Diseæo e implementaci(cid:243)n en FPGA de un (cid:28)ltro Kalman Unscented para aplicaciones biomØdicas Trabajo Fin de Grado Grado en Ingenier(cid:237)a de Computadores Pablo Lammers Corral Manuel Pascual L(cid:243)pez Daniel del Pino SÆnchez Departamento de Arquitectura de Computadores y AutomÆtica Facultad de InformÆtica Universidad Complutense de Madrid Junio 2017 i Documento maquetado con TEX S v.1.0+. Diseæo e implementaci(cid:243)n en FPGA de un (cid:28)ltro Kalman Unscented para aplicaciones biomØdicas Trabajo (cid:28)n de grado Grado en Ingenier(cid:237)a de Computadores Autores Pablo Lammers Corral Manuel Pascual L(cid:243)pez Daniel del Pino SÆnchez Dirigida por el Doctor Oscar Garnica AlcÆzar Juan Lanchares DÆvila Departamento de Arquitectura de Computadores y AutomÆtica Facultad de InformÆtica Universidad Complutense de Madrid Junio 2017 Agradecimientos Este proyecto ha supuesto un duro trabajo y sacri(cid:28)cio para todos, por tanto, no podemos empezar de otra forma sino dando gracias a nuestros directores (cid:211)scar Garnica AlcÆzar y Juan Lanchares DÆvila por habernos propuesto este proyecto y por invertir su tiempo y dedicaci(cid:243)n en ayudarnos a desarrollarlo. Gracias a ellos hemos aprendido todo lo relativo al Filtro Kalman y demÆs entresijos. Gracias a la Universidad Complutense de Madrid y a la Facultad de InformÆtica por permitirnos haber estudiado este magn(cid:237)(cid:28)co grado con el que tanto hemos disfrutado y en especial a todos los profesores que nos han acompaæadoduranteestoscuatroaæosyhancontribuidoanuestraformaci(cid:243)n para afrontar este trabajo. Por œltimo y no menos importante, dedicamos este trabajo a todos nues- tros familiares, amigos y compaæeros que nos han soportado durante estos aæos y en especial este œltimo. Para todos vosotros este trabajo. v Resumen Actualmente, la vida de los pacientes con Diabetes Mellitus estÆ muy controlada. Su enfermedad no les permite mantener un nivel estÆndar de glucosa en sangre y necesitan de insulina externa para bajarla, ya que este tipo de diabetes suele generar altos niveles de glucosa en sangre o hiperglu- cemia, que es peligroso para su vida. Otra causa de muerte mÆs peligrosa todav(cid:237)a es el caso contrario, la falta de glucosa en sangre o hipoglucemia, que se puede dar por no llevar una buena dieta o por pasarse en la dosis de insulina. Para mejorar la calidad de vida de los diabØticos se han desarrollado du- rante aæos Monitores Continuos de Glucosa (MCG). Estos miden la Glucosa Intersticial (GI) entre las capas de la piel, derivada de la Glucosa en Sangre (GS). La GI estÆ relacionada con la GS, pero no son el mismo valor. Debido al retardo provocado por todas las capas de piel, hasta llegar a la zona in- tersticial la GS se va difundiendo y bajando. AdemÆs, la medici(cid:243)n de la GI es ruidosa y degenerada por la degradaci(cid:243)n del sensor llamada ganancia del sensor. Un gran cambio en los MCG fue el inicio de la aplicaci(cid:243)n de Filtros Kalman para estimar el valor de la GS. La capacidad de este (cid:28)ltro reside en que, con medidas indirectas de una variable que se quiera estimar, es capaz depronosticarelestadooculto,queeselvalordelavariablequenosinteresa. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es usar un Filtro Kalman Unscentedparalaestimaci(cid:243)ndelaGS(estadooculto)atravØsdelasmedidas deunsensordeglucosasituadodebajodelapieldelpacienteyquemidelaGI (medida rÆpida, cada cinco minutos). AdemÆs se dispondrÆ de otra medida muy (cid:28)able, ya que se medirÆ la glucosa en sangre directamente mediante un pinchazo en el dedo, para la calibraci(cid:243)n y correcci(cid:243)n del error del (cid:28)ltro (medida lenta, cada ocho horas). El (cid:28)ltro estÆ implementado en una FPGA por sus caracter(cid:237)sticas de ro- bustez, seguridad y velocidad de c(cid:243)mputo. El resultado del uso del (cid:28)ltro es un sistema capaz de aproximar la GS y la ganancia del sensor a partir de una medida ruidosa fuertemente no lineal. Palabras clave: vii viii Resumen Filtro Kalman, Filtro Kalman Unscented, VHDL, punto (cid:28)jo, operaciones matriciales. Abstract Actually,DiabetesMellituspatient’sliveissodi(cid:30)cult.Thisdiseasedon’t able themselves to manage an standard blood glucose level and need extern source insulin to decrease it because this kind of diabetes uses to raise blood glucoselevelorhyperglycemia,dangerousforthem.Anothermoredangerous cause of death is the opposite, the low level blood glucose or hypoglycemia, that could be present because of a bad diet or take so much insulin than the normal dose by an accident. To improve the diabetics quality of live Continous Glucose Monitors (CGM) has been developed for years. This devices sample Interstice Glu- cose (IG) between skin layers, that came from the Blood Glucose (BG). The IGisrelatedtoBG,butisn’tthesamevalues.Becauseofallskinlayersdelay until came into interstice area the BG spreads himself and decrease. In addi- tion, the IG sampling is noisy and degenerate, because of sensor degradation called sensor gain. A grate CGM change was the Kalman Filtering using to BG estima- tion. The feature of this (cid:28)lter besides in the ability of variable hidden state estimation, that it’s what we want, using indirect variable sampling. The goal of this (cid:28)nal year dissertation is to use an Unscented Kalman FiltertoBGestimation(ourhiddenstate)usingIGunderskinglucosesensor sampling (fast measure, (cid:28)ve minutes frequency). In addition we are able to use an BG sample by an (cid:28)ngerstick device, a very reliable sample, used to (cid:28)lter calibration and sintonization (slow measure, eight hour frequency). The (cid:28)lter is implemented on a FPGA because of it’s good features of strenght,securityandcomputespeed.Theresultisadevicethatcanestimate BG and sensor gain using hard non-lineal measure. Keywords: Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, VHDL, (cid:28)xed point, matrix opera- tions. ix