Sistema embebido de desarrollo biomédico para el procesamiento de señales de fotopletismografía basado en un sistema programable en chip (PSoC)

Resumen

Se presenta el diseño e implementación de una plataforma embebida que adquiere y procesa señales de fotopletismografía (PPG) aprovechando únicamente los recursos internos de un sistema programable en chip (PSoC). La unidad de adquisición incorpora emisores LED y un fotodetector para capturar variaciones de absorbancia sanguínea, seguido de una etapa de acondicionamiento analógico diseñada con amplificadores operacionales internos 
del PSoC y un conversor SAR de 12 bits. El firmware implementa una máquina de estados que gestiona el muestreo a 500 Hz y una interfaz de usuario (GUI) ejecuta filtrado digital tipo IIR para mitigar artefactos de movimiento y ruido de baja frecuencia.  Para validar su desempeño, el sistema embebido se comparó con un oxímetro comercial. Bajo condiciones de reposo, se registraron de forma simultánea las señales PPG y se calcularon los intervalos RR y la frecuencia cardiaca. Los resultados evidenciaron un MAE de solo 2.69 BPM por minuto frente al oxímetro de referencia. El uso de amplificadores operacionales integrados y periféricos reconfigurables permitió optimizar el consumo energético y minimizar el tamaño de la placa, sin comprometer la calidad de la señal. La flexibilidad inherente de la arquitectura PSoC permite la implementación de una amplia gama de algoritmos de filtrado y detección de picos, adaptados a los requisitos específicos del dispositivo. Esto resalta las ventajas de integrar funcionalidades analógicas y digitales en un solo chip, en contraste con las soluciones tradicionales basadas en microcontroladores que dependen de componentes discretos. En el presente estudio, se emplea el módulo OpAmp analógico de la familia PSoC 4200M (CY8C4247AZI-M485) para el preprocesamiento y acondicionamiento de la señal PPG. 
En conclusión, el prototipo basado en PSoC proporcionó resultados satisfactorios en términos de precisión, 
eficiencia energética y miniaturización, posicionándose como una alternativa prometedora para aplicaciones de 
telemedicina y monitoreo continuo de la frecuencia cardiaca. Además, ofrece un camino de expansión hacia análisis avanzados de la variabilidad del ritmo cardiaco y funcionalidades adicionales de procesamiento biomédico.