Monitoramento da frequência respiratória usando sensores de fibras ópticas de polímero integrados ao smartphone com conectividade em nuvem

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dc.contributor.advisor1Leal Junior, Arnaldo Gomes
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000000290750619
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7246557168481527
dc.contributor.authorGomes, Lívia Gonçalves
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9570544321186212
dc.contributor.referee1Diaz, Camilo Arturo Rodriguez
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000000196575076
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2410092083336272
dc.contributor.referee2Mello, Ricardo Carminati de
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000000304204273
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1569638571582691
dc.contributor.referee3Marques, Carlos Alberto Ferreira
dc.date.accessioned2024-05-29T20:55:42Z
dc.date.available2024-05-29T20:55:42Z
dc.date.issued2023-10-26
dc.description.abstractRespiratory rate is one of the important physiological signals used to monitor human health in disease and physical activity areas. In this context, there are multiparameter sensors that are commercially known and usually applied in hospital settings. Their design does not provide great mobility for the patient, in addition to the high cost, making accessibility to other environments difficult. On the other hand, the advancement of technologies has led to the development of various types of electrical sensors for measuring these signals; however, the majority of them are electrically and electronically based, not being suitable for environments with electromagnetic interference. This work presents a respiratory rate system composed of a polymer optical fiber sensor using a smartphone as the interrogator system, which acts in the emission and acquisition of the optical signal. Additionally, integration with the Internet of Things was carried out, using Edge Computing techniques for local signal processing in an application developed on the AndroidStudio platform. The ThingSpeak platform is used for cloud storage and the ThingView mobile application allows online viewing of information, providing the remote access. To verify the accuracy of the sensor, a metronome was set to specific frequency rates, used as a reference. The sensor underwent extension and retraction movements, carried out manually, at the frequency of the metronome’s beats at these rates. The sensory system presents a maximum percentage error of 4.5% (1.35 BPM - Breaths per Minute) when comparing the values obtained with the reference frequencies used. Furthermore, tests were performed on volunteers to verify the system’s performance in a real environment, where they were asked to breathe normally, at rest, and also simulating the practice of physical exercises at three known breathing rates. The highest percentage error verified for the resting state is 3.63% (0.8 BPM) and for the moving state 5.35% (1.88 BPM). To verify the remote access to information, the visualization of respiratory rate data measured by the local system in ThingView was analyzed. The frequency read in the application is the same measured by the sensor, presented instantly, it is also visualized the measurement information of the week and month, showing the efficiency of the proposed approach for remote sensing applications with cloud integration.
dc.description.resumoA frequência respiratória (FR) é um dos importantes sinais fisiológicos usados para monitorar a saúde humana no tratamento de enfermidades e na execução de atividades físicas. Nesse contexto, existem os sensores multiparâmetros, comercialmente conhecidos e aplicados usualmente em áreas hospitalares. Sua construção não proporciona grande mobilidade ao paciente, além do custo elevado, dificultando a acessibilidade a outros ambientes. Em contrapartida, o avanço das tecnologias apresentou o desenvolvimento de diversos outros tipos de sensores elétricos de maior portabilidade para medição desses sinais, porém a maioria é de base elétrica e eletrônica, não sendo aptos a ambientes com interferência eletromagnética. Este trabalho apresenta um sistema de frequência respiratória composto por um sensor de fibra óptica de polímero usando um smartphone como sistema interrogador, que atua na emissão e aquisição do sinal óptico. É estruturada a integração à Internet das Coisas, onde técnicas de Computação de Borda são aplicadas para o processamento local do sinal em aplicativo desenvolvido na plataforma AndroidStudio. A plataforma ThingSpeak é utilizada para armazenamento em nuvem e o aplicativo móvel ThingView para visualização online dos dados, permitindo seu acesso remoto. Para verificar a precisão do sensor, um metrônomo foi configurado com taxas de frequência específicas, utilizadas para referência. O sensor sofreu movimentos de extensão e retração, realizados de forma manual, na frequência das batidas do metrônomo nessas taxas. O sistema sensorial apresenta um erro percentual máximo de 4,5% (1,35 RPM - Respirações por Minuto) quando comparados os valores obtidos com as frequências de referência utilizadas. Além disso, foram realizados testes em voluntários para verificar o desempenho do sistema em um ambiente real, onde os voluntários foram solicitados a respirar normalmente, em estado de repouso, e também simulando a prática de exercícios físicos, em três taxas de respiração pré-estabelecidas. O maior erro percentual verificado para o estado de repouso é de 3,63% (0,8 RPM) e para o estado de movimento 5,35% (1,88 RPM). Para verificar o acesso remoto às informações, foi analisada a visualização dos dados de frequência respiratória medidos pelo sistema local no ThingView. A frequência lida no aplicativo é a mesma medida pelo sensor, sendo apresentada de forma instantânea. Além disso, as informações de medição do sinal efetuadas na semana e no mês também são disponibilizadas, isso mostra a adequação da abordagem proposta para aplicações de sensoriamento remoto com integração em nuvem.
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/12701
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.subjectSensores de fibra óptica polimérica
dc.subjectFrequência respiratória
dc.subjectProcessamento de sinal
dc.subjectIntegração em nuvem
dc.subjectAcesso remoto
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.titleMonitoramento da frequência respiratória usando sensores de fibras ópticas de polímero integrados ao smartphone com conectividade em nuvem
dc.typemasterThesis
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