Thesis submitted in the fulfilment of the requirements for the Degree of Master in Electronic and Telecomunications EngineeringO estudo e a utilização dos biosinais tem vindo a aumentar dentro da comunidade global de engenharia. Daí têm nascido novos campos de aplicações, para além das mais tradicionais em áreas da medicina. Enumerando alguns exemplos temos: monitorização da actividade humana em desporto, onde novos dispositivos (Hardware e Software) têm vindo a ser lançados pela indústria para auto-monitorização de performance; interação Homem-Máquina em jogos de computador/consola, possibilitando ao utilizador interagir com o jogo e vice-versa; em biometria, onde novos sistemas baseados em eletrocardiografia vêm adicionar novas propriedades de identificação às modalidades já existentes (reconhecimento facial, iris, impressão digital).
Adicionalmente, as recentes correntes de “Open-Source” e “Do-It-Yourself” têm vindo a transformar o modo como a indústria e o ensino de engenharia são executados. Desta forma, surgem novas plataformas de desenvolvimento, tais como o Arduino e o Raspberry Pi, que têm revelado uma vibrante comunidade de seguidores, e têm inspirado diversos projectos na área de sistemas embebidos. Contudo, muitos dos projectos encontrados no estado da arte focam-se principalmente na computação física, onde interagem com simples sensores e actuadores, tais como LEDs e botões ou mesmo pequenos motores, tendo poucos requisitos em termos de aquisição de sinal, nomeadamente baixa tolerância ao ruído e baixas frequências de amostragem, não sendo compativeis com o estudo e aquisição de biosinais.
Com este trabalho apresentamos o "BITalino", uma versátil e multimodal plataforma para aquisição de biosinais, de baixo-custo, que pode ser utilizada como ferramenta em actividades de sala de aula, que possibilita a interacção com outros dispositivos, e que potencia a prototipagem rápida de aplicações finais de utilizador na área da computação fisiológica. O principal objectivo é tornar a aquisição de biosinais fácil e acessível a todos, desde estudantes, investigadores, engenhocas, e pessoas com interesse em trabalhar na área dos biosinais.
O BITalino é uma placa de hardware que integra um micro-controlador, um módulo de acondicionamento para a alimentação do sistema e controlo de carga da bateria, um módulo wireless para transmissão de dados utilizando a tecnologia Bluetooth, que possibilita a sua ligação a um computador, telemóvel, ou qualquer outro dispositivo que tenha um receptor Bluetooth.
Integra também vários sensores muitos especializados na medição de sinais do corpo humano, nomeadamente, sensor para medir a actividade do coração, outro que permite medir a actividade muscular, outro para medir a actividade do sistema nervoso simpático e um outro que permite medir o movimento. Adicionalmente, integra também um sensor que permite medir a luz ambiente e também um simples LED que permite dar um feedback muito simples ao utilizador da placa.
Além do baixo-custo, outra particularidade do sistema é o facto de estar desenhado como um Lego, em que todos os blocos descritos anteriormente podem ser destacados da placa principal,dando liberdade ao utilizador para combiná-los do modo que for mais interessante para a sua aplicação.
Neste trabalho são focados os principais conceitos teóricos para a medida de biosinais, nomeadamente Eletrocardiografia, Eletromiografia, actividade Eletrodérmica e Acelerometria, assim como a caracterização detalhada de todo o hardware e firmware, nomeadamente cada módulo e respectivos testes de caracterização e avaliação de performance.
Serão apresentados também alguns exemplos de aplicação construídos com base na plataforma desenvolvida, que demonstram o seu potencial, nomeadamente: um detector de ritmo cardíaco que utiliza sinais de eletrocardiografia para actuar num LED; um controlador de luz, que utiliza sinais de acelerometria para ligar ou desligar uma lâmpada; uma fechadura de porta que é controlada através de sinais de eletromiografia; um didático e interactivo detector de mentiras que se baseia nas variações emocionais captadas através dos sinais de actividade eletrodérmica e ritmo cardíaco; e uma flôr equipada com sensores adicionais que envia mensagens para o Twitter a informar o seu estado de saúde.Abstract: By definition, physical computing deals with the study and development of interactive systems that sense and react to the analog world. In an analogous way, physiological computing can be defined as the field, within physical computing, that deals with the study and development of systems that sense and react to the human body. While physical computing has seen significant advancements leveraged by the popular Arduino platform, no such equivalent can yet be found for physiological computing.
In this work we present "BITalino", a novel, low-cost, versatile platform, targeted at multimodal biosignal acquisition that can be used to support classroom activities, interface with other devices, or perform rapid prototyping of end-user applications in the field of physiological computing. BITalino integrates a micro-controller, a module for power conditioning and battery management, a wireless communication module that uses Bluetooth technology, allowing it to be connected to a computer, mobile phone or any other device that includes a Bluetooth receiver.
Targeting the acquisition of physiological signals, it also integrates many specialized sensors to measure signals from the human body, in particular sensors to measure the activity of the heart, muscles, the activity of the sympathetic nervous system and movement. Additionally, it also includes a sensor that measures ambient light as well as a simple LED that gives easy feedback to the user. Besides as low-cost, another feature of the system is the fact that it is designed as a Lego, in which all the blocks described above can be detached from the main board, providing the user freedom to combine them in the manner that is most interesting for their own applications.
The emphases of this work is on the main theoretical concepts of the Biosignals measurement, including Electrocardiography, Electromyography, Electrodermal Activity and Accelerometry, as well as detailed characterization of all hardware and firmware modules, including each block and their characterization tests and performance evaluation. We also present several examples of ap- plications built using the developed platform to demonstrate its potential, namely: a Heartbeatdetector that uses Electrocardiographic (ECG) signals to trigger a LED; a light controlled by the wave of the hands, using Accelerometric (ACC) signals; a Muscle-controlled door lock, that uses Electromyographic (EMG) signals as a trigger; a didactic and interactive lie-detector setup that answers according to the emotional variations based on Electrodermal Activity (EDA) signals and Heart Rate (HR); and a twitting flower vase fitted with some additional non-BITalino sensors, that monitors the ambient light, soil moisture, relative humidity of air and temperature, to check the ”health” status of a flower
