Στην παρούσα διπλωματική εργασία αναζητείται ένας αυτόματος τρόπος ελέγχου, του επιπέδου της εκπεμπόμενης ισχύος προς το εσωτερικό του ανθρωπίνου σώματος. Εκεί μέσα βρίσκεται κάποιο ενεργό ιατροτεχνολογικό εμφύτευμα. Αυτό το εμφύτευμα στην περίπτωση της εργασίας αυτής, ήταν μία κάψουλα που καταγράφει με φωτογραφίες το γαστρεντερικό σύστημα καθώς οι περισταλτικές κινήσεις του εντέρου προωθούν την κάψουλα προς την έξοδο. Οι φωτογραφίες μεταδίδονται προς καταγραφικό που βρίσκεται έξω από το σώμα με ασύρματο τρόπο. Όπως καταλαβαίνουμε η κάψουλα αυτή αλλά και οποιοδήποτε άλλο ενεργό ιατροτεχνολογικό εμφύτευμα έχει ενεργειακές ανάγκες για την απρόσκοπτη λειτουργία του. Αυτές οι ανάγκες καλύπτονται με ασύρματη μετάδοση ενέργειας. Οι καινοτομίες που υπάρχουν σ’ αυτήν την εργασία είναι οι εξής: 1. Όσον αφορά το εξωτερικό τροφοδοτικό χρησιμοποιήθηκε ένας αντιστροφέας συντονισμού κλάσης D 2. Το πιο καινοτόμο στοιχείο είναι η δημιουργία κλειστού βρόχου ελέγχου μεταξύ του εξωτερικού τροφοδοτικού και του εμφυτεύματος ώστε αυτό να λαμβάνει την ποσότητα της ενέργειας που χρειάζεται κάθε στιγμή. 3. Επίσης σημαντικό είναι ότι η μετάδοση πληροφορίας από το εμφύτευμα προς τα έξω δεν γίνεται με μία ξεχωριστή συχνότητα αλλά χρησιμοποιώντας αρχές παθητικής τηλεμετρίας. Η εργασία αυτή πέρα από την θεωρητική προσέγγιση υλοποιήθηκε και πρακτικά σε εργαστήρια του πανεπιστημίου KUL (ESAT MICAS) στο Βέλγιο. Ο Βρόγχος ελέγχου λειτούργησε και πολλά συμπεράσματα εξάχθηκαν για περεταίρω βελτιώσεις. Η δομή του παρόντος πονήματος είναι ως εξής: Μετά την αρχική εισαγωγή το δεύτερο κεφάλαιο μας δίνει ένα θεωρητικό υπόβαθρο για την ασύρματη μετάδοση ενέργειας. Στη συνέχεια τα διάφορα μέρη των ηλεκτρονικών κυκλωμάτων που αναπτύχθηκαν αναλύονται διεξοδικά στα επόμενα κεφάλαια. Τέλος καταγράφονται τα συμπεράσματα και προτείνονται πιθανές βελτιώσεις για το μέλλον. / In this diploma thesis a way to have an automated control of the transmitted power level into the human body is sought. Inside the body there is an active medical implant. This implant in the case of this project is a swallowable capsule-camera that captures images along the GI tract as the peristaltic propulusion of the bowel push the capsule towards the exit. The photos are transmitted wirelessly to a special recording device that is located out of the body. It is obvious that not only this capsule but any other active medical implant needs energy to operate uninterrupted. This necessary energy is given through inductive power transmission. Innovations in this project are these: 1. The power supply outside the body is realized with Class-D resonant inverter topology. 2. The most innovative is the effectuation of closed control loop between the outer power supply and the implant in order to be received from the implant the exact amount of power that is needed every instant. 3. Also significant is that the transmission of data from the implant to the controlled power supply is not be done with a different carrier but using passive telemetry principles. Beyond the theoretic approximation that was made for this project, it was also realized in KUL university laboratories (ESAT MICAS) in Belgium. The closed control loop functioned properly and conclusions for further development are inferred. The structure of this diploma thesis is as follows: After the starting introduction the theoretic background for wireless inductive power transmission is given in chapter 2. Following, the different parts of the electronic circuits that were developed are analyzed comprehensively in next chapters. Finally conclusions are registered and future improvements are proposed.

[ES] La población mundial en países desarrollados está envejeciendo y con ello existe un aumento de enfermedades en gran medida causadas por la edad. Las nuevas tecnologías médicas pueden ayudar a detectar, diagnosticar y tratar estas enfermedades y con ello ahorrar dinero, tiempo y recursos de los sistemas sanitarios. Las tecnologías inalámbricas implantables han abierto un nuevo panorama para la próxima generación de tecnologías médicas. Frecuencias como la Ultra Wide-Band (UWB) de 3.1 a 10.6 GHz están siendo consideradas para la nueva generación de dispositivos inalámbricos para dentro del cuerpo humano. Las características como el reducido tamaño de las antenas, la baja potencia de transmisión y la alta velocidad de datos son las más buscadas en este tipo de dispositivos. El problema surge porque el cuerpo humano depende de la frecuencia de modo que a mayores frecuencias, mayores son las pérdidas por propagación. Conociendo el canal de transmisión se puede solventar el problema de las altas pérdidas. Esta tesis tiene como objetivo caracterizar el canal de radio frecuencia (RF) para la nueva generación de dispositivos médicos implantables. Para caracterizar el canal se han empleado tres diferentes metodologías: simulaciones numéricas, medidas en phantom y experimentos en animales vivos. Las medidas en phantom fueron realizadas en un nuevo sistema de medidas expresamente disen¿ados para medidas de dentro a fuera del cuerpo humano en la banda de frecuencias UWB. Además, se utilizó un novedoso recipiente con dos capas de phantom imitando la zona gastrointestinal del cuerpo. Estos phantoms fueron creados para este tipo de medidas y son extremadamente precisos a las frecuencias UWB. Para los experimentos en animales se utilizaron cerdos y se intentó reproducir en ellos las medidas previamente realizadas en phantom. Las simulaciones software se realizaron con la intención de replicar ambas metodologías. Una vez realizados los experimentos se realizó un extensivo estudio del canal en dominio frecuencial y temporal. Mas en detalle, se compararon las antenas usadas en la recepción y transmisión, el efecto de la grasa en el canal, la formas del recipiente contenedor de phantom y las componentesmulticamino. Como resultado se ha propuesto un modelo de propagación del canal para la banda baja de las frecuencias UWB (3.1 -5.1 GHz) para la zona gastrointestinal del cuerpo humano. Este modelo de propagación ha sido validado utilizando las tres metodologías previamente descritas y comparada con otros estudios existentes en literatura. Finalmente, se midió el canal de propagación para una determinada aplicación a bajas frecuencias con señales UWB. También se realizaron medidas del canal de propagación en la zona cardíaca del cuerpo humano desde un punto de vista de seguridad de datos. Los resultados obtenidos en esta tesis confirman los beneficios que tendría la utilización de frecuencias UWB para las futuras generaciones de dispositivos médicos implantables. / [CA] La població mundial a països desenvolupats està envellint-se i enfrontant-se a un augment d'infermetats principalment causades per la edat. Les noves tecnologies mèdiques poden ajudar a detectar, diagnosticar i tractar aquestes malalties, estalviant diners, temps i recursos sanitaris. Els dispositius implantables sense fils han generat un nou panorama per a les noves generacions de dispositius mèdics. Les freqüències com la banda de UWB estan sent considerades per a les futures tecnologies implantables. La reduïda grandària de les antenes, la baixa potència de transmissió i les altes velocitats de dades son característiques buscades per als dispositius implantables. Per contra, els éssers humans depenen de la freqüència en el sentit que a majors freqüències, majors les pèrdues per propagació quan el senyal travessa el cos humà d'interior a exterior. Per solventar aquestes pèrdues el canal de propagació s'ha d'entendre i conèixer de la millor manera possible. Aquesta tesi doctoral te com a objectiu caracteritzar el canal de radio freqüència (RF) per a la nova generació de dispositius mèdics implantables. S'han emprat tres metodologies diferents per a realitzar aquesta caracterització: simulacions software, mesures amb fantomes i experiments amb animals vius. Els experiments amb fantomes es van realitzar a un sistema de mesures dissenyat expressament per a les transmissions de dins a fora del cos humà a les freqüències UWB. També es van utilitzar un contenidor per als fantomes de dues capes, imitant l'area gastrointestinal dels humans. Per als experiments a animals es van emprar porcs, replicant els experiments al laboratori en fantomes de la forma més semblant possible. Les simulacions software foren dissenyades per a imitar les experiments amb fantomes i animals. Després dels experiments el canal de propagació es va investigar exhaustivament des del domini freqüèncial i temporal. S'ha observat com les antenes en transmissió i recepció afecten al senyal, la influència de la grassa, la forma del contenidor de fantoma i les possibles contribucions multicamí. Finalment es proposa un nou model de propagació per a les baixes freqüències UWB (3.1 a 5.1 GHz) per a la zona GI del cos humà. El model es va validar utilitzant les tres metodologies abans esmentades i també foren comparades amb model ja existents a la literature. Finalment des d'un punt de vista aplicat, el canal es va avaluar per al senyal UWB a baixes freqüències (60 MHz). A més a més, per a la nova generació de marcapassos sense fil es va investigar el canal des d'un punt de vista de seguretat de dades. Els resultats obtinguts a aquesta tesi confirmen els avantatges d'emprar la banda de freqüències UWB per a la nova generació de dispositius médics implantables. / [EN] The current global population in developed countries is becoming older and facing an increase in diseases mainly caused by age. New medical technologies can help to detect, diagnose and treat illness, saving money, time, and resources of physicians. Wireless in-body devices opened a new scenario for the next generation of medical devices. Frequencies like the Ultra Wide-band (UWB) frequency band (3.1 - 10.6 GHz) are being considered for the next generation of in-body wireless devices. The small size of the antennas, the low power transmission, and the higher data rate are desirable characteristics for in-body devices. However, the human body is frequency ependent, which means higher losses of the radio frequency (RF) signal from in- to out-side the body as the frequency increases. To overcome this, the propagation channel has to be understood and known as much possible to process the signal accordingly. This dissertation aims to characterize the (RF) channel for the future of in-body medical devices. Three different methodologies have been used to characterize the channel: numerical simulations, phantom measurements, and living animals experiments. The phantom measurements were performed in a novel testbed designed for the purpose of in-body measurements at the UWB frequency band. Moreover, multi-layer high accurate phantoms mimicking the gastrointesintal (GI) area were employed. The animal experiments were conducted in living pigs, replicating in the fairest way as possible the phantom measurement campaigns. Lastly, the software simulations were designed to replicate the experimental measurements. An in-depth and detail analysis of the channel was performed in both, frequency and time domain. Concretely, the performance of the receiving and transmitting antennas, the effect of the fat, the shape of the phantom container, and the multipath components were evaluated. Finally, a novel path loss model was obtained for the low UWB frequency band (3.1 - 5.1 GHz) at GI scenarios. The model was validated using the three methodologies and compared with previous models in literature. Finally, from a practical case point of view, the channel was also evaluated for UWB signals at lower frequencies (60 MHz) for the GI area. In addition, for the next generation of leadless pacemakers the security link between the heart and an external device was also evaluated. The results obtained in this dissertation reaffirm the benefits of using the UWB frequency band for the next generation of wireless in-body medical devices. / Pérez Simbor, S. (2019). In-body to On-body Experimental UWB Channel Characterization for the Human Gastrointestinal Area [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/133034 / TESIS

[ES] La endoscopia capsular (CE) es una ampliamente utilizada alternativa mínimamente invasiva a la endoscopia tradicional, que permite la visualización de todo el intestino delgado, mientras no es posible hacerlo fácilmente con los procedimientos más invasivos. Sin embargo, esos métodos tradicionales aún suelen ser la primera opción de tratamiento, ya que todavía existen desafíos importantes en el campo de la CE, incluyendo el tiempo necesario para el diagnóstico por vídeo después del procedimiento, el hecho de que la cápsula no se puede controlar activamente, la falta de consenso sobre una buena preparación del paciente y el coste alto. En esta tesis doctoral, nuestro objetivo es extraer más información de los procedimientos de endoscopía por cápsula para ayudar a aliviar estos problemas desde una perspectiva que parece estar subrepresentada en la investigación actual. Primero, como el objetivo principal en esta tesis, pretendemos desarrollar un método de evaluación de la limpieza en procedimientos de CE automático y objetivo para asistir la investigación médica en métodos de preparación de los pacientes. Específicamente, a pesar de que una preparación adecuada del paciente pueda ayudar a obtener una mejor visibilidad, los estudios sobre el método más efectivo son contradictorios debido a la ausencia de tal método. Por lo tanto, pretendemos proporcionar un método de ese tipo, capaz de presentar la limpieza en una escala intuitiva, con una novedosa arquitectura relativamente ligera de una red neuronal convolucional en su núcleo. Entrenamos este modelo en un conjunto de datos extensivo de más de 50,000 parches de imágenes, obtenidos de 35 procedimientos CE diferentes, y lo comparamos con métodos de clasificación del estado del arte. A partir de la clasificación, desarrollamos un método para automáticamente estimar las probabilidades a nivel de píxel y deducir los puntos en la escala de la evaluación de la limpieza a través de umbrales aprendidos. Después, validamos nuestro método en un entorno clínico en 30 videos de CE obtenidos nuevamente, comparando las puntuaciones resultantes con las asignadas de forma independiente por especialistas humanos. Obtuvimos la mayor precisión de clasificación para el método propuesto (95,23%), con tiempos de predicción promedios significativamente más bajos que para el segundo mejor método. En la validación, encontramos un acuerdo aceptable con dos especialistas humanos en comparación con el acuerdo interhumano, mostrando su validez como método de evaluación objetivo. Adicionalmente, otro objetivo de este trabajo es detectar automáticamente el túnel y ubicar el túnel en cada fotograma. Para este objetivo, entrenamos un modelo basado en R-CNN, concretamente el detector ligero YOLOv3, en un total de 1385 fotogramas, extraídos de procedimientos de CE de 10 pacientes diferentes. De tal manera, alcanzamos una precisión del 86,55% y una recuperación del 88,79% en nuestro conjunto de datos de test. Ampliando este objetivo, también pretendemos visualizar la motilidad intestinal de una manera análoga a una manometría intestinal tradicional, basada únicamente en la técnica mínimamente invasiva de CE. Para esto, alineamos los fotogramas con similar orientación y derivamos los parámetros adecuados para nuestro método de segmentación de las propiedades del rectángulo delimitador del túnel. Finalmente, calculamos el tamaño relativo del túnel para construir un equivalente de una manometría intestinal a partir de información visual. Desde que concluimos nuestro trabajo, nuestro método para la evaluación automática de la limpieza se ha utilizado en un estudio a gran escala aún en curso, en el que participamos activamente. Mientras gran parte de la investigación se centra en la detección automática de patologías, como tumores, pólipos y hemorragias, esperamos que nuestro trabajo pueda hacer una contribución significativa para extraer más información de la CE también en otras áreas frecuentemente subestimadas. / [CA] L'endoscòpia capsular (CE) és una àmpliament utilitzada alternativa mínimament invasiva a l'endoscòpia tradicional, que permet la visualització de tot l'intestí prim, mentre no és possible fer-lo fàcilment amb els procediments més invasius. No obstant això, aqueixos mètodes tradicionals encara solen ser la primera opció de tractament, ja que encara existeixen desafiaments importants en el camp de la CE, incloent el temps necessari per al diagnòstic per vídeo després del procediment, el fet que la càpsula no es pot controlar activament, la falta de consens sobre una bona preparació del pacient i el cost alt. En aquesta tesi doctoral, el nostre objectiu és extraure més informació dels procediments de endoscopía per càpsula per a ajudar a alleujar aquests problemes des d'una perspectiva que sembla estar subrepresentada en la investigació actual. Primer, com l'objectiu principal en aquesta tesi, pretenem desenvolupar un mètode d'avaluació de la neteja en procediments de CE automàtic i objectiu per a assistir la investigació mèdica en mètodes de preparació dels pacients. Específicament, a pesar que una preparació adequada del pacient puga ajudar a obtindre una millor visibilitat, els estudis sobre el mètode més efectiu són contradictoris a causa de l'absència de tal mètode. Per tant, pretenem proporcionar un mètode d'aqueix tipus, capaç de presentar la neteja en una escala intuïtiva, amb una nova arquitectura relativament lleugera d'una xarxa neuronal convolucional en el seu nucli. Entrenem aquest model en un conjunt de dades extensiu de més de 50,000 pegats d'imatges, obtinguts de 35 procediments CE diferents, i el comparem amb mètodes de classificació de l'estat de l'art. A partir de la classificació, desenvolupem un mètode per a automàticament estimar les probabilitats a nivell de píxel i deduir els punts en l'escala de l'avaluació de la neteja a través de llindars apresos. Després, validem el nostre mètode en un entorn clínic en 30 vídeos de CE obtinguts novament, comparant les puntuacions resultants amb les assignades de manera independent per especialistes humans. Vam obtindre la major precisió de classificació per al mètode proposat (95,23%), amb temps de predicció mitjanes significativament més baixos que per al segon millor mètode. En la validació, trobem un acord acceptable amb dos especialistes humans en comparació amb l'acord interhumà, mostrant la seua validesa com a mètode d'avaluació objectiu. Addicionalment, un altre objectiu d'aquest treball és detectar automàticament el túnel i situar el túnel en cada fotograma. Per a aquest objectiu, entrenem un model basat en R-CNN, concretament el detector lleuger YOLOv3, en un total de 1385 fotogrames, extrets de procediments de CE de 10 pacients diferents. De tal manera, aconseguim una precisió del 86,55% i una recuperació del 88,79% en el nostre conjunt de dades de test. Ampliant aquest objectiu, també pretenem visualitzar la motilitat intestinal d'una manera anàloga a una manometría intestinal tradicional, basada únicament en la tècnica mínimament invasiva de CE. Per a això, alineem els fotogrames amb similar orientació i derivem els paràmetres adequats per al nostre mètode de segmentació de les propietats del rectangle delimitador del túnel. Finalment, calculem la grandària relativa del túnel per a construir un equivalent d'una manometría intestinal a partir d'informació visual. Des que concloem el nostre treball, el nostre mètode per a l'avaluació automàtica de la neteja s'ha utilitzat en un estudi a gran escala encara en curs, en el qual participem activament. Mentre gran part de la investigació se centra en la detecció automàtica de patologies, com a tumors, pòlips i hemorràgies, esperem que el nostre treball puga fer una contribució significativa per a extraure més informació de la CE també en altres àrees sovint subestimades. / [EN] Capsule endoscopy (CE) is a widely used, minimally invasive alternative to traditional endoscopy that allows visualisation of the entire small intestine, whereas more invasive procedures cannot easily do this. However, those traditional methods are still commonly the first choice of treatment for gastroenterologists as there are still important challenges surrounding the field of CE. Among others, these include the time consuming video diagnosis following the procedure, the fact that the capsule cannot be actively controlled, lack of consensus on good patient preparation and the high cost. In this doctoral thesis, we aim to extract more information from capsule endoscopy procedures to aid in alleviating these issues from a perspective that appears to be under-represented in current research. First, and as the main objective in this thesis, we aim to develop an objective, automatic cleanliness evaluation method in CE procedures to aid medical research in patient preparation methods. Namely, even though adequate patient preparation can help to obtain a cleaner intestine and thus better visibility in the resulting videos, studies on the most effective preparation method are conflicting due to the absence of such a method. Therefore, we aim to provide such a method, capable of presenting results on an intuitive scale, with a relatively light-weight novel convolutional neural network architecture at its core. We trained this model on an extensive data set of over 50,000 image patches, collected from 35 different CE procedures, and compared it with state-of-the-art classification methods. From the patch classification results, we developed a method to automatically estimate pixel-level probabilities and deduce cleanliness evaluation scores through automatically learnt thresholds. We then validated our method in a clinical setting on 30 newly collected CE videos, comparing the resulting scores to those independently assigned by human specialists. We obtained the highest classification accuracy for the proposed method (95.23%), with significantly lower average prediction times than for the second-best method. In the validation of our method, we found acceptable agreement with two human specialists compared to interhuman agreement, showing its validity as an objective evaluation method. Additionally, we aim to automatically detect and localise the tunnel in each frame, in order to help determine the capsule orientation at any given time. For this purpose, we trained an R-CNN based model, namely the light-weight YOLOv3 detector, on a total of 1385 frames, extracted from CE procedures of 10 different patients, achieving a precision of 86.55% combined with a recall of 88.79% on our test set. Extending on this, we additionally aim to visualise intestinal motility in a manner analogous to a traditional intestinal manometry, solely based on the minimally invasive technique of CE, through aligning the frames with similar orientation and using the bounding box parameters to derive adequate parameters for our tunnel segmentation method. Finally, we calculate the relative tunnel size to construct an equivalent of an intestinal manometry from visual information. Since we concluded our work, our method for automatic cleanliness evaluation has been used in a still on-going, large-scale study, with in which we actively participate. While much research focuses on automatic detection of pathologies, such as tumors, polyps and bleedings, we hope our work can make a significant contribution to extract more information from CE also in other areas that are often overlooked. / Noorda, RA. (2022). Clearing the Way in Capsule Endoscopy with Deep Learning and Computer Vision [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/183752 / TESIS