Monitoramento da frequência respiratória usando sensores de fibras ópticas de polímero integrados ao smartphone com conectividade em nuvem
Nome: LÍVIA GONÇALVES GOMES
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 26/10/2023
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ARNALDO GOMES LEAL JÚNIOR | Orientador |
| RICARDO CARMINATI DE MELLO | Co-orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ARNALDO GOMES LEAL JÚNIOR | Orientador |
| CAMILO ARTURO RODRIGUEZ DIAZ | Examinador Interno |
| CARLOS ALBERTO FERREIRA MARQUES | Examinador Externo |
| RICARDO CARMINATI DE MELLO | Coorientador |
Resumo: A frequência respiratória (FR) é um dos importantes sinais fisiológicos usados para monitorar a saúde humana no tratamento de enfermidades e na execução de atividades físicas. Nesse contexto, existem os sensores multiparâmetros, comercialmente conhecidos e aplicados usualmente em áreas hospitalares. Sua construção não proporciona grande mobilidade ao paciente, além do custo elevado, dificultando a acessibilidade a outros ambientes. Em contrapartida, o avanço das tecnologias apresentou o desenvolvimento de diversos outros tipos de sensores elétricos de maior portabilidade para medição desses sinais, porém a maioria é de base elétrica e eletrônica, não sendo aptos a ambientes com interferência eletromagnética. Este trabalho apresenta um sistema de frequência respiratória composto por um sensor de fibra óptica de polímero usando um smartphone como sistema interrogador. É estruturada a integração à Internet das Coisas, onde técnicas de Computação de Borda são aplicadas para o processamento local do sinal em aplicativo desenvolvido na plataforma AndroidStudio. A plataforma ThingSpeak é utilizada para armazenamento em nuvem e o aplicativo móvel ThingView para visualização online dos dados,
permitindo seu acesso remoto. Para verificar a precisão do sensor, um metrônomo foi configurado com taxas de frequência específicas, utilizadas para referência. O sensor sofreu movimentos de extensão e retração, realizados de forma manual, na frequência das batidas do metrônomo nessas taxas. O sistema sensorial apresenta um erro percentual máximo de 4,5% (1,35 RPM - Respirações por Minuto) quando comparados os valores obtidos com as frequências de referência utilizadas. Além disso, foram realizados testes em voluntários para verificar o desempenho do sistema em um ambiente real, onde os voluntários foram solicitados a respirar normalmente, em estado de repouso, e também simulando a prática de exercícios físicos, em três taxas de respiração pré-estabelecidas. O maior erro percentual verificado para o estado de repouso é de 3,63% (0,8 RPM) e para o estado de movimento 5,35% (1,88 RPM). Para verificar o acesso remoto às informações, foi analisada a visualização dos dados de frequência respiratória medidos pelo sistema local no ThingView. A frequência lida no aplicativo é a mesma medida pelo sensor, sendo apresentada de forma instantânea. Além disso, as informações de medição do sinal efetuadas na semana e no mês também são disponibilizadas, isso mostra a adequação da abordagem proposta para aplicações de sensoriamento remoto com integração em nuvem.
