Implementación de algoritmo de detección y predicción de
temblor esencial usando lógica programable
Autor:
Director: Esp. Ing. Alejandro Nuñez Manquez
Codirector: Dr. Ing. Ariel Luis Pola
Fecha: 29/11/2024
Resumen:
Se define el temblor esencial como un trastorno neurológico común que se caracteriza por movimientos involuntarios y rítmicos, generalmente de las manos, aunque también puede afectar otras partes del cuerpo como la cabeza, la voz y las piernas. Este trastorno puede afectar significativamente la calidad de vida de los pacientes, interfiriendo con actividades diarias como escribir, comer y hablar.
Un desafío significativo para tratarlo es predecir cuándo ocurrirán los episodios de temblor para aplicar la estimulación en el momento adecuado.
Este proyecto final consistió en la implementación en hardware de un algoritmo de detección y predicción del temblor esencial mediante lógica programable. El algoritmo original, diseñado en Python, sirvió como base para la implementación en hardware. Para ello, se utilizó una Field Programmable Gate Array (FPGA).
Para la descripción de hardware, se empleó la técnica de diseño High-Level Synthesis (HLS) a través de la herramienta Vivado de Xilinx AMD. Esta herramienta transformó la especificación en C en una implementación Register Transfer Level (RTL) que se pudo sintetizar en una FPGA de Xilinx.
El RTL obtenido se implementó en la placa PYNQ-Z2. De esta forma, utilizando el entorno de aplicación web Jupyter Notebook, un kernel de Linux y el lenguaje Python, se logró tanto ingresar los datos de entrada como visualizar los datos de salida dentro del microprocesador del SoC.
Finalmente, se compararon los resultados obtenidos de la implementación en hardware con los resultados del algoritmo en Python.
