1. Repositorio Institucional UAQ
  2. Tesis
  3. Facultad de Ingeniería
  4. Maestría
  5. Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorIrving Armando Cruz Albarránes_ES
dc.creatorRodrigo Mateo Reyeses_ES
dc.date.accessioned2025-07-03T18:12:45Z-
dc.date.available2025-07-03T18:12:45Z-
dc.date.issued2025-07-02-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11913-
dc.descriptionEl estrés es un problema creciente entre los jóvenes universitarios, y su detección temprana es clave para prevenir consecuencias tanto en el bienestar mental como en el físico. Este trabajo de investigación describe el diseño y la implementación de un sistema portátil, inalámbrico e inocuo basado en el internet de las cosas médicas (IoMT), orientado a analizar la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) durante la prueba de estrés social Trier (TSST). El objetivo es detectar de forma automatizada el estrés psicológico a través de un enfoque no invasivo. La metodología propuesta incluye seis etapas: adquisición de la señal cardíaca, transferencia de datos vía Wi-Fi usando MQTT, conversión de la señal 1D a espectrogramas 2D mediante la transformada continua de wavelet, procesamiento en escala de grises con aumento de datos, entrenamiento de una red neuronal convolucional separable en profundidad para clasificación y generación de reportes. Las pruebas en ambientes reales validaron la funcionalidad del sistema y su eficacia para detectar estados de estrés a partir de señales fisiológicas. Los resultados muestran que este enfoque tecnológico es viable y ofrece una herramienta prometedora para el monitoreo del estrés en contextos clínicos y educativos.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (96 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectVariabilidad de frecuencia cardiacaes_ES
dc.subjectRed neuronal convolucional divisible en profundidades_ES
dc.subjectTransformada wavelet continuaes_ES
dc.subjectImagenes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleDispositivo portátil basado en internet de las cosas médicas para análisis de la variabilidad de frecuencia cardíacaes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0009-0007-2663-0325es_ES
dc.contributor.identificador0000-0002-5962-6599es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Mecatrónica)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator326895es_ES
dc.folioIGMAC-326895es_ES
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