1 research outputs found
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 fÃsicos e fisiológicos de diferentes indivÃduos. 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 fÃsica 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 incluÃdos 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 constituÃdo 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 estatÃstica 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 estatÃsticos 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 passÃveis 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
estatÃsticos para a análise dos dados recolhidos. No segundo estágio foram
implementados métodos estatÃsticos 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 cardÃaco e
nervoso com os dados dos diferentes indivÃduos de modo a aferir as suas
caracterÃsticas.
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 auxÃlio aos profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de
doenças