Filtrado adaptativo basado en hardware para la reducción del ruido en los datos de bioimpedancia

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Procesamiento de señales
• Tecnología portátil

Sus antecedentes:

• El uso creciente de dispositivos portátiles para el monitoreo de la salud requiere la adquisición de datos de bioimpedancia sólidos.
• Los circuitos integrados como el AD5933 permiten soluciones de bioimpedancia asequibles, pero la reducción del ruido sigue siendo un desafío.
• Los filtros digitales tradicionales a menudo requieren ajuste manual, lo que limita su adaptabilidad a diferentes señales de bioimpedancia.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un filtro digital automatizado para la reducción efectiva del ruido en los datos de bioimpedancia.
• Para permitir el ajuste del coeficiente de filtro adaptativo sin conocimiento previo de la señal.
• Validar el rendimiento y la aplicabilidad del método en sistemas de bioimpedancia portátiles.

Principales métodos:

• Un diseño de filtro digital automatizado basado en la minimización de la diferencia de suavidad entre los puntos de datos filtrados consecutivos.
• Implementación en un microcontrolador para el procesamiento en tiempo real.
• Prueba con datos sintéticos y experimentales de bioimpedancia, electromiografía (EMG) y respiración.

Principales resultados:

• Se ha logrado una mejora de hasta 8 dB en la relación señal-ruido para niveles de ruido de hasta un 2%.
• Consumo de energía demostradamente bajo (<11 mW) y tiempo de ejecución rápido (<185 ms).
• Filtrado con éxito diversas señales de bioimpedancia, incluyendo EMG y la respiración.

Conclusiones:

• El filtro automatizado propuesto ofrece una reducción de ruido eficiente y adaptativa para los datos de bioimpedancia.
• El método es adecuado para aplicaciones de bioimpedancia de baja potencia, portátiles y portátiles.
• La versatilidad del filtro se extiende a varias señales biológicas, mejorando su utilidad práctica.