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Título: Quantificação do sistema nervoso autônomo no diabetes mellitus tipo 2
Autor(es): Cavalcanti, Sandro Muniz
Orientador(es): Oliveira, Flávia Maria Guerra de Sousa Aranha
Assunto: Análise espectral
Processamento de sinais - técnicas digitais
Data de apresentação: 26-Set-2022
Data de publicação: 10-Abr-2023
Referência: CAVALCANTI, Sandro Muniz. Quantificação do sistema nervoso autônomo no diabetes mellitus tipo 2. 2022. 69 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Os sinais fisiológicos permitem inferir diversas informações sobre o comportamento do corpo humano. Entre esses sinais, destaca-se o sinal de eletrocardiograma (ECG), que indica o comportamento do coração durante todo o ciclo cardíaco. A partir dos sinais de ECG, pressão arterial e respiração é possível obter informações relacionadas à variabilidade da frequência cardíaca (VFC), medida diretamente relacionada à atuação do sistema nervoso autônomo (SNA). Entre as doenças que afetam o SNA, o Diabetes Mellitus tipo 2 destaca-se por atingir uma parcela considerável da população e estar diretamente ligado à mortalidade cardiovascular. O objetivo do estudo concentra-se em, por meio de métodos de processamento de sinais fisiológicos, quantificar a influência da doença no SNA e comparar as diferentes abordagens utilizadas para obter essa quantificação. Duas abordagens são utilizadas para quantificar esse sistema: análise espectral da variabilidade da frequência cardíaca e da pressão arterial, uma abordagem mais tradicional, e a estimação de resposta ao impulso dos sistemas que representam o acoplamento cardiorrespiratório e a reação dos barorreflexos por variações na pressão arterial, abordagem ainda pouco explorada para investigar a influência do diabetes no SNA. A base de dados utilizada contém sinais de eletrocardiograma, pressão arterial e respiração de pacientes segregados em dois grupos de acordo com a presença ou não da doença. A partir desses sinais foram realizados procedimentos de processamento para obtenção de indicadores espectrais e de indicadores baseados na resposta ao impulso (indicadores temporais) que quantificam a atuação do SNA, em particular os ramos simpático – responsável pela estimulação em situações que exigem maior circulação sanguínea, como estresse e fuga – e parassimpático – predominante em situações de descanso e relaxamento – do SNA. Os resultados obtidos por meio das análises espectral e temporal apresentam concordância entre si, demonstrando disfunção da regulação da pressão arterial devido à presença da doença. Para os índices espectrais observa-se redução estatisticamente significante (valor-p < 0.05) da atividade simpática relacionada ao controle do tônus vasomotor (indicador BF do sinal PAD) e da modulação parassimpática da pressão arterial (indicador AF dos sinais PAS e PAD) entre os sujeitos diabéticos. Já os resultados temporais apontam diminuição estatisticamente significante da sensibilidade do barorreflexo (indicador GD BF relacionado à entrada PAS) para o grupo diabético em relação ao grupo controle. Ainda é possível observar que, para ambas as análises, os indicadores relacionados tanto ao sistema simpático quanto ao parassimpático apresentam generalizada redução naqueles que possuem a doença.
Abstract: Physiological signals allow us to infer various information about the behavior of the human body. Among these signals, the electrocardiogram (ECG) signal stands out, which indicates the behavior of the heart throughout the cardiac cycle. From the ECG, blood pressure and breathing signals, it is possible to obtain information related to heart rate variability (HRV), a measure directly related to the performance of the autonomic nervous system (ANS). Among the diseases that affect the ANS, Type 2 Diabetes Mellitus stands out for reaching a considerable portion of the population and being directly linked to cardiovascular mortality. The aim of the study is to quantify the influence of disease on the ANS through physiolog ical signal processing methods and compare the different approaches used to obtain this quantification. Two approaches are used to quantify this system: spectral analysis of heart rate and blood pressure variability, a more traditional approach, and impulse response estimation of sys tems that represent cardiorespiratory coupling and baroreflex reaction to variations in blood pressure, an approach still little explored to investigate the influence of diabetes on the ANS. The database used contains electrocardiogram, blood pressure and breathing signals from patients segregated into two groups according to the presence or absence of the disease. From these signals, processing procedures were performed to obtain spectral indicators and indicators based on impulse response (time indicators) that quantify the performance of the ANS, in particular the sympathetic branches – responsible for stimulation in situations that require greater blood circulation. , such as stress and escape – and parasympathetic – predominant in situations of rest and relaxation – from the ANS. The results obtained through spectral and temporal analyzes are in agreement, demonstrat ing dysfunction of blood pressure regulation due to the presence of the disease. For the spectral indices, there is a statistically significant reduction (p-value < 0.05) of sympathetic activity related to the control of vasomotor tone (LF indicator of the SBP signal) and of the parasympathetic modulation of blood pressure (HF indicator of the SBP and DBP signals) among diabetic subjects. The temporal results point to a statistically significant decrease in baroreflex sensitivity (DG LF indicator related to SBP input) for the diabetic group in relation to the control group. It is still possible to observe that, for both analyses, the indicators related to both the sympathetic and the parasympathetic systems show a general reduction in those who have the disease.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.
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