El proyecto consiste en el desarrollo de un dispositivo capaz de medir los temblores en personas con Parkinson y Temblor esencial; con el objeto de proporcionar un análisis cuantitativo que sea útil para los profesionales de la salud en el diagnóstico y tratamiento.

- Programación en Python, C + +.
- Conocimientos intermedios de electrónica.
- Conocimiento de impresión 3D.
- Procesamiento de señales.
- Conocimientos previos de temblores anormales.
- Habilidades blandas.

- Placa Nodemcu v2 ESP8266.
- Acelerómetro MPU 5060.
- Uso de VS code, Google Colab y SerialPlotter.

- Acelerómetro MPU6050.
- Placa NodeMcu v2 ESP8266.
- PC.
- Cables de protoboard.
- Cable USB.
- Estaño.
- Soldador estaño.
- Velcro.
- Goma Eva.
- Impresora 3D.
- PLA.

Espacio de trabajo ordenado y organizado a la hora del armado para correcta colocación o soldado de cables con sus respectivos pines.

Diseño y armado del prototipo.

CONEXIONADO PLACA-SENSOR - SDA --> D5 (GPIO14) - SCL---> D7 (GPIO13) - Vcc---> Vcc - GND--->GND ARMADO En primer lugar, se realiza el anillo adaptable que irá adherido el sensor, el cual esta recubierto por una pequeña funda de goma eva. Luego se procede al conexionado de cable entre el sensor y la placa teniendo en cuenta la distribución mencionada anteriormente. Como último paso se introduce el velcro por las ranuras que servirá para la sujeción en el antebrazo de la caja impresa en 3D y finalmente se introduce en esta última la placa, haciendo pasar los cables por su orificio correspondiente. Se recomienda adherir goma eva en la cara inferior de la caja para evitar su deslizamiento en el antebrazo de la persona.

Carga del codigo.

Se carga el código al microcontrolador, que se encuentra en la carpeta con los archivos del proyecto.

Adquisición de datos.

Para realizar la adquisición de datos, se utiliza el software SerialPlot para visualizar las aceleraciones (en sus 3 ejes) en tiempo real y además se aprovecha una herramienta del mismo para guardar, en un archivo .CSV, estos datos.

Procesamiento de la señal.

Una vez obtenido el archivo .CSV, se realiza el procesamiento del los datos contenidos en Python. En este se obtiene la resultante del movimiento y valores significativos (amplitudes máximas, frecuencia característica).

Generacion del Archivo

Como resultado final, se busca la generación de un archivo de seguimiento en el cual se pueda tener las graficas del paciente y distintas métricas como frecuencia, mayor pico de temblor, etc.

Poi hai il link da cui puoi accedere al file compresso, che contiene i file necessari per la realizzazione dell'intero progetto.

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