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Título : Diseño e implementación de una nariz electrónica para detección de compuestos orgánicos volátiles presentes en el aliento de seres humanos, en colaboración con la Escuela de Medicina de la Universidad San Francisco de Quito.
Director(es): Pérez Gutiérrez, Milton Fabricio
Autor: Cueva Constante, Carlos Andrés
Erazo Galarza, Kerly Gissella
Palabras clave : COMPUESTOS ORGÁNICOS VOLÁTILES
NARIZ ELECTRÓNICA
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Fecha de publicación : 31-ene-2022
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería en Electrónica e Instrumentación.
Citación : Cueva Constante, Carlos Andrés. Erazo Galarza, Kerly Gissella (2022). Diseño e implementación de una nariz electrónica para detección de compuestos orgánicos volátiles presentes en el aliento de seres humanos, en colaboración con la Escuela de Medicina de la Universidad San Francisco de Quito. Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación. Departamento de Eléctrica y Electrónica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Abstract: Para este trabajo se planteó como objetivo principal, el diseño de una nariz electrónica capaz de detectar compuestos orgánicos volátiles o gases presentes en el aire que exhala un ser humano, a través de una mascarilla tipo Venturi y una matriz de sensores que recolecta los compuestos de manera específica e individual. La adquisición de estos datos se divide en dos partes, la primera se realiza mediante un Arduino nano, donde se obtiene las muestras de los seis compuestos químicos a analizar, como son el Monóxido de carbono (CO), Dióxido de carbono (CO2), ácido sulfhídrico (H2S), Metano (CH4), Amonio (NH3) y el Hidrógeno (H2); y la segunda donde se obtiene los valores en tiempo real de la humedad y temperatura con conexión directa a la tarjeta Raspberry Pi 4. Para la adquisición de las muestras se contó con la ayuda de 19 participantes de entre 20 a 25 años, evaluado como clínicamente sanos bajo las consideraciones del estudio piloto. La información obtenida de las muestras se almacena en la base de datos “Sensores_DB” de la tarjeta de memoria externa de la Raspberry Pi 4, aquí se procesan los datos mediante un análisis estadístico y se gestan los gráficos correspondientes a cada uno de los participantes en la interfaz gráfica. Finalmente, esta información es utilizada para crear una gráfica patrón característica de cada uno de los compuestos analizados, otorgando así una eventual herramienta al profesional de la salud para que con su experticia pueda encontrar biomarcadores que indiquen el estado patógeno de distintas enfermedades en los participantes del estudio piloto y de esta forma validar el dispositivo.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/29629
Aparece en las colecciones: Tesis - Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación (ESPEL)

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