Signal processing for the measurement of the results of the timed-up and go test using sensors

Dissertação de Mestrado apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos.Os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis tem permitido o surgimento de vários estudos em diferentes áreas da vida humana. Estes dispositivos estão equipados com diversos sensores que permitem adquirir diferentes parâmetros físicos e fisiológicos de diferentes indivíduos. Os dispositivos móveis apresentam-se com cada vez mais soluções, funcionalidades e capacidade de processamento. A presença de sensores nos dispositivos móveis, como o acelerómetro, magnetómetro e giroscópio, permite a aquisição de sinais relacionados com atividade física e movimento do ser humano. Em acréscimo, dado que estes dispositivos incluem possibilidade de ligação via Bluetooth, outros sensores podem ser utilizados em conjunto com os sensores incluídos no dispositivo móvel. O desenvolvimento deste tipo de sistemas inteligentes com sensores é um dos temas abordados no desenvolvimento de sistemas de Ambient Assisted Living (AAL). Diversas áreas da medicina têm beneficiado com estes avanços, proporcionando cuidados de saúde à distância, mas o foco desta dissertação é um dos testes funcionais focados na fisioterapia, o Timed-Up and Go test. O Timed-Up and Go test define-se como um teste muito utilizado por fisioterapeutas na recuperação de lesões e é constituído por seis fases, onde o individuo se encontra sentado numa cadeira, levanta-se, caminha três metros, inverte a marcha, caminha três metros e volta a sentar-se na cadeira. O âmbito desta dissertação consiste na análise estatística e com inteligência artificial dos dados recolhidos durante a execução do Timed-Up and Go test com recurso a diversos sensores, sendo que para isso foi desenvolvida uma aplicação móvel que permite adquirir os dados de diversos sensores durante a execução do teste com pessoas idosas institucionalizadas. A dissertação foca-se na criação de um método de análise dos resultados do Timed-Up and Go test com recurso ao acelerómetro e magnetómetro do dispositivo móvel e um sensor de pressão, ligado a um dispositivo BITalino, posicionado na cadeira. Ao mesmo tempo, foram recolhidos sinais de sensores de Eletrocardiografia e Eletroencefalografia, conectados a outro dispositivo BITalino, para análise de diferentes problemas de saúde. Assim, implementaram-se métodos estatísticos e de inteligência artificial para a análise dos dados recolhidos a partir destes sensores com recurso ao procedimento experimental inicialmente executado. Inicialmente, foi realizada a revisão da literatura relacionada com o Timed- Up and Go test e o uso de sensores, sendo que a revisão de literatura terminou com a identificação das doenças passíveis de serem identificadas com recurso aos sensores inerciais. Seguidamente, apresentou-se a proposta de arquitetura a ser utilizada para a recolha dos dados, tendo em conta os sensores anteriormente referidos. Os dados presentes neste estudo foram recolhidos de 40 idosos institucionalizados da região do Fundão (Portugal), equipados com um dispositivo móvel e um dispositivo BITalino, bem como os restantes sensores. Por fim, passou-se então à análise dos dados recolhidos que foi dividida em 3 estágios, começando pela análise do acelerómetro, magnetómetro e sensor de pressão para identificação dos parâmetros do Timed-Up and Go test, utilizando métodos estatísticos para a análise dos dados recolhidos. No segundo estágio foram implementados métodos estatísticos para correlacionar as doenças passiveis de serem detetadas por sensores de Eletrocardiografia e Eletroencefalografia. Por fim, no terceiro estágio foram implementados métodos de inteligência artificial, i.e., redes neuronais artificiais, para relacionar as doenças do foro cardíaco e nervoso com os dados dos diferentes indivíduos de modo a aferir as suas características. Como trabalho futuro, os resultados apresentados nesta dissertação podem servir para a criação de sistemas de baixo-custo, e de acesso a todos os cidadãos, que permitam a deteção mais atempada de determinados distúrbios e possam servir de auxílio aos profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças

Critical experiences with sport and wellness technology digital coach – differences between young adults and young elderly

Both young adults and young elderly people have been found to be at a high risk of disengagement with physical activity. This makes both groups important targets for health and exercise promotion. Since sport and wellness technology has become popular among regular exercisers, it is worth studying how personal wellness devices could help both target groups in becoming more physically active. This study explores critical experiences during the implementation phase of a sport and wellness technology digital coach among young adults and young elderly. This qualitative study is based on a thematic analysis of 60 participants’ interviews conducted with the critical incident technique. The study reveals the experiences the users consider crucial during the initial phases of usage of sport and wellness technology digital coaching devices. The results show that positive critical incidents among young adults and young elderly are similar when learning about personal health and exercising. However, the role of supportive communication seems to be more important with the young elderly people. Functionality and usability issues play a big role in negative critical incidents. The findings highlight the importance of these critical experiences to the overall usage experience and their influence on users’ motivation to improve their fitness

Proceedings of the 9th Iberoamerican Conference on Applications and Usability of Interactive TV - jAUTI 2020

Damos la bienvenida al libro de anales de las 9a Jornadas de Aplicaciones y Usabilidad de la Televisión Digital Interactiva - jAUTI'2020. Esta conferencia es una organización conjunta del grupo Social iTV de la Unidad de Investigación DigiMedia de la Universidad de Aveiro y de RedAUTI (Red temática en Aplicaciones y Usabilidad de Televisión Digital Interactiva). La edición de este año (celebrada el 18 de diciembre de 2020) se llevó a cabo, en el contexto de la pandemia COVID-19, en modalidad online, sin embargo, no dejó de reunir a investigadores de diversas universidades, concretamente de Europa y América, y de la industria para compartir su trabajo de investigación. Este libro de anales incluye un conjunto de 27 artículos organizados en 7 sesiones temáticas: Interacciones en el ecosistema de la televisión; El audiovisual en escenarios didácticos; Televisión interactiva para audiencias sénior; Evaluaciones de usabilidad y UX; Contenidos y experiencias audiovisuales; Aplicaciones de TV digital e IPTV interactivas.RedAUT