À minha mãe - intranet.dei.uminho.ptintranet.dei.uminho.pt/gdmi/galeria/temas/pdf/30059.pdf · visualizados. O sinal é amplificado, filtrado, amostrado e convertido para um valor

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores v

À minha mãe

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores vi

Agradecimentos O autor deseja manifestar o seu agradecimento às pessoas que com a sua

colaboração contribuíram para a realização deste trabalho.

Ao Professor José Higino Correia, pela orientação, e disponibilidade ao longo de

todo o projecto de investigação, com as suas sugestões, muito relevantes, durante a

orientação, escrita e revisão final;

Ao Professor Luís Alexandre Rocha agradeço a colaboração, e as sugestões

prestadas durante a realização do trabalho;

Ao Doutor Pedro Jorge pela disponibilidade, paciência com que me recebeu na

Faculdade de Ciências e pelos materiais postos a disposição;

Aos meus colegas Pedro Oliveira, André Fernandes e Carlos Marques pela

amizade demonstrada em todos os momentos e por terem sido cobaias dos testes

realizados;

Ao Hélder Silva pela amizade, pela disponibilidade para os testes e pelas

sugestões dadas, sempre oportunas; Ao Rui Rocha pelo humor com que preenche o

Laboratório de Microelectrónica;

Ao Nuno Ribeiro pela amizade e colaboração durante a escrita deste trabalho.

Aos meus pais agradeço o estímulo, a confiança e apoio indispensáveis que

tornaram a realização deste trabalho possível;

A todos aqueles que de alguma forma contribuíram para a realização deste

trabalho o meu, muito obrigado;

Resumo

Os sistemas de medição de sinais biomédicos estão em profundo

desenvolvimento, e os métodos não evasivos assumem significativa importância.

Esta dissertação descreve o desenho e construção de protótipos de sensores

ópticos para aplicações biomédicas (com especial destaque para as frequências

cardíaca e respiratória).

Este trabalho tem como objectivo desenvolver dois sensores ópticos portáteis,

para a monitorização de actividades físicas ou de pacientes.

Para detecção da frequência cardíaca é apresentado o respectivo circuito de

leitura. Consiste no uso de luz infravermelha para a detecção da frequência

cardíaca através de um sensor óptico em tecidos com boa irrigação (lóbulo da

orelha, dedo).

Após uma breve descrição do sistema respiratório humano é apresentada uma

solução para medição da frequência respiratória através de fibra óptica. É

demonstrada também a influência e causas que as atenuações provocadas dentro

da fibra, têm para o desenho do sensor de frequência respiratória que se baseia

precisamente nessas perdas internas.

Os sinais obtidos necessitam de processamento para poderem ser

visualizados, devido a problemas subjacentes ao uso de métodos não evasivos,

são apresentadas soluções para minimizar e se possível eliminar o ruído.

Abstract

Biomedical signals measuring systems are under deep development so non-

invasive measuring methods assume significant importance. This dissertation

describes the design and development of optical sensors prototypes for

biomedical applications (with a special focus on the respiratory and cardiac

frequencies).

The goal of this work is to develop two portable optical sensors for

monitoring the physical activity or patients.

The cardiac frequency sensor and respective readout circuit is presented. It

consists in the use of infrared light to detect the cardiac frequency through an

optical sensor on biological tissues with good blood irrigation (earlobe, finger,

etc).

After a brief description of the human respiratory system, a solution to

measure the respiratory frequency using optical fiber is presented. It is also

shown how the attenuations that occur inside the fiber (internal loses) Can be

used in the work concept of the respiratory frequency sensor.

The obtained signals need to be processed in order to be visualized. Due to

problems associated with the non-invasive methods, solutions to minimize or

even eliminate the noise are presented.

Índice

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores ix

1 Introdução .................................................................................................................. 1

1.1 Sinais Biomédicos ............................................................................................... 1

1.2 Sensores Biomédicos ........................................................................................... 3

1.3 Sensores Ópticos ................................................................................................. 4

1.3.1 Emissor .......................................................................................................... 4

1.3.2 Fotodetectores ............................................................................................... 5

1.3.3 Processamento de sinal ................................................................................. 6

1.4 Motivação ............................................................................................................ 6

1.5 Organização da tese ............................................................................................ 8

Referências .................................................................................................................. 9

2 Sensor de Frequência Cardíaca ......................................................................... 10

2.1 Sensores não evasivos ....................................................................................... 10

2.2 Princípio de funcionamento ............................................................................. 10

2.2.2 Desenvolvimento do SFC ........................................................................... 12

2.3 Protótipo e circuito electrónico ....................................................................... 15

Referências ................................................................................................................ 17

3 Sensor de Frequência Respiratória ................................................................... 18

3.1 Introdução ao sistema respiratório ................................................................. 18

3.2 Movimentos Ventilatórios ................................................................................ 18

3.3 Sensores de frequência respiratória não evasivos ......................................... 20

3.3.1 Pneumografia por impedância .................................................................. 20

3.3.2 Pletismografia indutiva .............................................................................. 21

3.4 Fibra Óptica ...................................................................................................... 21

3.4.1 Abertura Numérica .................................................................................... 22

3.4.2 Atenuação .................................................................................................... 23

3.4.3 Tipos de fibra óptica ................................................................................... 24

3.5 Fotodetector ...................................................................................................... 25

3.6 Medição da frequência respiratória através da fibra óptica ........................ 27

Referências ................................................................................................................ 31

Índice

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores x

4 Resultados Experimentais ................................................................................... 32

4.1 Sensor de frequência cardíaca ......................................................................... 32

4.2 Sensor de frequência respiratória ................................................................... 36

4.2.1 Banda com tecido têxtil .............................................................................. 36

4.2.2 Banda com sensor piezoeléctrico ............................................................... 37

4.2.3 Banda com fibra óptica .............................................................................. 38

Referências ................................................................................................................ 47

5 Conclusões .............................................................................................................. 48

Anexo A .......................................................................................................................... 50

Lista de figuras

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores xi

Figura 1 – Exemplo de alguns fotodetectores comerciais. ......................................................... 5

Figura 2 – Diagrama de blocos do sensor de frequência cardíaca. ............................................ 7

Figura 3 – Diagrama de blocos do sensor de frequência respiratória. ....................................... 8

Figura 4 – Espectro electromagnético ...................................................................................... 11

Figura 5 – Representação da absorção relativa de várias secções do lóbulo da orelha ............ 12

Figura 6 – Fotopletismografia a) – topologia reflexão; b) topologia transmissão .................. 13

Figura 7 – Fotopletismografia reflectiva vs transmitida. ......................................................... 14

Figura 8 – Protótipo sensor de frequência cardíaca. ................................................................ 15

Figura 9 – Circuito electrónico do sensor de frequência cardíaca. .......................................... 16

Figura 10 – Músculos abdominais e diafragma durante a inspiração e expiração [1]. ............ 19

Figura 11 – Exemplo de uma fibra óptica ................................................................................ 22

Figura 12 – Coeficiente de atenuação α das fibras de sílica. ................................................... 23

Figura 13 – Difusão de Rayleigh. ............................................................................................. 24

Figura 14 – Fibra multimodo. .................................................................................................. 25

Figura 15 – Fibra monomodo. .................................................................................................. 25

Figura 16 – Corte num fotodíodo genérico. ............................................................................. 26

Figura 17 – Exemplo da característica tensão-corrente de um fotodíodo em dois modos [10].

.................................................................................................................................................. 26

Figura 18 – Exemplo da curvatura numa fibra óptica. ............................................................. 27

Figura 19 – Banda com sensor de frequência respiratória. ...................................................... 28

Figura 20 – Pulmões durante a (a) Inspiração (b) Expiração. .................................................. 28

Figura 21 – Esquema do circuito para o fotodetector. ............................................................. 29

Figura 22 – Montagem do sensor de frequência cardíaca com componentes DIL. ................. 32

Figura 23 – Montagem do sensor de frequência cardíaca com componentes SMD. ............... 33

Figura 24 – Sistema de teste ao sensor de frequência cardíaca. ............................................... 33

Figura 25 – Medição óptica vs ECG [4]. ................................................................................. 34

Figura 26 – Diagrama blocos em Labview para o sensor de frequência cardíaca. ................... 34

Figura 27 – Gráfico tensão de saída sem filtro digital ............................................................. 35

Figura 28 – Circuito ponte Wheatstone. ................................................................................... 36

Figura 29 – Banda respiratória com sensor têxtil. .................................................................... 37

Figura 30 – Amplificador de carga. ......................................................................................... 37

Figura 31 – Teste da banda respiratória com sensor piezoeléctrico. ........................................ 38

Lista de figuras

Universidade do Minho – Mestrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores xii

Figura 32 – Fibra óptica de 600µm com várias curvas. ........................................................... 39

Figura 33 – Banda respiratória apenas com a fibra óptica. ...................................................... 40

Figura 34 – Placa National Instruments e montagem do circuito do fotodetector. .................. 40

Figura 35 – Banda respiratória com componentes integrados. ................................................ 41

Figura 36 – Diagrama de blocos Labview, sensor de frequência cardíaca. .............................. 42

Figura 37 – Gráficos de Output no Labview. ........................................................................... 42

Figura 38 – Gráfico Vout teste ao SFR. ................................................................................... 43

Figura 39 – FFT do sinal do gráfico na figura 29. ................................................................... 44

Figura 40 – Teste ao SFR. ........................................................................................................ 45

Figura 41 – Teste ao SFR com movimentos. ........................................................................... 46

Universidade do Minho – Mestrado Integrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores 1

1 Introdução

1.1 Sinais Biomédicos

Sinais biomédicos são sinais provenientes de sistemas biológicos com destaque para os

sinais vitais de pacientes.

Os sinais biomédicos necessitam de algum processamento de sinal antes de poderem ser

visualizados. O sinal é amplificado, filtrado, amostrado e convertido para um valor discreto.

Como os sinais são sujeitos a processamento e descodificação adicional o clínico que

analisará os dados deve estar ciente dos efeitos da instrumentação e o processamento de sinal

que precedem a visualização dos dados.

O processamento de sinais biomédicos depara-se com alguns problemas. A razão para isto

é a complexidade do sistema subjacente, e a necessidade de realizar medições não evasivas.

Os sinais biomédicos podem ser de diversos tipos como se pode ver na seguinte descrição:

• Sinais bioeléctricos – são gerados por células nervosas e musculares. A sua fonte é a

polarização das membranas, que em certas condições podem ser excitadas para desencadear

uma acção. Os biossistemas podem ser monitorizados a partir do exterior, pois o campo

eléctrico propaga-se no meio biológico. Este sinal requer um simples transdutor, porque a

condução eléctrica em meios biológicos é realizada por meio de iões, enquanto a condução no

sistema de medida é feita através de electrões.

Introdução


• Sinais de bioimpedância – a impedância de um tecido contêm informação importante

no que concerne à composição, distribuição sanguínea, actividade endócrina, actividade do

sistema nervoso, entre outras. O sinal de bioimpedância é normalmente gerado quando o

tecido é polarizado com uma corrente sinusoidal, frequência entre 50 kHz e 1 MHz e

amplitude entre 20 µA e 20 mA. Estes valores são escolhidos porque evitam danos nos

tecidos. Estas medições são geralmente efectuadas através de quatro eléctrodos. Dois ligados

à fonte de corrente que são usados para injectar corrente, os outros dois colocados sobre o

tecido para medição da queda de tensão originada pela impedância do tecido e pela corrente.

• Sinais biomecânicos – O termo biomecânico inclui todos os sinais usados na

biomedicina que são originados por alguma função mecânica do sistema biológico. Estes

sinais incluem movimentos e sinais de deslocamento, pressão, tensão e sinais de fluxo entre

outros. O fenómeno mecânico não se propaga como o eléctrico e o magnético, assim requer

que a medição seja realizada no local exacto. Isto frequentemente complica as medições e

força uma medição evasiva.

• Sinais biópticos – São o resultado de funções ópticas do sistema biológico

ocorridas naturalmente ou induzidas pela medição. A oxigenação sanguínea pode ser estimada

medindo a radiação transmitida e reflectida de um tecido (in vivo ou in vitro) em diversos

comprimentos de onda. Informações importantes sobre a gestação do feto podem ser

adquiridas pela medição característica da fluorescência do líquido amniótico. O

desenvolvimento da tecnologia da fibra óptica abriu novas perspectivas para a utilização de

sinais biópticos [1].

Há dois tipos de sinais, contínuos e discretos. Sinais contínuos são descritos por uma

função contínua que fornece informações sobre o sinal em qualquer instante. Um sinal

discreto é descrito por uma sequência ou dados de informação localizada e descontínua no

tempo. A maioria dos sinais biomédicos é contínua. A tecnologia actual permite o uso de

ferramentas poderosas para processamento de sinais discretos, que se converte, na maioria dos

casos, um sinal contínuo num sinal discreto, processo conhecido por amostragem.

Introdução


1.2 Sensores Biomédicos

Com o uso de sensores biomédicos podem-se monitorizar e analisar os sinais biomédicos

de pacientes.

Os avanços na ciência da computação permitiram que sucessivas gerações de dispositivos

médicos analisem e mostrem os sinais fisiológicos.

Sensores biomédicos são sensores que convertem uma grandeza biológica num sinal

equivalente (eléctrico, químico, mecânico, etc.). No fundo o sensor biomédico serve de

interface entre um sistema biológico e electrónico.

Grandezas como a pressão sanguínea, temperatura corporal, fluxo sanguíneo, crescimento

ósseo, entre outras são medidas por sensores biomédicos. Dois tipos de sensores físicos

merecem uma referência particular: sensores de fenómenos eléctricos no corpo, chamados de

eléctrodos, têm um papel fundamental no diagnóstico e para aplicações terapêuticas. O mais

familiar destes sensores é usado para o electrocardiograma, um sinal eléctrico produzido pelo

coração. O outro tipo de sensor físico que tem várias aplicações na biologia e medicina é o

sensor óptico.

A segunda grande aplicação possível para sensores biomédicos é medirem quantidades

químicas e a identificação de certos elementos químicos, detectando a concentração de

diferentes compostos químicos, e monitorizar actividades químicas no corpo para diagnóstico

ou aplicações terapêuticas.

Existem vários tipos de sensores químicos que podem ser utilizados para medir no estado

gasoso usando diversas técnicas, muito utilizadas na análise do sistema pulmonar.

Sensores electroquímicos medem concentrações químicas ou mais precisamente,

actividades baseadas em reacções químicas que interagem com sistema eléctricos. Os

sensores fotométricos químicos são dispositivos ópticos que detectam concentrações químicas

baseadas em variações na transmissão e reflexão de luz.

Introdução


1.3 Sensores Ópticos

Os sensores ópticos estão entre os mais antigos e mais utilizados em análises bioquímicas.

Estes sensores usam a luz para recolher a informação e também em certos casos combinados

com fibra óptica para transmitir a informação. A instrumentação para medições ópticas

geralmente consiste numa fonte emissora de luz e um fotodetector, estando no meio a amostra

a analisar.

Medições ópticas de grandezas físicas são atractivas pois podem fornecer informação

importante, não é evasivo, e em tempo real. Uma monitorização não evasiva é realizada

através de infravermelhos próximos (NIR) para directamente aceder à condição fisiológica

interna de uma pessoa, sem ser necessário recolher qualquer amostra de sangue ou método

evasivo.

Existe uma zona específica do espectro electromagnético ideal para monitorizar funções

vitais do corpo humano que é a zona da radiação visível e infravermelhos próximos[2].

1.3.1 Emissor

Uma larga diversidade de fontes de luz está disponível para aplicações com sensores. Isto

inclui LASERs, lâmpadas incandescentes de banda espectral larga e banda estreita, díodos de

estado sólido e Light Emitting Diode (LEDs). Um factor importante num emissor é

obviamente uma boa estabilidade. Em aplicações portáteis, LEDs têm vantagens significativas

sobre outros tipos de emissores porque são pequenos e mais baratos, trabalham com baixa

potência e emitem comprimentos de onda específicos. Pelo contrário, lâmpadas de tungsténio

permitem uma gama maior de comprimentos de onda, com uma intensidade superior e com

melhor estabilidade, contudo requerem uma fonte de alimentação adequada ao seu consumo o

que, por vezes, pode causar problemas de sobreaquecimento num dispositivo [2].

Introdução


1.3.2 Fotodetectores

Na escolha de fotodetectores para sensores ópticos, alguns factores devem ser

considerados. Como a sensibilidade, ruído, resposta espectral e tempo de resposta.

Fotodetectores de silício são os mais utilizados pois são compactos e é simples integrar

circuitos electrónicos para a sua leitura [3].

Os fotodetectores em silício convertem electrões gerados pelo efeito fotoeléctrico em

sinais eléctricos detectáveis. No caso particular de um semicondutor, a energia de um fotão

pode movimentar um electrão de banda de valência para a banda de condução. Estas

mudanças nas cargas produzem uma corrente eléctrica.

Figura 1 – Exemplo de alguns fotodetectores comerciais [5].

A junção pn de um semicondutor origina um díodo que quando polarizado com fotões

gera uma pequena corrente eléctrica. Este modo de operação fornece alta sensibilidade pois

não existe corrente inversa de fuga, mas a corrente eléctrica é de baixa intensidade [4].

Aos fotodíodos geralmente é aplicada uma tensão de polarização. O resultado da aplicação

desta tensão na junção é o aumento de região de depleção. Qualquer carga que seja gerada

nesta região é alterada pelo campo, somando-se a corrente de fuga. Assim, a corrente total é

maior que no caso anterior sem polarização.

Introdução


Num díodo ideal, toda a luz incidente na superfície do fotodíodo é convertida em pares

electrão-lacuna. Num dispositivo real, existem perdas na superfície, perdas no eléctrodo e nas

camadas do dispositivo, e nem todas as cargas chegam aos eléctrodos.

Os fotodíodos são usados em inúmeras aplicações, incluindo sistemas de CD-ROM,

controlo remoto de televisão, detectores de movimento, alguns detectores de fumo, scanners

ópticos, repetidores de telecomunicações e uma grande variedade de instrumentos científicos.

1.3.3 Processamento de sinal

Tipicamente o sinal obtido dum fotodetector fornece uma corrente proporcional à

intensidade de luz medida. Geralmente a saída de um fotodetector é ligada directamente a um

andar de amplificação antes de ser amostrada numa conversão analógica digital.

É frequente serem utilizados dois comprimentos de onda diferentes com objectivo de

realizar uma medição mais precisa em sinais biomédicos. Uma luz com um certo

comprimento de onda é sensível às alterações do objecto de análise, por exemplo variações da

concentração de oxigénio no sangue, o outro comprimento de onda mantém-se inalterado com

tais alterações, sendo usado como referência para compensar oscilações na instrumentação ao

longo tempo [3].

1.4 Motivação

Uma variedade de técnicas não evasivas para medir vários parâmetros físicos tem vindo a

ser desenvolvidas com o objectivo de causar o menor incómodo possível ao utilizador.

Como unidades funcionais, os pulmões e o coração são dois órgãos vitais e efectua-se a

sua monitorização separadamente, sendo traduzida em frequência respiratória e cardíaca.

Isto levou ao desenvolvimento de dois tipos de sensores independentes entre si, no entanto

os seus resultados podem ser cruzados ampliando a capacidade de análise e de diagnóstico de

doenças cardio-respiratórias.

Introdução


Este trabalho tem como objectivo desenvolver dois sensores ópticos, portáteis para

monitorização de actividades físicas e a monitorização de pacientes. Os sensores

desenvolvidos utilizam a óptica de forma ligeiramente diferente pois no caso do sensor

cardíaco o meio de propagação são os tecidos do lóbulo da orelha e no caso do sensor de

frequência respiratória o meio propagação é fibra óptica. São constituídos por hardware

semelhante de baixo consumo adequado para funcionar a baterias.

Ambos os circuitos electrónicos são simples e são representados pelos diagramas de

blocos nas figuras 1 e 2.

Figura 2 – Diagrama de blocos do sensor de frequência cardíaca.

Introdução


Figura 3 – Diagrama de blocos do sensor de frequência respiratória.

1.5 Organização da tese

No presente capítulo foi introduzido o conceito de sinal biomédico, origens e formas de

processamento, bem como as capacidades actuais dos sensores ópticos como motivação para

este projecto.

No segundo capítulo descreve-se o princípio de funcionamento do sensor de frequência

cardíaca, como foi desenvolvido e a montagem final.

No terceiro capítulo é demonstrada a teoria que suporta o princípio de funcionamento do

sensor de frequência respiratória, e refere-se também a tecnologia das fibras ópticas.

No quarto capítulo são apresentados os resultados experimentais dos sensores construídos

e refere-se também a tecnologia de processamento de sinais.

No quinto e último capítulo apresentam-se as conclusões do projecto, incluindo alguns

aspectos que poderão a ser alvo de futura investigação.

Introdução


Referências

[1] - Cohen A. - Biomedical Signal Processing. Boca Raton, Fla, CRC Press 1986.

[2] - Mendelson Y. Pulse oximetry: Theory and application for noninvasive monitoring.

1992 ClinChem 28(9):1601.

[3] - Yitzhak Mendelson –Optical Sensors, The Biomedical Engineering Handbook: Second

Edition, 2000, cap 50.

[4] - Michael R. Squillante and Kanai S. Shah, Photojunction Sensors, The measurement

Instrumentation and Sensors Handbook, cap 56.2

[5] - http://www.hy-line.de/uploads/RTEmagicC_alle_pack_051109_b280.jpg.jpg


2 Sensor de Frequência

Cardíaca

Vários métodos não evasivos electrónicos permitem monitorizar a frequência

cardíaca humana. Pode ser feito de forma ultrasónica (Doppler), mecânica

(sphygmomanometer), eléctrica e óptica [1].

2.1 Sensores não evasivos

Como anteriormente referido, os sensores convertem variáveis físicas em sinais

eléctricos. Os sensores biomédicos podem ser caracterizados em dois tipos: sensores

não-evasivos, entendem-se como sensores que não estão dentro do corpo, exemplo são

os sensores que estão colocados à superfície como sensores de temperatura, eléctrodos

de superfície. Sensores Indwelling colocados nas cavidades corporais que comunicam

com o exterior. São referidos como sensores minimamente evasivos, como por exemplo

termómetros rectais e orais, medidores de pressão intra-uterina e sensores de pH do

estômago.

Os sensores evasivos têm que ser cirurgicamente implantados. Por exemplo, um

eléctrodo agulha para sinais electromiográficos é colocado directamente nos músculos,

um sensor de pressão sanguínea colocado numa artéria, veia ou no próprio coração [2].

2.2 Princípio de funcionamento

O sensor de frequência cardíaca (SFC) descrito nesta dissertação baseia-se no uso de

infravermelhos próximos (NIR, near-Infrared), o que constitui uma técnica não evasiva,

que explora o facto dos vasos sanguíneos subcutâneos contraírem e expandirem

conforme a frequência cardíaca, e ser detectável exteriormente em determinadas zonas

da pele, como a extremidade dos dedos e o lóbulo da orelha por, zonas estas bem

irrigadas por sangue. Esta técnica baseia-se no princípio da pletismografia1 [3].

1 Pletismografia é o estudo das alterações do volume de um órgão ou membro motivado pelo fluxo sanguíneo.

Sensor de Frequência Cardíaca


2.2.1 Infravermelhos Próximos

A luz infravermelha situa-se no espectro electromagnético entre 750 e 10000 nm, e é

uma onda electromagnética.

Na zona de radiações infravermelhas são definidas quatro regiões: infravermelho

próximo, curto, médio e longo. Esta divisão, não muito exacta baseia-se na simplicidade

com que se pode produzir e observar essas quatro zonas de infravermelho, pois

dependem do seu comprimento de onda. Como se pode ver pela Figura 4 o

infravermelho próximo (NIR) tem um comprimento de onda entre os 750 nm e 1200 nm

não sendo percebido pela visão humana.

Figura 4 – Espectro electromagnético.



O infravermelho curto situa-se entre 1200 nm e 2000 nm, o infravermelho médio

entre 2000 nm e 3000 nm, estes tipos de luz infravermelha para serem produzidos

necessitam de técnicas mais refinadas. No sensor de frequência cardíaca (SFC) foi

utilizado Infravermelho próximo porque penetra mais profundamente nos tecidos do

que outra luz com diferente comprimento de onda [4].

2.2.2 Desenvolvimento do SFC

Na Figura 5, está representada a absorção de um sinal a partir de uma pletismografia

de um ser humano em descanso. Verifica-se que a maior absorção de luz é na presença

de sangue arterial pulsátil e menor para tecidos e ossos. Isto revela-se importante na

configuração do SFC sabendo que a maior absorção está associada ao sangue arterial

pulsátil, a passagem de fotões por este resulta num sinal AC, e sendo este a referência

para se retirar a frequência cardíaca, resta eliminar do sinal a região DC.

A região DC resulta da passagem dos fotões por vários meios não pulsáteis como

tecidos, ossos, sangue venoso e sangue arterial não pulsado. Assumindo que estes se

mantêm constantes é possível eliminar esta componente DC através de um filtro passa

banda ou passa alto. Contudo, no caso de o sensor ser utilizado com o paciente a realizar

movimentos, esta região atribuída a elementos não pulsáteis flutua [7].

Figura 5 – Representação da absorção relativa de várias secções do lóbulo da orelha.



A localização do LED e do fotodetector é importante para se conseguir um sinal

robusto com o menor número de interferências possível. Na Figura 6, estão

representadas duas disposições diferentes do LED e do fotodetector. Como no lóbulo da

orelha e na ponta dos dedos a superfície epidérmica é mais fina, os fotões podem

alcançar os vasos sanguíneos com menor atenuação e os vasos encontram-se numa zona

superficial e com uma elevada densidade.

Figura 6 – Fotopletismografia a) – topologia reflexão; b) topologia transmissão

É de salientar que a pulsação arterial não tem maior magnitude que a pulsação

cutânea e é também menos susceptível a movimentos devido a uma natural pressão

interna. Enquanto os vasos capilares podem romper-se com uma pequena pressão

externa na ordem dos 10 a 30 mmHg, a artéria pode suster pressões externas na ordem

dos 70 a 80 mmHg [5,6]. Isto faz com que a luz ambiente não perturbe a medição. No

caso da colocação no dedo, um dos dispositivos ópticos, (LED ou fotodetector) deve ser

colocado junto a artéria digital. A questão centra-se então onde colocar o outro

dispositivo.

Na Figura 6(a) tanto o LED como o fotodetector estão colocados no mesmo lado,

enquanto na Figura 6 (b) estão colocados em lados opostos. Estando posicionados do

mesmo lado cria um tipo de pletismografia de reflexão, enquanto colocar os dispositivos

ópticos em lados opostos regista uma pletismografia de transmissão. Ainda na Figura 6

está representado o caminho aproximado realizado pelos fotões, nos dois casos. No



entanto, o caminho exacto é difícil de obter, devido à heterogeneidade natural dos

tecidos e do sangue, o caminho representado é uma aproximação [8].

No entanto estes dois tipos de topologia não têm diferenças fundamentais do ponto

de vista óptico, mas em termos de relação sinal/ruído e potência diferem

significativamente [9].

A colocação da topologia reflectiva deverá ser bastante segura. Isto porque, se

existir um espaço de ar entre os dois dispositivos ópticos, cria-se um caminho directo

entre eles e leva à saturação. Já na configuração de transmissão não existe o problema

do curto-circuito, pois o LED e o fotodetector estão em lados opostos e nenhum

caminho directo é possível pelo ar. Além disso, este tipo de configuração é menos

sensível a movimentos, uma vez que é irradiada luz por um volume maior de tecido.

Figura 7 – Fotopletismografia reflectiva vs transmitida.

A Figura 7, mostra uma comparação experimental entre topologia reflectiva e

transmitida. No início do teste ambos estavam em repouso, depois aplicou-se

movimento. A topologia baseada na reflexão mostra-se bastante mais susceptível aos

distúrbios no sinal causados por movimentos.



2.3 Protótipo e circuito electrónico

A colocação do dispositivo no dedo não é uma tarefa fácil para ter o ângulo correcto

e obter o melhor sinal à saída, mantendo o dispositivo na posição correcta. Assim

construiu-se o protótipo na Figura 8.

Figura 8 – Protótipo sensor de frequência cardíaca.

O circuito de polarização do LED fornece uma corrente, quando essa fotocorrente é

absorvida após ter passado pelos tecidos, é gerada uma tensão pulsada, criada pelo

movimento sanguíneo. Esta tensão é sujeita a um filtro passa-baixo, com o objectivo de

reduzir a componente DC. O sinal é amplificado numa montagem inversora 10 vezes.

Depois passa por um filtro passa-alto que visa atenuar o ruído de baixa frequência

causado por movimentos do utilizador. O sinal de saída é gerado num amplificador não

inversor com histerese, assim obtém-se na saída um sinal pulsado entre 0 e Vmax

devido ao rectificador de meia onda (ver Figura 9).



Figura 9 – Circuito electrónico do sensor de frequência cardíaca.

Calibração

A absorção óptica pelos tecidos varia de utilizador para utilizador, o que pode levar

tanto à saturação dos amplificadores operacionais, como à insuficiência de sinal para o

seu funcionamento. Logo exige uma calibração a cada utilização, esta é feita no

potenciómetro R, que controla o ganho do conversor I-V. Na calibração do sensor

utiliza-se um potenciómetro digital em R e um processador.

Sabendo que para o circuito funcionar correctamente, no ponto entre a resistência R2

e o condensador C2, Vteste, a tensão deve estar num valor que não sature os

amplificadores operacionais a montante, no caso seria 2.2 V. Rnovo, é o novo valor do

potenciómetro digital R e é obtido pela relação:

Vteste

RRnovo

2.2*=



Referências

[1] - http://elecdesign.com/articles/index.cfm

[2] - Neuman, M.R. “Biomedical Sensors -The Electrical Engineering

Handbook”, cap 114, 2000.

[3] - P. Ake Oberg, “Optical Sensors For Heart and Respiratory Rate

Measurements”, 18th Annual International Conference of the IEEE Engineering in

Medicine and Biology Society, Amsterdam 1996

[4] - http://br.geocities.com/saladefisica5/leituras/infravermelho.htm

[5] - A. Guyton and J. Hall, Textbook of Medical Physiology, 9th ed. Philadelphia,

PA: Saunders, 1996, pp. 187.

[6] - M.S. Rendell and J.M. Wells, “Ischemic and pressure-induced hyperemia: A

comparison” Arch. Phys. Med. Rehab., vol. 79, no. 11, pp. 1451-1455, 1998.

[7] - H. Harry Asada, Phillip Shaltis, Andrew Reisner, Sokwoo Rhee, and Reginald

C. Hutchinson, “Mobile Monitoring with Wearable Photoplethysmographic

Biosensors” pp.30, 2003.

[8] - S. Feng, F. Zeng, and B. Chance, “Photon migration in the presence of a

single defect: A perturbation analysis” Appl. Opt., vol. 34, no. 19, pp. 3826-3837,

1995.

[9] - Y. Mendelson and B.D. Ochs, “Noninvasive pulse oximetry utilizing

skinreflectance photoplethysmography” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 35, pp. 798-

805, 1988.


3 Sensor de Frequência

Respiratória

Neste capítulo é demonstrada a teoria que suporta o princípio de funcionamento do

sensor de frequência respiratória, com a aplicação da tecnologia das fibras ópticas.

3.1 Introdução ao sistema respiratório

Para o aparecimento dos organismos multicelulares foi crucial o desenvolvimento da

capacidade de levar oxigénio e trazer o seu metabolito, dióxido de carbono, a todas as

células do organismo. Foi no sentido de providenciar uma oxigenação adequada de todas

as células, independentemente do tamanho do organismo, que evoluíram os sistemas

respiratórios e circulatório.

O sistema respiratório pode subdividir-se num órgão trocador de gases, o pulmão, e

numa bomba que vai aumentando e diminuindo as dimensões da caixa torácica. A sua

principal função é a distribuição adequada do ar inspirado e do fluxo sanguíneo pulmonar,

por forma as trocas gasosas se realizem com um mínimo consumo energético [1].

3.2 Movimentos Ventilatórios

Entende-se por ventilação o processo automático e rítmico que gera movimentos de

entrada e saída de ar no organismo.

A inspiração resulta da elevação do diafragma e contracção dos músculos intercostais.

O diafragma é o principal músculo da ventilação, sendo responsável por 75% da variação

do volume intratorácico numa ventilação em repouso. A expansão torácica activa, é

responsável por uma diminuição da pressão no espaço pleural que tem, como

consequência, um movimento de expansão pulmonar passiva que, por sua vez, gera uma

diminuição da pressão nos espaços aéreos terminais. Esta actua como força motriz para a

entrada de ar até que a pressão nos espaços aéreos iguale a pressão atmosférica.

Sensor de Frequência Respiratória


A expiração é um processo predominantemente passivo, dependente de forças de

retracção elástica. A ventilação corrente não depende da actividade muscular apesar de, na

sua fase inicial, haver uma contracção dos músculos inspiratórios que travam as forças de

retracção e torna mais lenta a expiração.

A inspiração ocupa uma menor porção do ciclo respiratório, cerca de 2 segundos, e a

expiração cerca de 3 segundos, para uma frequência 12 ciclos/minuto. Num indivíduo

saudável é considerado normal uma frequência entre 16 a 20 ciclos/minuto.

Figura 10 – Músculos abdominais e diafragma durante a inspiração e expiração [1].

A caixa torácica pode deslocar-se num movimento em braço de bomba2, fazendo variar

o diâmetro antero-posterior do tórax, mas muito pouco o diâmetro transverso. Esta

característica revelou-se fundamental para a concepção do sensor de frequência respiratória

[1].

2 Entende-se como o aumento antero-posterior do tórax.



3.3 Sensores de frequência respiratória não evasivos

O uso de métodos evasivos para monitorizar a frequência respiratória, como o

espirómetro3, é comum. Métodos não evasivos são preferíveis pois não requerem que o

paciente utilize um bocal, e é uma medição do padrão da respiração mais natural.

Actualmente, para a monitorização da frequência respiratória com tecnologias não

evasivas, são utilizadas duas técnicas diferentes: pneumografia por impedância e a

pletismografia indutiva.

3.3.1 Pneumografia por impedância

A pneumografia por impedância é usada na investigação médica contudo a tecnologia

tem limitações que podem afectar a precisão e a aplicação deste método. É uma técnica que

utiliza uma corrente alternada de baixa amplitude e alta-frequência, entre 50 e 500 kHz,

entre dois eléctrodos à superfície da pele para registar os movimentos torácicos ou

alterações de volume caixa torácica durante um ciclo respiratório. Baseado na lei de Ohm,

a queda de tensão entre os eléctrodos é entendida como impedância, que aumenta durante

as inspirações e diminui durante as expirações.

A resistência eléctrica dos tecidos torácicos é menor que o ar, consequentemente a

corrente alternada a passar pela cavidade torácica reflecte praticamente a impedância

destes tecidos. Assim, enquanto esta técnica pode fornecer uma indicação qualitativa do

movimento do tórax, não existe relação directa com o volume torácico. Os eléctrodos

colocados na pele registam a impedância de todos os tipos de tecidos atravessados pela

corrente eléctrica, incluindo músculos. Esta tecnologia é bastante sensível a movimentos

corporais, logo dependente da postura. Este sinal é difícil de calibrar e a sua polaridade é

susceptível de se alterar repentinamente e erradamente. Finalmente, porque a pneumografia

por impedância implica a passagem de corrente entre dois eléctrodos colocados à

superfície da pele, impossibilita o seu uso em meio adversos [5].

3 Aparelho que permite medir a capacidade da caixa torácica, recolhendo o ar no decurso de uma expiração forçada que se segue a uma inspiração profunda.



3.3.2 Pletismografia indutiva

É uma alternativa mais recente e está-lhe associada alta precisão e consequentes

benefícios práticos à investigação médica. Utiliza sensores para medir mudanças na zona

abdominal e no tórax durante o ciclo cardíaco e respiratório. Os sensores consistem em

sequências de condutores dispostos como uma sinusóide, percorridos por uma pequena

corrente de alta frequência (300 kHz) de um circuito oscilador. Movimentos da região

abdominal e do tórax alteram o campo magnético, que é medido como alteração de tensão

ao longo do tempo.

Em virtude do seu conceito, a pletismografia indutiva apresenta vantagens em relação à

pneumografia por impedância para medições de precisão, pois apresenta menor distorção

de sinal. A pletismografia indutiva utiliza duas bandas, uma colocada no abdómen e outra

sobre o tórax, permitindo uma análise em fase entre as duas bandas [5].

3.4 Fibra Óptica

O uso de fibras ópticas simples, como sensores ou a integração de sensores em fibra

óptica, tem sido proposto e várias técnicas foram desenvolvidas para a medição de

diferentes grandezas físicas. Alguns tipos de sensores em fibra óptica foram

comercializados com sucesso [7].

A operação de uma fibra óptica é baseada no princípio da reflexão interna. A luz é

reflectida e absorvida (altera a sua direcção enquanto penetra noutro meio), dependendo do

ângulo com que incide na superfície da fibra [6].

Este princípio é a base do funcionamento da fibra óptica e o do ângulo com que a luz

penetra na fibra serve para controlar a eficiência com que chega ao seu destino. As ondas

são guiadas através do núcleo da fibra óptica.

Os sensores de fibra óptica têm certas vantagens que incluem imunidade às

interferências electromagnéticas, peso reduzido, alta sensibilidade, largura de banda

bastante distribuída pelo espectro, e é facilmente implementável numa rede de sensores

multiplexados. Tensão, temperatura e pressão são as grandezas físicas medidas [2,3]. No

caso desta dissertação vamos usar uma fibra óptica simples como sensor.



3.4.1 Abertura Numérica

A fibra óptica (ver Figura 11) tem um núcleo cilíndrico e uma camada envolvente

(baínha) desse núcleo, sendo ambos (núcleo e bainha) feitos de material transparente,

geralmente vidro ou plástico. Uma segunda camada protectora concêntrica (de plástico) é,

na maioria dos casos, aplicada para evitar curvaturas acentuadas.

Analisando apenas o núcleo e a bainha (“cladding”), um feixe luminoso que entre na

fibra óptica segundo um ângulo maior do que o cone de aceitação (ver Figura 11 raio 2)

perde-se por refracção (resulta da diferença velocidade de luz dos meios), não sendo

transmitido ao longo da fibra [4].

Figura 11 – Exemplo de uma fibra óptica

(a) Cone de aceitação para fibra de “salto de Índice”; (b) Abertura numérica NA= sin θθθθc.



O ângulo do cone de aceitação está relacionado com o menor ângulo que um raio no

núcleo pode fazer com a normal à superfície de separação núcleo-baínha, para o qual não

há reflexão.

Assim, define-se, Abertura Numérica (NA)

22

21sin nnNA c −== θ

Onde, cθ é o ângulo de abertura do cone de aceitação e n1 e n2 os índices de refracção

do núcleo e da camada envolvente, respectivamente. O índice de refracção do núcleo é um

pouco maior do que o da camada envolvente. Só há transmissão quando a luz incide na

fibra com um ângulo menor que o correspondente à sua NA. Este valor de NA diminui à

medida que o diâmetro da fibra diminui. Por exemplo, para um núcleo de 50 µm, o valor é

0.2 µm e para 10 µm o valor é 0.1 µm [4].

3.4.2 Atenuação

Na Figura 11 está representado as atenuações numa fibra óptica de sílica em função do

comprimento de onda em nm. Pretende-se também, na figura, fazer a distinção entre os

dois tipos de fibra (multimodo e monomodo) evidenciando as perdas em cada um dos

tipos.

Figura 12 – Coeficiente de atenuação α das fibras de sílica.

As perdas na fibra podem ser devido à absorção intrínseca do vidro, que apresenta um

pico na região dos ultravioletas e outro pico na região dos infravermelhos e têm uma



contribuição para as perdas muito pouco significativa. No entanto a absorção devido a

impurezas (especialmente devido a iões OH) tem um papel preponderante.

Há ainda outra causa de perdas devido a efeitos geométricos (originado por curvaturas na

fibra e micro-curvaturas). A combinação de todas as causas referidas anteriormente dá

origem às curvas de atenuação da Figura 12.

Uma importante causa para as perdas é a dispersão de Rayleigh. Esta dispersão é

devida a localização aleatória de regiões moleculares ao longo da fibra onde a densidade é

maior e, portanto, onde há grandes variações do índice de refracção; estas variações podem

ser modeladas como pequenos elementos dispersos (elementos menores que o

comprimento de onda da luz), ver Figura 13, de tal modo que os raios de luz ao

atravessarem aquele tipo de estrutura difundem-se em várias direcções, acontecendo nesse

ponto perdas. Como a difusão de Rayleigh é proporcional a λ-4, quanto menor for o

comprimento de onda maior será o seu efeito (Figura 12).

Figura 13 – Difusão de Rayleigh.

3.4.3 Tipos de fibra óptica

Existem dois tipos de fibra óptica: multimodo e monomodo. O tipo multimodo refere-

se ao facto de numerosos tipos de ondas poderem ser conduzidas simultâneamente no

mesmo guia de onda. Estes modos surgem devido ao facto da luz apenas se propagar no

núcleo da fibra segundo ângulos discretos, dentro do cone de aceitação. Este tipo de fibra

tem um diâmetro do núcleo maior do que uma fibra monomodo, permitindo um grande

número de diferentes sinais. (ver Figura 14).



Figura 14 – Fibra multimodo.

A fibra óptica monomodo (Figura 15) permite uma alta capacidade de transmissão pois

garante a fiabilidade de cada pulso mesmo a longas distâncias e não tem a dispersão

causada pelas fibras multimodo.

Figura 15 – Fibra monomodo.

3.5 Fotodetector

O fotodíodo é um díodo de junção pn construído de modo a possibilitar a utilização da

luz como factor determinante no controlo da corrente eléctrica. Quando a superfície é

iluminada, os fotões penetram no silício a uma profundidade dependente da energia do

fotão e são absorvidos pelos pares electrão-lacuna. Estes pares movimentam-se livremente

pelo substrato até serem reagrupados.



Figura 16 – Corte num fotodíodo genérico.

A junção pn é uma região com um campo eléctrico forte chamada região de depleção.

Esta é formada pela diferença potencial existente na junção. Os pares originados pela luz

incidente circulam sujeitos a este campo e a junção é percorrida por uma corrente

fotoinduzida enquanto a luz incidir na área activa do fotodíodo. Entre as junções também é

gerada uma tensão podendo o fotodíodo ser utilizado como uma célula fotovoltáica. Os

dois modos de operação de um fotodíodo são mostrados na Figura 17.

Figura 17 – Exemplo da característica tensão-corrente de um fotodíodo em dois modos [10].

A característica tensão-corrente dos fotodíodos são muito similares aos díodos comuns,

a única excepção é o facto de a curva depender da quantidade de luz incidente. Para uma



dada intensidade de luz o díodo irá gerar uma corrente e uma tensão específica pelas suas

curvas características. Os fotodíodos tem características similares, contudo a sua

performance pode ser modificada, a um determinado nível, através do material de

construção e opções durante o processo de fabrico, adaptando as aplicações pretendidas.

3.6 Medição da frequência respiratória através da fibra óptica

Quando qualquer tipo de fibra multimodo ou fibra monomodo é encurvada, há perdas.

As perdas aumentam quando o raio de curvatura (“bending radius”) R diminui [4].

Figura 18 – Exemplo da curvatura numa fibra óptica.

Durante a respiração ocorre uma expansão torácica, ao ritmo da frequência respiratória.

Esta expansão torácica é aproveitada para permitir a monitorização da frequência

respiratória.

Para se conseguir passar de um movimento mecânico para um sinal eléctrico concebeu-

se a banda, Figura 19, onde se vê o acoplamento do LED com a fibra óptica e uma

curvatura na fibra óptica, colocada com o objectivo de aumentar a sensibilidade, se a fibra

fosse colocada em linha recta as variações não seriam tão perceptíveis. O ângulo desta

curvatura vai-se alterar com os movimentos torácicos. A banda têxtil é constituída por dois

têxteis diferentes, um rígido e outro com propriedades elásticas, reduzindo-se assim a área

activa da banda. O objectivo é minimizar a influência de outro tipo de movimentos do

tórax que não o movimento provocado pela respiração.



Figura 19 – Banda com sensor de frequência respiratória.

Como foi referido anteriormente, quando uma fibra óptica é encurvada alguma energia

dentro da fibra óptica é libertada. Com a inspiração (Figura 20 (a)), o volume do tórax

aumenta, isto leva a uma diminuição do raio de curvatura da fibra óptica, a azul na mesma

figura, e consequente perda de energia [4].

Figura 20 – Pulmões durante a (a) Inspiração (b) Expiração.



Circuito Electrónico para o fotodetector

Tendo como princípio esta diminuição de energia devido à inspiração foi elaborado um

circuito que detecta estas alterações. A energia sob a forma de luz é introduzida na fibra

óptica através de um LED Ultra Bright, neste tipo de LED a intensidade de luz é bastante

superior a um LED normal.

Como se pretende que o sistema seja portátil, construiu-se um circuito tendo em

consideração os seguintes aspectos: circuito compacto, estabilidade do sinal, baixo

consumo, rejeição de interferências provocadas por ambientes adversos e movimentos do

utilizador.

O LED é alimentado pela corrente contínua e está acoplado a uma extremidade da

fibra óptica. Na outra extremidade está acoplado um fotodíodo. A corrente do fotodíodo é

convertida em tensão por um conversor I-V (ver Figura 21), a frequência respiratória muito

dificilmente ultrapassa 1Hz, logo para eliminar todas as frequências superiores a 1Hz o

sinal é sujeito a um filtro passa baixo (R3 e C1).

Figura 21 – Esquema do circuito para o fotodetector.



Após a filtragem do sinal um amplificador de instrumentação com uma entrada ligada a

um controlar de offset permite calibrar o sensor no início de cada utilização. Este

procedimento é necessário para estabelecer uma referência. A saída de U2 com o utilizador

relaxado deve ser calibrada para 0V, através do potenciómetro R2. Seguidamente o sinal é

aplicado a um amplificador inversor e filtrado por um filtro passa baixo. Esta saída é ligada

a um ADC para conversão do sinal analógico em digital.



Referências

[1] - Miguel Guerra, Manuel Falcão. Texto de Apoio de Fisiologia Faculdade de

Medicina da Universidade do Porto

[2] - Byoungho Lee. “Review of the present status of optical fibre sensor” 2003.

[3] - Andrzej W. Domanski. “Application of optical fibre sensors in mechanical

measurements” 1997.

[4] - A. Saraiva Fernandes, “Capítulo sobre fibras ópticas”, Dezembro 2004

[5] - Chris Landon M.D., “Respiratory Monitoring: Advantages of Inductive

Plethysmography over Impedance Pneumography”, 2002

[6] - http://www.iec.org/online/tutorials/fiber_optic/topic02.html

[7] - J.P. Dakin, B. Culshaw “Revisiting Optical-Fiber Sensors” 1999

[8] - http://www.theledlight.com/technical1.html

[9] - http://www.fiber-optics.info/articles/fiber-types.htm

[10] - www.perkinelmer.com/opto


4 Resultados Experimentais

Nos capítulos anteriores foram introduzidos conceitos teóricos relativos às técnicas e

que permitiram a construção dos sensores de frequência cardíaca e respiratória. No

presente capítulo apresentam-se os testes efectuados e resultados obtidos com os referidos

sensores.

4.1 Sensor de frequência cardíaca

Os circuitos utilizados na montagem do sensor de frequência cardíaca foram testados

em duas montagens diferentes; numa primeira fase do projecto com componentes DIL

(Dual in Line), ver Figura 22, e numa fase mais avançada do projecto com componentes

SMD (Superficial Monting Device), ver Figura 23. Esta segunda montagem apresenta mais

componentes pois o sensor estava inserido numa rede de sensores. Este tipo de

componentes (de menores dimensões) é ideal, para portatibilidade do sensor, autonomia, e

conforto do utilizador.

Figura 22 – Montagem do sensor de frequência cardíaca com componentes DIL.

Resultados Experimentais


Figura 23 – Montagem do sensor de frequência cardíaca com componentes SMD.

Na Figura 24, observa-se os dispositivos de medida num dos testes realizados ao sensor

de frequência cardíaca com componentes DIL. Neste teste preliminar de verificação do

funcionamento do circuito, o multímetro foi utilizado para medir a tensão no ponto Vteste

(referido no capítulo 2, Figura 9) que é possível calibrar através do potenciómetro R. A

análise da frequência efectuou-se através do osciloscópio. Os resultados neste teste foram

positivos, pois estavam a ser detectadas várias frequências cardíacas em diferentes

utilizadores em repouso e em esforço.

Figura 24 – Sistema de teste ao sensor de frequência cardíaca.



Este circuito foi testado em comparação com um ECG. Como se observa na Figura 25,

a leitura óptica é semelhante ao ECG, ocorrendo igual número de picos de tensão em

ambos os casos.

Figura 25 – Medição óptica vs ECG [4].

Numa fase posterior a tensão de saída foi ligada a uma placa de aquisição de dados da

National Instruments, usando o software Labview. Projectou-se o diagrama de blocos da

Figura 26, em que o sinal da tensão de saída foi sujeito a um filtro passa-banda digital com

frequência de corte mínima de 0.5 Hz e máxima de 5 Hz, do tipo IIR (Infinite Impusle

Response) Butterworth ordem 10. A definição destes valores teve por base o princípio que

o débito cardíaco máximo não consegue ultrapassar o triplo do normal (numa pessoa

saudável varia entre 60-80 batimentos/minuto) [1]. Na Figura 27, está representada a saída

do circuito que permite analisar a tensão sem filtro e com filtro digital.

Figura 26 – Diagrama blocos em Labview para o sensor de frequência cardíaca.



Na Figura 27, o sinal filtrado é comparado com o sinal de tensão não filtrado

digitalmente e pode concluir-se que a filtragem digital não tem um contributo significativo

para a aplicação em causa. Como a frequência cardíaca é obtida pela contagem de picos de

tensão, qualquer dos sinais o permite.

O uso de um filtro digital tem a desvantagem de exigir mais processamento de sinal, o

que num sistema de sensores integrado pode retirar tempo de CPU a outros processos, e

consequente atraso. Como a frequência cardíaca é definida em batimentos por minuto e

não é interessante na sua análise uma visualização gráfica mas antes numérica, não é

fundamental o uso do filtro digital.

Figura 27 – Gráfico tensão de saída sem filtro digital

a) Sinal de tensão filtrado b) Sinal de tensão filtrado e sinal não-filtrado.



4.2 Sensor de frequência respiratória

4.2.1 Banda com tecido têxtil

Como a grandeza a ser medida no tecido têxtil é a resistência, escolheu-se a ponte

Wheatstone com 3 potenciómetros nos outros ramos. Devido à pouca estabilidade da

característica resistiva do têxtil utilizado, foram usadas diferentes configurações e contactos,

contudo em nenhum caso o resultado foi promissor.

Figura 28 – Circuito ponte Wheatstone.

Apesar de esta banda detectar os movimentos ventilatórios do tórax pois a característica

resistiva do têxtil altera-se quando em tensão ou relaxe, sofre igualmente uma imediata

deterioração dado que a sua característica nunca mais se repete. Isto é, quando utilizada e

colocada sob tensão elástica, o seu valor resistivo nunca mais é o inicial, logo dificulta a

definição do ponto de equilíbrio da ponte Wheatstone, e mesmo durante o funcionamento

deixam de existir passagens por zero estando a ponte em constante desequilíbrio. A solução

passará por têxteis com características eléctricas lineares e estáveis.



Figura 29 – Banda respiratória com sensor têxtil.

4.2.2 Banda com sensor piezoeléctrico

A banda com um sensor piezoeléctrico foi testada e comparada com outras topologias do

sensor de frequência respiratória num dispositivo já existente. O sensor tinha por base um

amplificador de carga simples. (ver Figura 30)

Figura 30 – Amplificador de carga.


Universidade do Minho – Mestrado

Na Figura 31 são mostrados dois gráficos: o sinal de saída do sensor e a

Transform (FFT) desse mesmo si

corresponde a 18.932 ciclos/minuto.

Figura 31 – Teste da banda respiratória com sensor piezoeléctrico.

É apresentado um resultado de um teste relativamente bem sucedido, pois a ri

maior amplitude traduz uma frequência resp

deste tipo de sensor revelou-se problemática pois qualquer tipo de movimento, ou

deslocação da posição da banda

monitorização da frequência com o utilizador a realizar uma actividade física tanto desportiva

como de terapia, o sensor piezoeléctrico não é o mais adequado

4.2.3 Banda com fibra óptica

Com base nos conhecimentos da tecnologia das fibra

fizeram-se diversos testes à existência de curvas

de fibra óptica, de vidro e de

µm. A fibra óptica de vidro apresentou alguns condicionamentos, o

torna o acoplamento com o LED

muita luz é dispersa no ambiente sem incidir na fibra. Também

apesar da camada protectora ser de plástico, o seu manuseamento

quebras e a sua integração num tecido (banda

Integrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores

são mostrados dois gráficos: o sinal de saída do sensor e a

desse mesmo sinal. A frequência de maior magnitude foi 0.316

corresponde a 18.932 ciclos/minuto.

Teste da banda respiratória com sensor piezoeléctrico.

apresentado um resultado de um teste relativamente bem sucedido, pois a ri

uma frequência respiratória de 18 ciclos/minuto. A alta sensibilidade

se problemática pois qualquer tipo de movimento, ou

deslocação da posição da banda, torna impossível a leitura correcta da frequência. Para a


o sensor piezoeléctrico não é o mais adequado.

Banda com fibra óptica

conhecimentos da tecnologia das fibras ópticas apresentada

existência de curvas na fibra óptica. Foram utilizadas

sílica, com diâmetro de núcleo respectivamente 200 µm e 600

idro apresentou alguns condicionamentos, o seu diâmetro reduzido

torna o acoplamento com o LED bastante delicado, e sem a possibilidade de um ajuste fino

ambiente sem incidir na fibra. Também por ser constituída por vidro

a camada protectora ser de plástico, o seu manuseamento facilmente originará

a sua integração num tecido (banda têxtil) não é simples. Outra desvantagem

em Eng. Electrónica Industrial e Computadores 38

são mostrados dois gráficos: o sinal de saída do sensor e a Fast Fourier

ia de maior magnitude foi 0.316 Hz e

Teste da banda respiratória com sensor piezoeléctrico.

apresentado um resultado de um teste relativamente bem sucedido, pois a risca com

. A alta sensibilidade

se problemática pois qualquer tipo de movimento, ou pequena

torna impossível a leitura correcta da frequência. Para a


ópticas apresentada no capítulo 3,

utilizadas dois tipos

etro de núcleo respectivamente 200 µm e 600

seu diâmetro reduzido

bastante delicado, e sem a possibilidade de um ajuste fino e

por ser constituída por vidro,

facilmente originará

não é simples. Outra desvantagem da



fibra óptica de vidro com o núcleo de 200 µm, está associada à luz incidente no fotodetector,

dada a sua pequena dimensão a intensidade de luz a percorrer a fibra não seria tão abundante,

logo a corrente de saída do fotodetector era menor, o que obriga a uma maior amplificação.

Assim, a fibra utilizada para testes do Sensor Frequência Respiratória (SFR) tem o núcleo

em sílica, com camada protectora em plástico flexível, o diâmetro do núcleo deverá ser o

maior possível desde que permita fazer dobras, como por exemplo na Figura 32. A abertura

numérica, NA, é crucial no acoplamento entre a fibra e a fonte de luz, permitindo mais

ângulos de entrada à luz na fibra e assim o posicionamento entre a fibra e a fonte de luz não é

tão crítico. Associada à dimensão do núcleo da fibra e a sua bainha está outra característica, a

curvatura permitida pelo material sem se deteriorar, tanto momentaneamente como a longo

termo, sendo esta geralmente três vezes superior à anterior.

Figura 32 – Fibra óptica de 600µm com várias curvas.

Conseguido este equilíbrio entre a curvatura aplicada, intensidade de luz conseguida e

dimensões do núcleo escolheu-se uma fibra óptica da THORLABS, BFH48-600 disposta

como na Figura 33. Como fonte de luz, devido ao carácter ambulatório do sensor pretende-se

o menor consumo possível, para um uso futuro com baterias assim um LED foi escolhido. A

escolha do comprimento de onda da luz incidente foi o vermelho, pois a fibra em causa

apresenta baixa atenuação nesta gama visível do espectro. A atenuação, em alguns

centímetros de fibra óptica é, contudo, irrelevante.



Para testar o sensor de frequência respiratória foram construídas duas bandas. Numa

primeira fase apenas com fibra óptica integrada, Figura 33, a segunda com o sistema

fotodetector e LED integrados (Figura 35).

Figura 33 – Banda respiratória apenas com a fibra óptica.

Nesta fase inicial, dado que os componentes ainda não estavam todos definidos, o circuito

foi montado numa placa breadboard ligada a uma placa de aquisição da National Instruments

(ver Figura 34). Nesta montagem o fotodetector estava colocado no interior de um caixa

opaca para garantir que os fotões incidentes apenas fossem provenientes da fibra óptica, com

a menor interferência de luz exterior.

Figura 34 – Placa da National Instruments e montagem do circuito do fotodetector.



Numa fase posterior do projecto, quando o circuito electrónico e a fibra óptica tinham as

suas características definidas, montou-se uma versão com os componentes integrados na

própria banda, mais o fotodetector e o LED (ver Figura 35), aproximando o dispositivo para

uma versão mais portátil.

Figura 35 – Banda respiratória com componentes integrados.

No Labview projectou-se o diagrama de blocos (Figura 36) que gerava três gráficos

diferentes (ver Figura 37): com o sinal de tensão de saída sem o filtro digital, com sinal de

tensão de saída após ter sido sujeito a um filtro digital, e também a análise espectral (FFT)

deste último. Os dados do sinal filtrado são armazenados num ficheiro de texto, a cada teste,

como um array de dados que posteriormente foram estudados no software Matlab (ver Anexo

A).



Figura 36 – Diagrama de blocos Labview, sensor frequência cardíaca.

Figura 37 – Gráficos dos sinais de saída no Labview.



O sinal Vout, num dos testes realizados, teve o comportamento mostrado na Figura 38.

Figura 38 – Gráfico Vout teste ao SFR.

O período de monitorização mostrado corresponde a 30 segundos e os picos positivos

correspondem a inspirações. O ponto de equilíbrio foi definido como o ponto médio entre a

inspiração e a expiração, com o utilizador relaxado, calibrado através do potenciómetro R2 na

Figura 21, capítulo 3.

Para se determinar a frequência deste sinal o método utilizado foi a FFT que é um

algoritmo de implementação rápida da Transformada de Fourier na sua forma complexa,

desenvolvido por Cooley e Tukey [2]. A FFT substitui a sequência original por soma de

transformadas mais pequenas o que reduz o número de cálculos [3].

A FFT do sinal da Figura 38 está representada no gráfico da Figura 39. Neste gráfico

observa-se que a frequência com maior amplitude corresponde a 0.2 Hz e a 12 ciclos/min,

com o utilizador em repouso. Um indivíduo adulto saudável em repouso apresenta uma

frequência respiratória geralmente entre 16 e 20 ciclos/minuto [1]. Pequenas alterações de

frequência não são detectadas.



Figura 39 – FFT do sinal do gráfico na figura 29.

Com o objectivo de melhorar a análise do sinal e permitir uma comparação com os

resultados da FFT do Labview, utilizou-se a função FFT do Matlab,

DAQDOCFFT(X,FS,BLOCKSIZE), que calcula a FFT de X usando a frequência de

amostragem FS, e as amostras fornecidas pelo BLOCKSIZE. Este bloco, dependendo da

disponibilidade do sistema em que for inserido tanto em volume de dados como em

velocidade de processamento, influencia bastante o resultado pois, numa monitorização em

tempo real como é o objectivo, o bloco de dados deve ser o mais pequeno possível, (logo que

os dados adquiridos sejam suficientes). Como não são possíveis variações bruscas da

frequência respiratória pode-se analisar um bloco de dados, como por exemplo 20 segundos e

calcular os ciclos por minuto. O resultado de um teste está representado na Figura 40, a

frequência respiratória foi de 0.309 Hz o que corresponde a 18.571 ciclos/minuto.



Figura 40 – Teste ao SFR.

No teste demonstrado na Figura 40, o utilizador estava em repouso durante todo o teste.

Este resultado repete-se para qualquer utilizador ficando demonstrado, nestas condições, o

bom desempenho da banda respiratória com fibra óptica.

No teste exibido na Figura 41, foi pedido ao utilizador que realizasse movimentos com o

tronco e braços, a partir dos 100 segundos, e voltou ao estado de repouso passado um minuto.

O resultado da FFT, para o bloco inteiro de dados recolhidos, permite verificar que o ruído

provocado por movimentos corporais se situa na mesma gama de frequências que a respiração

logo não é elementar eliminar todo este ruído por intermédio de filtros. É de salientar também

que o resultado da FFT já não traduz a frequência respiratória


Universidade do Minho – Mestrado

Figura

Contudo, se o princípio de

foi referido, a saída do sensor tem valores correctos durante a

ruído por filtragem digital terá que ser desenvolvida em trabalho futuro.

Integrado em Eng. Electrónica Industrial e Computadores

Figura 41 – Teste ao SFR com movimentos.

de análise de dados for por blocos, de 20 em 20 segundos

do sensor tem valores correctos durante a análise. A eliminação deste

ruído por filtragem digital terá que ser desenvolvida em trabalho futuro.

em Eng. Electrónica Industrial e Computadores 46

de dados for por blocos, de 20 em 20 segundos, como já

. A eliminação deste



Referências

[1] - Miguel Guerra, Manuel Falcão. Texto de Apoio de Fisiologia Faculdade de Medicina

da Universidade do Porto

[2] – Cooley, J. W., Tukey, J. W., “An Algorithm for the MAchine Calculation of

Complex Fourier Series Mathematics Computation”, Vol. 19, 1965, pp 297-301.

[3] – Kraniauskas, P. A Plain Man’s Guide to the FFT

[4] – L.A. Rocha, P. M. Mendes and J.H. Correia. “A body sensor network for e-textiles

integration”


5 Conclusões

Nesta dissertação é apresentado o uso de sensores ópticos como sensores biomédicos

não evasivos e fez-se a comparação com outras técnicas e opções emergentes, como a

utilização de têxteis como sensores e sensores piezoeléctricos.

Foram apresentados dois sensores ópticos para detecção de frequência cardíaca e

frequência respiratória. Foi projectado e construído um sensor para frequência cardíaca que

consiste no uso de luz infravermelha para a detecção da frequência cardíaca em tecidos

pulsantes por pletismografia. O sensor construído mostrou bons resultados nos diversos

testes realizados em várias pessoas.

Para determinar a frequência respiratória propôs-se o desenvolvimento de uma técnica

que utiliza fibra óptica. Esta foi comparada com outras técnicas emergentes, como a

utilização de têxteis integrando sensores e sensores piezoeléctricos. Ambas as técnicas

após testes preliminares foram abandonadas.

A alta sensibilidade do sensor piezoeléctrico revelou-se problemática pois qualquer

tipo de movimento, ou pequena deslocação da posição da banda, torna impossível a leitura

correcta da frequência. Numa situação em que o utilizador está a realizar uma actividade

física, tanto desportiva como de terapia, não é adequado.

No caso do sensor com banda têxtil, apesar de esta banda detectar os movimentos

ventilatórios do tórax, a característica resistiva do têxtil altera-se quando em tensão ou

relaxe, sofre igualmente uma imediata deterioração, dado que a sua característica nunca

mais se repete. Isto é, quando utilizada e colocada sob tensão elástica, o seu valor resistivo

nunca mais é o inicial. Assim, a calibração deste sensor fica bastante condicionada.

O sensor de frequência respiratória com fibra óptica é um sensor não evasivo que não

utiliza eléctrodos. Construiu-se um sensor tendo como suporte uma banda à volta do tórax,

bastante sensível aos movimentos torácicos. No conceito de construção também foi

incluída a possibilidade de auto-calibração.

Conclusões


Recorrendo a software estudaram-se métodos de processamento de sinal para

determinar a frequência respiratória e eliminar ruídos ainda presentes nesta fase,

recorrendo à técnica de processamento digital de sinal FFT.

Quanto à eliminação de ruídos provenientes do movimento, dois aspectos foram

considerados: primeiro que a própria banda não fosse sensível a movimentos do tórax para

além dos provocados pela respiração; segundo por filtragem digital apesar de eliminar

várias componentes de ruído mais afastadas da frequência respiratória. O ruído provocado

por movimentos cai na mesma frequência da própria frequência respiratória, tornando o

projecto do filtro digital complexo.

Como trabalho futuro, diferentes abordagens de construção podem ser desenvolvidas

no sensor de frequência respiratória, como por exemplo a forma como colocar a fibra

óptica, quer aumentando o número de curvaturas, quer utilizando diferentes raios do núcleo

e materiais. No caso dos materiais, a sílica é a melhor solução pois tem mais resistência e

menos rigidez que a fibra em vidro, o que facilita tanto o manuseamento como

possibilidades de curvas na banda. O sensor deve incluir um microprocessador para

efectuar a transformada rápida de Fourier (FFT) e melhorar o processamento de sinal.

Anexo A

Código MATLAB

btextil time=A(:,1); data=A(:,2); Ts=A(2)-A(1); Fs=1/Ts; blocksize=length(data); blocksize=blocksize/5; data=data(1:blocksize); time=time(1:blocksize); [f,mag] = daqdocfft(data,Fs,blocksize); figure(1) subplot(2,1,2) plot(f,mag) grid on ylabel('Magnitude (dB)') xlabel('Frequencia (Hz)') title('Componentes frequencia') subplot(2,1,1) plot(time,data) grid on ylabel('Tensao (V)') xlabel('Tempo(s)') title('Sinal saida sensor') [Y,I] = max(mag); if I==1 [Y,I] = max(mag(2:end)); end fr=f(I); %perido tr=1/fr %ciclos por minuto c=60/tr

Documents

À minha mãe - intranet.dei.uminho.ptintranet.dei.uminho.pt/gdmi/galeria/temas/pdf/30059.pdf · visualizados. O sinal é amplificado, filtrado, amostrado e convertido para um valor