Diseño y construcción de una plataforma para adquisición, procesamiento y almacenamiento de señales EEG para el seguimiento de enfermedades neurodegenerativas. Trabajo de grado

Abstract

RESUMEN : El objetivo de este trabajo de grado es desarrollar una plataforma que facilite la adquisición de señales de electroencefalografía (EEG). El proyecto aborda la necesidad de mejorar la precisión y confiabilidad en la adquisición de señales EEG en entornos no clínicos, utilizando tecnologías portables, al igual que la necesidad del uso de estas tecnologías en el seguimiento de enfermedades neurodegenerativas de una manera fácil y económica. La metodología empleada incluye el diseño de una plataforma escalable y fácil de usar que integra procesos de adquisición, procesamiento y almacenamiento de señales EEG. Esta plataforma se construye en colaboración con profesionales de la salud para asegurar que cumpla con las necesidades específicas y facilite la implementación en prácticas médicas cotidianas. Entre las características técnicas destacadas, se incluye el uso de la tecnología OpenBCI para la captura de señales y la aplicación de técnicas de filtrado para garantizar la limpieza de los datos adquiridos. Los resultados obtenidos demuestran la eficacia de la plataforma en la adquisición y procesamiento de señales EEG en tiempo real, así como su capacidad para almacenar y gestionar los datos de manera segura tanto de forma local como en la nube. Las pruebas de usabilidad indican que la herramienta permite la adquisición de señales de EEG en entornos no controlados como lo puede ser un consultorio médico.

ABSTRACT : The aim of this thesis is to develop a platform that facilitates the acquisition of electroencephalography (EEG) signals. The project addresses the critical need to improve the accuracy and reliability in the acquisition of EEG signals in uncontrolled environment settings, using portable technologies, as well as the need for the use of these technologies in the monitoring of neurodegenerative diseases in an easy and economical way. The methodology used includes the design of a scalable and easy-to-use platform that integrates processes for the acquisition, processing, and storage of EEG signals. This platform is built in collaboration with healthcare professionals to ensure it meets specific needs and facilitates implementation in everyday medical practices. Highlights include the use of OpenBCI technology for signal capture and the application of filtering techniques to ensure the cleanliness of the acquired data. The results obtained demonstrate the effectiveness of the platform in the acquisition and processing of EEG signals in real time, as well as its ability to securely store and manage data both locally and in the cloud. Usability testing indicates that the tool is intuitive even for non-specialist users, making it easy to adopt in clinical settings.