Ramírez Duque, Andrés AlbertoMorato Moreno, Laura Stefania2022-02-212022-02-212021https://hdl.handle.net/20.500.12495/6941El proyecto se focaliza en pacientes con epilepsia de tipo convulsiva, y se basa en el estudio del ojo como biomarcador antes de una convulsión. Para el análisis de las características del ojo, específicamente las posiciones y frecuencias de movimiento, se utilizaron métodos de procesamiento de información biológica y de extracción, que permiten predecir e identificar las desviaciones oculares que anteceden a una crisis. Para ello se utiliza un sensor ajustable a una gorra, que se ubica en la zona anterior de la cabeza del paciente, y se conecta a un sistema embebido (Raspberry pi4 b) en el que se encuentra el algoritmo de detección de iris y obtención de frecuencia de movimiento. Este sistema, ajustable a diferentes medidas, se ubica en el brazo de la persona, y su tamaño es de 7 cm x 7 cm x 9 cm. El dispositivo se conecta a una batería recargable con una autonomía de dos horas aproximadamente. El diseño se sustenta en la portabilidad, lo que posibilita que el paciente pueda utilizarlo en su diario vivir. Adicionalmente, cuenta con otro sistema de detección basado en el método Haar de OpenCV, que utiliza una base de datos y librerías previas para extraer las características faciales, posteriormente las características del ojo, y finalmente la ubicación de iris. Este método en cascada fue utilizado con ajustes de umbral dependiendo del tipo de luz que enfrenta el paciente y permite ajustar el sistema de forma automática, sin embargo, como cada ambiente tiene una precisión y exactitud diferentes, no inferior al 85%, permite identificar la precisión y exactitud de la detección. Para determinar los umbrales a partir de la luminosidad, más la sensibilidad y la precisión, se utilizó la curva ROC, la cual permitió identificar cuatro umbrales para cuatro tipos de ambientes, según el tipo de ambiente y las características de la imagen en luminosidad por pixeles. Luego se procedió a almacenar las coordenadas del ojo y se analizó la frecuencia del movimiento, lo que permitió establecer un umbral de 5 Hz (Gila et al., 2009) cuando se supera el umbral. Esa frecuencia corresponde al periodo preictal de la crisis, lo que indica que se envía un mensaje mediante comunicación bluetooth con un módulo de desarrollo conocido como ESP 32, conectado con la Raspberry, que activa un estímulo sonoro, luminoso y háptico. El estímulo llega al usuario, a través de una batería recargable y portable de 6 cm x 3 cm x 3 cm. Esta etapa es adaptable a la muñeca del usuario y la manija puede ser intercambiable. El proyecto cuenta con aplicación teórica y conceptual y será probado por la empresa para la cual se desarrolló el dispositivo.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalDispositivoMarcadorMovimientoOjos610.28Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoEpilepsiaConvulsionesEpilepsia tónico-clónicaDeviceMarkerMovementEyesinstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquehttps://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2