Sistema electrónico para asistir a pacientes en proceso de rehabilitación de úlceras por presión

Abstract:

En el presente proyecto de investigación se implementó un prototipo electrónico para asistir a pacientes en proceso de rehabilitación de Ulceras por Presión, denominado SEAPULP; cuyo desarrollo cuenta con librerías de visión artificial, basadas en la técnica de Viola-Jones, los cuales identifican, interpretan y detectan objetos en tiempo real. El objetivo de SEAPULP, es aportar al cuidado del paciente mientras se encuentra en proceso de rehabilitación, el prototipo detecta movimientos y posiciones en decúbito supino, lateral y sedestación de los pacientes con Ulceras por Presión, además proporciona al personal de turno la ventaja de recibir una alerta mediante mensaje de texto enviado a un dispositivo móvil que cuente con la aplicación de Telegram, estas notificaciones se envían cuando se detecta movimientos del cuerpo, o a su vez detecta que el paciente no está en posición. El sistema SEAPULP utiliza un micro ordenador Raspberry PI 3 como tarjeta principal de procesamiento, una cámara web, una LCD de 7″ para indicar la salida, los cuales son los elementos necesarios para el sistema funcione de forma ya preestablecida. La tarjeta Raspberry PI 3 recibe el video del entorno a través de la cámara web que se encuentra ubicada en la parte frontal del paciente en rehabilitación a una distancia predeterminada. Esta tarjeta electrónica procesa la información recibida de la cámara para ser mostrada en la pantalla LCD, la imagen capturada del paciente se enmarca en un recuadro de color visible de acuerdo a parámetros establecidos en la programación. En la interfaz gráfica de usuario se observa el video en tiempo real cuando el sistema detecta algún evento, además cuenta con un menú para: registrar, ingresar, iniciar monitoreo, enviar reporte, etc. Los resultados obtenidos de las diferentes pruebas realizadas con el sistema concluyeron que, es un prototipo 95% confiable que se adapta en cualquier espacio que requiera de condiciones con iluminación en un rango de 1500-2500 lúmenes, de esta manera se pretende contribuir a la innovación tecnológica y a la calidad de vida de los pacientes

Año de publicación:

2018

Keywords:

• DETECTOR DE MOVIMIENTO
• Raspberry PI
• TERAPIA ELECTROMAGNÉTICA
• Visión artificial

Fuente:

rraae