Diseñé e implementé un sistema biomédico modular para la adquisición automatizada de signos vitales en entornos de atención primaria.
Sensores biomédicos integrados para frecuencia cardíaca y SpO₂ (MAX30102), peso (HX711), temperatura corporal (MLX90614), estatura (HC-SR04) y sistema de medición de circunferencia corporal mediante codificador rotatorio.
Desarrollé el software de adquisición y visualización de datos en Python , utilizando PyQt5 y almacenamiento en MariaDB
Implementé el sistema sobre Raspberry Pi, logrando mediciones comparables con dispositivos comerciales.
Proyecto orientado a la reducción de tiempos de consulta y errores en el registro manual de datos clínicos.
Desarrollé un sistema para la adquisición de señales electrocardiográficas mediante Arduino y sensor AD8232.
Implementé filtros digitales y técnicas de procesamiento de señales para la detección de complejos QRS y análisis de intervalos RR.
Diseñé una interfaz gráfica en MATLAB App Designer para visualización y análisis de la señal ECG.
Proyecto enfocado en el apoyo didáctico para la enseñanza de bioseñales cardíacas.
Desarrollé un sistema de apoyo mediante procesamiento digital de imágenes para la identificación de características asociadas a la acantosis nigricans.
Apliqué técnicas de preprocesamiento como conversión a escala de grises, reducción de ruido y mejora de contraste.
Análisis de patrones de textura y color en imágenes dermatológicas.
Evalúe el potencial de herramientas computacionales como apoyo al análisis clínico.