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Centinela: sistema de ayuda para patologías visuales derivadas de la fatiga

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2020
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Este trabajo tiene como objetivo final conseguir detectar el parpadeo incompleto y relacionarlo con patologías. En un principio se pensó en utilizar varios sensores en una misma montura, pero esta idea se descartó al ser demasiado pesada y poco fiable. Seguidamente, se pensó en utilizar un sensor infrarrojo para aprovechar el efecto Doppler de interferencia de ondas para determinar mejor el parpadeo. Para ello, se optó por reducir la montura para sólo detectar bien los párpados y poner un sensor infrarrojo en la parte inferior de la misma. Con este proyecto se quiere prediagnosticar las siguientes patologías: Conjuntivitis alérgica. Ojo seco. Patologías relacionadas con la fatiga ocular. Para llegar al proyecto final se pasaron por cuatro fases. La primera fase fue la creación de la montura, ya que, como dicho anteriormente no se concedió como en la fase final. Seguidamente, se pensó como realizar el guardado de los datos. Primero se pensó realizar de manera offline, pero esa idea fue desechada a quedar expuestos los datos. Por lo que se decidió guardar en una nube tipo AWS o ThingSpeak, ya que, se podría actualizar los datos y dar un informe en tiempo real. Finalmente, se tiene pensado aplicar este proyecto en el prediagnóstico de la medicina y de la optometría.
This work aims to finally detect the incomplete flicker and relate it to pathologies. Initially it was thought to use several sensors in the same frame, but this idea was dismissed as it was too heavy and unreliable. Next, it was thought to use an infrared sensor to take advantage of the Doppler effect of wave interference to better determine flicker. To do this, it was chosen to reduce the frame to only detect the eyelids well and put an infrared sensor on the bottom of it. With this project you want to prediagnose the following pathologies: Allergic conjuntivitis. Dry eye. Pathologies linked to the ocular fatigue. To reach the final project they went through four phases. The first phase was the creation of the mount, since, as stated above it was not granted as in the final phase. Next, it was thought like saving the data. First it was thought to perform offline, but that idea was dismissed to be exposed the data. So it was decided to save to an AWS or ThingSpeak-like cloud, because you could update the data and report in real time. Finally, it is planned to apply this project in the pre-diagnosis of medicine and optometry
Description
Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2019/2020.
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