WBAN orientado para Smart Health

Lucero Carrillo Garcíaa, Edna I. Tamariz Floresa, Roberto C. Ambrosio Lázarob, Richard Torrealba Meléndezb,

aFacultad de Ciencias de la Computación, BUAP, Pue. Puebla, chero_17@hotmail.com, iliana.tamariz@correo.buap.mx

bFacultad de Ciencias de la Electrónica, BUAP, Pue. Puebla, roberto.ambrosio@correo.buap.mx, richard.torrealba@correo.buap.mx

RESUMEN La red inalámbrica de área corporal, WBAN (Wireless Body Area Network) se define como una comunicación inalámbrica entre dispositivos utilizados sobre el cuerpo humano. Estos dispositivos formados por sensores de baja potencia colocados en el cuerpo controlan los parámetros vitales del paciente. Estas redes surgen con el objetivo primordial de la asistencia médica y la vigilancia continua de los parámetros vitales de los pacientes que padecen enfermedades crónicas y necesitan ser monitoreados las veinticuatro horas del día. De esta manera el cómputo ubicuo define la atención médica, ya que adquiere la información sobre la condición de salud actual de los usuarios a través de sensores, realiza un análisis de la información y ofrece el resultado a través de la red. Por lo anterior, este proyecto se enfoca en la evaluación de una WBAN como principio del cómputo ubicuo para ofrecer Smart Health (s-health) a través de su implementación con el IEEE 802.15.4. Los sensores a utilizar son: el sensor AD8232, el sensor de pulso y el sensor de temperatura. La recolección de los datos y el procesamiento de éstos se llevarán a cabo en la tarjeta Intel Galileo Gen2, en la cual también se establece una interfaz gráfica que representa los valores de la frecuencia cardiaca y la temperatura corporal.

1. INTRODUCCIÓN La prosperidad de una nación se mide por la calidad de los servicios de salud que se ofrecen a sus ciudadanos. Los cuartos de los hospitales de salud pública y consultorios médicos se encuentran poblados de pacientes, y aunado a esto la falta de personal médico hacen que se pierda mucho tiempo y la atención al paciente se vea encarecida. Por lo tanto, existe una necesidad activa de mejorar la provisión de servicios de salud para pacientes [1]. Smart Health (s-health) define la integración de dispositivos portátiles, de las comunicaciones inalámbricas y del Big Data para que los datos biomédicos sean recolectados, procesados y analizados en tiempo real para proporcionar un diagnóstico al

paciente [2]. De esta manera s-health proporciona una oportunidad para la prevención precisa y eficiente de diversas enfermedades y accidentes. Sin embargo, s-health todavía está en sus primeras etapas y muchas de las preocupaciones están por resolverse para las aplicaciones prácticas [3].

Dentro de este concepto s-health, en [4] y [5] la IEEE 802.15 define a la WBAN como “una comunicación estándar optimizada para dispositivos de baja potencia y operación alrededor del cuerpo humano (pero no limitado a los humanos) para servir a una variedad de aplicaciones, incluidas las médicas, electrónica de consumo, entretenimiento personal y otros ". El objetivo principal de esta tecnología es reducir la carga en los hospitales y proporcionar instalaciones sanitarias eficientes de forma remota mediante el sistema de comunicación de implantes médicos (MICS) y el sistema de telemetría médica inalámbrica (WMTS). Controlar a los pacientes en sus entornos naturales no es práctico cuando los dispositivos o sensores están conectados a través de un cable. Por eso, se usan las WBAN para llevar a cabo las actividades diarias de forma discreta, barato, fácil y rápido [6].

2. TEORÍA Las WBAN son una nueva tecnología para la comunicación inalámbrica, tienen la capacidad de resolver una variedad de problemas, especialmente para s-health [7]. La comunicación de una WBAN se basa en una serie de etapas que van desde la adquisición de la información hasta la gestión de los datos. La arquitectura de las WBAN se clasifica en Nivel 1: Comunicación Intra-WBAN, Nivel 2: Comunicación Inter-WBAN y Nivel 3 Comunicación Beyond-WBAN. En la Figura 1 se puede observar estos niveles de la WBAN.

Figura 1. Arquitectura de una WBAN [8].

El esquema implementado se basó de acuerdo con el nivel 1 que corresponde a la comunicación Intra-WBAN. En la Figura 2 se muestra el conjunto completo de la red

implementada, las conexiones con los diferentes dispositivos y la forma en que se comunican para poder llevar la información obtenida al usuario final.

Figura 2. Esquema de implementación para la WBAN.

Como se puede apreciar en la Figura 2, se utilizó para la implementación un sensor

AD8232, un sensor de pulso y un sensor LM35. Para el cálculo de signos vitales un Arduino UNO y para la transmisión inalámbrica un par de motes XBee PRO de la serie uno de Digi. La tarjeta Galileo Gen 2, cuya función es la de un servidor en el sistema operativo Linux, en el servidor personal se ejecutan las tareas de recolección, procesamiento y almacenamiento de datos.

El sensor de pulso usa el gráfico PPG o también llamado fotopletismograma que es la representación gráfica de los datos obtenidos por el mismo, como se observa en la Figura 3.

Figura 3. Información tomada del PPG para obtener la frecuencia cardiaca.

Para el cálculo del ritmo cardiaco basándose en el gráfico PPG se medirá el tiempo

transcurrido entre los intervalos pico a pico que son más pronunciados o también conocidas

como las ondas de la presión sistólica y se multiplicará por 60, de esta forma se obtendrá el número de latidos por minuto. Para realizar el cálculo de la frecuencia cardiaca en ambos sensores, se consideran los siguientes puntos:

Se calculan los IBI, es decir, el intervalo de tiempo entre latido y latido del corazón. Estos latidos son los picos más grandes del PPG y se establece un valor promedio donde el pico sobresale.

Cuando se obtienen los IBI, se calculan los BPM (batidos por minutos) que representan el ritmo cardiaco o frecuencia cardiaca, lo cual queda representado mediante la ecuación 1 [9].

𝐵𝑀𝑃 = ∗ 60 (1)

Los IBI son tomados en milisegundos por lo que es necesario aplicar una conversión

de los 60 minutos a milisegundos para trabajar con el mismo valor de tiempo.

3. PARTE EXPERIMENTAL

Para el desarrollo de este trabajo fue fundamental el análisis de la trama recibida en la tarjeta Intel, porque esta trama se desencapsulaba y así se obtenían los datos de los sensores. De esta manera los datos se ordenaban en la base de datos en la columna correspondiente para su análisis como se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Estructura de la base de datos para el sensor de pulso.

Se consideraron para las pruebas dos personas del sexo femenino de diferentes edades

para mostrar los cambios en las mediciones, por lo que nos referiremos a ellas como u1 y u2. El u1 correspondió a Lucero Carrillo García con edad de 24 años y el u2 fue una niña con edad de 7 años. Además, se realizaron en un estado de reposo y sin previa actividad física.

En la Figuras 5 y 6 se presenta la interfaz gráfica de los valores medidos en los pacientes mediante el sensor de pulso y el sensor de temperatura. Con base en la lectura de los datos de los dos picos es como se obtiene la frecuencia cardiaca.

Figura 5. Interfaz gráfica con los signos vitales de u1 medidos con los sensores de pulso y LM35.

Figura 6. Interfaz gráfica con los signos vitales de u2 medidos con los sensores de pulso y LM35.

En el u1 se calculó una frecuencia de 76 BPM la cual se encuentra en el rango normal. En cuanto a la temperatura corporal el valor obtenido fue de 36.2 °C, y de igual forma resulta aceptable. Con el u2 se calculó una frecuencia cardiaca de 102 BPM, el cual se encuentra en

el rango de 100 a 115 para los niños, y con respecto a la temperatura corporal el valor obtenido fue de 37.4 °C, siendo éste aceptable.

4. CONCLUSIONES El desarrollo de este trabajo sirvió para entender el funcionamiento de la WBAN y así definir potenciales aplicaciones en el área de la salud para realizar un monitoreo no invasivo y a distancia de los signos vitales del paciente. Además se resalta el uso de bases de datos para el almacenaje y procesamiento de los datos. BIBLIOGRAFÍA

1. B. Rashid, M. H. Rehmani, Applications of wireless sensor networks for urban areas: A survey, Journal of Network and Computer Applications, 60 (2016) 192-219. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2015.09.008.

2. H. Liu, X. Yao, T. Yang and H. Ning, "Cooperative Privacy Preservation for Wearable Devices in Hybrid Computing Based Smart Health," in IEEE Internet of Things Journal. doi: 10.1109/JIOT.2018.2843561.

3. Y. Zhang, D. Zheng and R. H. Deng, "Security and Privacy in Smart Health: Efficient Policy-Hiding Attribute-Based Access Control," in IEEE Internet of Things Journal. doi: 10.1109/JIOT.2018.2825289.

4. K. Erik, "Body Area Networks (BAN)", in CSE, 2008 5. H. K. John, "Study and overview on WBAN under IEEE 802.15.6", in U. Porto Journal of

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7. Subono, M. UdinHarun Al Rasyid, I Gede Puja Astawa, "Implementation of Energy Efficiency Based on Time Scheduling to Improve Network Lifetime in Wireless Body Area Network (WBAN)", in EMITTER International Journal of Engineering Technology, vol. 3, No. 2, ISSN 2443-1168, 2015.

8. U. Sana, H. Henry, B. Bart, L. Benoit, B. Chris, M. Ingrid, S. Shahnaz, R. Ziaur, K. Kyung, "A Comprehensive Survey of Wireless Body Area Networks", in Journal of medical systems, vol. 36, 2010.

9. B. Fidel, "Comunicación Bluetooth entre Arduino UNO y Android aplicado a un detector de mentiras", in riunet.upv.es, 2015.