Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Costa, Marcus Vinícius Chaffim | - |
dc.contributor.author | Silva, Luísa Caroline Alves | - |
dc.contributor.author | Ramos, Manuella Cristina Panza | - |
dc.identifier.citation | SILVA, Luísa Caroline Alves; RAMOS, Manuella Cristina Panza. Desenvolvimento de hardware de aquisição e processamento digital de sinais para estimação da saturação do oxigênio por meio de fotopletismografia. 2023. 78 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | A fotopletismografia (PPG) é um método de aquisição eletro-óptica através de uma ex tremidade do corpo e requer a captura de dois sinais de fotopletismografia que podem ser
obtidos por um oxímetro de pulso. Dessa forma, para este projeto foi estudado e desen volvido um hardware para aquisição e condicionamento de sinais de PPG e um algoritmo
robusto para o processamento digital desses sinais. Com isso, tem-se a integração desses
processos para melhores cálculos do nível de saturação de oxigênio no sangue (SpO2) e da
frequência cardíaca (FC). A tecnologia foi escolhida como objeto de estudo, pois contribui
no monitoramento da oxigenação sanguínea, um fator importante em diagnósticos de doenças que afetam o trato respiratório, como a COVID-19, oferece ao usuário comodidade,
por ser um sistema não invasivo. A arquitetura de hardware desenvolvida foi separada
em sistema de emissão, onde foi realizada a temporização (frequência de amostragem de
500Hz) dos LEDs; sistema de aquisição, onde um fotodiodo envia sinais para serem di gitalizados pelo microcontrolador ESP32, e visualização, em que os valores calculados do
nível SpO2 e FC são expostos em um display. De modo a atenuar ruídos, foi implementado
um algoritmo com técnicas de filtragem digital e adaptativa, a fim de aplicá-lo aos dados
de PPG (banco de dados e hardware) para extração de características e estimação dos
parâmetros cardiorrespiratórios abordados. Neste estudo, comparamos duas técnicas de
cálculo do nível de SpO2 que são: (1) “vermelho sobre infravermelho”, calculando as pro porções dos componentes AC e DC dos sinais vermelho e infravermelho PPG no domínio
do tempo, seguido pelo uso de uma curva de calibração para determinar o nível de SpO2
(WEBSTER, 1997); e (2) um algoritmo resistente ao movimento que usa a Transformação
de Saturação Discreta (DST) com análise no domínio da frequência (GOLDMAN et al.,
2000). Assim, foi avaliado o desempenho das duas abordagens para o cálculo de SpO2 e da
FC ao utilizar os sinais de PPG de um banco de dados, com valores de SpO2 como referên cia, e também os adquiridos pelo hardware implementado, com comparação pelos valores
desses parâmetros obtidos por um oxímetro comercial. Foram utilizadas métricas de erro
simples e RMSE para analisar os resultados dos dois métodos desenvolvidos, e com isso,
nossa principal conclusão é que, a abordagem utilizando o algoritmo DST apresentou um
RMSE de 1,732 e média de erro de 1,05% em relação ao “vermelho sobre infravermelho”.
No entanto, essa melhoria vem com um custo computacional significativo. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Frequência cardíaca | pt_BR |
dc.subject.keyword | Oxímetro de pulso | pt_BR |
dc.subject.keyword | Fotopletismografia (PPG) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Processamento de sinais | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de hardware de aquisição e processamento digital de sinais para estimação da saturação do oxigênio por meio de fotopletismografia | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-09-21T18:31:36Z | - |
dc.date.available | 2023-09-21T18:31:36Z | - |
dc.date.submitted | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/36025 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Photoplethysmography (PPG) is an electro-optical acquisition method through a body
extremity and requires the capture of two photoplethysmography signals that can be ob tained by a pulse oximeter. Thus, for this project, was studied and developed a hardware
for the acquisition and conditioning of PPG signals and a robust algorithm for the digital
processing of these signals. Therefore, there is the integration of these processes for better
calculations of the level of oxygen saturation in the blood (SpO2) and heart rate (HR).
The technology was chosen as the object of study, as it contributes to the monitoring of
blood oxygenation, an important factor in diagnosing diseases that affect the respiratory
tract such as COVID-19, offers the user convenience, as it is a non-invasive system. The
hardware architecture developed was separated into an emission system, where the timing
(sampling frequency of 500Hz) of the LEDs was performed; an acquisition system, where
a photodiode sends signals to be digitized by the ESP32 microcontroller, and visualiza tion, where the calculated SpO2 and HR level values are exposed in a display. In order
to attenuate noise, an algorithm with digital and adaptive filtering techniques was imple mented, for applying it to PPG data (database and hardware) for feature extraction and
estimation of the addressed cardiorespiratory parameters. In this study, we compared two
techniques for calculating the SpO2 level which are: (1) “red over infrared”, calculating
the proportions of the AC and DC components of the red and infrared PPG signals in the
time domain, followed by the using a calibration curve to determine SpO2 level (WEB STER, 1997); and (2) a motion resistant algorithm using Discrete Saturation Transform
(DST) with frequency domain analysis (GOLDMAN et al., 2000). Thus, the performance
of the two approaches for calculating SpO2 and HR was evaluated when using the PPG
signals from a database, with SpO2 values as reference, and also those acquired by the
implemented hardware, with comparison by the values of these parameters obtained by
a commercial oximeter. Simple error metrics and RMSE were used to analyze the results
of the two methods developed, and with that, our main conclusion is that the approach
using the DST algorithm presented an RMSE of 1.732 and mean error of 1.05% in relation
to “red over infrared”. However, this improvement comes at a significant computational cost. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Engenharia Eletrônica
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