Dispositivo que avalia sinais biológicos para prever episódios hipoglicêmicos em diabéticos tipo 1 usando sensores de umidade, temperatura e variabilidade da frequência cardíaca controlados por PIC

Tratamentos para disfunções como o Diabetes Mellitus, que traz consigo um descontroleglicêmico, trazem a cada dia inovações e melhorias, com o uso, por exemplo, do sensor de glicemia. O episódio hipoglicêmico é um dos sintomas que mais afeta diabéticos no mundo inteiro, levando a sintomas neuroglicopênicos como fome, tontura, fraqueza, dor de cabeça, confusão, convulsão e até mesmo coma, havendo grande necessidade de prevenção e controle dela. Contudo o uso de sensores glicêmicos para a previsão de hipoglicemias é de alto custo. Por ser um equipamento que é inserido sob a pele, pode causar irritação no local e grande desconforto para o seu usuário. Com a pesquisa realizada e tomando como base trabalhos já existentes na área, observou-se que existe a possibilidade de se estabelecer uma relação entre episódios hipoglicêmicos e sinais biológicos afetados pela manifestação do Sistema Simpático (sudorese, taquicardia, apreensão, tremor). Partindo deste princípio, propôs-se o desenvolvimento de um equipamento capaz de prever hipoglicemias noturnas por meio de um sensor de batimento cardíaco juntamente com um sensor de temperatura e umidade corpórea, para alertar o usuário prestes a ter um episódio hipoglicêmico. Este aparelho proposto teria seu diferencial pela forma não intrusiva de coleta de informação por meio dos sensores e com menor custo comparado ao CGM (Continuous Glucose Monitoring), atualmente disponível no mercado. Durante a realização desse projeto o Covid-19 encadeouuma pandemia mundial, levando à identificação do grupo de risco – do qual os diabéticosfazem parte – e isolamento social previsto por decreto, trazendo consigo grandes limitações para a realização das atividades previstas. Foi realizada uma revisão bibliográfica sobre o funcionamento dos tipos de sensores utilizados no projeto, assim como sobre diabetes, hipoglicemia e efeitos da hipoglicemia relacionados ao batimento cardíaco, temperatura e umidade do corpo. Criou-se o software e uma modelagem do dispositivo para prever episódios hipoglicêmicos, porém não foi possível sua prototipação física devido à falta de recursos e a impossibilidade de testes funcionais com pacientes

Modelo de talher autorregulador inteligente para pacientes com Parkinson utilizando microcontrolador Atmega328-p

Pacientes que apresentam o sintoma de tremor involuntário característico do mal de Parkinson tem dificuldade na alimentação quando levam o alimento à boca utilizando um talher. O tremor nas mãos ocasiona a queda do alimento contido no talher. Foi desenvolvido um talher autorregulador utilizando servomotores, microcontrolador ATmega328-P, giroscópio MPU-6050 e peças fabricadas utilizando impressão 3D para reposicionar a ponta do talher, impedindo que a comida caia do talher durante o tremor nas mãos do paciente. Esse talher se mantém paralelo em relação ao chão, permitindo que a comida se mantenha no talher mesmo durante o evento de inclinação quando ocorre o tremor. O talher foi testado em pacientes e apresentou resultados satisfatórios para pacientes com tremores pequenos e leves. As simulações foram feitas utilizando o talher, onde o paciente levou a comida à boca e simulou o processo de alimentação.Foi desenvolvido, também, um sistema de medição de inclinação, com uso de um giroscópio, para estudar o comportamento do tremor da mão dos pacientes e para que o protótipo tenha resultados mais assertivos. O giroscópio foi acoplado à uma estrutura para que o paciente o segure ao haver tremor, os dados foram recebidos, podendo assim analisar a característica do tremor nos três eixos de rotação. Os pacientes participaram de testes levando comida à boca e foi verificado se o talher cumpriria sua função, também foi estudado o comportamento de tremor, analisando melhor quais eixos de rotação são mais influentes e quais são menos influentes no tremor das mãos dos pacientes. As peças foram impressas em uma impressora 3D para adaptação dos circuitos, motores e anatomia da mão, para melhor uso dos paciente

Mecanorreceptores artificiais aplicados a próteses de membro superior

Atualmente, a taxa de rejeição de próteses de membros superiores pode chegar até70%. Isso se dá por diversos fatores, tanto físicos quanto psicológicos. Um dele é a inexistência de uma via bilateral prótese-objeto que gere feedbacks sensoriais, o que ajudaria no reconhecimento de um objeto e na fluidez dos movimentos. Este projeto tem como objetivo melhorar essa adversidade através da criação de uma rede neural (RNA) Feedforward Perceptron Multicamadas com Backpropagation, que, tendo como entrada a posição da mão ao segurar um objeto, reconheça-o e indique a preensão apropriada. Para isso criou-se uma simulação de uma mão 3D no Blender 2.9 que gera posições aleatórias dos dedos da mão, criando um banco de dados que alimenta o a rede neural criada para no seu treinamento, objetivando chegar nos pesos sinápticos mais apropriados. Assim, ao colocar-se uma entradaqualquer, a rede informará qual é a preensão mais próxima. A RNA criada utiliza como função de ativação a função Sigmoid, tem cinco neurônios na camada de entrada, quatro na camada oculta e três na camada de saída. Foi criado um banco de dados de 40 entradas, e ao utilizálo na fase de treinamento da rede Perceptron, durante 10000 épocas, chegou-se a duas matrizes de pesos, uma para a camada oculta e uma para a camada, que tem como percentagem de erro 2%. Pode-se concluir que redes neurais são uma boa solução para esse problema, pois mesmo não sendo a melhor rede neural possível de ser construída, ela já mostrou um grande avanço no reconhecimento de objetos, e assim, pode ser melhorada de diversas formas para ser utilizada em próteses reais, melhorando a sua aceitação