Electromedicina e Instrumentación Biomédica

Presentación del tema: "Electromedicina e Instrumentación Biomédica"— Transcripción de la presentación:

1 Electromedicina e Instrumentación Biomédica
Unidad 3. Bioamplificadores y Procesamiento de Señales

2 Contenido 3.1 Componentes electrónicas y Análisis de Circuitos.
3.2 Amplificadores 3.3 Filtros 3.4 Conversión Análogo-Digital y Digital-Analógica. 3.5 Procesamiento Digital de Señales

3 Objetivos Describir los principales circuitos que se emplean en los equipos médicos. Seleccionar los amplificadores y filtros apropiados para un tipo de aplicación. Definir los conceptos relacionados con los procesos de conversión AD y DA Explicar los procedimientos comunes para el Procesamiento de Señales en Biomedicina.

4 Sistemas Este concepto se utiliza para describir mediante Modelos, principalmente matemáticos, los diferentes procesos físicos, químicos, biológicos ó sociales que ocurren. Los Sistemas están integrados por varios elementos ó dispositivos mediante interconexiones grandes y complejas. Los elementos que conforman el sistema cumplen, por lo general, diferentes funciones dentro del mismo. Como algunos ejemplos de sistemas podemos señalar: El Universo - Las Naciones Unidas La Galaxia - El Televisor La Tierra - Internet El Cuerpo Humano - La Bolsa de Negocios La Célula - La Universidad La Molécula - El Hospital El Átomo - El Automóvil …

5 Clasificaciones de los Sistemas
En base a sus características, se ubican en categorías no necesariamente excluyentes entre si. Algunas categorías típicamente utilizadas son: Estático Periódico Invariante en el tiempo Lineal Determinístico Estable Causal Dinámico Aperiódico No Lineal Probabilístico (Aleatorio) Caótico Auto semejante (Fractal)

6 Información Es un mensaje sobre los eventos que tienen efecto en el interior de los sistemas mas complejos y en su relación con el medio exterior.

7 Teoría de la Información
Se ocupa de la estimación cuantitativa acerca de cómo se comunica, o sea, como se transmite la información en el espacio y en el tiempo.

8 Señales Son funciones que describen la variación a través del tiempo de las variables dentro de un proceso. Cada señal brinda información acerca del estado en que se encuentra una determinada condición dentro del proceso en estudio. Ejemplos: La variación de la temperatura de un cuerpo, La aceleración de un automóvil, Etc.

9 Sistemas y Señales Para su estudio, los sistemas se definen en términos de la relación a través del tiempo que se establece entre dos vectores de señales, uno de entrada y otro de salida. SISTEMA Función de Transferencia H(t) Vector de Señales a la Entrada X(t) Vector de Señales a la Salida Y(t)

10 Teoría de Señales Existen diversos motivos para estudiar señales:
Modelado: Para desarrollar una descripción del comportamiento del proceso observado. Análisis: Para obtener información del proceso a partir de las señales que entrega. Diseño: Cumple dos propósitos: Asociar una señal con su contenido informativo, y Determinar y predecir la forma de la señal que se propagará a través de un sistema.

11 Procesamiento de Señales
Brinda un marco de trabajo sólido para conceptuar y analizar la conducta de los sistemas de manera organizada y coherente. Puede realizarse de dos formas: Analógico: Si las señales se procesan de forma continua en el tiempo, aunque los valores de cada señal individual pueden ser continuos ó discretos. Digital: Cuando las señales se procesan utilizando técnicas discretas, numéricas, para lo cual se emplean muestras digitalizadas con un período fijo, en valores de tiempo bien determinados; y cuantificadas en niveles de valores discretos de amplitud ó intensidad predefinidos.

12 Las siguientes gráficas muestran la función seno:
Ejemplos de Señales Las siguientes gráficas muestran la función seno: Continua Discreta

13 Muestreo Se toman valores de la señal en intervalos de tiempo fijos, o sea, con un período T dado. Comúnmente se utiliza también el término “Frecuencia de Muestreo”, que equivale al inverso del período:  = 1/T y se mide en hertzios(Hz).

14 Proceso de Digitalización
Las partes de este proceso son: Muestreo y Retención: S/H Conversión Analógica a Digital: ADC. Este proceso demanda un tiempo conocido como “Tiempo de Conversión”. Error de Cuantificación

15 Proceso de Digitalización

16 Muestreo apropiado Estas muestras NO contienen toda la información necesitada para reconstruir la señal Estas muestras SI contienen toda la información necesitada para reconstruir la señal

17 Muestreo apropiado Estas muestras NO contienen toda la información necesitada para reconstruir la señal Estas muestras SI contienen toda la información necesitada para reconstruir la señal

18 Teorema del Muestreo (Nyquist)
“Una señal continua sólo puede ser muestreada apropiadamente si y solamente si no contiene componentes de frecuencia por encima de la mitad de la razón de muestreo.” Establece que para lograr la apropiada reconstrucción de una señal analógica a partir de una señal muestreada, se necesita que dicho muestreo se haya realizado al menos al doble de la máxima frecuencia existente en la señal analógica original.

19 Teorema del Muestreo (Nyquist)
“Una señal continua sólo puede ser muestreada apropiadamente si y solamente si no contiene componentes de frecuencia por encima de la mitad de la razón de muestreo.”

20 Frecuencia analógica a digital

21 “Aliasing”

22 Superposición de espectros

23 Para eliminar el “Aliasing”
Establecer el ancho de banda de una medición útil. Seleccionar un sensor con suficiente ancho de banda. Seleccionar un filtro analógico pasa-bajo anti-aliasing que pueda eliminar todas las frecuencias que excedan ese ancho de banda. Muestrear los datos a una razón que sea, como mínimo, el doble de la frecuencia de corte superior del filtro anti-aliasing.

24 Dominios temporal y de frecuencias

25 Dominios temporal y de frecuencias

26 Transformada de Fourier

27 Transformada Discreta de Fourier
La Transformada Discreta de Fourier (DFT) es la herramienta primaria, básica, fundamental del Procesamiento Digital de Señales (DSP). Su algoritmo de cálculo, conocido como Transformada Rápida de Fourier (FFT) es: DIRECTA INVERSA

28 Cuantificación Proceso mediante el cual se convierte de una amplitud infinitamente precisa a un valor binario. Se toman valores en intervalos de amplitud ó intensidad fijos, a partir de un nivel conocido como “Bit Menos Significativo (LSB)” prefijado. Su unidad depende del tipo de sistema que entrega la señal: voltios si es tensión eléctrica, amperes si se trata de intensidad de la corriente eléctrica, latidos por minuto, milímetros de mercurio en el caso de la presión, etc.

29 Transformaciones Ortogonales
Son herramientas matemáticas comúnmente utilizadas para extraer información útil de las señales. Ejemplos típicos son: Transformada de Fourier Transformadas de pequeñas onditas (“Wavelets”) Estas transformaciones cambian la correlación de la información temporal, y permiten encontrar en otros espacios, como el dominio de las frecuencias ó la escala, características no observables en el tiempo.

30 Transformada Discreta de Fourier
La Transformada Discreta de Fourier (DFT) es la herramienta primaria, básica, fundamental del Procesamiento Digital de Señales (DSP). Su algoritmo de cálculo, conocido como Transformada Rápida de Fourier (FFT) es: DIRECTA INVERSA que utiliza el hecho de que:

31 Espectro de Frecuencias
Herramienta utilizada para determinar las características de variación de la frecuencia a través del tiempo. Se obtiene calculando la Transformada Rápida de Fourier (FFT) de tramos consecutivos y traslapados de la señal. Sonido cuyo espectro de frecuencias se visualiza. Programa Ejemplo (en vivo)

32 Ejemplo: Electrocardiograma
En el dominio temporal: En el dominio de la frecuencia:

33 Transformada de Fourier
Consiste en representar una señal s(t) mediante una sumatoria de funciones sinusoidales: donde 0 = 2 / T.

34 Base ortogonal con componentes a distintas frecuencias
Cosenos a frecuencias fijas Senos a frecuencias fijas Determinación de los coeficientes bn y cn de la expansión en series de Fourier

35 Transformada de Gabor ó “Short-Time Fourier Transform”
Se utiliza una función ventana de tipo gaussiano para la localización en el tiempo de las frecuencias. Existe un parámetro b, equivalente a un intervalo de tiempo fijo que es empleado para trasladar dicha ventana sobre la señal, con el objetivo de cubrir todo el dominio temporal. Permite analizar la señal en su relación tiempo – frecuencia.

36 Transformadas “Wavelet”

37 Transformadas “Wavelets”
Las “wavelets” son un conjunto de funciones bases que permiten expresar cualquier función en el espacio como combinación lineal de traslaciones en el tiempo y dilataciones de una unica funcion madre W(t); y que emplean un parámeto de escala 2J, de una función simple: f(t) = å b(J,k) W(2J t - k) Estas traslaciones y dilataciones necesitan ser ortogonales La descomposición permite el análisis multiresolución de la función f(t). Los b(J,k) contienen la información cerca de la frecuencia 2J y el tiempo 2-J k. La “wavelet” W(t) tiene que satisfacer condiciones que aseguren que esta descomposición es válida.

38 Comparación

39 Ejemplo

40 Dilatación

41 Traslación

42 Subespacios Anidados Los espacios anidados de funciones
Relación entre escala y espacios de función wavelet Los espacios anidados de funciones se expanden en niveles de detalle.

43 Banco de filtros en espejo
Potencialidades de división en frecuencias

44 Descomposición - Reconstrucción

45 Descomposición - Reconstrucción

46 Análisis - Síntesis

47 Ejemplo de “wavelets” Sonido que se visualiza.

48 Espectro “wavelet” del Electrocardiograma

49 Descomposición “wavelet” del Electrocardiograma

50 Señales en Ingeniería Biomédica
La Ingeniería Biomédica utiliza el Procesamiento de Señales para construir equipos y sistemas que faciliten el diagnóstico y la terapia de los pacientes, lo que incide directamente en la mejor calidad de vida de los seres humanos. Su objeto de estudio, en general, es el sistema cuerpo humano, tanto individualmente como inmerso dentro de otros sistemas como el sistema hospital. Estos sistemas entregan diversos tipos de señales, que son analizadas para obtener rasgos indicativos de los patrones que se clasifican como: Normal (PEj.: Individuo Sano) ó No Normal (PEj.: Paciente con Disfunción Cardiaca)

51 Problemática de las Señales Biomédicas
El cuerpo humano es un sistema muy complejo, Dinámico, No Lineal, ¿Estable? ¿Probabilístico?, etc. que se encuentra dentro de otros sistemas mayores (PEj.: el planeta Tierra) cuyas características inciden él e incluso determinan algunas de sus propiedades particulares (PEj.: Ritmo Circadiano)

52 Características de las Señales Biomédicas

53 Tipos de señales biomédicas
Bioimpedancia Bioacústica Biomagnética Biomecánica Bioquímica Bioóptica Bioeléctrica

54 Ejemplos de Señales Biomédicas
Electrocardiograma Flujo sanguíneo en la arteria media del cerebro Frecuencia cardiaca instantánea Electromiograma de la lengua Intensidad de la fluorescencia de células excitadas con láser. Ángulo de rotación de la rodilla

55 Señales de Bioimpedancia
La impedancia eléctrica de los tejidos contiene información importante sobre su composición, volumen y distribución sanguínea, actividad endocrina, actividad del sistema nervioso autónomo, y mas. La señal de bioimpedancia se genera usualmente inyectando en el tejido bajo prueba corrientes senoidales (frecuencias entre 50 KHz y 1 MHz, y corrientes de 20 A a 20 mA). EI rango de frecuencia se utiliza para minimizar los problemas de polarización de los electrodos, lo cual produciría migración neta de iones de carga opuesta hacia los mismos. Se utilizan bajas densidades de corriente para evitar daños a los tejidos, principalmente debido a los efectos de calentamiento. Las mediciones de bioimpedancia se realizan generalmente con 4 electrodos. Dos de ellos se conectan a una fuente de corriente y sirven para inyectar la corriente eléctrica en el tejido. Los dos electrodos de medición se ubican sobre el tejido en investigación y se utilizan para medir la caída de tensión generada por la corriente y la impedancia del tejido.

56 Señales bioacústicas Muchos fenómenos biomédicos generan ruido acústico. La medición de éste provee información acerca del fenómeno que lo produce: El flujo de sangre en el corazón o a través de las válvulas cardíacas genera sonidos típicos. El flujo de aire a través de las vías aéreas superiores e inferiores también produce ruidos acústicos. Estos sonidos, conocidos como tos, ronquidos y sonidos pulmonares, se utilizan extensivamente en medicina. También se ha observado que la contracción muscular produce sonidos (ruido muscular). Como la energía acústica se propaga a través del medio biológico, la señal bioacústica se puede adquirir desde la superficie utilizando transductores acústicos: micrófonos y acelerómetros.

57 Señales biomagnéticas
Varios órganos, como el cerebro, el corazón y los pulmones, producen campos magnéticos extremadamente débiles. La medición de tales campos provee información no incluida en otras bioseñales. Debido al bajo nivel de los campos magnéticos que se tienen que medir, deben tomarse precauciones extremas en el diseño del sistema de adquisición de estas señales.

58 Señales biomecánicas Se originan de alguna función mecánica del sistema biológico. Estas señales incluyen aquellas producidas por la locomoción y el desplazamiento, las señales de flujo y presión, y otras. La medición de las señales biomecánicas requiere una gran variedad de transductores, no siempre sencillos y económicos. El fenómeno mecánico no se propaga, como lo hacen los campos magnéticos y eléctricos y las ondas acústicas. Por lo tanto, la medición se tiene que realizar usualmente en el sitio exacto donde se origina. Esto a menudo complica la medición y la fuerza a ser invasiva.

59 Señales bioquímicas Las señales bioquímicas son el resultado de mediciones químicas de los tejidos vivos o de muestras analizadas en el laboratorio clínico. La medición de la concentración de iones dentro y en las vecindades de una célula, por medio de electrodos específicos para cada Ion, es un ejemplo de este tipo de señal. La presión parcial de oxígeno (P02) y de dióxido de carbono (PC02) en la sangre o en el sistema respiratorio son otros ejemplos. Las señales bioquímicas son, a menudo, de muy baja frecuencia.

60 Señales bioópticas Las señales bioópticas son el resultado de funciones ópticas de los sistemas biológicos que ocurren naturalmente o inducidas para la medición. La oxigenación sanguínea puede estimarse midiendo la luz transmitida y reflejada por los tejidos (in vivo e in vitro) a distintas longitudes de onda. Puede obtenerse información importante acerca del feto midiendo la fluorescencia del líquido amniótico. El desarrollo de la tecnología de fibra óptica ha abierto un amplío espectro de estudios de señales bioópticas.

61 Señales bioeléctricas
La señal bioeléctrica es propia de los sistemas biológicos. Su fuente es el potencial transmembrana, el cual ante ciertas condiciones puede variar para generar un potencial de acción. En mediciones sobre células aisladas, donde se utilizan micro electrodos como transductores, el potencial de acción es en sí mismo la señal biomédica. En mediciones sobre grandes grupos celulares, donde, por ejemplo, se utilizan electrodos de superficie como transductores, el campo eléctrico generado por la acción de muchas células distribuidas en las vecindades de los electrodos constituye la señal bioeléctrica. Probablemente, las señales bioeléctricas sean las señales biomédicas más importantes. El hecho que los sistemas biológicos más importantes poseen células excitables hace posible el uso de las señales bioeléctricas para estudiar y monitorear las principales funciones de estos sistemas. El campo eléctrico se propaga a través del medio biológico, y así el potencial puede adquirirse a distancia desde la superficie del sistema en estudio, eliminándose la necesidad de invadirlo. La señal bioeléctrica requiere un transductor relativamente simple para su adquisición. Se necesita un transductor porque la conducción eléctrica en el medio biológico se produce a través de iones, mientras que en el sistema de medición la conducción es mediada por electrones.

62 Señales bioeléctricas (2)
A través de las membranas que envuelven las células biológicas existen diferencias de potencial eléctrico. Muchas células poseen la capacidad de propagar cambios en dichos potenciales. Los nervios, músculos y células glandulares, como así también muchas células vegetales, exhiben éste fenómeno. Cuando tales células responden a un estímulo, el potencial eléctrico a través de su membrana exhibe una serie de cambios reversibles, llamado potencial de acción. Los potenciales de acción pueden ser registrados mediante electrodos apropiados, amplificación, y una adecuada representación. A causa de que cada célula exhibe una actividad eléctrica característica, la medición de la misma ofrece importante información acerca del funcionamiento celular. A partir de este hecho, se desarrolló el estudio clínico de las señales bioeléctricas, el cual se basa en la medición de la actividad eléctrica de grandes grupos celulares. Como las disfunciones usualmente se revelan en la señal bioeléctrica, se puede obtener mucha información a partir de estos registros. Aunque existen registros bioeléctricos desde principios del siglo XIX (experimentos de Galvani), es en el siglo XX en donde se han producido los avances más importantes en esta área. Originalmente, los biólogos con cierta especialización en electrónica, eran capaces de fabricar sus propios instrumentos para captar las señales eléctricas provenientes de los seres vivos.

63 Rango y frecuencia de parámetros fisiológicos
La instrumentación biomédica se diseña para medir diversos parámetros físicos y fisiológicos. El rango de frecuencias y valores del parámetro a medir son los principales factores que deben tenerse en cuenta a la hora de diseñar un sistema. Muchas variables importantes de los sistemas fisiológicos no pueden obtenerse directamente y sin daño para el sujeto puesto que son inaccesibles y deben obtenerse por medio de medidas indirectas. Un resumen de los principales parámetros, y sus valores estándar pueden observarse en la siguiente tabla:

64 Rango y frecuencia de parámetros fisiológicos (2)

65 Rango y frecuencia de parámetros fisiológicos (3)

66 Rango y frecuencia de parámetros fisiológicos (4)

67 Rango y frecuencia de parámetros fisiológicos (5)

68 Tipos de Procesamiento
En Ingeniería Biomédica principalmente se realizan las siguientes tareas: Filtrado.- Para eliminar ó suavizar el ruido que se introduce durante el proceso de adquisición de la señal y que puede originarse por múltiples fenómenos tales como: movimientos del paciente, interferencia electromagnética, otros fenómenos fisiológicos ajenos al que se mide, etc. Detección de características.- Para contribuir al diagnóstico ó a la terapia. Compresión.- Para ocupar menos espacio de almacenamiento y menor tiempo en la transmisión de información útil.

69 Ejemplo: Filtrado

70 Ejemplo: Detección de la Onda R
Algoritmo utilizado: Obtener la primera derivada de la señal: Sus ceros indican los Puntos de Inflexión. Calcular la segunda derivada: Sus mínimos indican los valores máximos de la función.

71 Posiciones de los "peaks" encontradas

72 Ejemplo: Compresión

73 ESPECIFICACIONES DE PROCESADO DE LA SEÑAL
Método de procesamiento: Los métodos y la teoría de funcionamiento deben explicarse. Los circuitos electrónicos y el análisis y procesado que sufre la señal deben describirse con detalle. Pueden expresarse por medio de funciones de transferencia. Compensaciones o correcciones: Pueden requerirse ajustes o compensaciones de falta de linealidad de los sensores pero deben especificarse de forma clara. Supresión del cero: Consiste en el ajuste del “offset” de los amplificadores para compensar los desplazamientos de la señal. Filtrado: Pueden realizar diversos filtrados en función de la banda de frecuencia que se desea procesar o eliminar.

74 Bibliografía Barea Navarro.R. “Tema 1: Introducción y Conceptos Básicos de la Instrumentación Biomédica”. Bronzino,J.D. (Editor) “The Biomedical Engineering Handbook, 2nd Ed. IEEE Press, 2000 Del Aguila, C. “Electromedicina” Ed. Hasa, 1994 Enderle, J.; Blanchard,S. y Bronzino, J.D. “Introduction to Biomedical Engineering”, Academic Press, 2000 Guyton. “Fisiología” Webster, J.G. (Editor); Clark,J.W. y Neuman,M.R. “Medical Instrumentation: Application and Design” 3ra edición, 1997 Webster, J.G. (Editor) “BioInstrumentation”, 2003, en Internet: