Medición y transmisión inalámbrica vía protocolos abiertos de datos de electroencefalógrafo para su análisis remoto

Abstract

Integrar un electroencefalógrafo (EEG) en ambulancias para el monitoreo remoto de la actividad del cerebro representa un avance significativo en la atención médica de emergencias, permitiendo monitorear la actividad cerebral de los pacientes en tiempo real. Debido al movimiento constante de las ambulancias y la necesidad de transmitir datos con precisión, se debe contar con una arquitectura robusta que utilice redes móviles como 4G o 5G para enviar la información a un servidor hospitalario, facilitando la supervisión remota por parte de los profesionales médicos. El presente proyecto diseña e implementa un prototipo de sistema basado en protocolos abiertos de transmisión para enviar datos desde un EEG hacia un servidor. Utilizando el EEG Cyton BCI como referencia, se desarrollaron dos aplicaciones en Android: un simulador de EEG que transmite datos mediante Bluetooth a una tasa muestral ideal de 250 Hz y un dispositivo receptor que reenvía los datos al servidor usando redes móviles. El servidor, desarrollado con JavaScript, consta de tres módulos: un módulo WebSocket para recibir los datos del dispositivo móvil, un módulo HTTP para gestionar peticiones de datos históricos usando REST y un módulo Socket.IO que transmite los datos hacia los navegadores de los usuarios. Los resultados muestran que, en 35 simulaciones realizadas, se logró que el 100 % de los datos fueran transmitidos en un orden definido. Además, el sistema permite a los usuarios acceder a transmisiones pasadas y navegar entre ellas. Adicionalmente, el dispositivo receptor en la ambulancia puede enviar señales de control al simulador, como iniciar y detener transmisiones o seleccionar formatos de datos. El servidor, una vez que no recibe más datos pasado un tiempo, asume que la transmisión de datos ha finalizado.

Integrating an electroencephalograph (EEG) into ambulances for remote monitoring of brain activity represents a significant advancement in emergency medical care, enabling real-time monitoring of patients’ brain activity. Due to the constant movement of ambulances and the need for accurate data transmission, a robust architecture is required, leveraging mobile networks such as 4G or 5G to send information to a hospital server, facilitating remote supervision by medical professionals. This project designs and implements a prototype system based on open transmission protocols to send data from an EEG to a server. Using the Cyton BCI EEG as a reference, two applications were developed in Android: an EEG simulator that transmits data via Bluetooth at an ideal sampling rate of 250 Hz and a receiver device that forwards the data to the server using mobile networks. The server, developed with JavaScript, consists of three modules: a WebSocket module to receive data from the mobile device, an HTTP module to manage historical data requests using REST, and a Socket.IO module that streams data to users’ browsers. The results show that in 35 simulations conducted, 100 % of the data was transmitted in a defined order. Additionally, the system allows users to access past transmissions and navigate through them. Furthermore, the receiver device in the ambulance can send control signals to the simulator, such as starting and stopping transmissions or selecting data formats. Once the server stops receiving data for a certain period of time, it assumes that the transmission has ended.