Miden parámetros fisiológicos Se comunican entre ellos y la estación base Se recopila la información en la estación base Grandes limitaciones: Consumo, Memoria, Tamaño, etc.

4 Motivación La vida de los nodos es limitada debido al consumo de energía (baterías pequeñas) El mayor consumo se registra en la Radio Objetivo: Disminuir el consumo de la radio, con las transmisiones

5 Arquitectura Hardware de los Nodos WSBN Partes del nodo WSBN: Sensor de 25-canales ASIC de bajo consumo EEG/ECG Microprocesador TI MSP430 (2kB RAM, 60 kB ROM, 8 MHz, varios modos consumo) Radio Nordic nRF2401, comunicación inalámbrica Fuente Alimentación 2,8V (2 pilas alcalinas)

6 Radio Nordic nRF2401 Bajo consumo (10.5mA transmisión y 18mA en recepción) 5 modos de consumo diferentes: Modo ShockBurst: 1Mbps, 2.4GHz, gran velocidad de transferencia con bajo rendimiento del procesador. Gran reducción del consumo. Datos enviados a frecuencia diferente a la que se envían los paquetes

7 Arquitectura Software de los Nodos WBNS TinyOS Sistema operativo WSN Basado en eventos Lenguaje NesC Simulador TOSSIM Simulador original para TinyOS Calcula comportamientos de protocolos MAC Creado para Mica y Mica2, con un modelo de radio CC1000 PowerTOSSIM extensión para estudio de consumo. (se usa una modificación para nuestro modelo de radio)

8 Protocolo MAC. TDMA RRRR R RRSB S SSRRB S SSRS RSB Nodo 3 Nodo 2 Nodo 1 Estación base SSR RB SB RB S ESSBES RB SBESR SSR S RB SBESRR S Nodo 1 Estación base Nodo 2 Nodo 3 TDMA Estático TDMA Dinámico

9 Algoritmo Detección basado en ECG Detecta ondas características de ECG Onda P Complejo QRS Onda T Se ha añadido un método de validación de las detecciones del algoritmo para determinar posibles patologías cardiacas

10 Validación de las Detecciones Reglas de Validación Formato de paquete (1 detección) Valid (8 bits) Hora (8) Minuto (8) Seg (8) Miliseg (8) Rw0 (8) Rw1 (8) Q (8) S (8) onsetP (8) offsetP (8) onsetT (8) offsetT (8) ValidaciónEstado del ECG (basándose en las detecciones ) 0Todos los puntos característicos sin anomalías. 1Distancia Q - S > 0,10 seg. 2Distancia Ponset - Q entre 0,2 y 0,12 seg. 3Onda T negativa. 4Distancia Q - Rpeak > 0,03 seg. 8No se encontró onda P. 9No se encontró onda T. 10No se ha detectado el pico R.

11 Estudio del Consumo PowerTOSSIM y Protocolo MAC Dinámico Aplicación de detección basada en ECG portada al nodo con método de validación Diferentes versiones de comportamiento para la transmisión de información Medidas tomadas en 60s (Red estable) Variación en el tiempo máximo de slot del protocolo MAC en cada versión

12 Optimizaciones sobre el Algoritmo Versión 150Envía siempre cuando se ha hecho una detección. Versión 2150Envía al detectar una cardiopatía que se ha detectado ya varias veces, y que no sea el mismo fallo enviado la ultima vez. Registro de Historia de resultados. Versión 3200Envía cuando detecta 4 latidos indicando solo el instante de detección de los Rpeaks y la validación de cada uno. Tiempo max slot (ms) Descripción Streaming7Envía todos los datos de la señal recogidos por el sensor. Versión 4850Envía cuando detecta 17 latidos indicando solo la validación de cada detección y la frecuencia cardiaca.

13 Resultados Comparación entre las versiones desarrolladas y el funcionamiento original sin el algoritmo: Red de 4 nodos y 1 BS, con MAC dinámico Ahorro de energía > 85,56% Consumo Radio (mJ) Streaming Versión Versión Versión Versión 43.74

14 Conclusiones Se pretend í a: Minimizar el consumo de energia. Tiempo de vida de los nodos m á ximo posible. Partiendo de: Analisis de ECG en tiempo real, optimizado para escasos recursos de procesamiento. Se ha conseguido: Reducción del consumo en la Radio hasta un 99,11% Disminuir la comunicación, minimiza el consumo. Dotar de inteligencia al nodo

15 Bibliografía Alexandru Emilian Şuşu, Andrea Acquaviva, David Atienza: Targeting PowerTOSSIM for the SensorCubes and Online Energy Management Schemes TinyOS: Nordic Semiconductor (2000), nRF2401 Tranceiver Data Sheets, Bert Gyselinckx, Chris Van Hoof, Julien Ryckaert, Refet Firat Yazicioglu, Paolo Fiorini, Vladimir Leonor: Human++: Autonomous Wireless Sensors for Body Area Networks – IMEC DUBIN, D. (1976) Electrocardiografía práctica., México D. F., McGraw-Hill Interamericana. David Gay, Philip Levis, David Culler, Eric Brewer: nesC 1.1 Language Reference Manual – May 2003

16 Preguntas


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