Breathing Monitoring and Pattern Recognition with Wearable Sensors

This chapter introduces the anatomy and physiology of the respiratory system, and the reasons for measuring breathing events, particularly, using wearable sensors. Respiratory monitoring is vital including detection of sleep apnea and measurement of respiratory rate. The automatic detection of breathing patterns is equally important in other respiratory rehabilitation therapies, for example, magnetic resonance exams for respiratory triggered imaging, and synchronized functional electrical stimulation. In this context, the goal of many research groups is to create wearable devices able to monitor breathing activity continuously, under natural physiological conditions in different environments. Therefore, wearable sensors that have been used recently as well as the main signal processing methods for breathing analysis are discussed. The following sensor technologies are presented: acoustic, resistive, inductive, humidity, acceleration, pressure, electromyography, impedance, and infrared. New technologies open the door to future methods of noninvasive breathing analysis using wearable sensors associated with machine learning techniques for pattern detection

Teste e Reteste da avaliação da espasticidade e sinais mecanomiográficos de flexores e extensores de cotovelo em atleta de Bocha Paralímpica com Paralisia Cerebral

Objetivo: Avaliar a eficácia da mecanomiografia (MMG) para classificação de atletas na bocha paralímpica. Método: Neste estudo piloto, o voluntário selecionado com Paralisia Cerebral, foi avaliado empregando o teste de espasticidade (ASAS) nos braços direito e esquerdo, coletados os dados de mecanomiografia durante esse teste, por meio de dois sensores de MMG. O sensor 1 foi fixado na superfície da pele, no ponto motor dos flexores do cotovelo e o sensor 2, no ponto motor dos extensores do cotovelo. Os sinais de MMG foram processados utilizando o software MATLAB®, no qual o desvio padrão foi determinado para cada eixo de cada sensor, como também a média dos desvios entre sessões para os lados direito e esquerdo dos músculos flexores e extensores dispostos para cada avaliador. Resultados: Constataram-se diferenças numéricas entre as médias dos desvios para cada avaliador do mesmo grupo muscular do mesmo braço; porém, estas diferenças são sutis e mostram um padrão para o sinal mecanomiográficos mesmo quando diferentes avaliadores utilizam realizam o teste. Conclusão: Conclui-se que a MMG é viável na utilização de identificação espasticidade e os valores da média de todas as avaliações dos avaliadores 1 e 2 no grupo de flexores (MSD) foi mantida entre 0,1723 mV (Y) e 0,1225 mV (Z), 0,1904 (Y) mV a 0,1601mV (Z), não havendo divergência entre os avaliadores, mas caso houvesse o MMG seria fundamental na avaliação de espasticidade

Avaliação do deslocamento angular de cabeça e tronco de pacientes durante a equoterapia com actímetro

Introdução: A equoterapia vem sendo utilizada como uma ferramenta terapêutica no tratamento diferentes distúrbios neuromusculares, cujos progressos posturais observados antes e após o tratamento foram demonstrados, mas nunca analisados durante as seções de tratamento. Muitos processos como Time Up and Go (TUG), marcha, centro de pressão, entre outros, foram analisados de forma qualitativa, afirmando apenas uma melhora no controle motor. Objetivo: Para avaliar a evolução do paciente durante a terapia sobre o cavalo, objetivou-se quantificar seu desempenho utilizando um instrumento biomédico portátil (actímetro) desenvolvido para a análise cinemática do deslocamento da cabeça e tronco utilizando um sensor de aceleração 3D. Método: Nove voluntários foram avaliados durante duas sessões de equoterapia em ritmo de passo do cavalo. Os eixos x, y e z do sensor foram condicionados e processados para obter valores médios e desvios padrões, bem como a média dos grupos de voluntários com ou sem deficiência. Resultados: Foi possível observar uma diferença significativa entre os voluntários com deficiência e os voluntários sem deficiência, que apresentaram resultados quantificados numericamente maiores em todas as comparações realizadas. Conclusão: Os voluntários com deficiência possuem menor estabilidade que os voluntários sem deficiência