Kostu baxuko plataforma eramangarrien bidez, seinale elektrokardiografikoak argi eta garbi detektatzeko algoritmo bat garatu dute UPV/EHUko Kontrol Adimentsua ikertaldean. Lanaren helburua izan da patologia fisiologiko, arazo disfuntzionala edo ezgaitasun kognitiboren bat duten pertsonen estres-maila identifikatzeko tresna bat lortzea.
Besteak beste, sistema biomedikoak eta laguntza pertsonalerako laguntza-sistemak ikertzen dituzte EHUko Kontrol Adimentsua Ikerketa Taldean (GICI). Ikerketa lerro honen helburua da medikuntzaren edo laguntza pertsonalaren sektorera zuzendutako aplikazioetan soluzioak garatzea, pertsonen bizi-kalitatea hobetzeko. Bide horretan, esaterako, seinale fisiologiko ez-inbaditzaileen bidez, pertsonengan eragina duten gertaera estresagarriak identifikatu eta sailkatzeko lanetan dihardute.
GICI taldeko Eloy Irigoyen ikertzaileak azaltzen duenez, konputazio adimendunaren esparruko teknikak erabiltzen dituzte, eta laguntza-arlo zein mediku-arloetan aplikatzen dituzte. Bi esparru horietara zuzendutako aplikazioetan soluzioak garatzera bideratuta dago euren lana, xede zehatz bat dutelarik: pertsonen bizi-kalitatea hobetzea.“ Desgaitasun jakin batzuk dituzten pertsonentzako laguntza-tresnak diseinatzen eta garatzen urte asko eman ondoren, “pertsona hauek estresaren eraginpean dauden edo ez antzeman lezakeen elementuren bat lortzea pentsatu genuen”, azaldu du Irigoyenek. Horrenbestez, “pertsona baten estres-maila eta zenbat denbora irauten dion zehazten saiatzen gara, elektrokardiograma-seinaleen analisian oinarrituta”, erantsi du.
Algoritmo bat estres-mailaren aldagaiak neurtzeko
Talde bereko Unai Zalabarria ikertzaileak, estres-maila neurtzeko baliabidea garatu du: azkar samar exekutatzen den algoritmo bat lortu du. Algoritmo honek analizatutako elektrokardiograma-seinale bat eskaintzen du. Hau da, “algoritmoak bihotz-maiztasuna eta beste zenbait balio edo aldagaiak zehazteko aukera ematen duten seinale errealak aurkitzeko soluzioa eskaintzen du” azaldu du Irigoyenek eta azpimarratu du, proposatutako algoritmoak oso emaitza onak ematen dituela, gaur egun dauden algoritmo onenekin alderatuta. Ikertzaileak egindako lanaren ondorioz, elektrokardiograma-seinalea hobetu egin da kostu txikiko gailu eramangarrietan.
Algoritmoa baliozkotzeko, erraz integra daitezkeen kostu txikiko plataformekin proba pilotuak egin dituzte. Besteak beste, Arduino eta Raspberry Pi plataformekin egin dituzte probak, ingurune kontrolatu batean, boluntarioekin egindako esperimentuetan.
Hala ere, ikertzailearen ustez, hurrengo fase batean seinale hori konputazio adimendunaren esparrutik datozen teknikekin prozesatu beharko da. Argitu duenez, “oraindik ez dugu jauzirik egin patologia fisiologiko, disfuntzionaltasun edo ezgaitasun kognitibo jakin batzuk dituzten pertsonetara, ikusi behar baita nola agertzen diren estres-uneetan haien aldagai fisiologikoen aldaketak”.
Erreferentzia bibliografikoa
Zalabarria, U., Irigoyen, E., Martinez, R., Lowe, A., (2011). Online robust R-peaks detection in noisy electrocardiograms using a novel iterative smart processing algorithm. Applied Mathematics and Computation, 369, 124839. DOI: https://doi.org/10.1016/j.amc.2019.124839.
Iturria
UPV/EHUko komunikazio bulegoa: Seinale elektrokardiografikoak analizatzeko soluzio bat, plataforma eramangarrietarako.